阿里林俊旸离职：数据指标？拿捏手段罢了

这两天反差感很大，一方面国外的 OpenClaw 引爆全球，另一方面国内 AI 明星产品 Qwen 团队核心【林俊旸】离职消息闹得沸沸扬扬，并且似乎连带着有核心团队跟进离职，一下就把阿里推上了风口浪尖、各种口诛笔伐。
貌似原因是：内部管理层在巨大的商业变现压力下，尝试引入DAU（日活用户数）、留存率等典型的C端消费级产品指标，这种被认为外行的考核方式被团队抵制，于是有了离职事件。
这对国内的 AI 发展是偏负面的，但高端 AI 人才跳槽是常事，比如 Meta 的超级智能实验室，很多都是天价从 OpenAI 挖的，所以也没那么糟糕。
其实，做过VP+职位的同学会理解：这是一次典型的服从性测试的试探，只不过玩崩了，而背锅的是KPI、是数据指标。
为什么这么说呢？因为所有的数据指标、团队衡量都是伪命题，【只有在Leader对下属不满，但又不好直接发作时候的一种经典拿捏手段】，并且他很合理，你没办法从道理上反对他。
不信的话，大家可以真的去问问，到底谁把数据指标、团队衡量说得清楚、聊得明白？“如果这件事不能衡量，就无法管理”？这种话骗骗小孩子是可以的。
数据指标第一次给我造成深刻印象是B站时期，当时团队新来了总经理，Leader可能有些无所适从，想证明自己专业，于是让每个团队提出衡量好坏的数据指标，那个月把很多人都搞得很惨，尤其是我。最终作用的话大家可以自己理解理解。这东西厉害的点在于无法反驳：
第一，想不出来数据指标，说明是对这块事（团队要做的事）没有认知；
第二，想得清楚数据指标，却做不出来，说明对整个团队缺少掌控，不能推动落地；
只不过，随着阅历的增加，我就认为有点瞎扯淡了，全是增长停滞的产物！
尤其是后来慢慢身处“高位”，经常经手各种指标、KPI、人效，渐渐我也意识到：【去他妈的数据指标，毫无用处】...
之所以毫无用处，是因为你发现数据指标出问题了又怎么样呢？去惩罚相关的员工吗？
干部是花了大量时间、资源培养起来的，伤了他的威信他怎么带队伍？不惩罚干部就搞一线咯？于是谁干得多、错得多，我们就罚得多，是这样吗？
数据指标没问题，但他只能暴露问题，却不能解决问题，更不能解决问题背后的人。因为【多数时候你找不到更合适的人，你没得选！】
所以很多公司都在呼吁数据指标，但却不会真使用，因为指标并不解决问题，更不能解决问题背后的人。
但作为管理者是需要重视指标的，因为他会让人觉得你很懂、很专业、很会折磨人！