赵胤丞，美国霍特国际商学院（世界排名27位）MBA，目前是一名自由讲师，专为企业、学校、机关单位进行员工培训，是思维导图法、项目管理、企业内训领域的专家。

    1.罗辑思维：一个人的工作能力，主要就体现在他能否把一个问题拆解为可执行的步骤的能力。不管问题多庞大，多复杂，解决问题的di yi步永远是拆解。

    2.解决问题的实用手册：30多张拆解职场、学习与人生难题的图表+各领域真实案例，步骤清晰，方法一目了然，便于读者实际操作。

    3. VUCA时代实现工作、学习与生活能力迭代的工具书。

    4.世界排名第27位的美国霍特国际商学院MBA撰写。

    过去我们常常依靠经验或者感觉来判断事情，做出决策，这无异于赌博，因为我们所凭借的依据无法量化，而人的感觉也会因为不同情境而有所改变，导致影响事情的变量日益增多，要做出正确的决定就越发困难。

    拆解的技术其实是解决问题的一种思维模式，即把问题拆解成可执行的步骤。在信息爆炸的当下，我们身处的环境有太多变数，遇到问题，一定要先把各个变量拆解分类，再通过di yi性原理反复验证拿掉这个变量后事情是否无法推进，从而找出关键的核心元素。依据这个流程做出的判断与决策更为理性与精准，能够让人把精力聚焦于应该完成的事情上，产出高质量的成果。

    拆解的技术具有如下特点：

    * 把问题化整为零，让人有动力去解决问题。

    * 把目标拆解成行动，让目标不再是单纯梦想。

    * 在DI一性原理的指导下确认关键变因，帮助你轻松创造改变。

    本书配有30多张拆解职场、学习与人生难题的图表以及项目管理、职场工作、简报企划、职业规划、学习考试、人生目标等各领域的真实案例，让读者不仅能感同身受，更能实际操作练习，将书中的方法真正转化为自己解决问题的技能。

拆解问题本质的六个基本步骤

    讲到这里，你一定会好奇：什么是拆解的技术？

    以效果来说，拆解的技术是把问题烦恼化整为零，让人能够有动力去完成目标的技术。

    以实际的做法来说，拆解的技术有六个关键步骤：

    ·认识问题，觉察自己的困境，快速整理思绪。

    ·想象要完成目标的理想状态。

    ·找出目标与现实落差的原因。

    ·找出可能方案（评估效益与风险）。

    ·提出改善方案。

    ·执行与检讨。

    其中第一到第三步是问题分析，把问题烦恼化整为零，而第四到第六步就是问题解决，让人更有动力去实现目标。

■ 不创新，就等死

    当然有时候我会思考，创新都是好事吗？

    当你是受益者时，就会认为它是好事，当你是受害者时，就会认为它是坏事。因此当Uber服务推广到每个国家时，总是会受到当地计程车业者的大力反对，因为他们的生计受到影响了。  

    只是这样的浪潮无法用法令保护太长时间，因为交通工具本质上就是将人或物从甲地安全运送到乙地，所有权跟使用权都是后来延伸的议题， Uber取代出租车行的轿车模式，直接让顾客通过平台简化步骤的去中间化趋势已经势不可当。

    这其实也就是前面所说的第一性原理，其中有不可变之处，但其他都是可变之处，基于现实，我们可以找到自己创新的途径。

    在时代洪流里，我们无法阻止现实的改变，那么就必须立足于现实问题，去找到自己的创新途径。

    而且现在许多国家切入发展的无人车自动驾驶，所影响的层面远比Uber更大。

    这几年不断推陈出新的机器人也是，波士顿动力公司机器人已经智能到可以翻跟斗与跑步，亚马逊仓储与阿里巴巴旗下的菜鸟网络仓储都是运用大量机器人分拣物品，全天候科技报道。传统仓内的拣货员工作七个半小时，行走27924步，只能拣货1500件，就已达到人工拣货的极限，而在菜鸟网络智慧仓内，配合机器人，拣货员仅行走2563步，拣货量就可达3000件。这是科技带来的便利，但它同时表示需要的人力也大幅度减少了。

    那目前为什么还需要人工拣选？因为机器人还做不到拣选确认的动作，要规划出来成本还太高，而人工比较便宜。只是等未来技术突破后，机器人都做到效率成本化来拣选的话，人在拣选物品这项工作上就一定会被机器人取代。

    2017年谷歌的围棋程序AlphaGo（ 2014年由英国伦敦Google DeepMind开发的人工智能围棋程序，使用了蒙地卡罗树搜寻与两个深度神经网络相结合的方法，其中一个是以估值网络来评估大量的选点，而以走棋网络来选择落子。在这种设计下，计算机可以结合树状圆的长远推断，又可像人类的大脑一样自发学习进行直觉训练，以提高下棋实力）打败世界棋王柯洁震惊世界，大家都还在思考如何打败AlphaGo的相关策略时，它就已经被自己的升级版AlphaGo Zero打败了。

    AlphaGo的团队于2017年10月19日在《自然》杂志上发表了一篇文章，介绍了AlphaGo Zero，这是一个没有用到人类资料的版本，比以前任何击败人类的版本都要强大，通过跟自己对战， AlphaGo Zero经过3天的学习，以100∶0的成绩超越了AlphaGo Lee的实力， 21天后达到了AlphaGo Master的水平，并在40天内超过了之前的所有版本。

    试想一下，当计算机程序已经会自主学习，人类的价值又在哪儿呢？

    因此，当时代的创新洪流不可阻挡时，我们要思考如何让自己从受害者变成受益者！可以从下面几个角度来思考：

    第1步：厘清所在行业价值链的现实全貌，找出自己目前所在的位置。

    可以多看看同行做的行业价值链报告，只有知道自己处在行业的哪个位置，我们才能有整体观的系统思考，清楚自己的所在位置。不然单枪匹马会让人非常急切，因为焦虑而想要改变，但又横冲直撞，就很像摸黑开枪，却希望命中目标一样，根本是天方夜谭。

    无论是面对自己的职业生涯选择，还是面对其他各种问题，都是如此。

    第2步：去中间化趋势不可阻挡，思考自己哪些工作会被机器人取代。

    上网查询，看看哪些工作已经逐渐被机器人取代，把那些领域圈起来，以及自己有哪些工作会被取代，如果被取代的机会比较大，就表示你要有危机意识，要开始思考之后的出路了。

    第3步：规划往高附加价值的领域移动。

    多数人不喜欢改变，所以常常会发生温水煮青蛙的惨剧，觉察到要改变时已经来不及了。

    根据前面的步骤规划，低附加价值的工作被机器人所取代，因此要让自己往高附加价值区块移动，看看是否要在同一行业，或相关延伸行业，甚至跨行业都可以，这时候你就会发现自己可能不一定能成功转换，那就表示能力还不够，但相对于其他人，我们已经找出问题所在，所以仍有一些时间可以学习跟累积，来顺应未来可预期的变化。

    或者，我们也可以从这些现实问题中找到自己创新的机会，进而开发创新产品或服务，这都是相当可行的解决方案。

    关键是无论是工作、问题中的创新解决办法，还是面对时代发展的自我革新，都必须首先分析现实，产生现实洞见，而不是凭着直觉横冲直撞。

前言  为什么要学会拆解问题　　

编者序  问题解决的关键在于拆解思维　　

第一章 拆解问题的技术

1-1　 没有拆解的人生，只会原地打转

1-2　 拆解问题：不是套用成功经验，而是先拆解自己

1-3　 第一性原理：找出真正不能改变的，并从所有可变中突破

1-4　 创新的支点：不是直觉灵感，而是拆解出现实洞见

1-5　 做与不做：不是热血冲动，而是选择最佳现实解答

1-6　 以终为始：不是拆解眼前问题，而是朝向最终问题

1-7　 决定次序：不是什么都做，而是决定最高效流程

第二章 拆解职场难题

2-1　 如何拆解职场上完全不熟悉的新任务

2-2　 如何拆解时间总是不够用的难题

2-3　 如何拆解存不住钱的难题

2-4　 如何拆解斜杠时代的职业选择

2-5　 如何拆解新职场难事并展现自我价值

2-6　 如何拆解离职创业风险

第三章 拆解项目难题

3-1　 如何拆解一个全新的项目规划

3-2　 如何拆解项目时间安排

3-3　 如何拆解更准确的项目完成日

3-4　 如何拆解团队合作的项目步骤

第四章 拆解简报企划难题

4-1　 如何拆解总是缺乏说服力的简报

4-2　 如何拆解缺乏资料又必须讲到重点的简报

4-3　 如何拆解资料太多不知道要讲什么的简报

4-4　 如何拆解总是让主管听不下去的失焦简报

第五章 拆解学习难题

5-1　 如何拆解学习缓慢又无效的问题

5-2　 如何拆解读了很多书还是没成长的困境

5-3　 如何拆解学习了但还是记不住问题

5-4　 如何拆解并建立自己的知识体系

5-5　 如何拆解不知道要学什么的焦虑

第六章 拆解人生难题

6-1　 如何拆解我的第二人生选择

6-2　 如何拆解“我是谁”的难题

6-3　 如何拆解不喜欢现在的自己的焦虑

6-4　 如何拆解人生缺乏动力的难题

6-5　 如何拆解找不到人生目标的难题