我的房子漏水。不幸的是，這是一個(gè)間歇性的問題。當(dāng)然，當(dāng)下雨的時(shí)候，它會(huì)漏，但是只是在有時(shí)候才會(huì)如此。這種情況也許和風(fēng)有關(guān)，但我們并不真的確定。最糟糕的是我們永遠(yuǎn)也弄不清楚水是從哪里漏進(jìn)來的，因此也無法確定該如何解決這個(gè)問題。
如果你問任何建筑商，他都會(huì)告訴你漏水是非常棘手的問題。因?yàn)樗诼┏鰜碇翱赡苡懈鞣N路徑。有時(shí)候它永遠(yuǎn)也不會(huì)露面。你甚至都不會(huì)知道在漏水，直到你發(fā)現(xiàn)了漏水的影響：可能是不健康的潮濕和霉菌，它們可能在結(jié)構(gòu)上都是危險(xiǎn)的。
企業(yè)的轉(zhuǎn)型就像是處理漏水。它們隱蔽而且復(fù)雜。不僅如此——即使你認(rèn)為自己已經(jīng)弄清楚是怎么回事了，你也必須找出最佳行動(dòng)方案來。
你猜怎么著？有很大可能是你找錯(cuò)了問題或者選錯(cuò)了解決方案。然后你就又要回到起點(diǎn)——如果還有時(shí)間的話。
在轉(zhuǎn)型的過程中，反復(fù)可能會(huì)讓你付出高昂的代價(jià)。企業(yè)不會(huì)擁有無限的現(xiàn)金，競爭對(duì)手不會(huì)坐在原地等待，客戶也不會(huì)等著你努力地扭轉(zhuǎn)公司里復(fù)雜的一團(tuán)糟局面。
人們感到奇怪，為什么只有這么少的企業(yè)高管成功地領(lǐng)導(dǎo)著自己的企業(yè)實(shí)現(xiàn)扭虧為盈的轉(zhuǎn)型。這個(gè)問題對(duì)于我來說非常白癡。這很難，親。真的、真的非常困難。不相信我？下面是一份企業(yè)和它們的CEO的名單，有些人是現(xiàn)任的CEO，有些則已經(jīng)離職了。看看你能否找到這些人的共同之處：
- 雅虎公司的楊致遠(yuǎn)、Carol Bartz和Scott Thompson
- 北電網(wǎng)絡(luò)的Mike Zafirovski
- Sun公司的Scott McNealy和Jonathan Schwartz
- 惠普公司的Carly Fiorina和Leo Apotheker
-Sprint公司的Dan Hesse
- 柯達(dá)公司的Antonio Perez
- Dell戴爾公司的Michael Dell
-索尼公司的Howard Stringer
- Radio Shack公司的Julian Day
- 偉創(chuàng)力集團(tuán)的Michael McNamara
你說對(duì)了，他們都在領(lǐng)導(dǎo)企業(yè)轉(zhuǎn)型時(shí)失敗了。我也許還能夠列舉10個(gè)或者20個(gè)這樣的名字，這些名字都在我的腦子里，而且你很有可能都聽說過。至于說到成功轉(zhuǎn)型的例子的時(shí)候，你們會(huì)說到IBM公司的Lou Gerstner、惠普公司的Mark Hurd、蘋果公司的Steve Jobs、星巴克的Howard Schultz，也就這幾個(gè)人了吧。
好吧，我只是在開玩笑。一定有更多的例子，但是這份名單肯定要短得多。
至于Yahoo公司的Marissa Mayer、惠普公司的Meg Whitman、黑莓制造商RIM公司的Thorsten Heins、諾基亞公司的Stephen Elop、百思買集團(tuán)的Hubert Joly和索尼公司的Kazuo Hirai，現(xiàn)在談成敗還為時(shí)尚早。但是如果非要我下注的話，我會(huì)賭他們每個(gè)人都會(huì)失敗。是的，我會(huì)這樣做。
讓我換一種方式。重復(fù)在上一家公司獲得的成功就如同在同一個(gè)地方被閃電擊中兩次。以往的成功不是未來成就的保障。企業(yè)高管是如此，如果企業(yè)高管試圖對(duì)企業(yè)進(jìn)行轉(zhuǎn)型就更是如此。
這凸顯了這個(gè)問題是多么棘手。判斷某位首席執(zhí)行官在某種特定的情況下是否適合某家特定的公司就像是一場俄羅斯輪盤賭的游戲，扣動(dòng)扳機(jī)，然后等上四、五年，看看你的腦袋是否被打爛了。
真相是這些公司都是很復(fù)雜的實(shí)體，還有很多被我們稱之為高管的極不完善的人類，復(fù)雜的全球市場、和不會(huì)按照你的希望出牌的競爭對(duì)手，當(dāng)然，還有運(yùn)氣。熵的因素是巨大的。這是控制狂的噩夢(mèng)。
這就是為什么轉(zhuǎn)型如此艱難的原因。它不是一門科學(xué)，它甚至也不是一門藝術(shù)。事實(shí)上，它是一個(gè)非常棘手、不可預(yù)測的小概率事件。
