当了五年“牛马”,我终于发现了好的管理理念

引言

最近,新东方创始人俞敏洪在公司成立32周年之际,发布了一封公开的祝贺信,身处南极旅游的他原本想回顾公司的峥嵘岁月以及展望未来,但是却在网上翻车,“老板在南极,员工在加班”,形成强烈对比,其实我觉得大家也能明白老板的辛苦,作为掌舵者,他需要考虑很多战略上的的事,然而作为普通员工,我们其实希望少加点班,多赚点钱,这种企业家与普通员工想法关注点不在一个层次的现象,近年愈加普遍。

随着经济下行,消费降级,房价出现比较大的跌幅,人们的负债更重了,不管是企业还是员工都更难赚钱了,企业开始降本增效,裁员降薪这类头条更是时常出现在热搜上,员工数量变少了,活却没少,原来2个人干的活,现在恨不得只要一个人干,这何尝不是另一种降薪?这种情况下,到底该如何管理员工?

毕业之后,我步入职场也有5年多了,参与过的项目大大小小也有十来个,也跟不同的项目经理和领导打过交道,有的项目做的意义感十足,个人也得到了成长,有的项目做的焦头烂额,生不如死,好的管理者到底是什么样的?

  1. 为了提高“效率”和赶工,提倡996?

  2. 以技术攻关为由,组团封闭式全天候工作?

  3. 以工作时长论“英雄”的加班文化?

  4. 只对老板说YES的Human?

我想绝大多数员工都不会认为这是好的管理者,如果你认为好,那你上位后也会奉行这种文化。

好的管理理念

最近,我在乔新亮的《认知跃迁:CTO写给程序员的26节成长课》一书里面看到了我目前觉得很棒的答案,乔新亮曾是苏宁科技副总裁、IBM认证架构师和彩食鲜副总裁兼CTO,他在书中分享了很多管理理念,但是我印象最深的一段话是是:“管理不能因噎废食,不能因个别成员的问题就否定所有人。如果仅仅出于不信任而不断增加管理措施,最终只会束缚公司发展,我要再次强调:管理的目的是不管”。

下面是我在书中看到非常有共鸣的地方:

1.金刚之怒,菩萨慈悲

书中将前者比为坚持原则,后者比为展现同理心,而管理者需要在这两者之间寻找平衡。

书中讲了一个例子,我印象深刻。当时还在IBM负责架构规划的乔老师接手了一个工期仅有1.5月的项目,他迅速组织各部门,拆分模块和工作分配,整个项目组近200人,在项目推进过程中,有一名核心骨干张洋找到他,说要坚持请假去首尔度一周的蜜月,机票和酒店都订好了。如果你是该负责人,你会如何回答?

乔对张洋说:“度蜜月很重要,首尔也很漂亮,我支持你去,但项目也很紧张,工作必须完成。我们一起想办法,看怎么解决这个矛盾。”最后张洋承诺回来之后有信心通过自主安排工作时间追回所有进度。最终皆大欢喜。

思考:我很佩服这种处理方式,一边是项目时间紧,任务重,还是核心人员请假,项目风险很高;一边是员工的人生大事,都已提前安排妥当的旅行。稍微处理不当,两边都会闹得不愉快,项目那边可能会将风险上报,不让请假,或者员工在老板那的印象直线下降,员工那边可能也会对领导和公司有意见,觉得没有考虑人性化。

2.需求永远做不完

我的经验:做项目时,业务方很容易变更需求,然而还不走变更流程,只是一味地添加需求,做的项目多了,我就明白了,需求真是无穷尽也。

书中建议:初级、中级管理者主要解决效率问题,高级管理者则需要解决价值问题,评估需求的价值和正确性,确定优先级。

3.

60分的管理者:保持专注——不会频繁地进行任务切换;

80分管理者:学会时间管理,(1)用团队力量解决紧急任务;(2)在时间规划中预留应急时间;(3)即便是紧急任务,也要有取舍,区分优先级;

100分管理者:授权与审查

总结

管理是一门学问,掌握它也需要不断地实践,虽然我是一名基层的员工没干过管理,但是知道好的管理理念也是比较重要的,毕竟我见过了。

如果你喜欢这篇文章,请关注我。

作者:静茹秋叶的夏,一枚爱好看书,喜欢幻想的工科女,对文章感兴趣的话,到公众号找我吧。

(SCI三维路径规划对比)25年最新五种智能算法优化解决无人机路径巡检三维路径规划对比(灰雁算法真菌算法吕佩尔狐阳光生长研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要介绍了一项关于无人机三维路径巡检规划的研究,通过对比2025年最新的五种智能优化算法(包括灰雁算法、真菌算法、吕佩尔狐算法、阳光生长算法等),在复杂三维环境中优化无人机巡检路径的技术方案。所有算法均通过Matlab代码实现,并重点围绕路径安全性、效率、能耗和避障能力进行性能对比分析,旨在为无人机在实际巡检任务中的路径规划提供科学依据和技术支持。文档还展示了多个相关科研方向的案例与代码资源,涵盖路径规划、智能优化、无人机控制等多个领域。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机路径规划、智能优化算法研究或自动化、控制工程方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 对比分析新型智能算法在三维复杂环境下无人机路径规划的表现差异;② 为科研项目提供可复现的算法代码与实验基准;③ 支持无人机巡检、灾害监测、电力线路巡查等实际应用场景的路径优化需求; 阅读建议:建议结合文档提供的Matlab代码进行仿真实验,重点关注不同算法在收敛速度、路径长度和避障性能方面的表现差异,同时参考文中列举的其他研究案例拓展思路,提升科研创新能力。
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