在職場中，推薦信或推薦語往往具有重要影響力，即使理性上我們知道不應過於依賴。這種現象源於社會比較偏見，即我們傾向於不幫助那些可能超越我們的人。這種偏見在學術界尤為明顯，資深學者可能因擔心被超越而對年輕研究者的突破性研究成果過於苛刻。同樣地，在企業中，主管也可能因為同樣的偏見而聘用能力不如自己的人，最終導致團隊整體水平下降。
為何瞄準年輕槍手
社會比較偏見
當我的書登上暢銷榜首位時,出版商請求幫忙. 一位熟人的作品即將進入前十名,出版商相信我的推薦能給予必要推動.
總是讓我驚訝的是,這些小推薦起作用. 每個人都知道只有好評才能出現在書封面上**(您手中的書也不例外). 一個理性讀者應該忽略讚美或至少與批評一起考慮,批評總是可用, 雖然在不同地方. 不過,**我曾撰寫許多其他書推薦,但從未為競爭作品撰寫. 我猶豫: 撰寫推薦是不是自毀長城? 為什麼要幫助可能競爭頂位的人?
當思考此問題時,我意識到社會比較偏見已經啟動—即傾向於拒絕幫助可能超越您的人, 即使您長期看起來像傻瓜.
書推薦只是社會比較偏見無害例子.然而, 此現象已達毒性水平學術界. 每位科學家目標都是發表盡可能多文章,最具聲望科學期刊. 隨著時間推移,您建立名聲, 很快編輯請您評估其他科學家提交. 最終,通常只有兩三位專家決定某領域發表什麼. 考慮到此, 如果年輕研究員提交震撼部門文章, 威脅推翻整部門並威脅其王座, 他們將特別嚴格評估文章. 那就是社會比較偏見運作方式.
心理學家史蒂芬·加西亞(Stephen Garcia)及其同事描述了一位諾貝爾獎得主案例,阻止年輕同事申請「他的」大學職位. 短期內看似明智, 但長期來看卻是反生產性. 當該年輕天才加入另研究團隊並在那裡運用其智慧—最可能剝奪舊機構保持世界級地位機會時, 會發生什麼? 加西亞建議社會比較偏見可能正是原因,為何幾乎沒有研究團隊連續多年保持頂尖.
社會比較偏見也是初創公司問題.** Guy Kawasaki曾任Apple「首席傳教士」四年**. 今天他是風險投資家, 並向企業家提供建議. Kawasaki說: 「A級員工聘請比自己更優秀的人」。然而，「B級員工聘請C級員工以感到優越」，而「C級員工聘請D級員工」。如果開始聘請B級員工，「預期Steve [Jobs]所謂「白痴爆炸」發生您組織」。
建議: 聘請比您更優秀的人,否則您很快主持一群弱者. 所謂Dunning-Kruger效應適用於此類別Z級員工: 無能者善於忽視其無能程度.** 他們患有虛幻優越感**, 導致更多思維錯誤, 從而創造惡性迴圈, 逐漸侵蝕人才函式庫.
當1666-67年瘟疫關閉學校時,25歲伊薩克·牛頓(Isaac Newton)向教授伊薩克·巴羅(Isaac Barrow)展示他在空閒時間進行研究. 巴羅立即辭去教授職位成為牛頓學生. 高尚舉動.** 高尚道德.** 上次聽說教授辭職給更優秀候選人?** 上次讀到CEO清理辦公桌因發現其中2萬名員工之一能做得更好?
總結: 您培養比您更有才華的人嗎? 認可短期內星光燦爛可能危及您地位,但在長期內, 您只能從其贊助中獲益.** 其他人最終將超越您.** 在此之前**, 您應該與新星建立良好關係—並向他們學習.** 因此我在最後寫了推薦.
flowchart TD
A[開始] --> B[社會比較偏見]
B --> C[拒絕幫助]
C --> D[短期利益]
D --> E[長期損失]
E --> F[結束]
看圖說話：
此圖示展示了社會比較偏見如何影響決策過程。當面臨潛在競爭者時，人們往往拒絕提供幫助以保護自己的地位或利益。然而，這種短期內看似明智的行為最終可能導致長期損失。例如，拒絕幫助可能導致競爭者在其他地方發展壯大，進而削弱原本支援者的地位。因此，理解社會比較偏見及其影響至關重要。
flowchart TD
A[開始] --> B[替代盲點]
B --> C[忽略其他選項]
C --> D[錯誤決策]
D --> E[長期損失]
E --> F[結束]
看圖說話：
此圖示展示了替代盲點如何影響決策過程。當面臨選擇時，人們往往只考慮眼前兩個選項而忽略其他可能性。例如，MBA課程宣傳手冊只強調「做MBA」和「不做MBA」兩種選擇，而忽略了其他可能更好的替代方案。這種錯誤決策最終可能導致長期損失。因此，理解替代盲點及其影響至關重要。
高科技養成系統
高科技養成系統概述
高科技養成系統旨在整合尖端科技知識與個人發展策略，提供前瞻性理論架構與實用見解。透過深入理解高科技應用於養成體系中的角色及其影響力，可以幫助個人和組織實作可持續成長與創新。
高科技養成系統理論基礎
高科技養成系統根據以下理論基礎：
- 資料驅動成長模式：透過收集和分析資料來驅動個人和組織成長。
- 人工智慧與自動化：利用AI和自動化技術提升養成效率和效果。
- 心理學與行為科學：結合心理學和行為科學研究成果來設計養成策略。
- 科技與傳統方法整合：將高科技與傳統養成方法相結合以達到最佳效果。
高科技養成系統實施步驟
- 需求分析：確定個人或組織需求及目標。
- 技術選型：選擇適合需求的高科技工具和方法。
- 策略設計：設計具體養成策略及實施計劃。
- 執行與監控：執行養成計劃並進行持續監控和調整。
- 評估與改進：定期評估養成效果並進行改進。
高科技養成系統例項分析
案例1：企業員工培訓
某企業希望提升員工技能以應對市場變化。透過引入AI驅動的人才管理系統及資料分析工具，企業能夠精準定位員工培訓需求並制定針對性培訓計劃。結果顯示，員工技能提升顯著且工作效率得到大幅提升。
案例2：個人職業發展
某職場新秀希望快速提升職業競爭力。透過使用AI職業規劃工具及資料驅動學習平臺，該新秀能夠根據市場需求及自身興趣制定職業發展路徑並持續提升專業技能。
高科技養成系統風險管理
高科技養成系統雖然具有巨大潛力，但也存在風險：
- 資料隱私問題：收集和使用資料時需確保隱私保護。
- 技術依賴風險：過度依賴技術可能導致創新能力下降。
- 成本控制：高科技工具及方法可能帶來高昂成本。
高科技養成系統未來發展方向
隨著科技進步及需求變化，高科技養成系統將朝以下方向發展:
- 智慧化提升：進一步提升AI及自動化技術應用。
- 個人化定製：根據個人需求提供更加精準定製化養成方案。
- 跨領域整合：結合更多領域知識及技術以實作全面提升。
看圖說話：
此圖示展示了高科技養成系統實施步驟流程圖。從需求分析開始，確定個人或組織需求及目標；接著進行技術選型，選擇適合需求的高科技工具和方法；設計具體養成策略及實施計劃；執行養成計劃並進行持續監控和調整；最後定期評估養成效果並進行改進。
flowchart TD
A[開始] --> B[資料驅動模式]
B --> C[AI與自動化]
C --> D[心理學與行為科學]
D --> E[科技與傳統方法整合]
E --> F[結束]
看圖說話：
此圖示展示了高科技養成系統理論基礎流程圖。從資料驅動模式開始，透過收集和分析資料來驅動個人和組織成長；接著利用AI和自動化技術提升養成效率和效果；結合心理學和行為科學研究成果來設計養成策略；最後將高科技與傳統養成方法相結合以達到最佳效果。
先入為主與後來居上
先入為主效應
首先，讓我們來認識兩位男士，艾倫和班。不必深思熟慮，請選擇你更喜歡的那一位。艾倫聰明、勤奮、衝動、批評、固執且嫉妒。而班則是嫉妒、固執、批評、衝動、勤奮且聰明。如果你必須和其中一人一起被困在電梯裡，你會選擇誰？大多數人會選擇艾倫，儘管這兩個描述實際上是完全相同的。這是因為我們的大腦更加關注列表中的第一個形容詞，導致我們將兩個不同的性格區分開來。艾倫被視為聰明且勤奮，而班則被視為嫉妒且固執。第一個特質往往會掩蓋其他特質，這種現象稱為「先入為主效應」。
如果沒有先入為主效應，企業就不會花費大量資源來裝飾豪華的大廳。律師也會覺得穿著破舊的運動鞋去見客戶比穿著精緻的設計師皮鞋更合適。
先入為主效應也會引發實際的錯誤。諾貝爾獎得主丹尼爾·卡尼曼曾描述他在教授生涯初期如何批改考試卷。他像大多數老師一樣，按照順序批改：第一位學生接著第二位學生。這意味著那些在前面問題中回答完美的學生會讓他對他們的整體表現留下好印象，從而影響他對他們剩餘部分考試的評分。因此，卡尼曼改變了方法，開始以批次方式批改個別問題——所有第一題的答案，然後是第二題的答案，依此類別推。這樣他就消除了先入為主效應。
然而，這種方法並不總是可行。例如，在徵才新員工時，你可能會僱用那些給你留下最佳第一印象的人。理想情況下，你應該讓所有候選人依次回答相同的問題。
假設你是某公司董事會成員，討論了一個你尚未做出判斷的議題。你聽到的第一個意見將對你的整體評估產生關鍵影響。其他參與者也會受到同樣的影響，這是你可以利用的：如果你有自己的觀點，不要猶豫，立即表達出來。這樣你就能更有效地影響你的同事並將他們拉到你這邊來。然而，如果你是主席，應該隨機詢問成員的意見，以確保沒有人擁有不公平的優勢。
後來居上效應
除了先入為主效應之外，「後來居上效應」也同樣重要。最近獲得的資訊通常更容易被記住。這是因為我們的短期記憶資料夾中幾乎沒有多餘的空間。當新資訊被存檔時，舊資訊會被丟棄以騰出空間。
那麼，什麼時候先入為主效應會超過後來居上效應，反之亦然呢？如果你必須根據一系列「印象」（如特徵、考試答案等）立即做出決定，先入為主效應會更具影響力。但如果這些印象是在一段時間內形成的，後來居上效應則會佔據主導地位。例如，如果你幾週前聽了一場演講，你會更清楚地記住最後一點或結論，而不是最初的印象。
看圖說話：
此圖示展示了先入為主與後來居上效應在決策過程中的影響。從開始到結束的流程圖中，處理步驟代表了決策過程中的各個階段。在這個過程中，先入為主效應和後來居上效應會影響我們對資訊的記憶和評估。理解這些效應如何作用於我們的決策過程，有助於我們更公平地評估所有方面，避免僅根據第一或最後印象做出判斷。
從現代管理者持續精進的視角來看，深入剖析「先入為主」和「後來居上」效應在職場中的影響，可以發現這兩種認知偏差如何深刻地影響決策品質。分析比較兩種效應的運作機制，我們可以發現「先入為主」效應容易造成對早期資訊的過度依賴，而「後來居上」效應則可能導致決策者忽視長期累積的經驗和資料。要克服這些限制，高階管理者需要建立一套更為系統的決策框架，例如：運用結構化訪談流程降低「先入為主」效應的影響，並建立完善的資訊記錄和回顧機制以避免「後來居上」效應造成的偏差。未來，隨著人工智慧和資料分析技術的發展，預期將出現更多輔助決策工具，幫助管理者更有效地識別和克服這些認知偏差。玄貓認為，掌握這些認知規律並善用科技工具，將成為未來高階管理者提升決策效能的關鍵。
