股票杠杆网站从Gamma的故事中

当同行们还在用“闪电扩张”堆人头时，Gamma创始人GrantLee用30人团队就服务了5000万用户。这篇文章浓缩了Grant的最新分享，告诉你AI时代如何用小而美的“部落”取代臃肿的军团，把效率、适应性与成本优势一次性拉满。

你有没有想过，在AI浪潮席卷的当下，团队构建这件事可能需要被彻底重新思考？当大多数创业公司还在疯狂招人、快速扩张时，有一家公司却用30人的团队服务着5000万用户，并且还在持续增长。这不是什么天方夜谭，而是Gamma联合创始人兼CEOGrantLee正在实践的现实。

最近我看了Grant的一次分享讲座，主题是《重新思考团队构建：30人创业公司如何服务5000万用户》。这次分享让我深受启发，因为它挑战了我们对于团队扩张的固有认知。Grant并没有像大多数创业者那样专注于产品创新或技术突破，而是把目光投向了一个更根本的问题：在AI时代，我们该如何重新定义团队构建的方式？关于AI时代新的团队形式，我之前也写过几篇文章，感兴趣的朋友可以看：《零员工公司的崛起：一个人+AI如何打造独角兽》、《4个人做到年收入600万美元，AI时代，小团队如何建立可复制的成功机器》和《AI时代不再只有独角兽了，这家创业Studio想用AI赋能普通人，致力于AI超级个体一人公司，每年孵化出10万个“驴角兽”》

听完这次分享，我开始反思：为什么我们总是默认公司发展就必须伴随着大规模招聘？为什么我们认为解决问题的答案永远是”招更多人”？Grant的经历让我意识到，也许我们一直在用错误的方式思考团队增长。在一个AI技术日新月异的时代，传统的”闪电扩张”模式可能已经过时了。相反，我们需要的是更灵活、更高效、更具适应性的团队构建方式。

从Gamma的故事中，我看到了一种全新的可能性：不是通过增加人数来解决问题，而是通过重新定义角色、优化协作方式、强化文化认同来实现高效运营。这种方法不仅更具成本效益，还能在快速变化的市场环境中保持更强的适应性。接下来，我想深入探讨Grant分享的三个核心观点，以及我对这些观点的深度思考。

告别专业化分工：为什么generalist(通才)是AI时代的王牌

Grant在分享中提到了一个核心观点：在AI时代，我们需要从招聘specialist(专才)转向招聘generalist(通才)。这个观点初听起来可能有些反直觉，因为过去几十年来，商业世界一直在强调专业化分工的重要性。但Grant用他们团队的实际经验证明了，在一个技术快速变化的环境中，通才的价值远超专才。

他举了一个非常具体的例子：Gamma的设计负责人，也是他们的第一个员工。这个人不仅是一个视觉设计师，还能编程，同时还深谙用户体验研究。Grant说，这样的通才能够”connectallthedots”（洞察全局）。我深深认同这个观点，因为在我的工作经历中，我发现那些能够跨领域思考的人往往能产生最具创新性的解决方案。

当这位设计师既懂设计又懂技术时，他在设计原型时就能考虑到技术实现的可行性。他不会设计出一个美观但无法实现的界面，也不会因为不了解技术限制而提出不切实际的需求。更重要的是，他能与工程师进行更深层次的对话，因为他理解工程师面临的挑战和约束。这种跨领域的理解能力，在我看来，正是AI时代最稀缺的能力之一。

我认为这种转变的背后有更深层的原因。首先，AI技术的发展速度极快，专业边界正在快速模糊。一个只懂前端开发的工程师，如果不了解AI和机器学习的基本原理，很快就会发现自己的技能变得过时。相反，一个既懂前端又对AI有所了解的通才，能够更好地适应技术变革。其次，在小团队中，每个人都需要承担多重角色。一个只会单一技能的专才，在资源有限的创业环境中价值有限。

Grant还强调了通才的另一个重要特质：既喜欢学习也喜欢教学。这点我深有体会，那些最有价值的成员往往不是技术最强的，而是那些既能快速学习新技能，又能将知识传授给他人的人。他们成为了团队的知识节点，连接着不同的专业领域，促进了整个团队的成长。

这种对通才的重视，其实反映了一个更深层次的管理哲学：在不确定性极高的环境中，适应能力比专业深度更重要。当然，这不是说专业能力不重要，而是说在专业能力的基础上，我们需要更强的学习能力、更广的知识面和更好的协作能力。Grant提到，他们在面试时会特别关注候选人能否向别人教授一项新技能。这个标准非常有趣，因为它既测试了候选人的专业深度，又测试了他们的表达能力和知识迁移能力。

我觉得这种招聘理念的转变，对整个科技行业都有重要启示。我们可能需要重新定义什么是”优秀的员工”。过去，我们可能更看重候选人在特定领域的专业成就；现在，我们可能更需要看重他们的学习能力、适应能力和跨领域协作能力。这种转变不仅适用于创业公司，对于大公司来说同样重要。在AI时代，那些能够快速适应变化、持续学习新技能的员工，将成为企业最宝贵的资产。

PlayerCoach模式：当领导者既是教练又是球员

Grant分享的第二个核心观点是引入playercoach（球员教练）模式。这个概念来自美式足球，指的是那些既在场上比赛又承担教练职责的球员。Grant认为，在AI快速发展的时代，传统的纯管理者模式已经不够灵活，我们需要那些既能亲自上场”作战”，又能指导团队的领导者。

这个观点让我想起了软件开发中的一个经典问题：technicallead（技术负责人）应该继续写代码吗？传统观点认为，管理者应该专注于管理，把具体的技术工作交给下属。但Grant的经验表明，在快速变化的技术环境中，那些仍然保持技术敏感度的领导者更能做出正确的决策。

Gamma的工程团队就是这样运作的。他们的工程领导者都有丰富的管理经验，但同时仍然热爱编程，仍然参与日常的技术工作。这种模式的好处是显而易见的：当需要做技术决策时，这些领导者能够基于第一手的技术理解做出判断，而不是依赖于下属的汇报。当团队成员需要指导时，这些领导者能够提供具体的、实用的建议，而不是空洞的管理话术。

我认为playercoach模式的价值不仅在于技术层面，更在于它创造了一种不同的团队文化。当领导者愿意”rolluptheirsleeves”（卷起袖子）和团队一起工作时，整个团队的士气和凝聚力都会得到提升。员工会感受到领导者对工作的热情和投入，这种感染力是纯粹的管理者无法提供的。

我特别认同Grant提到的一个观点：在AI时代，技术变化如此之快，以至于传统的层级式决策模式已经无法适应。就像足球场上的情况瞬息万变，需要场上的球员能够快速做出调整一样，现在的技术团队也需要能够快速响应变化的领导者。一个只会开会、做PPT的管理者，在这种环境中是无法有效领导团队的。

从更广的角度来看，playercoach模式反映了一种更加扁平化的组织结构。在这种结构中，领导者不是高高在上的决策者，而是团队中的资深成员，他们通过专业能力和经验为团队创造价值。这种模式可能更适合知识密集型行业，特别是那些技术变化快速的领域。

我觉得这种模式的成功，很大程度上取决于领导者的个人素质。他们需要有足够的技术能力保持在一线的竞争力，同时也要有足够的管理智慧来指导团队。更重要的是，他们需要有足够的自我认知，知道何时应该亲自上场，何时应该退居幕后。这种平衡能力，可能是playercoach模式成功的关键。

小而美的力量：为什么文化比规模更重要

Grant分享的第三个观点是关于scaling（扩张）的：相比于单纯增加人数，投资于brand（品牌）和culture（文化）是更可持续的扩张方式。这个观点在我听来特别有深度，因为它挑战了我们对于公司成长的传统认知。

Grant强调，brand和culture是”同一枚硬币的两面”。品牌是文化的外在表现，而文化是公司价值观的内在体现。他认为，当团队规模较小时，每一个新成员的加入都会对整个团队产生显著影响。如果这个新成员不能很好地融入团队文化，其负面影响会被放大。相反，在大公司中，一个不合适的员工可能不会对整体产生太大影响。

这个观点让我想起了一个生物学概念：在小型生态系统中，每个物种的作用都更加关键。如果一个关键物种消失，整个生态系统可能会崩溃。同样，在小团队中，每个成员的文化契合度都至关重要。这就是为什么Grant他们会维护一个”livingculturedeck”（活的文化手册），并且不断更新和完善它。

我特别认同Grant提到的”smalltribe”（小部落）概念。他认为，当团队保持小规模时，成员之间会形成一种类似部落的紧密联系。这种联系带来了continuity（连续性）、sharedcontext（共同语境）和tribalknowledge（部落知识）。这些都是用金钱买不到的宝贵资产。

在我自己的工作经历中，我也深刻体会到了小团队的魅力。当团队规模较小时，每个人都能清楚地知道其他人在做什么，团队的目标和优先级是什么。这种transparency（透明度）和sharedunderstanding（共同理解）极大地提高了协作效率。相反，当团队规模变大时，信息传递变得困难，误解和冲突增加，效率反而可能下降。

Grant提到了他们的一些具体做法，比如每周三次的全员会议：周一深入讨论metrics（指标），周三和周五进行company-wideshowandtell（全公司展示分享）。这种做法在大公司中是很难实现的，但在小团队中却能产生巨大价值。它确保了所有成员都对公司的进展有清晰的了解，也提供了一个展示和学习的平台。

我认为这种对文化的重视，反映了一种更加人性化的管理哲学。Grant说：”为什么要一个人做事呢？团队合作是如此有趣。”这句话看似简单，但背后蕴含着深刻的洞察。在一个充满不确定性的创业环境中，团队成员之间的相互支持和激励可能比任何管理制度都更重要。

我觉得Grant的经验给我们的启示是：在考虑扩张时，我们应该先问自己，增加人数是否真的能解决问题？还是说，我们可以通过优化现有团队的效率、改善协作方式或者提升每个成员的能力来实现目标？这种思考方式，可能会让我们发现更多创新的解决方案。

从更宏观的角度来看，我认为这种小而美的团队模式，可能代表了未来组织形式的一个重要趋势。在AI能够承担越来越多常规工作的情况下，人类员工的价值将更多体现在创造性、判断力和协作能力上。这些能力在小团队中往往能得到更好的发挥和发展。

招聘的艺术：如何识别高agency的候选人

在分享的Q&A环节，Grant回答了一个非常实用的问题：如何识别具有highagency（高主动性）的候选人？这个问题触及了招聘的核心挑战，因为简历往往无法真实反映一个人的主动性和解决问题的能力。

Grant的方法很有启发性：他会让候选人详细描述他们遇到的最具挑战性的项目或问题，以及他们是如何解决的。关键不在于解决方案本身，而在于候选人对问题的理解深度和解决过程中的思考方式。那些具有高主动性的人，不会直接跳到解决方案，而是会首先深入理解问题的本质。

我特别认同Grant提到的”fivelevelsdown”（深入五层）的概念。真正优秀的员工会不断追问”为什么”，直到找到问题的根本原因。表面上看起来的问题，往往只是更深层次问题的表征。而那些缺乏主动性的员工，通常停留在表面层次，执行上级交代的任务，而不会深入思考任务背后的逻辑和目的。

这让我想起了一个经典的管理故事：当你要求员工在墙上挂一幅画时，有些人会严格按照你的指示执行，而有些人会先问为什么要挂这幅画，这面墙是否合适，还有没有更好的选择。后者显然具有更高的主动性，也更有可能为团队创造价值。

Grant还提到了他们使用的另一个工具：worktrial（工作试用）。这是一个非常聪明的做法，让候选人实际承担工作职责一段时间（通常是三个月），然后再决定是否正式录用。这种方法的好处是显而易见的：它消除了面试中的演技成分，让双方都能真实地了解彼此。

我认为worktrial的价值不仅在于评估候选人，也在于帮助公司更好地定义职位要求。Grant坦承，他们最大的招聘失败都发生在那些职位定义不清晰的情况下。当公司自己都不确定需要什么样的人时，怎么可能做出正确的招聘决策呢？worktrial提供了一个双向了解的机会，让公司和候选人都能更清楚地了解职位的实际要求。

我觉得Grant的招聘理念的核心是：相比于技能，态度和思维方式更重要。技能可以学习，但主动性和思考深度是很难培养的。特别是在AI时代，具体的技能可能很快就会过时，但那些能够持续学习、主动思考、解决复杂问题的能力，将始终保持价值。

基础设施思维：为什么要提前考虑长远布局

在Q&A环节，Grant回答了一个关于AI时代基础设施决策的问题。虽然他没有详细展开，但我从中读出了一个重要观点：在技术快速变化的时代，我们需要更早地考虑基础设施决策，因为一旦达到一定规模，再想改变就会变得极其困难。

Grant特别提到了experimentationinfrastructure（实验基础设施）的重要性。他们虽然很早就开始构建这方面的能力，但他觉得如果能够投入更多资源，可能会取得更好的效果。这个观点让我深有感触，因为在我的工作经历中，我也见过太多因为基础设施债务而陷入困境的团队。

我认为这种基础设施思维在AI时代尤其重要。AI技术的发展速度极快，新的模型、新的工具、新的方法层出不穷。如果公司的基础设施不够灵活，就很难快速适应这些变化。相反，如果公司提前构建了灵活的、可扩展的基础设施，就能够更快地试验新技术，更快地推出新功能。

实验基础设施的价值在于它降低了试错的成本。当你想要测试一个新的AI模型或者新的产品功能时，如果有完善的实验基础设施，你可以快速地进行A/B测试，收集数据，分析结果。这种快速迭代的能力，在竞争激烈的市场中可能是决定性的优势。

我还想到了另一个层面的基础设施：teaminfrastructure（团队基础设施）。Grant提到的culturedeck、定期的全员会议、worktrial等，都可以看作是团队基础设施的一部分。这些看似简单的制度和流程，实际上为团队的高效运作提供了基础保障。

从更宏观的角度来看，我认为基础设施思维反映了一种长期主义的价值观。在一个快速变化的环境中，很多公司容易陷入短期思维，专注于立即可见的成果。但真正优秀的公司，会在追求短期成果的同时，投资于长期的基础设施建设。这种投资在短期内可能看不到明显的回报，但在长期内会带来巨大的价值。

我觉得这种思维方式对于个人发展也很有启发。我们不应该只关注当前的技能和能力，也要投资于那些能够长期受益的”基础设施”，比如学习能力、思考框架、人际关系网络等。这些投资可能不会立即带来回报，但会为我们的长期发展奠定坚实的基础。

AI时代的组织变革：从blitzscaling到精益团队

综合Grant的整个分享，我认为他实际上在描述一种全新的组织形式，这种形式可能更适合AI时代的特点。传统的blitzscaling（闪电扩张）模式强调的是快速增长和规模化，但Grant的模式强调的是效率和适应性。

我觉得这种转变的背后有深刻的时代背景。在过去，技术变化相对缓慢，商业模式相对稳定，因此规模化扩张是获得竞争优势的有效方式。但在AI时代，技术变化极快，商业模式不断演进，过于庞大的组织可能反而成为包袱。相反，小而灵活的团队能够更快地适应变化，更快地做出调整。

这让我想起了生物学中的概念：在稳定的环境中，大型生物往往更有优势；但在变化剧烈的环境中，小型生物往往更容易生存。同样，在稳定的商业环境中，大公司往往更有优势；但在快速变化的环境中，小而灵活的团队可能更有优势。

我也注意到，Grant的模式并不是简单的”反增长”，而是一种更加精准的增长方式。他们仍然在招聘，仍然在扩张，但他们更加注重质量而不是数量。他们宁愿花更多时间找到合适的人，也不愿意为了快速扩张而降低标准。

从商业角度来看，这种模式也更加可持续。传统的blitzscaling模式往往依赖于大量的外部资金支持，而Grant的模式更加注重内在的效率和价值创造。这种模式可能更适合那些希望建立长期可持续业务的创业者。

我认为这种组织变革可能会对整个科技行业产生深远影响。如果更多的公司能够证明小团队可以创造巨大价值，那么我们可能会看到一种新的创业模式的兴起。这种模式不再追求快速的规模化，而是追求高效的价值创造。

当然，我也意识到这种模式有其局限性。不是所有的业务都适合小团队模式，一些需要大规模运营的业务可能仍然需要传统的扩张方式。但对于那些知识密集型、创新驱动型的业务，Grant的模式可能提供了一种更好的选择。

我觉得最重要的是，Grant的经验提醒我们要保持开放的心态，不要被传统的商业模式所束缚。在一个快速变化的时代，我们需要不断地重新审视和调整我们的组织方式、管理方式和发展策略。只有这样，我们才能在激烈的竞争中保持优势。

对未来的思考：小团队模式的可持续性

听完Grant的分享，我不禁开始思考：这种30人服务5000万用户的模式，是否能够持续下去？当用户规模进一步扩大，当业务复杂性进一步增加时，这种小团队模式是否仍然有效？

我认为这种模式的可持续性很大程度上取决于AI技术的发展。如果AI能够承担越来越多的常规工作，那么人类员工就可以专注于那些真正需要创造力和判断力的工作。在这种情况下，小团队模式不仅是可行的，可能还是最优的选择。

但我也看到了一些潜在的挑战。首先是人才密度的问题。小团队模式要求每个成员都是topperformer（顶级表现者），但这样的人才毕竟是稀缺的。当越来越多的公司采用这种模式时，对高质量人才的竞争可能会变得更加激烈。其次是业务复杂性的问题。虽然AI可以处理很多常规工作，但随着业务的发展，总会有一些复杂的问题需要专门的人才来解决。

我也在思考这种模式对员工个人发展的影响。在小团队中，每个人都需要承担多重角色，这既是机会也是挑战。一方面，员工可以获得更全面的经验，发展更多元的技能；另一方面，他们可能很难在某个特定领域达到很深的专业水准。这种trade-off（权衡）是否值得，可能因人而异。

从行业角度来看，如果小团队模式变得普遍，可能会对整个就业市场产生影响。一些传统的管理岗位可能会减少，而对多技能人才的需求可能会增加。这种变化可能会推动教育体系的改革，让人们更早地开始培养跨领域的能力。

我觉得最有趣的是，这种模式可能会催生一种新的工作文化。当工作变得更加灵活、更加多样化时，员工可能会获得更多的职业满足感。他们不再是流水线上的螺丝钉，而是能够影响整个产品方向的关键角色。这种工作体验的提升，可能会吸引更多优秀的人才加入小团队。

我认为Grant的经验给我们的最大启示是：在思考组织发展时，我们不应该被传统模式所束缚。每个时代都有其独特的挑战和机遇，我们需要根据时代特点来调整我们的组织方式。在AI时代，小而精的团队可能比大而全的组织更有优势。

当然，我也不认为小团队模式是万能的。不同的业务、不同的发展阶段可能需要不同的组织模式。关键是要保持灵活性，根据实际情况来调整策略。正如Grant所说，他们也在不断学习和适应，这种学习的心态可能比任何具体的管理方法都更重要。

总的来说，我认为Grant的分享为我们提供了一个重要的视角：在AI时代，我们需要重新思考团队建设的方式。不是所有的问题都需要通过增加人数来解决，有时候，提高效率、优化协作、强化文化可能是更好的选择。这种思维方式的转变，可能会带来更多的创新和突破。

实践中的启示：如何在自己的团队中应用这些理念

听完Grant的分享，我开始思考如何在实际工作中应用这些理念。毕竟，理论再好，如果不能落地实践，也就失去了价值。我觉得Grant的经验给我们提供了一些具体的行动指南。

首先是招聘理念的转变。我们可以开始在招聘中更加重视候选人的学习能力和适应性，而不仅仅是专业技能。在面试中，我们可以问一些开放性的问题，比如”描述一个你遇到的复杂问题，以及你是如何解决的”，然后深入挖掘候选人的思考过程。我们也可以考虑引入worktrial的方式，让候选人实际体验工作内容，这样可以更准确地评估匹配度。

其次是leadershipdevelopment（领导力发展）。我们可以鼓励团队中的技术专家承担更多的mentoring（指导）责任，培养他们的playercoach能力。这不仅可以提高团队的整体效率，也能为这些技术专家提供职业发展的新路径。当然，这需要适当的培训和支持，帮助他们平衡技术工作和管理工作。

第三是文化建设。我们可以开始更加系统地思考和构建团队文化。这包括明确团队的价值观、建立定期的沟通机制、创造分享和学习的机会等。Grant提到的weeklymetricsreview（周度指标回顾）和show-and-tellsession（展示分享会）都是很好的实践，可以根据团队的具体情况进行调整。

我也意识到，应用这些理念需要循序渐进。不是所有的团队都能立即转变为Gamma这样的模式，我们需要根据现有的条件和约束来制定实际的行动计划。比如，我们可以先从小范围的pilotproject（试点项目）开始，验证这些理念的有效性，然后逐步扩大应用范围。

从领导者的角度来看，我觉得最重要的是要有勇气挑战传统观念。当周围的公司都在疯狂招人时，我们需要有勇气问一句：”增加人数真的是解决问题的最佳方案吗？”当行业普遍追求规模化时，我们需要有勇气探索精益化的路径。这种勇气和远见，可能是区分优秀领导者和平庸领导者的关键。

我也想到了一些实施中可能遇到的挑战。比如，如何说服投资者和股东接受这种”反增长”的模式？如何在保持小团队规模的同时满足业务增长的需要？如何确保团队成员不会因为工作强度过大而burnout（倦怠）？这些都是需要仔细思考和规划的问题。

我认为最重要的是要保持实验的心态。Grant自己也说，他们仍在学习和适应中。我们不需要一开始就有完美的答案，而是要愿意尝试、愿意调整、愿意从失败中学习。这种growthmindset（成长心态）可能比任何具体的管理方法都更重要。

从更宏观的角度来看，我觉得这种理念的传播可能会推动整个行业的变革。当越来越多的公司开始证明小团队可以创造巨大价值时，我们可能会看到一种新的商业模式的兴起。这种模式不再追求快速的规模化，而是追求高效的价值创造。这种转变可能会对整个创业生态系统产生深远影响。

技术民主化的深层意义：AI如何重塑工作本质

从Grant的分享中，我看到了一个更深层次的趋势：AI技术正在民主化许多原本需要专业技能的工作。这种民主化不仅改变了我们需要什么样的员工，也改变了工作本身的性质。

传统上，很多工作需要专门的技能和长期的培训。比如，设计一个用户界面需要专业的设计师，编写代码需要专业的程序员，分析数据需要专业的数据科学家。但随着AI工具的发展，这些门槛正在逐渐降低。现在，一个非专业人员也可以使用AI工具来完成一些基础的设计、编程或数据分析工作。

这种变化对团队构建产生了深远影响。当技术门槛降低时，我们就不需要那么多的专业人员了。相反，我们更需要那些能够有效利用AI工具、具有良好判断力和创造力的generalist。这正是Grant所说的”通才”的价值所在。

我认为这种技术民主化还会带来另一个重要变化：工作的focus（重心）将从”如何做”转向”做什么”和”为什么做”。当AI可以处理大部分的执行工作时，人类的价值将更多体现在战略思考、创意产生和问题定义上。这种转变要求员工具有更高层次的思维能力，而不仅仅是技术技能。

从这个角度来看，Grant强调的learningability（学习能力）和teachingability（教学能力）就显得尤为重要。在一个工具和技术快速变化的环境中，那些能够快速学习新工具、适应新环境的人将具有巨大优势。同时，那些能够将知识传授给他人的人，将成为团队中的valuablenode（价值节点）。

我也意识到，这种变化可能会对教育体系产生深远影响。传统的教育更多关注知识的传授和技能的培训，但在AI时代，我们可能更需要培养学生的批判性思维、创造力和协作能力。这种教育理念的转变，可能需要相当长的时间来实现。

从个人发展的角度来看，我觉得每个人都需要重新思考自己的careerpath（职业路径）。过去，我们可能会选择一个专业领域，然后在这个领域内不断深入。但在AI时代，我们可能更需要发展T-shapedskillset（T型技能结构）：在一个领域有深度，同时在多个领域有广度。

这种变化也会影响公司的竞争优势。过去，公司的竞争优势可能来自于拥有更多的专业人员或更先进的技术。但在AI时代，公司的竞争优势可能更多来自于teamdynamics（团队动力）、organizationalagility（组织敏捷性）和culturalstrength（文化强度）。这正是Grant所强调的文化建设的重要性。

我认为这种技术民主化的趋势还会带来一些社会层面的变化。当更多的工作可以由AI完成时，人类的工作时间可能会减少，但工作的质量和意义可能会提升。人们可能会有更多时间用于创造、学习和个人发展。这种变化可能会推动整个社会价值观的转变。

总的来说，我认为Grant的小团队模式不仅仅是一种管理创新，更是对技术民主化趋势的一种适应。在一个AI工具日益普及的世界里，smallbutmighty（小而强大）的团队可能比largebutsluggish（大而缓慢）的组织更有优势。这种认识可能会推动更多的公司重新思考他们的组织模式。‍

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