人才在很大程度上是神话

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全世界大约有25-30百万开发人员，据报道Google员工超过100,000。即使我们认为这个数字被夸大了，Google，亚马逊，Facebook，微软和硅谷其他巨头也雇用了数十万开发人员-远远超过了1％。显然，他们不能仅仅因为规模太大而聘用“前1％”的人才，但也许一家小型初创企业可以聘用他们吗？对于我所见过的任何技能，这都是技能分布的样子。对于自然技能或属性，分布往往呈正态分布或对数正态分布，但是应用这些技能的结果是否如此？我们之前曾争论过，人才是一种网络效应，而对于网络效应而言，权力分布占据主导地位，例如Zipfian分布的城市规模。技能分布不均-这意味着雇用人数最高的％1的人和雇用业绩最高的1％的人之间存在很大的差异，而当涉及到权力法时，这种差异就非常大。简而言之，这就是帕累托原则，结果的80％来自20％的努力。无论您选择哪种结果衡量方式，产生结果前1％的开发人员仅占人口的一小部分。你不太可能见面。因此，假设人们是指总人口的前1％。薪酬分布图如下所示：这些具体数据是来自旧金山地区的自我报告，尾数远远超过了百万美元大关。所有的薪酬和财富分配都具有相似的形状，任何自由职业的前1％的收入都不会比平均值多50％甚至100％，而是多了数百％1。换句话说，初创公司支付一位收入最高的1％的开发人员的费用（但也许他们可以提供其他一些激励措施，但我的意思不是说股票期权，因为这很糟糕）。

如果所有这些关于人才的普遍假设都是错误的，那么这对我们的招聘和管理实践有何看法？鉴于他们的优点无法衡量且高度不稳定，因此经理在开始雇用“优秀开发人员”时甚至意味着什么？如果才华如LaszlóPolgár所说的不是天生而是已发展，那么对目前的水平进行测试的价值是什么。我们雇用的人可能比雇用的人更重要吗？显然，我们需要一种更好的人才模型，该模型关注于适合人才发展和培养的条件，而不是吸引人才。我对这种模型的外观有一些预感，并且肯定有一些值得借鉴的示例。但是，这种新模型没有机会扎根目前针对它进行优化的行业-我们需要从根本上转变管理观念。

尚不清楚技能（甚至假设您知道如何定义和衡量技能）与薪酬之间是否存在很强的相关性。为了论证，我将忽略它。 ↩︎