如果仅仅考虑“效率”一个维度，没有人可以拼得过计算机。那么，计算机的“超强工作效率”是如何实现的？
清华大学史元春教授做过30年的计算机科研，体会最深的部分就是“Addressing（目标位置）”。
比如：你向AI机器人发出指令：帮我拿一下客厅茶几上的那个白色的糖盒子。计算机会很快找到客厅对应的房间位置、茶几对应的家具位置、白色糖盒子对应的空间位置，然后根据“行动优先级排序”和“统一的规则（算法）”，确定一条实现目标的最短路径。
注意：当中有三个关键要素——目标位置、行动优先级排序、统一的规则。
影响工作效率的负面因素，基本上也源于这些要素。
做同样一件事情，团队中不同人对目标位置存在不同估测，不同人资源、能力以及私心的原因，行动优先级排序也有很大差异，统一的行动规则和原则也就难以执行。
所以，公司目标管理往往强调“数字定量化”，即KPI，这样有三个好处：
1、如果只是将目标定性，比如你的目标是“提高客户满意度”，当中模糊空间太大，不使用数字，很难知道自己离目标有多远；
2、“数字定量化”是要给定一个客观评价标准，比如你说公司业务结构优化、商业模式进化，这个“优化”和“进化”到底是什么意思，不同人理解可能完全不一样；
3、“量化目标”的最大作用是凝聚共识，有了确定的数字才会有大家理解上的一致性，进而确定目标共识。
可是目标管理最糟糕的，就是“高效率的无效果”，甚至“高效率的负能量”。
国内有一个二流手机公司，产品设计的目标管理十分“清晰”。比如：要想超越苹果iPhone，手机就要更薄一点，速度就要更快一点，外观材料就要更酷一点。可是，手机越薄散热越难，速度更快更加耗电，外观材料的选择又受制于功能器件。结果，往往你自己认为的优异产品，上市以后，效果远远不如预期的理想。
我看，这就是一个合成谬误——几个好东西加起来，做成了一个坏东西。
海底捞也曾将一个目标，分解成为几个“量化指标”并计入KPI考核。
比如：为了“提高客户满意度”，在客人的饮料杯到了1/3的时候，一定要给客人续上，否则就会影响KPI考核和奖金。结果，员工“过度服务”，客人就是爱喝也喝够了，伤害了顾客体验。
KPI管理方法，其实是模仿“计算机思维”，将一个总的目标，持续分解到每一个环节上，“目标位置”量化落地，希望实现“部分之和大于整体”的正面效果，但往往事与愿违。
因为计算机不用考虑人的感受，效率超强，但评估实际效果还得靠人。
OKR管理方法刚好可以弥补和平衡好“效率”和“效果”的微妙关系，这也是OKR能否做出成效的关键。
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