15
2025
06
22:48:52

叛徒CTO:管理和技术其实都不重要

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:


  • 技术不重要;

  • 管理也不重要;


技术在行业的实践,他很重要!


一、100W,买了什么?


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:


  • 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;

  • 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:


  • 核心点买的是CTO在专业度上的认知;

  • 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。


1、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:


  • 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;

  • 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。


2、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:


  • 第一,快速学习的能力,自己很快就能掌握;

  • 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?


3、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?


二、CTO需要懂技术吗


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:


  • 前端同学往往不会后端代码;

  • 后端同学会对Native代码感到陌生;

  • 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:


  • 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;

  • 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;

  • 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:


  • 第一,我们能不能对问题提出清晰的观点,有观点才有认知;

  • 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;

  • 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;

  • 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!


三、结语


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。




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