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引子
我们的工作中会遇到各种各样的情况，专业上也有各种模块，其中有的工作我们是很清楚前因后果的，对于个中环节，专业上都能解析得很清楚，比如我们用工中的劳动法规等；有的工作我们大部分知道个中的情况，但不是特别清晰，只能说有一个大概的解析，比如激励中双因素理论，物质和非物质激励对员工个人的不同影响，貌似我们知道一些原理，但是这个原理是不是如1+1=2这么清楚呢，其实不是；还有一些情况下，我们对手里的工作和所处的环境是完全不了解的，比如作为一个空降的领导来到某公司，对于自己团队人员不了解，对老板不了解，对公司的文化和行为方式也不了解；
这里就要引入控制论中的黑箱、白箱、灰箱的概念。前文说的第一种我们对于内部过程、环节完全了解的，我们称其为白箱；第三种我们对内部情况完全不了解的，称其为黑箱；第二种介于两者中间，能看到一部分，但是又不是完全清楚的叫灰箱。
黑白灰箱思维
为什么本文要谈论黑白灰箱呢，因为工作中我们面对的基本上就是这样三种情况。基于这样三种不同的情况，我们的做事方式，或者管理手段也应该是不一样的。这给了我们一个基于观察对象内部情况是否清晰来进行分类的方法，有利于我们采取不同的策略方式应对。这么说可能还不够清晰，我们来看具体的例子。
以绩效管理为例，很多时候我们有一个疑惑，就是我们的目标分解要到什么程度，是要很粗略地分解到几个大的指标就行，还是要细致到如毛细血管般的程度。以笔者亲身经历而言，之前遇到过分解指标只是粗略地到销售额、利润、回款即可，公司就考核这几个大的指标完成情况，至于下面部门和个人是如何完成的，公司在绩效里面并不严格规定；也有遇到过公司通过行动计划来分解目标，从上到下拆解得特别细致，销售额一个指标就要拆解到拿到商机多少条、拜访客户多少次、推送样品多少个等等。那我们选择不同的方式的依据是什么呢，这其中就有一个角度是可以从我们对整个工作流程解剖程度来区分。比如我们的销售环节还处于粗放管理的阶段，对于销售各个环节内部运作情况还不了解，那对我们来讲这其实就是一个黑箱，我们绩效可以做的是只控制两端（输入和输出），即目标的制定和成果的考核，也即公司只把销售额目标给到销售部门，至于它怎么去完成，这个过程我们不考核，最后只关注完成的成果如何；随着我们对销售环节逐步拆解，对客户了解加深，对区域和市场的信息掌握越来越充分，这个黑箱就逐步变成了灰箱，这时候我们可以在绩效中加入一些过程指标，例如关键客户KP发展数量，推样的频次等；再之后我们已经基本完全掌握其中情况，这就类似于白箱，我们的绩效就可以细致到按照线索-商机-合同-交付-回款这样全流程全要素地进行考核。这也就是一个从黑箱到灰箱再到白箱的过程。
类似的例子还有比如我们新到一个公司任职，对上管理和对下管理也可以参考这样的黑箱、白箱、灰箱的方法。比如刚来公司，对下属不了解，我们就抓住输入和输出两端，即布置任务，检验成果；了解加深后，逐步加入一些过程的检查；完全了解后就可以很细致地去掌控过程辅导和监管。
任何工作我们都希望是从黑箱到白箱的演进过程，因为我们越掌握内部情况，我们就越有着力点去管控，也越对结果有信心和掌控感，也能带来安全感。所以这就需要我们逐步去加深了解，去掌握信息，去拆解流程，去一起头脑风暴和共创。
这里还有两个问题需要厘清：一是，不是所有的事情都可以拆解得很清楚，目前几乎所有专业，尤其是社会科学几乎大都是处于灰箱阶段，不管是经济学、管理学还是心理学等，我们当下还不能完全掌握个中机理，各个专业大家也只是从某些角度切入去做了分析，建立了模型，也并不能解释所有的现象，所以我们的日常管理也是如此，只是抓住了某些切入角度而已，并不能保证完全了解，那我们因之而做出的管理手段也不可能时时、事事都奏效。例如现在的激励理论里面说通过这样那样的手段去激发一个人，使其行为产生变化，但有时候现状就是没有用，员工就是激发不起来。现实状况中那么多的变量，我们只找到了其中几种，很难保证结果就可以被影响；二是，即使我们对某些事情了解很清楚进入白箱阶段，我们也可能会基于其他原因选择还是用黑箱的方法去管理，毕竟管理也是一种选择，很难说哪一种就更好。例如为了激发下属的积极主动性，我们可以选择多授权，而不用管得特别细致，让下属赶到厌烦。
总结来说，本文是想分享给大家：
1、管理现实中我们面临着黑箱、灰箱、白箱三种情况，我们想要认知更多，保证更多的确定性就要不断深入地去研究管理的课题，把黑箱逐步解构成白箱；
2、每种情况下，我们的管理手段应该都随之而变化；
3、管理是一种选择，有时候我们面临的某些情况既可以黑箱处理，又可以灰箱或者白箱处理，具体的策略取决于我们的选择，我们选择的依据是什么呢，可以参考回到本系列第一篇和第四篇。据笔者看来，最好的管理演进是从黑箱到灰箱再到白箱，之后回到灰箱，最后回到了黑箱。道理就类似于看山是山，看山不是山，最后看山还是山。
本次的分享就到这里啦，关于HR管理者的底层思维，笔者将在后续继续分享，欢迎关注，
See U next time.