大一加入 JA 社团后，我通过与企业实习归来的师兄师姐交流，开始接触基础管理学知识。他们分享的组织架构搭建、团队协作案例。一次在图书馆的偶然看了《麦肯锡管理必读》，彼时记录下的 “能力 / 意愿矩阵” 概念，在四年后踏入职场时，成为我理解管理工作的重要输入。
2019 年，在积累两年工作经验后，我开始带领小团队。角色的转变，让我深刻体会到 “能力 / 意愿矩阵” 的实践价值。我将从上级那里学到的管理经验，与这个经典理论相结合，灵活应用于实际管理场景中。
面对团队中处于成长阶段的职场新人，他们因工作经验尚浅，在复杂的算法项目前难免感到困惑，呈现出典型的 “经验待积累 + 低意愿” 状态。我运用矩阵中 “指示” 型管理风格，将任务拆解为具体可执行的小目标，并建立每日进度跟进机制，及时给予反馈与指导。这种精细化的管理方式，不仅帮助新人快速掌握工作方法，更让我意识到，“指示” 风格不仅是一种管理手段，更是助力新人成长的有效路径。
对于团队里经验丰富却对重复性工作感到倦怠的老同事，即处于 “经验丰富但低意愿” 的状态，我采用矩阵中的 “激励” 策略。通过主动沟通，挖掘他们的职业兴趣，为其分配具有挑战性的任务，并在他们取得成果时，及时在团队中公开表扬。这种管理方式有效激发了团队活力，也让我明白，管理本质是双向需求的平衡与满足。
在工作中，我见过不少管理失误的案例：有的领导让刚入职的新人直接承担核心项目，美其名曰 “锻炼”，却导致新人陷入迷茫；有的领导对资深员工管控过细，反而挫伤了他们的积极性。每当此时，我就会想起 “能力 / 意愿矩阵” 的指导意义 —— 优秀的管理不是凭直觉行事，而是要精准把握下属的状态，从而选择最适配的管理策略。
| 接受者状态 | 匹配领导风格 | 适用场景（示例） | 核心做法 |
|---|---|---|---|
| 经验待积累 + 低意愿 | 指示 | 新人首次接触复杂机器学习算法任务 （如稀疏类别的多分类模型） |
1. 通过阐明任务价值（如 “该模型可显著提升识别准确率”）、设定阶段性小目标（如 “1 周内掌握数据标注标准流程，2 周内搭建基础神经网络架构”），激发工作热情； 2. 分解任务步骤（先学习数据清洗与标注，再掌握网络结构原理，最后实践 PyTorch 模型训练），全程指导关键操作（如教授交叉验证方法避免过拟合）； 3. 加强过程监督（如每日检查数据标注规范性），及时纠正问题（如指导调整超参数解决过拟合现象）。 |
| 经验待积累 + 高意愿 | 引导 | 新人主动申请挑战性机器学习任务 （如尝试运用 NLP 模型进行文本分析） |
1. 初期投入时间讲解核心技术原理（如注意力机制、词嵌入技术），解答技术难题（如处理文本长度不一致导致的模型输入错误）； 2. 包容试错过程（如模型性能未达预期时，共同分析数据不平衡或超参数设置问题）； 3. 随着能力提升，逐步减少干预（如让其自主探索学习率调整策略）。 |
| 经验丰富 + 低意愿 | 激励 | 资深算法工程师对重复性机器学习基础任务失去兴趣 （如长期负责常规数据预处理与经典模型复现） |
1. 通过深度沟通找出动力不足根源（如 “认为任务缺乏技术创新空间”）； 2. 提供激励措施（如引入任务创新模块，尝试将主动学习融入数据预处理流程，或复现前沿论文模型），及时反馈工作成果（如 “优化的数据预处理流程显著提升训练效率”）； 3. 明确目标导向（如 “缩短数据集预处理耗时”），给予方法选择自由（不限制具体数据清洗工具）。 |
| 经验丰富 + 高意愿 | 授权 | 核心算法工程师负责重点机器学习项目 （如牵头设计适配业务的多模态模型技术方案） |
1. 赋予充分自主权（如自主选择微调框架、组建跨职能团队），邀请参与关键决策（如共同确定多模态数据融合策略与评估指标）； 2. 鼓励承担责任（如自主决定模型迭代优先级），支持创新尝试（如探索少样本微调与领域自适应结合的前沿方法）； 3. 不干涉具体工作细节，全力提供资源支持（如协调高性能 GPU 集群、对接核心业务数据）。 |
有些知识当下难以领悟，不妨暂且沉淀，待积累足够阅历后再回顾，自会豁然开朗。
参考文献
Landsberg, M. (2009). 麦肯锡管理必读：分享 激励 领导 (曾献，译). 新世界出版社.