叛徒CTO:管理和技术都不重要

职场   职场   2024-12-18 08:33   四川  

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获取一线、总监、高管《管理秘籍》

前两天粉丝群发生了一次关于管理重要还是技术重要的讨论,其中有个大哥的观点很不错:

管理重要还是技术重要?

我觉得从企业的投资者角度,有一个例证是上市公司的营业成本里面的三费:销售费用、管理费用、研发费用。

研发费用占比高,会被认为是一个好指标,预示着企业的长期竞争力在加强;相反管理费用和销售费用高,说明企业的经营效率不高。

从这个角度,技术是优于管理的。随后他给出了进一步理解:

对于个人价值而已,我认为管理能力一般是在个人专业能力上的杠杆价值。

如果你的专业市场价值不高,那管理能力带来的个人估值提升也不会很大。纯粹的职业经理人,其实是贬值的

随后他举了一个例子:网传字节从阿里把周畅挖过去,从年薪200万涨到千万,职级4-2很高,但是钱是给在管理scope上的吗?很可能不是,是因为人家的技术专业能力

对于他的观点,我十分认可,于是也加入了讨论:

如果公司为一个技术人给出了极高的定价,其原因肯定不是为了管理。以字节而言肯定是买的周畅在大模型一块的认知

在市场中,一个正常人,在管理上不会有多高价格,都是你过往公司加注在你身上的额外技术或者行业加成他们买的是认知,买的是Know How。这是一种典型的资源换时间的表现

因为是买的认知、买的是时间、买的是保险。

所以这类选手会面临另一个问题:我满足了你极高的溢出定价的需求,如果接下来一段时间,你没有产出,那么我会很难办!

于是他们接下来,需要面对高预期下的各种压力,如果自身不是很硬,那后面的日子会非常难过。

这个案例,变相给很多专注于做技术或者做管理的同学提了个醒:

  1. 技术不重要;
  2. 管理也不重要;

技术在行业的实践,他很重要!

unsetunset100W,买了什么?unsetunset

所以,各位技术专家、管理高手千万不要死抓着通用技能不放,那并没有什么竞争力。

纯管理意义不大,更多属于项目管理的一部分;纯技术更仅仅是实现目标的工具。

大家努力的核心还是要围绕行业项目做展开。所有高薪,全部是因为你的Know How,深入理解行业,做几个有壁垒的行业项目,这个事情很关键。

管理是内功心法,行业知识是实战技巧,两者缺一不可

  1. 管理知识解决的是人员规模上来后的信息失真,目标不一致等问题;
  2. 行业知识解决的是关键瓶颈问题,也就是评价的核心;

这里话题进一步衍生:

公司CTO年薪100w,下面4个总监分别年薪60w,有什么问题是总监不能完成必须要CTO出手的吗?

答案是没有,所有CTO能做的事情,多半总监都能做,那这种情况下为什么公司还愿意给他那么高的工资呢?

答案是一点两面:

  1. 核心点买的是CTO在专业度上的认知;
  2. 他包含两个方面:忠诚度和专业度;

第一是买个专业忠诚度,也就是CTO做技术决策的时候,在关键时刻会跟公司站在一起,会帮公司省钱。

专业忠诚度

这个专业忠诚度,对很多同学可能比较陌生,我这里举个例子:

当前项目有2条实现路径:

  1. 一条与技术相关性很大,做了在技术侧会有长足的进步,但可能会花不少额外的成本;
  2. 另一条与技术相关性不大,但也能解决问题,成本会降低不少;

想象一下你是那个CTO,面对技术的极致追求,在4个技术总监的不停撺掇之下,能不能做出最有利于公司的决策?

这是一个很重要的问题。

这里举个真实例子:之前在一家大公司的时候,部门负责人极度迷信flutter这个技术,想要推动用Flutter重构公司APP。

于是他先在团队内做验证,大概花了10多个人做了半年,成本的话大概300w左右,年底自然是无疾而终。

但谁应该为这300w买单呢?

要注意的是,这里当然不是说不该做技术创新,管理不能从一个极端到另一个极端。

只不过在各个公司中,有些技术基建是浪费,有些技术基建是必须,什么是浪费什么是必须,是需要技术一号位去判断的。

作为技术一号位首先要端正态度,自己首先是公司高管,其次才是一个技术人,屁股一旦坐歪,造成的浪费可就大了;

以上是忠诚度问题,其次是专业能力问题。

专业能力的gap

这里的专业能力不是你实际掌握的能力,而是公司需要的能力,而两者总是不匹配的,这变相对CTO增加了两个要求:

  1. 第一,快速学习的能力,自己很快就能掌握;
  2. 第二,优秀的资源渠道,自己能快速找到掌握能力的人;

为什么这么急迫的需要CTO掌握公司需要的专业能力呢?

一方面是因为公司不愿意为第二个人付出如此高的专业忠诚度价格

另一方面,业务在发展,任何一个需要专业判断的地方出点问题,都会导致浪费的发生。

所以,CTO的专业力,如何是如何体现的?

专业能力如何体现

CTO专业能力的体现,一般以提出问题的方式进行。

提个好问题的本质是评价一个事物本身,最优评价能力不在于对已有结果进行评价。

而要找到事物隐藏起来【看似不存在那部分】,其次是找到【多出来的部分】,也就是【正确但没用的部分】

正确的评价会减少公司很多无效浪费,属于技术一号位的基本功。

最后一个问题衍生:不懂技术能做CTO吗?

unsetunsetCTO需要懂技术吗unsetunset

不懂技术能做CTO吗?有些同学认为可以,有些同学认为不可以。

但马上有2个同学打破了僵持:实际上已经有2个产品成为CTO的真实案例,并且他们还做得挺好的!

所以结论是:不懂代码也能做CTO,因为懂技术和懂代码完全是两回事,比如:

  1. 前端同学往往不会后端代码;
  2. 后端同学会对Native代码感到陌生;
  3. 就算有全栈高手,面对新出的AI技术,依旧需要再学习;

所以就算技术出身的CTO,也不见得对技术有全面的认识。

而全栈技术本来就很难,花大量时间成为专家,但管理能力不行,业务理解跟不上,这种人是很难成为CTO的。

综上,不能以懂代码作为懂技术的衡量标准,那么应该用什么作为懂的衡量标准呢?

我认为面对一件事情/任务的时候,有三点要思考:

  1. 对于这个问题已经提出的动作,或者完成的工作,能不能提出问题。很多人对这个事情/任务毫无概念,连最基本的问题都提不出来;
  2. 提出正确的问题是为了引导负责人思考,这需要我们对事情/任务有好坏的标准的基本认知,也就是知道什么是好坏
  3. 最后,如果这个任务有问题,你是否具备指导的能力

比如,大家遇到一个问题,有几点可以看出我们对问题是不是清晰:

  1. 第一,我们能不能对问题提出清晰的观点,有观点才有认知;
  2. 第二,对于我们提出的观点,我们是否有足够的论据,或者知道要找什么论据,进一步去哪里找;
  3. 第三,有其他同学提出了我们没想到的论据,我们能否判断这个论据的真假,以及与我们的论点是否有直接的关系;
  4. 最后,有些论据不完善,我们是否有能力进一步去完善他;

所以,什么是懂(一件事/一个任务)?

首先,你对这件事/任务会有一个清晰的衡量标准,你能明确定义他的好坏,并且这个好坏能被专业的人所认可;

其次,你的衡量标准是可衡量、可进一步拆分的,甚至可以形成一个判断模型

然后,对于一个已经存在的任务,你能根据衡量标准,清晰的指出他哪里有问题;对于一个需求去完成的任务,你能毒辣的指出,他哪些部分是多余的,不需要做的!

最后,对于那些有问题的部分,你能提出进一步的优化建议

综上,你如果对一件事有标准、能揪出问题,有修改意见,对于这件事毫无疑问你是懂的!

unsetunset结语unsetunset

企业愿意为个人支付高额溢价,从来不是因为他能写多少行代码、管理多少人。

而是因为他具备能快速对问题做出精准判断的Know How,这里可以是专业问题、也可以是行业问题,同时可以是管理问题。

所谓Know How也不神秘,不过是懂不懂的另一种表达

这种“懂不懂”,不只是会不会某项技术,也并非单纯的管理方法论,而是能否在复杂的业务场景下提出恰到好处的问题,明确标准,剖析实质,并指明真正有价值的解决路径。

如果不能也没关系,但你得具备快速能的学习能力!

能不能提出好的问题上升为衡量懂不懂的标尺时,它本身已是Know How的有机体现。

它意味着你不仅熟悉业务,还能洞穿技术与管理手段背后的本质逻辑。

公司出高价买的,正是这种能缩短试错时间、降低决策风险、提高资源利用率的“行业Know How”。

PS:管理也可以认为是一个行业,比如管理咨询行业

换言之,在技术与管理的交汇点处,真正引领公司向前的,是那些真正懂得“问题核心”、拥有实战认知与判断标准的人。


叶小钗
原为鹅厂、ctrip、baidu、一线开发,B站技术专家,某独角兽技术负责人,AI产品项目负责人,CEO数字分身负责人
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