从管理岗位的经典面试题破解思维模式

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思维的维度决定了解决问题的层次。从零维的点状专注,到一维的战略路径,再到二维的全局视角,直至三维的颠覆式创新与四维的时间洞察,每一种思维方式都能带来不同的突破。本文通过生动案例与思维实验,揭示了如何在不同维度下重构问题解法,助你在职场与人生中实现认知跃迁。

多种思维方式

什么是零维思维?

所谓“零维”,其实就是一个。这个点可以是你掌握的一项技能,也可以是你想要达成的一个具体目标。

这种思维方式,就是典型的匠人精神:把一个点打透、打好,做到极致。

比如,日本有一位做寿司的师傅,他一辈子只专注于做好寿司这一件事,最终声名远扬。

零维思维的局限性

但需要注意的是,这个“点”本身可能带有方向性的风险——即使你把这个点打磨得再完美,如果它已经不符合当下的社会需求,那它的价值就会大打折扣。

举个例子:以前银行柜员有一项非常重要的技能——快速点钞。就算你点钞速度再快、准确率再高,但在如今现金使用越来越少的时代,这项技能几乎失去了用武之地。

无论你多么努力地提升这个技能,如果社会不再需要它,那这种努力就只是战术层面的勤奋,而非战略上的有效投入。

从零维到一维:转向战略思维

那么,我们该怎么办?答案是:从战术转向战略,也就是从零维迈向一维

一维是什么?它是一条线,有两个端点:一端是你的目标,另一端是你的战略路径。当你明确了目标之后,就需要制定相应的战略去实现它。

比如我们上学的过程:中学 → 高中 → 大学 → 就业。毕业后,有人选择考公务员,有人想成为演员,也有人进入工厂工作。作为当下的毕业生,你该如何选择?

这时候,你就必须先确立自己的目标,才能据此选择适合的职业路径。

什么是一维思考?

想象在空间里有一条长长的线,一维思考就是基于“线”的思考,你也可以叫它线性思考。它只能选择前进或者后退,关注的是战略层面。

比如下棋就是一个训练战略思考的方法,你需要考虑是进攻还是防御,对手的战略是什么,下一步该怎么走。你的每一个动作,每一个战术都会影响到最终的结果。

但在棋盘上,一旦你找到了合适的路,你就只能前进或后退。这就像我们学习和工作,你只有前进或后退两种选择(当然你可以学新东西,也可以从事新的工作,但你还是面对前进或者后退的选择。)

我在职场中看到过很多线性思维的管理者,在考虑一个员工的工作表现时,只从员工的工作完成数量或者工作质量来评价,而没有考虑到其他因素,如团队合作、经验沉淀等。

二维思考

二维思考就是全局思维,心里装着全局。

当有了一条线,也就是拥有了一维思考之后,怎么升级成二维思考呢?可以再画一条线,穿过之前那一条,这样就构成了一个二维空间。

如果说战略是基于“线”的一维思考,那么商业模式就是基于“面”的二维思考。

所谓商业模式,就是利益相关者的交易结构。

什么是利益相关者?什么叫交易结构?

利益相关者,是和企业经营有关系的群体和个人,比如老板、股东、员工、客户、供应商等等。

交易结构,是企业经营过程中信息流、资金流、物流的流动关系。如果你画一张图,就能清晰地发现每个利益相关者之间存在怎样的交易结构。

当你能从这张图中,看出每条线之间的关系,改动这条线会影响其他哪些线,知道怎么调整才能让资源的使用效率更高,让更多人获益,那么你就能找到更好的商业模式。

好的商业模式,一定是创造全局增量。

爱因斯坦说,“问题的答案往往并不在问题的同一维度,而是在更高维度上”。战略是一维思考,但当你想要制定一个更好的战略时,要站在二维商业模式的层面去做全局思考。

三维思考

三维思考,也叫做颠覆式创新,它可以把不可能变成可能。

微信是如今最普及的社交软件,在国内已有8.87亿用户,而且在全球范围内广受欢迎。它改变了人与人之间的联系方式,使得交流更加方便和高效。

微信通过提供一系列的功能,如即时通讯、朋友圈、微信支付等。不仅取代了通信运营商的短信通讯业务,还颠覆了传统社交媒体和支付市场的格局。这就是颠覆式创新。

颠覆式创新通过全新的理念、技术或商业模式,创造出全新的产品和体验,其产生的力量足以重新定义行业标准,改变市场格局。

比如,马车公司的没落,是因为出现了汽车这种颠覆式创新的产品。

功能性手机的衰落,是因为出现了智能手机这种颠覆式创新的产品。

纸媒的失宠,是因为出现了手机、电子阅读器这种更便捷的产品。

三维思考,可以让我们跳出事物本身,用更宏大的视角看问题,所以常常能伴随颠覆式创新的产生。

四维思考

原因通常不在结果附近。

通过三维思考产生颠覆式创新,你已经可以让不可能成为可能。但是,如果想透过现象看到本质,你还需要增加时间维度。

就像一个苹果,二维思考看到的是苹果的一面,三维思考可以看到整个苹果,而四维思考可以透过时间看到过去、现在和未来。你可以看到这个苹果过去是从一粒种子长成一颗幼苗,再到眼前的苹果,而且还能推测出它未来是什么样。

四维思考就是在三维思考的基础上增加了时间维度。不仅能看到全局、跳出全局,还能看到事物过去和未来的样子。

有一句话叫“向有结果的人学习”,这只说对了一半。因为你要学习的不是他成功后的样子,而是他和你同一个阶段、同一个规模的时候做对了什么。

比如,2019年后K12行业的教培机构都在谋求新的发展方向,这其中转型最成功的是俞敏洪老师的新东方。

新东方旗下的东方甄选如今已是直播带货头部机构,在刚开播时曾创下在4天涨粉200万,单日带货从百万飙升到1500万,2天内暴涨10倍的记录。

那其他教培机构也可以转型做直播带货吗?当然可以。也能取得这个成绩吗?几乎不可能。

虽然从教培行业转型卖农产品是极大的挑战,但俞敏洪老师和新东方有两个瞬间让很多人感动和敬佩。

一是新东方把退租教学点的课桌椅都捐献给了全国乡村学校。二是双减发生时,新东方账上有200多亿的储备金,这是某一天突然不做了用来退还所有学生学费,并且支付所有员工离职工资的。

如果你能好,一定是有人希望你好。俞敏洪让我们看到了一个企业家的责任和体面。那么多学员、那么多老师、那么多被俞敏洪感动的人纷纷涌入直播间购买、互动、转发,这才有了东方甄选的崛起。这是其他教培机构或者MCN机构无从学起的。

五维思考

正确的事情反复做,五维思考就是在四维思考上增加了概率。

最近看了王石的演讲,他说创业有努力也有运气,很多次的绝处逢生都有运气的关系。

万科搞股文化改造时,第二天就要截止了,但还有700万没发出去。他说已经尽了一切努力,都要放弃了。

但最后关头北京来了一个客户,一见面就问他们现在还有多少。当时王石心想,卖出一点是一点,哪怕20万、30万,100万都不敢想。他回答客户说,我们还有700万。客户问能不能多一点儿,王石说开什么玩笑就这么多了,客户说那我全要了。

王石后来回忆说,当时用了所有的方法去宣传、去和客户沟通,他也不知道哪个客户能成交,哪个客户能成交多少,但一直拼到了最后一刻。

所谓的运气,也就是你要坚持正确的事情反复做,不断增加成功的概率。微观世界的概率叠加概率,概率嵌套概率,到了宏观世界,就被叫作“运气”。

为什么我们常说“谋事在人,成事在天”?这一次天没有帮你,只是因为概率没有降临。

你只要坚持“正确的事情反复做”,天不帮你,概率也会帮你。

一头牛重800kg,一座桥承重700kg,牛如何过河?

零维角度看待:只着眼于有限的要素,明显过不去,得出这个问题无解。

一维角度看待:我们要达成这个目标,想想其他的办法和手段,完成这个目标,会得出各种奇思妙想,这个维度还是在基于自己去考虑问题。

二维角度看待:把这个问题涉及到的各种内外界的因素全部罗列出来,每个相关主体之间的关系是什么?借助外力去想尽办法达成目标。

三维角度看待:跳出问题,从更宏观的角度看待问题,有没有创新性的思路去得到结果。

从一维角度出发回答此问题:

牛可以通过以下几种方式过河,尽管它的体重超过了桥的承重限制:

增强桥梁承重能力

可以考虑加固桥梁的结构,比如增加额外的支撑结构或使用强化材料,以提升桥梁的承重能力至800kg或以上。这需要一些工程技术和材料准备,但可以有效地让牛安全过桥。

使用替代运输工具

可以利用如吊车、无人机或其他吊装设备,将牛从桥的一侧吊起,再平稳地放置到河的对岸。这种方法需要特殊的设备和操作技术,但可以确保牛安全过河而不受桥梁承重限制的影响。

寻找替代路径

在河流附近寻找其他可以安全渡过的地方,比如浅水区域、小船或其他桥梁。通过选择其他路径,可以避免对承重能力有限的桥梁造成压力。

分解重量

虽然这个选项在实际操作中可能不太现实,但从理论上讲,如果可以将牛分解成多个小于700kg的部分,并分别运送过桥,然后再重新组合,也是一种解决方案。然而,这种方法显然不适用于活牛,仅作为思维拓展的考虑。

利用浮力原理

可以考虑使用浮力装置,如大型浮筒或充气筏,将牛放置在浮力装置上,然后利用浮力帮助牛过河。这种方法需要确保浮力装置足够稳定和安全,以支撑牛的重量并顺利过河。

从二维角度出发回答此问题:

以上几种方式在实际工作中均不可自己做主,需要找到相关方拉通确认后方可执行。

1。先联系牛的厂家,主人,买家,桥的建造商,当地政府,河道管理单位,桥管理单位。

2。接下来拉通所有人,召开重要会议,保证各部门重要领导充分到场,能就推动解决该问题起到作用。

3。发表各方意见,就以下问题充分探讨,牛过桥的重要性,桥的重要性,牛不过桥的后果,桥损坏的后果,以及再修一座桥的成本。

4。接下来各部门领导解释自己部门的工作与牛无关,与桥无关。最终达成一致得到解决方案:让牛自己选择,牛想过桥牛承担一切责任,非各部门问题。牛不过桥,不存在这个问题。

从三维角度出发回答此问题:

在过桥之前把牛卖掉换成钱,过桥之后再用钱买一头牛。

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题图来自Unsplash,基于CC0协议

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