Optimizar para el aprendizaje. Siempre.
Creo que mucha gente trata de imaginar cómo quieren que sea la vida en 10 años: el trabajo que los hará felices, la geografía que los hará sentir cómodos, etc. y luego construyan un mapa para llegar allí. Estos mapas se construyen con los datos de hoy y si los sigue, nunca obtendrá lo que quiere porque será una persona diferente cuando navegue hasta el destino en el mapa (a menos que sea un médico, entonces estará en su tercer año de residencia).
Alternativamente, si optimiza para aprender, buscará lo que sea más interesante y que pueda satisfacer sus necesidades hoy. Medirá el riesgo en función de su realidad actual y será mucho más probable que descubra la oportunidad de generar un rendimiento asimétrico de sus riesgos, donde corre un pequeño riesgo en su vida actual y se amortiza de manera que cambia fundamentalmente la trayectoria de tu carrera para el mejor Hice esto cuando fui a Haverford en lugar de Harvard o Stanford, cuando me uní a AND 1 en lugar de ir a Wall Street, cuando empecé una empresa en lugar de continuar construyendo AND 1, cuando fui a la escuela de negocios en lugar de conseguir un trabajo o saltar a otra compañía, cuando me uní a First Round en lugar de unirme a McKinsey y cuando tomé decisiones en First Round para mudarme a Nueva York desde Filadelfia y luego a San Francisco desde Nueva York.
En cada caso, he optimizado para mantener la curva de aprendizaje más pronunciada que pude y, si bien no siempre es la opción fácil o la que tiene más sentido para las personas que ama y en las que confía, he encontrado que es la mejor métrica individual para guiar las decisiones sobre “qué hacer en la vida”.
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Creo que una gran parte de esto es la ventaja estructural que obtiene cuando elige optimizar para el aprendizaje: el aprendizaje se trata de captar nueva información y hay dos maneras de encontrar mucha información nueva. Primero es un tema o área nueva de la que no sabes nada. Esto tiende a generar una curva de aprendizaje empinada al principio del proceso, pero a medida que crece y adquiere el conocimiento y la experiencia que necesita para lograr la competencia que conduce a la excelencia, la curva se aplana si la institución es estática. La otra forma de encontrar información nueva de alta densidad es trabajar en lugares que son extremadamente dinámicos, y donde la tasa de cambio de la institución es el principal impulsor de la pendiente de la curva de aprendizaje. Estos tienden a encontrarse en áreas de investigación que se encuentran al borde del conocimiento humano o en startups. En cada caso, tiene la oportunidad de aprovechar una curva de aprendizaje que tiene el potencial de permanecer empinada para siempre, y beneficiarse de las oportunidades de crecimiento compuesto que esto crea.
Aquí hay un ejemplo: cuando me uní a AND 1, empecé como pasante en mercadotecnia, y la empresa llegó temprano pero era una máquina de construcción de marca. Se sintió muy bien ser parte del núcleo de la empresa y estar en el centro del actual impulsor clave del éxito. Sin embargo, cuando me uní a tiempo completo, me uní al departamento de calzado, cuando estaba formado por un fundador, yo y desarrolladores y diseñadores subcontratados. No era el núcleo de donde estábamos en ese momento, pero era fundamental para nosotros lograr nuestros objetivos a largo plazo como compañía. Si nos fijamos en NIKE, por ejemplo, algo como el 50% de sus ingresos y el 70% de las ganancias se debe a Calzado – así que tuve la oportunidad de crecer (de un IC a un rol de gestión) dentro del equipo que crecía dentro del grupo (Desarrollo de productos) que crecía dentro de la división (producto y marketing) que crecía dentro de la empresa (Y 1) que creció dentro de la categoría (calzado y ropa de baloncesto) que creció dentro del mercado (equipo deportivo) que creció en general.
Este crecimiento compuesto me impactó personalmente y me ayudó a mantener mi curva de aprendizaje muy, muy empinada durante mucho tiempo.