【商品详情】

1. 《纽约时报》畅销书,《时代周刊》《哈佛商业评论》等一线媒体争相报道。

2. 美军特种作战司令部指挥官、驻阿富汗*指挥官,通过实战和鲜血总结出的黄金法则。

3. 美国畅销20万册,备受谷歌、苹果、Facebook等公司推崇。

4. 《史蒂夫•乔布斯传》《习惯的力量》作者倾情推荐。

5. 任正非号召17万华为员工像美军学习,《赋能》教你从0到1打造强悍如美军的团队!

6. 建团队、带团队书。
内容简介

在错综复杂的新生态下,预测已经成为不可能,运营的关键已从控制—命令式转变为赋能——分布式,唯有如此才能在新生态下取得成功。
一手打造了全球*强战斗力的美军特种作战司令部指挥官的斯坦利•麦克里斯特尔,摒弃掉存在了一个多世纪的常规思维,在一场残酷的战争中对特遣部队进行重塑,将其打造成新物种:一张在沟通上极度透明、在决策上去中心化的网络。“深井”间的壁垒被摧毁。领导者们看着运转*小团队的*操作方式,并且找到方法把这些操作方式推广到上成千上万的人身上,同时运用一些10年前还无法想象的技术将这些人捏合成一个整体。
就像华为的任正非号召华为17万员工向美军学习一样,你也一定需要这样一部经过战火和鲜血考验的管理运营法则,在错综复杂的环境下取得成功。

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安全援助部队的指挥官,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,成为一个可在全球许多国家开展战地外小规模(反恐、反暴、救援等)行动的组织。
坦吐姆•科林斯:马歇尔奖学金学者,在剑桥大学任教。
戴维•西尔弗曼:克里斯•富塞尔:CrossLead公司高级执行官,也曾经是美国海军海豹突击队军官。

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
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前  言
沃尔特•艾萨克森
《史蒂夫•乔布斯传》作者

无论是在商场还是在战场上,快速反应和适应能力都至关重要,在技术和干扰性力量导致变革速度加快的时代更是如此。这就要求有新的沟通方式,有新的协作方式。当今世界,创造是协同合作的产物,创新是团队努力的结果。
任何想在这种新环境中获得胜利的组织,都可以从本书中学到东西。本书生动描述了麦克里斯特尔将军担任驻伊拉克、阿富汗美军司令官时的真实经历,并以此为基础告诉大家,一个组织应该如何重新创造自己,包括打破藩篱、跨部门协作,而且当真正的团队工作和协作达成后,也要对整个系统的敏捷反应进行驾驭。
我在研究数码时代的创新时,就注意到了这种现象。最伟大的创新并非来自单个的发明家那种自上而下、指挥控制式的解决问题方式也产生不了最伟大的创新。真正伟大的成功,是一群团队为了共同目标协同工作的结果,计算机、晶体管、微芯片和互联网的发明,概莫能外。
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媒体评论
这是一个大胆的观点:领导者们能够把团队整合起来,使其总体力量大于各部分力量之和。
——查尔斯•都希格,《习惯的力量》作者

这本书内容广博、行文优雅、充满远见,有许多让人意外的信息和奇思妙想,并且告诉我们如何应对这个日益错综复杂的世界。
——丹尼尔•J.列维京,《有组织的大脑》作者

作者曾经成功地掀起一场风暴,而当时他所面临的风险是大多数商业领袖所不曾见过的。这本书不仅引人入胜且非常实用,里面的观点为我们提供了一种信息丰富、去中心化的管理思路。对于那些希望进一步快速提升自己领导力的人来说,这是一本书。
——约翰•芬赫伊,Ace Hardware公司董事长
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免费在线读
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。

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