丹·希思
自2020年新冠肺炎疫情暴发以来，每个人的认知都在经历颠覆、反思和重构。
作为商学院教授，在和企业家学员交流的过程中，我发现在空前的不确定性面前，企业管理者会呈现两种截然相反的状态：有些企业家的主要精力用于应对不断出现的问题、四处灭火，另外一些人则更关注重新反思战略目标，转危为机。
每个企业家都希望有更多的时间进行系统性思考，但却总是疲于应付、顾此失彼，这该如何破局？
从认知的角度看，以上两种状况代表了两种思维模式：“下游思维”和“上游思维”。
一、上游思维=治未病+掌控感
下游思维，是在问题出现时迅疾做出反应；而上游思维，旨在从根本上预防问题的发生。比如教小孩子学游泳就是防止其溺水的一种上游策略。
上游行动的一个显著特征是，它会涉及系统性的思考：因为政府意识到了存在溺水的风险，于是便采购了救生圈，部署到紧急情况下随时可取用的地方。与之相对的是，一个男孩在水上乐园的游泳池里挣扎，他的父亲见状赶忙跳下水救儿子，这就属于被动应对。
上游行动的迷人之处，就在于是对自主权的一种宣告：我不必受这些力量的支配。我可以控制它们。那些“很重要不紧迫”的事，才是提升持续效能的根本所在——对于个人来说是学习、健康、人际交往等；对于企业来说，是战略制定、人才梯队打造和研发等。
相反，如果我们被困在下游，这些上游问题的恶化最终将变成“很重要很紧迫”的问题——频繁生病、焦虑抑郁、关系危机……使得我们应接不暇，最后陷入恶性循环，离上游越来越远。
二、打破3个思维惯性
通往“上游思维”的道路有重重阻碍。大量心理学研究表明，对眼下紧急事项的关注是人们思维的默认功能。在日常的工作和生活当中，很多人更多时候是在下游徘徊打转，大多数企业管理者也不例外。要想向上游挺进，就要走出“隧道”，打破这三种局限性思维：
无视问题：我也没有办法
“我能怎么办呢？这是无力改变的。”这种心态就是典型的“无视问题”现象，即相信问题是自然而然的或者不可避免的，超出我们的可控范围。
如果根本看不到问题的存在，就无法解决问题。哪怕灾难临头，这种无视也会导致消极被动。
要想摆脱“无视问题” 的囚笼，第一步就是要清醒地意识到，你已经把不正常的现象当成了正常的。“等等，为什么会这样呢，为什么我们会这么想呢？” 对现实的不满播下了进步的种子。
接下来，我们就需要去寻找一个圈子：其他人也有这种感觉吗？寻求到认同——“这种现象是有问题的，我们也这么觉得” ——便有了力量。
紧接着就会发生非凡的事情：人们自愿承担责任，去着手解决那些并非由他们自己造成的问题。
缺乏责任心：关我什么事
上游行动的与众不同之处就在于，尽管事关重大，但它并不是必需的。救援、应对和反应这样的下游行动是义务要求。但上游行动却完全出于自愿，并非强制要求。
按照自己是唯一责任方的视角，可以帮我们找出可行的“切入点”。不要问“不能让别人来解决这个问题吗”，而要问“我能解决这个问题吗”。
这么做可能会帮助我们克服冷漠和自满，看到一切可能性：“我选择解决这个问题，不是出于要求才被迫行动，而是因为我有能力解决，也因为这个问题值得解决。”
隧道模式：我现在没时间处理
当人们疲于应付诸多问题时，他们就不再试图解决所有的问题。他们的眼光会变得狭隘，缺乏长期的规划，也不会对各个事项进行战略上的优先级排序。
忙着挖隧道、局限于隧道视野的人是无法进行系统性思考的。他们不能预防问题，只能疲于被动应对。隧道视野不仅仅是穷人专属，缺乏足够的时间也会导致视野狭隘。
那么，怎样才能逃出隧道呢？我们需要“偷懒”。这里说的“偷懒” 是指留出一部分时间或资源专门用于解决问题。“偷懒” 并不是指无所事事。相反，它给大家留出了一段时间，在此期间，员工可以走出隧道，思考系统层面的问题。
还有一种方法是“营造紧迫感”，利用挖掘隧道的力量。与其试图逃离隧道，我们不如试着利用这种狭隘视野所带来的超强专注力。在面对即将到来的截止日期时，有谁不是处于效率和动力的巅峰呢？截止日期为任务人为带来了紧迫感。
三、刻意培养上游思维
要想完成一项上游行动，我们必须学会团结合适的人（护理人员、保险公司、患者）。必须找到抓手，推动系统性变革（不必要的住院治疗、责任医疗组织）。必须尽早发现问题（比如通过监测血糖水平发现问题）。必须绞尽脑汁思考如何衡量成功——避免“幽灵胜利”和意外后果。最后，还必须考虑资金来源：如何找到愿意为预防措施买单的人。
团结合适的人
第一步是“包围问题” ——招募拥有共同目标且涉及各方面的人员和组织。
比如，冰岛曾经为了解决青少年酗酒的问题，集结社会各界人士来研究对策，包括研究人员、政策制定者、学校、警察、家长、青少年、歌手/ 音乐家、非政府组织、政府机构、冰岛各地市政府、私营公司、教堂、医疗中心、体育俱乐部、运动员、媒体工作者，以及国家烟酒专卖局。
要想团结合适的人，最明智的做法就是尽可能广纳贤才，维持一个强大的阵营。同时，核心团队成员的选择应该更具战略性眼光。要想采取预防性干预措施，往往需要在散兵游勇之间进行一种全新的整合。这意味着，你需要吸引那些能够从各个关键角度全面解决问题的人。
你还需要一个意义重大、令人信服的使命，一个让大家哪怕在重压之下也能为之奋斗的共同目标。比如工作的压力是因为关乎他人性命。
改变系统
上游行动就是要降低问题出现的概率，因此，工作必须最终落脚于系统性变革。因为系统才是产生概率的源头。改变系统就是去改变支配我们的规则或者影响我们的文化。
一个精心设计的系统就是最好的上游干预。以汽车安全为例：1967 年，每行驶1 亿英里就约有5 人死亡。50 年后，由于酒后驾车的人减少了，道路、安全带、安全气囊和制动技术也得到了改进，每行驶1 亿英里的死亡人数已经由5 人下降到了1 人。
同样的逻辑也可以应用到商业中：有时只需对环境做小小的改变，问题就会迎刃而解。在一些快餐店里，顾客会将垃圾连同装食物的塑料托盘一起扔掉。对此，餐厅的应对措施是将垃圾桶的投放口改成更小的圆孔，这样托盘就塞不进去了。
找到抓手
要在复杂的系统中预防问题发生，找到正确的杠杆和支点恰恰是最困难的部分。
怎样才能一眼就发现潜在的杠杆和支点？在寻找可行的抓手时，你的第一步可能是去考虑，对于你试图预防的这个问题，风险和保护性因素分别是什么？对于酗酒的青少年来说，参加正式的体育活动是一个保护性因素，因为它能填满青少年的课余时间，让他们产生自然的快感。父母的疏忽就是一个风险因素，如果父母常年不在家，孩子就更有可能不受管教。
每个问题都有一系列因素可以增加或者防范风险，而其中的每个因素都是一个潜在的抓手。
除了关注风险和保护性因素，也可以考虑一下你的抓手是否可能是某个特定的亚人群。许多成功的上游干预实际都是斥巨资帮助一小部分人。乍一看，这似乎是一个天然就不受欢迎的组合：我们为什么要在少数人身上花大价钱呢？因为在许多领域中，正是那一小部分人给整个系统造成了沉重的负担。
还有一个必不可少的环节就是衡量成本和收益。我们总是希望每投入一笔钱都能得到最大的回报。关于预防工作最令人困惑的一个理念是，预防行动必须为我们省钱。你的某位邻居毫无顾忌地整天大吃培根，当他最终需要心脏搭桥手术时，没人会问他是否“值得” 做这个手术，或者这个手术从长远来看能否为整个系统省钱。所以请不要用这样的要求来破坏上游行动。
问题预警
预见问题的能力让我们拥有了更多解决问题的空间。因此，与上游行动相关的一个关键问题在于，针对你试图解决的那个问题，如何得到预警？就好比为你的工作量身定制一个烟雾警报器。
预警信号并不是天然自带优势的。它们的价值取决于问题的严重性。你或许不需要也不想看到信号提示你床头灯的灯泡即将烧坏。价值还取决于预警是否提供了足够的响应时间。如果汽车轮胎提前30 秒发出爆胎预警，那或许可以救你一命，而提前半秒的警告则可能毫无价值。
我们可以运用历史规律指导预测。
为了预测问题，我们需要眼观六路，耳听八方。我们也需要对了解的一切保持谨慎：有时我们可能会发现，事情并非表面上看起来的那样。
在设计预警系统时，我们应该牢记以下问题：预警能否给予我们充分的时间采取有效行动？（如果不能，那又何苦呢？）预警的误报率是多少？我们对该误报率的接受程度，反过来又可能取决于处理误报与忽略问题相比的相对成本。
谨防三种“幽灵胜利”
但在上游行动中，成功并不总是显而易见的。通常，我们无法直观感受到成功，只能用近似值进行衡量。近似值指的是一些更简单、更快达成的小目标，我们希望以此实现长期的成功。
由于我们衡量成功的方式和我们希望在这个世界上看到的实际结果之间存在差异，我们会面临一种叫作“幽灵胜利” 的风险，即掩盖了实际失败的表面成功。
第一种“幽灵胜利” 反映了一句老话即“水涨船高”。如果你要做的是把船升高，那你可能会忽略涨潮的作用而宣告自己的成功。
“幽灵胜利” 都几乎可以愚弄所有人，只有非常仔细地进行审视，你才能发现问题，发现表面上的成功和真正的成功之间的差别。
第二种“幽灵胜利” 出现在当衡量指标与终极使命不一致时。
一家科技公司在考虑如何衡量其电子邮件营销活动的成效。起初，该公司衡量的是促销邮件带来的销量，但这个标准太模糊了，因为客户从收到邮件到最后下单可能需要数周。因此，该公司改用了一种新的衡量标准——“打开率”，即打开营销邮件进行阅读的客户百分比。打开率很快就可以被观察到，数小时内就能有统计数字，而且这个指标很有用，可以快速衡量对邮件进行简单调整的效果。
但几个月后，公司意识到了一个问题：每封电子邮件带来的平均销量反而急剧下降了。为什么会这样呢？成功的电子邮件（按照打开率来衡量）都有着抓人眼球的主题和误导性承诺。领导们选择的短期措施与他们的真正使命（即促进销售）并不相符。
人类大脑在遇到复杂的问题时，往往会偷梁换柱，悄悄把难题替换成简单的问题。选择错误的短期指标可能会葬送上游行动。
第三种“幽灵胜利”，本质上是第二种的特例，也就是当衡量指标成为使命本身时。这是最具破坏性的一种“幽灵胜利”，因为可能的情形是，虽然你在衡量指标上表现突出，但其实反倒破坏了最终使命的完成。
避免伤害
系统是错综复杂的。你若杀死兔子，猫便开始以海鸟为食。你若杀死猫，兔子便开始过度繁衍。你若同时杀死兔子和猫，外来入侵杂草就会疯长。上游干预是对复杂系统的小修小补，因此，超出我们工作直接范围的反应和后果在所难免。
明智的领导者会试图预测他们手头工作之外的二阶效应。如果我们试图消除X（一个入侵物种、一种药物、一个流程或一种产品），什么东西会冒出来补上缺口？如果我们在一个特定的问题上投入更多的时间和精力，什么会因此失去一部分原有的关注？这种忽视又会对整个系统造成何种影响？
但我们不可能准确预测每一件事，所以我们需要依赖由反馈回路为指导的详细试验。公开你的模型，接受大众的质疑，邀请其他人来挑战你的假设，欢迎他们补充自己的假设……在你不知道对错的时候，你要做的不是虚张声势，也不是停滞不前，而是去学习。通过试验来学习，或者通过犯错来学习。
基于这些想法，我们可以设计一些问题来辅助我们做出是否进行上游干预的决定。对于我们正在考虑的干预措施，此前是否有过类似的尝试（以便我们了解其结果和二阶效应）？我们的干预措施是“可试验的” 吗？能否先进行小规模的试验？这样即便我们的想法错了，也不会造成大范围的负面影响。我们能否创建一个反馈闭环以便快速改进？如果事实证明我们无意中造成了伤害，能否轻易地逆转或者撤销这项干预措施？
如果以上任何一个问题的答案是否定的，我们都必须三思而后行。
找到买单的人
被动应对的成功在于问题出现后得到解决。主动预防的成功在于什么也没发生。那谁来为没有发生的事情买单呢？
为上游行动寻求付费模式，最终会归结为3 个问题：代价高昂的问题出在哪里？哪些人具备预防问题的最大优势？如何激励这些人采取预防措施？
让我们把这3个问题应用到医疗领域。代价高昂的问题存在于何处？一个例子是，医疗保险制度为本来可以预防的疾病支付了一大笔治疗费用（如果糖尿病得到了控制，那患者就不必再去医院看病了）。哪些人具备预防问题的最大优势？不是医院，因为在紧急情况发生前，医院和病人之间还没有建立联系；不是病人，因为他们自己不是医学专家。（就像业主不是维修专家一样。）预防健康问题的最佳人选是初级诊疗医生。那么，如何激励这些人采取预防措施？
这就需要我们创新不同的付费模式，比如医疗保险机构和初诊医生约定，假如后者能通过管理患者健康状况来减少其就诊次数，双方可以分摊节省的保险赔付费用。这种方式不仅让患者得到了充分治疗，也让保险机构和医生得到了利益最大化。
找到相关受益方，创新支付模式，庞大系统中哪怕最微小的变化也可能产生巨大的影响力。
（本文摘编自《上游思维》一书，作者为《纽约时报》《华尔街日报》畅销书作家，现任杜克大学高级研究员、创新媒体教育公司思睿创办人之一）
责任编辑：方凤娇 主编：程凯
