讓自己的專業經歷被看見

讓自己的專業經歷被看見

這個問題是我很常被詢問的問題,也是我在公司內看人會特別關注,以及面試應徵者時會提問的地方。

馬斯克曾說,他會在面試過程問一個問題,這個問題可以讓他是別出哪些人是面試中的騙子。

「請你告訴我你遇過最棘手的問題,以及你如何解決那個問題。」

他的想法是,一個人如果真的經歷過棘手的問題,不可能不清楚細節,也不可能對過程含糊其詞。藉由這個問題以及細節的追問,可以清楚的看見一個人的經驗與能力是否符實。


一個人說他有帶領某個專案成功的經驗,你當然可以請他說明一下他是怎麼做到的,一個能清楚描述細節、步驟的人,通常會遠比一個只能告訴你他花很多時間溝通的人來得更可信一些

一個人說他曾經負責過多個產品或者帶領過多個團隊,你要怎麼知道這個人在產品管理能力或團隊帶領能力上有與時俱進呢?

我會希望聽到他系統化地描述自己的工作方法。例如告訴我三個產品管理上的關鍵,而且能用相同的架構提出對我們公司的建議。

為什麼要那麼在意細節、步驟、工作方法呢?

從消極的層面來看,可以避免這個人過去的成績是靠運氣的,畢竟一次性的成果,很可能是碰巧遇到好主管或神隊友,跟他個人的關聯性較小。我要避免高估了這個人的專業水平。

而從積極的層面看,我認為一個成熟的職場工作者應該都有一套有效的工作方法,可以確保自己的產出穩定,如果一個人工作了很多年,經歷過好幾個不同工作職務,但對於如何做好一件事還是無法具體描述清楚,那我對他的專業水平還是會有打折的。

除此之外,相較於模糊不清的精神勝利法(我就賣力做、拼命溝通...),當一個人能清楚的說出搞定一件事的具體作法,你對於他能不能用相似的做法搞定現在的工作也會更有把握一些。

一個成熟的工作者,除了態度之外,擁有一個可重複且有效的工作的方法其實是一種高度專業的表現。

將經驗萃取成個人知識體系

曾有兩位很有經驗的學員來跟我諮詢關於職涯發展的問題,這兩位的經驗都算豐富,都有 5 年以上的工作經驗,專案經驗看似豐富,但說真的我看不出他們的專業性到底到哪。所以我跟他們約了一對一交談。

交談過程,我發現這兩位實際能力都比履歷上寫的好,但他們在履歷上表現不出自己的能耐,在面試中,大概也只有展現了 6-7 成的實力。

他們明明有很多經驗,但是當這些經驗沒有被有效的萃取成一個高勝率的工作方法時,經歷的價值就難以疊加,變成是一段一段關聯性不高的工作。我建議他們回過頭去再次整理自己的經歷,將做好一件事的流程、步驟、困難、解法做更清楚的彙整。

兩天後,其中一位先找我討論,他過去的工作是做 BD 跟業務的,他說他整理了一套業務心法,尤其是在陌生開發這部分他特別有心得,而這部分也是他在 2-3 個工作中持續實踐的。

我聽完後問了他一些細節,他也能回答得很清楚。結束之後,他告訴我他終於找到自己能做得比其他人更好的地方,也找到自己的獨特性,也更能在履歷跟面試過程中凸顯自己的強項了。

再隔兩天,另一位也約了跟我討論,這一位則是一路都做專案經理的,他主要負責的專案是屬於內部的案子,絕大多數都是跨部門的制度建立或者圍繞目標而衍生的案子。

過去他覺得這類的案子是無跡可尋的,幾乎每個案子都很棘手,要消耗大量的溝通時間。

但是經過幾天的思考後,他發現案子與案子之間還是有一些共通點,包含利害關係人溝通、跨部門任務的安排,以及最重要的圍繞組織目標推進。我告訴他或許這可以稱之為跨部門專案管理的 3 大痛點

然後他根據這三大痛點分別整理了一些他過去用過而且有效的方法,我一樣透過提問來挑戰他的專業,他的回答比第一次跟我面談時好很多,對於一些刁鑽的問題也能不洩氣的直面挑戰,如果第一次面試只有 60 分,這次我覺得最少有 85 分了。

當你能將自己過往做好一件事的經歷萃取成方法,那做好一件事的機率就會大幅提升了。

對一個人專業的好評價之一,就是「這個人有一套」。而那一套,就是屬於你的知識體系。

附加價值

能做好經驗總結與知識萃取的人,除了在陳述自己過往經驗與工作價值更具說服力外,這樣的人也會有其他的附加價值。

第一,有清楚的方法跟步驟的,他有機會能將部門的管理流程與制度建立起來。

第二,他不只自己會,還有方法可以教會別人,可以大幅降低經驗傳承過程高度仰賴手把手,一個帶一個的資源限制。他能將經驗系統化成課程或工作方法,加快知識移轉速度。

建制度,需要有清楚的流程與步驟,做培訓,也一樣要有架構跟方法。這也是為什麼我說經驗總結與知識萃取是每個資深工作者都需要掌握的能力,因為它可以讓你的經驗更立體,也讓你真正的價值被看見。


過去學院舉辦《讓知識有光》這堂課程,目的就是協助更多的專業工作者好好地說出自己的專業價值,讓自己的專業被看見,讓自己因為知識而發光。

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AI 學習的悖論

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「AI 讓你看起來更聰明,實質卻有可能學得更少。」 剛剛看到一篇文章談論 AI 對學習的可能傷害,他的參考資料是來自一篇文章《The Myth of Automated Learning》。這篇文章提到一個蠻重要的概念。 當人們使用機器自動執行他們本來可以自己完成的任務時,會發生以下三種情況之一: 1. 他們的技能不斷提高。 2. 他們的技能退化了。 3. 他們永遠學不會這項技能。 這三種狀況分別容易發生在三類人身上: 1. 如果使用者已經是專家,AI 工具可以進一步增強他們的技能。 2. 如果使用者尚未成為專家,而這項技能需要不斷練習,那麼 AI 自動化可能會導致技能退步。 3. 如果使用者是新手,而 AI 從一開始就執行任務,那麼這個人就可能永遠不會真正掌握這項技能。 作者舉的案例是工業時代,那些工匠等級的人,他們的工作被產線工人+自動化機器給大量取代,但這些生產線的工人離開自動化機器後其實什麼都不會。 對這個觀點我一半認同一半存疑,認同的點在於,產線工人熟悉的是機器操作,而工匠擅長的則是不靠機器來完成任務。哪個難度更高?通常是工匠。但從商業角度來思考

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互聯網女王 Mary Meeker 報告心得(2)-餐飲品牌 Yum Brands 的案例

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這幾篇文章都是我觀看 Mary Meeker 2025 年報告後的一些整理跟心得。原始的文件可以參考:https://www.bondcap.com/reports/tai 本篇要聊的話題是在 75 頁看到 Yum Brands 在 2025 年 2 月開始推動旗下餐廳的 AI 化與數位化。 這份報告中可以看到的資料很有限,不過我對餐飲業的現況有點興趣,所以我請 ChatGPT 幫我針對 Yum Brands 使用 AI 的狀況做一些整理,發現一些比預期有趣的資料。 首先介紹一下 Yum Brands 這家公司,因為這名字相信很多人都沒聽過,但說到他旗下的公司大家應該就知道這家公司的規模有多大了。它旗下的主要品牌有以下四個: * KFC(肯德基) 全球知名的炸雞品牌,在 150 多個國家擁有超過 27,000

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互聯網女王 Mary Meeker 報告心得(1) - AI 的任務,增效優先於降本

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到今天才有時間把互聯網女王 Mary Meeker 2025 的報告好好閱讀一下,報告的原始網址在此,有興趣的人自行閱讀:https://www.bondcap.com/reports/tai 在報告的 68 頁中我看到了一個很重要的觀念,我結合圖表做說明。 下面這張圖是 BOND 團隊針對 Morgan Stanley 的一份報告作出的整理,這張圖主要強調的是許多大型企業(調查了 400 多家年營收在 5 億美元以上的企業)對 AI 的觀點是放在「營收與事業擴展」上,而非「成本降低」。 以下幾項是被 BOND 團隊歸類在「營收與事業擴展」的項目: Production / Output (提升生產產出) ~70% Customer Service(提升顧客服務品質) ~65% Sales

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AI 時代我們需要什麼樣的產品經理

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早上聽 Lenny 專訪 Revolut product head Dmitry Zlokazov 的內容,Revolut 是一家位於倫敦的科技公司,專注於提供金融領域相關的軟體服務。在這個專訪中我聽到幾個很可能是接下來產品經理定位的轉變。 Revolut 在找什麼樣的人來擔任產品負責人?以及如何培養他們成為全球等級的產品負責人? 重視原始智力與飢渴感 在招募時,比起應徵者豐富的經驗,更看重他們的原始智力 (raw intellect) 和渴望打造事物的永不滿足的飢渴感 (unquenched hunger to build things)。有飢渴感的人就算經驗較少,也能快速學習、適應並推動改變並解決問題。 而 Revolut 也更傾向於招募那些處於早期職業生涯 (early in their career) 或具有創業背景的人。 專注於不懈的執行 如果一件事情只完成了 99%,那它更接近 0% 而不是 100%。這包括確保產品不僅僅是開發完成,還需要確保客戶服務、銷售和行銷團隊都能充分利用,否則它可能只是一個無人知曉的無用功能。

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