“合格的表现=丰厚的遣散费”：Netflix人才文化
2009年，Netflix的CEO Reed Hasting在网上po出了一份125页的ppt描述Netflix公司“自由与责任”的企业文化，里面有不少反常的操作：
“合格”的表现会换来一份丰厚的遣散费
不限假期，自己爱放几天放几天
工资一直随市场浮动
Netflix文化：自由与责任
当时他并没有想到这份ppt能引起这么巨大的关注——这单份文档阅览量上千万，而且更是引领了一股风潮，使得硅谷各大科技公司纷纷跟风发布了自己的企业文化ppt（”Culture Decks”）。作为所有这些的ppt的祖宗，Reed Hasting在2009年为Netflix发布的这头一份甚至被Facebook首席运营官雪莉.桑德伯格称为“可能是从硅谷走出的最重要的文件”（”probably the most important document ever to come out of the valley”）。
今年2020年，Netflix在这10年风生水起，在Reed Hasting的领导下，靠一群“自由而负责”的员工，大阔版图，股价翻了40倍。最近Reed Hasting也准备发布自己的新书，这份2009年的企业文化ppt也借势又火了起来，让人猜想他的书里都会有多少关于Netflix公司发展的好故事。
今天我们就回到这份ppt，梳理里面的智慧。我对Netflix公司内部的真实情况并没有了解，只能从这份文件本身的思想来谈一谈，对于创新型团队组织的理解。通常“企业文化”都是一些假大空的虚词，和日常运作毫无关联，大约是“男人的嘴，骗人的鬼”的水平。反过来，Netflix这份文件125页，如果只是空洞的大词当然占不了这么多篇幅。这份ppt里面留下了很多真诚的思考的过程痕迹，细致地记录下了Reed Hasting对公司治理问题的思索，包括很多不同路线的对比，以及为什么Netflix最后选择了这个独特的道路。
Reed Hasting版的原始结构如下
但是我从我的角度，帮他打散重组，重新梳理出一个更总括的结构——一个以一流人才为核心关注点的体系，分解开是
为什么非要用一流人才
一流人才最佳组织管理方式
如何留住一流人才
讨论这一切之前，建议大家先脑补一下，一个头脑高度清晰、结果导向型的高战斗力个体是什么样的，会怎样工作。这样会更好理解围绕着这种人的整个团队体系是怎么运转的。
为什么非要用一流人才
什么程度叫“非要用”呢？在开头的第一个例子里，Netflix就已经表示了这样的决心
“合格”的表现会换来一份丰厚的遣散费
他们用这样的指导方针，去保证自己留下的真的只有最出色的人才。为什么非这样不可呢？答案有唱理想高调的一面：
“最好的工作环境是最优秀的同事”
他还说，我们的工作环境，不在于寿司大餐、高级健身房、洋气办公室或者经常party（直指硅谷标配），除非这些能帮我们留住更多的优秀人才。
想来很美。理想的高调固然说起来简单，但是更多现实层面呢？这公司为什么非一流人才不可？有个体战斗力，和团队规模复杂性两大原因。
个体战斗力是相对简单的原因：按部就班的行业，强者战斗力可能是平均水平的2倍，但创造力行业，强者的战斗力可以是平均水平的10倍，所以优秀人才的性价比是很高的。
这里从一个程序员角度插一句嘴，给这些模糊的数字一个更直观的注解。一个成熟流水线操作，工作内容固定，效率差异只是熟练者比普通人干这件事情本身速度更快一些；但是如果一个完全开放式的创造工作，比如你要搭建一整套系统，设计一个团队结构，或者做大计划，这其中有效率的人可以迅速把握主要矛盾，搭建出运行更顺畅的系统/团队，亦或是智慧地决定“何所为、何所不为”，让未来的工作更有效率；而欠考虑的设计则可能会大大增加未来运行、维护的成本投入，或者把工作方向带到坑里，反过来更加拖累未来的效率。这其中差异真的很难衡量，10倍也只是随便找了个数字。
只用一流人才的第二个原因，来自Reed Hasting关于公司规模和复杂性矛盾的独到见解。这个部分很有意思，会多花一点笔墨展开。规模问题非常显然：行呗，你想搞精英小圈子，你自己搞个小而美、强个体、强自由的公司自己玩去呗；公司规模上来了你还搞你的精英自由主义吗？
他用一张ppt解释了传统公司在规模增长之后的困境：
公司规模增长通常带来两个后果
复杂性增长 （考虑到各个新部门之间的分隔和交流成本，这个增长说不定是指数的）
优秀员工的占比降低
在这个落差之间，他取了这个（其实没有任何数学意义的）红色三角，表示一个迅速扩大的混乱——这个时候，必须采取措施保证公司运转的秩序了。
故事通常的走向，就像我们在各大大型公司里面看到的一样，是规程的加入，保证了这个复杂性递增、人才密度递减过程中的秩序。公司持续增长，规程只会越来越多。
Reed Hasting这样描述接下来的故事：
如果你已经成功占据了市场份额优势，那么接下来“规程”就充满吸引力：对现有市场高度优化，超高效完成任务，最小化思考和出错的空间。但是同时创新型的人也会因为没有用武之地而离开，公司总体效率压过了灵活性。
再接下来的故事，市场结构突然变化，比如新技术或者新商业模式的涌现，这个已经高度依赖规程的公司基本就船大难掉头，慢慢归于市场末流了。
接下来我自己为他总结，用流行的语言其实可以说公司增长会进入这么一个“不可能三角”：规模，有序，灵活性，三者似乎永远只能取其二。
我们绕了这么一大圈铺垫这个问题，这个时候Reed Hasting觉得，他全新的解决方法是：随着规模增长，逆向全力增加人才密度，达到我这个维恩图的三圆相交。
具体回到问题的起点，当随着规模，复杂性升高的时候，系统熵增，对抗这些混乱Reed Hasting觉得更优秀的人比规程更有效。这包括给他们最大限度的自由，并要求最一流的成果；包括时不时的局部重构，为了保证长线上，灵活性比效率更重要：
这，便是Netflix的“自由和责任”的文化。接下来看一看这份文件描绘的，如何持续吸引、组织一流人才的蓝图。我们甚至可以把自己作为个体代入，YY一下爽一爽。
一流人才的最佳管理方式
这里的核心问题是，一流人才如何最好地工作。除了之前的，最优秀的同事这个环境之外，现在扩展一下“自由与责任”中的“自由”。先爽一张绿的
“自由成就负责的人，负责的人也值得拥有自由”
因为头脑清晰的人关注成果，所以如果一个人能更会休息，更会安排，更明白主次，只要ta最终交出了一流的成果，中间ta如何做的ta花了多少时间和努力，在不触动道德底线的情况下，都完全不在考虑范围内。这就引出了当时尤为“离经叛道”的休假政策：
在一系列发现和思考之后，Netflix管理层顶着股东的震惊，决定唯成果论，彻底放任员工自己安排自己的时间，希望这最大限度的自由能激发出最头脑清晰的产出。
面对一群最大限度自由的个体，他们之间该如何协作呢？这份ppt给出了两个答案
领导风格：Context, not Control
部门协作：Highly Aligned, Loosely Coupled
“Context, not Control” 大意 “给大背景，別直接控制”，说领导艺术上，为下属设定合适的背景情况（比如动因，目标，相关因素，轻重缓急），比具体指手画脚要有效地多。这部分真的深深深得我心：
为什么用“背景情况”来领导？因为 “理解大背景”才是一流人才更有效的工作方式
这才是和“自由”配合食用，最香的工作状态呀！
部门协作上，“Highly Aligned, Loosely Coupled”想说大方向高度统一，行为尽量互相独立。
这一切都是相互关联的，一流人才、自由、背景知识、高度统一相互独立，这一切放在一起，才是Netflix通往“大、快、灵”的方法体系。
如何留住一流人才
Netflix这一整个体系都是只有高人才密度才转得起来的，反过来这些工作条件、环境，也会吸引人才过来。但是这ppt从头到尾贯穿着非常实在的一点：发钱。说完整一点就是，如何设计自己的薪酬和晋升制度，吸引并留住人才呢？
ppt有毫不含糊一个章节标题：“Pay Top of Market”，给市场最高价。而且不搞奖金不搞延迟，只有简单粗暴的一条：工资（股票现金比例自选）。
啥废话没有，工资说话最有效率
这里的逻辑是闭环的：一流的人就需要最高的报酬，我们是真的坚持找最优秀的人才，那就接受这个成本；但账算下来是值的——一个出色的员工产出大于两个“合格”的员工，但薪酬并不到双倍。
但是Netflix的薪酬制度接和其他硅谷大厂们有一个很有趣的区别：市场化。通常在招人阶段公司跟新人有个议价过程，新人可以通过比价得到一个更加“市场定价”的薪酬，但是从此往后薪酬就和职级更挂钩一些，有升级路线；但是Netflix坚持每年重新把个人薪酬锚定在ta的最高市场价值上，这页ppt简直是微观经济模范生：
考虑几种其他可能：ta在别处能拿多少？换人需要花多少？所以为了留住ta我最多愿意出多少钱？
如此这般，Netflix实现了持续市场化的薪酬制度，甚至允许员工通过面试别家来试探自己的市场价值（“了解市场是健康的想法，不是背叛”）。
Netflix的薪酬制度中，让我个人最震惊的是薪酬与Netflix业绩不挂钩。因为我自己所处的工作环境多多少少也有很多上面提到的优点，但是金融行业的奖金永远是个人表现和团队盈亏综合考量的。然而Netflix表示：
不管公司境况好坏，我们坚持市场最高薪酬，输球的球队依然给球星支付市场价，这样才有重新赢球的机会
这思路，respect，我心中一万个服气，只能说有钱真好
结语
流水帐没啥结语。疫情期间在家办公，很容易触发对工作和成效本身的反思。读到这份ppt实在是深有感触，于是自己重组梳理于此，一反常态，写出了营销号的嘴脸，希望对大家有所启发。
原版ppt链接供大家查看：
https://www.slideshare.net/reed2001/culture-1798664
本文为转载，部分用词略有调整。
作者简介
阿菜
TJC Volunteer，在纽约说相声演音乐剧的非典型程序员。初一开始跟着信息竞赛学习数据结构和算法，对于绝大多数概念努力做到在学到之前先自己发明出来。ACM/ICPC World Finalist，现供职于一家量化对冲基金，业余在纽约奥数学校教书以及制作程序员视频。
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