赋能(打造应对不确定性的敏捷团队)
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作者(美)斯坦利·麦克里斯特尔//坦吐姆·科林斯//戴维·西尔弗曼//克里斯·富塞尔|译者:林爽喆
出版社中信
ISBN9787508676555
出版时间2017-12
装帧其他
开本其他
定价58元
货号3870090
上书时间2024-06-09
商品详情
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导语摘要
斯坦利·麦克里斯特尔、坦吐姆·科林斯、戴维·西尔弗曼、克里斯·富塞尔著的《赋能（打造应对不确定性的敏捷团队）》总结了许多教训和概念，这些教训和概念为各行业、各领域的领导者提供了一幅有价值的蓝图。传统领导方式在互联网时代快速变化的节奏下已逐渐失效，我们需要新的方法。这本书提供了一个兼容、易用的领导框架，适用于不同规模的团队。
海军上将詹姆斯·斯塔夫里迪斯、财捷集团董事长布拉德·史密斯、《史蒂夫．乔布斯传》作者沃尔特·《习惯的力量》作者艾萨克森、查尔斯·部希格诚挚推荐！
作者简介
斯坦利·麦克里斯特尔，美国陆军四星上将，美军驻阿富汗以及国际援助部队的指挥官，曾担任联合参谋部主任和联合特种作战司令部的指挥官。在他的领导下，联合特种作战司令部迅速崛起，成为一个可在许多国家开展战地外小规模（反恐、反暴、救援等）行动的组织。
目录
推荐序
自序
第一部分 应对不确定性
第一章 不确定性已经显现
一场行动为我们敲响了“不确定性”的警钟
优势也会失去掌控
小团队与大组织
伊拉克“基地”组织
在无序中寻找关系
环境因素的改变
管理方式需要创新
限制性因素
第二章 还原论的时代与全新的时代
还原论的隐痛
泰勒还原论的发轫
“科学管理”大行其通
还原论思想深入社会肌理
新世界需要重写游戏规则
马奇诺防线的启示
第三章 从复杂到错综复杂
小“因”的非线性运行
深陷不确定性旋涡
错综复杂体系的不可控性
不可预测的世界
错综复杂的环境需要新的管理方法
第四章 建立有效组织
用韧性思维应对不确定性
获得并提高调整适应能力
打破层级架构，构建网状组织
第二部分 化繁为简
第五章 建立互信和目标共享的团队
调整适应能力的差别
信任基础上的一致行动
海豹突击队魔鬼训练的核心并非生产超级士兵
打造互信和有明确目标的超级团队
团队目标决定个人成败
以互信的组织架构战略应对不确定性
锻造团队的自发智慧
以灵活的体系来杜绝未知的灾难
小团队的调整适应能力是搭建组织架构的基础
第六章 突破“深井”，建立关系
无法预测的危机“临界点”
团队的调整适应能力被组织系统所束缚
小团队的扩展阻力
高效敏捷的小团队是一把双刃剑
小团队构成的大团队
调整组织架构势在必行
第三部分 信息共享
第七章 打造体系思维
信息“空隙”是无效组织的根源
内容摘要
。。。
精彩内容
错综复杂的环境需要新的管理方法在伊拉克，先进的技术——“情景识别”和“通用作战场景”，使我们获得了军事行动中的“圣杯”，我们在战争中第一次能够看到所有的作战行动实时展现在眼前。无人机提供的视频使我们能够看到任务执行时的现场视频直播，而作战人员配备的麦克风则提供了现场音频直播。我们能够获得人口、经济活动、石油出口、发电量的数据，能够通过民调获得民众的态度数据，还能够与友军保持实时联络。一种被称作“蓝军跟踪系统”的技术能够通过全球定位系统的监控，定位我们所有的车辆，因此我们的地图上能够
一直显示出我们各支部队的准确位置。这么多的技术被证明确实具有极大价值，但就是无从进行预测。在一个相对简单的世界里，我们所拥有的数据在预测方面具有极大的价值，但事实是，这个世界正变得越来越错综复杂，当我们试图进行预测时，我们不可避免地等于在追逐自己的尾巴——它只会更加远离我们。
那些试图预测天气的气象学家们或许觉得，只要
能够获得有关蝴蝶翅膀的足够信息，他们的预测就能够达到完美的程度。科学历史学家詹姆斯·格莱克则指出这么做的愚蠢之处。即便我们在地球上每隔一英尺就放一个探测器阵列，而且这些探测器都能够提供完美无缺的数据，我们依然无法知道一个月后会不会下雨。因为探测器之间的微小距离意味着数据还是会有微小的瑕疵，而这些微小的瑕疵往往会导致结果上严重的不同。我们花费巨大的力气，最多只能使得预测能力有些许的提升，就如同特遣部队的实时信息固然很强大，但无法使我们能够预测恐怖袭击。
我们听说过许多有关“大数据”的奇迹，而“大数据”也的确以卓越的方式增进了我们对于这个世界的理解。零售商们可以追踪哪些人购买了哪些商品，他们又是在哪里购买的。社会学家能够爬梳大量的政治、经济和社会信息，从中搜寻模式。这种技术存在巨大的潜力，但是，就如同我们在伊拉克所使用的“蓝军跟踪系统”一样，它还是无法提供我们所渴求的、有效的长期预测能力。充斥大量数据的记录可以用来解释错综复杂现象是如何发生的，以及这些现象又会如何演化，但它们无法告诉我们这些现象何时、何地会发生。例如，有关病毒扩散的数据能让我们看到在我们这个网络化的世界里病毒传染模式如何，却无法知道病毒的下一次爆发会在哪里，也无法精确地知道最终谁会染病，以及谁会是下一个感染者。可见，理解和预测并不总是一回事。
数据能够以较高的精确度得出一些“通常情况下”的结论：在人口统计学上，某个特定年龄的人每天在脸谱网上花费多少时间，甚至根据个人习惯，在某个特定日子里他最有可能做的事情是什么。我有个朋友在一家使用“大数据”的公司工作，这家公司用“大数据”就能提供上述这些预测。他曾经开玩笑地说，他能够说出我午饭会吃什么。不过其实他做不到这
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