谈这个话题的原因是上周有好几位朋友或前同事找我聊职业发展,而且年龄分布很广,从00后到70后,每个阶段的职场人,都各自有自己阶段的问题,当然也有不同年龄段面对不同境遇的侧重点的选择。
思考是有层次的,不同层次的思考认知,面对同样的事物,会有非常大的区别,我们用找工作这个常见问题,来感受一下不同层次的思考认知带来的差异。
提升思考认知水平,就可以把找工作 ,提升到让工作来找你的水平。
第一层思考,是点状的信息判断。
对一个点的信息直接的加工,最直接的,是感觉、知觉层面,包括视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉等获取的直接信息,例如这个物品是红色的、坚硬的、方形的,获得的信息是标量信息。

这个时候看事物,就是一个简单的直观认知,俗话说,看山是山,看水是水。

在职场层面,就是找工作,找一份工来做,做一份工,赚一份工钱。

很多职场新人都是这种思维方式,按时间计费,按单数计费,特别简单直接,多数是在出售体力和时间。

干得不如意,换一个工作,还是简单重复,这就是点状的思维方式找工作。
随着年龄增加,体力变得下降,竞争力减弱,很容易就到了瓶颈期,并且,很容易被日益发展的人工智能取代。
第二层思考,点到线,带有方向性的线性比较,是向量信息的获取和加工,多个点的信息的汇总,连接成线状,可以比较,找出差距和不同。
到达这个层次的思考,选择工作就需要有明显的方向性,有明确的职级进阶,随着进阶,收入水平也不断提升。
例如产品经理的工作,从初级产品经理做助理做简单功能,到中级产经理做独立模块,再到高级产品经理独立负责一个产品或者担当一个项目的负责人。

去看初级产品经理和高级产品经理,就会有明显的职业能力区分,不仅仅是熟练度的差异,更是认知思维的差异。
随着时间的推移,产品经理的能力提升,担当的责任范围也在不断扩大,如果没有进一步的思考认知提升,顶多就做到高级产品经理,难有更大的提升,这也是很多产品经理的发展瓶颈,停留在线性思维的层面。
这个时候,还是在找工作的阶段。
要想突破,进入下一个层次,需要有机会,发现更大的用户需求,进入一个更顺应时代发展的赛道,创造更大的价值。通过读书学习提升个人知识技能,通过实践反思不断追求精进,并且找到更高层次的职场导师,引领你不断提升。

第三层思考,是线到面,按照不同的维度,在平面上可以区隔出不同区域,构成不同分类,分类的维度可以是多种,但是在一个平面上,很多时候是单一维度的分类,例如按照某个学科思维进行思考,物理的、化学的、生物学的。在这个层面,形成逻辑层次更鲜明,对知识经验进行归纳、演绎,提炼出思维模型,形成自己的方法套路。
用职场的职级来看,能达到这个层次思考水平的人,在腾讯的职级体系里面,或许是12级以上吧,如果是阿里职级系列,或许是P9以上。
第四层思考,是多个平面构成的立体式的思考,构成矩阵结构、系统结构等。
查理·芒格提出的多元思维模型属于这个层次的思考,将历史学、心理学、生理学、数学、工程学、生物学、物理学、化学、统计学、经济学等多学科综合应用,只要得到正确的收集和组织,他的多元思维模型(据他估计,大概有100种)便能提供一个背景或者框架,使他具有看清生活本质和目标的非凡洞察力。
第三、第四层次,在职场上,就进入了一个领域专家和管理者的层次,更有公司发展的全局观,更有行业视野。
譬如腾讯公司对于产品经理的定义,从以前的P1到P6系列,修订为1-17级,在12级之前,不叫产品经理,只定义为产品策划或者产品运营,到了12级,专家级别,才称之为产品经理。
到这个阶段,就会进入工作来找你的阶段。
这个时候的工作,也不是简单的一个满足生存的手段,而是进入一个追求个人自我实现的最高需要层次,工作是个人兴趣,变成事业,甚至不必刻意去思考工作与生活的平衡,因为工作融入了生活,生活就是工作。
这时候找工作,基本就不会在去招聘网站发求职信息,而是各种推荐和被寻找,猎头的推荐,朋友的推荐,老同事的推荐,各种企业组织的邀请。
所以,这个水平的人,除了高水平的专业知识技能,还需要在行业里面有优秀的口碑。
工作来找你的本质,是因为你的专业能力水平得到行业认可。在行业有一定的知名度,有明显的职业标签,成为某个领域的专家。更重要的一点,是被行业很多人认可,当一家公司进入某个领域,就会想到,先找你这样的专业人士咨询请教,甚至因为你的加入,给团队带来极大的士气鼓舞和资本层面的增值。
第五层思考,是颠覆性的创新思维。
跳出现有的模型框架,或许可以将原有的已经被验证的正确的理论知识击得粉碎,重新构建新的科学,是颠覆式的创新。这个境界,或许一些人类的天才可以达到的思维境界吧,例如亚里士多德、牛顿、特斯拉、爱因斯坦、乔布斯……

貌似有点难以企及,事实也是如此吧。
思考层次的提升,有一个关键的能力,就是数据能力,思考的效率,很多时候是思考者掌握和分析信息的效率,获取足够多,足够新的信息,经过科学的分析,再形成大概率正确的结论。
因此,提升数据分析能力非常重要。

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