在20世纪四五十年代，美国管理学界曾掀起了一股寻找“理想经理人”的研究热潮，当时的假设是理想的高层管理者在性格和特征上有其共性，找到这样的共性就可以发掘更多高水平的职业经理人。
1955年，美国著名的管理学学者罗伯特·卡茨在《哈佛商业评论》杂志上发表了《高效管理者的三大技能》一文。
在该文中他提出，有效的管理者应当具备三种基本技能：技术性技能、人际性技能和概念性技能。
技术性技能指使用某一专业领域内有关的工作程序、技术和知识来完成组织任务的能力。如工程师、会计、技术员等。技术技能强调内行领导。
人际性技能指在组织内部和外部，与处理人际关系有关的技能。如人际交往等。作为一名管理者，必须具备良好的人际技能，这样才能树立良好的团队精神。
概念性技能指能够洞察企业与环境相互影响的复杂性，并在此基础上加以分析、判断、抽象、概括，并迅速作出决断的能力。具体包括：系统性、整体性能力，识别能力，创新能力，抽象思维能力。
罗伯特·卡茨认为，三种技能在不同管理层次中的要求不同，技术技能由低层向高层重要性逐渐递减；概念技能由低层向高层重要性逐步增加；人际关系技能对不同的管理层的重要程度区别不十分明显，比较而言对高层要比对低层相对重要一些。这里说的技能指的是一种能力，这种能力是可以后天培养的，并不一定要与生俱来；这种能力要在实际行动中得以展现，并不仅仅蕴藏于潜能之中。不仅仅是管理岗位，这种基于岗位层级不同的能力分类也被其他领域所借鉴。李彦宏说当百度决定开始做电影票业务的时候，他们发现电影院坐席的平均上座率只有15%。
“通过O2O我们很快可以填满那些空着的坐席，将影厅上座率提升到50%、80%。对于餐厅业务也是如此，O2O可以将经济变得更有效率。
“做导演是有可能的，毕竟交给别人我怕表达不了自己作品中想表达的东西，还不如自己上。原来我担心怕自己不专业，不过通过这几次与影视剧的接触，我发现导演很大部分的工作是需要做判断，我觉得我可以尝试。”
“金融业的核心问题是什么？金融最困难的是什么？是风险，是信用评级。”
在著名管理学者包政为包子堂系统丛书写的后记《献给我的导师徐昶教授》中提到，徐昶教授穷其一生弄明白企业管理的核心问题：
“徐老师最终弄明白了，企业管理的核心命题是分配，是利益的共享。一个企业乃至一个社会,如果不能与创造者共享利益，就不可能从根本上唤起全体的成员做贡献的意愿。也弄明白了，企业管理是实践，即便是宝钢这样的成功经验，都不可能简单地移植到玉溪卷烟厂。其中涉及到人与人之间的关系，涉及到组织及其文化。”
效率、判断、风险、分配，都是很常见，大学一年级的小孩都懂的词。为什么用在上面的语境下给人感觉很深刻，有木有？
世界纷繁复杂，很是热闹。
仿佛一夜之间，人们在大城市看到的满大街的电动自行车贴着二维码四处穿梭，为大家送饭的都不少于几十家。他们都叫自己O2O，暂且不论这些业务到最后能活下来几家，但许多人可能都没想到过背后是在提升社会和经济运行的效率。
各种国内外的大牌导演脾气性格迥异，但他们其实最核心的一项能力是判断。
相信每个人都注意到了突然涌出来的上百家金融公司，加上后来各种P2P跑路的新闻更是将许多中国大爷大妈白领蓝领的口袋洗劫一空，但我们也搞不清楚金融背后原来是风控！
做了多少年企业管理，也牢记德鲁克说的”管理是一种实践“，但可能大部分人没弄明白企业管理的核心命题是分配。在心理学里面有一个经典的实验是新手和专家去解决关于“斜面”的物理问题，通过对他们解决问题中用到知识的提取过程进行观察和检测，发现新手看到斜面的时候想到的是这个（下图）：
而专家看到的斜面问题时想到的是这个：
通过上面两个图可以看出来，同样的斜面问题，新手满眼都是“表面现象”，他们看到了很多细节；而专家除了看到表面的特征外，还能够立马跟更高层次的内容关联起来：力学的定律、能量守恒等更抽象的内容建立联系。心理学的实验和研究都揭示出，高手跟新手的区别是，新手脑袋里存储的更多的是现象和零散、片段的知识，而专家的脑袋里更清爽，因为他的头脑中知识存储的方式是概念和观点、更大更抽象的概念和观点。自从有了概念，人们认识世界的过程就得以简化，因为我们不必再去记忆每个独立的、具体的事物，从而避免了给思维增加负担。概念是对事物和观点本质的抽象概括，是抽象思维的最基础单元，在其上才是判断、推理等的更深入活动。概念都包括内涵和外延，内涵可以理解为定义，外延是其范围，譬如水果是概念，其范围包括了苹果、香蕉、菠萝等。虽然我们每个人都从小学就开始学习各类概念，但概念能力却是对事件、事物和思想有深刻洞察后才有的，通常可以在高水平的专家们身上发现这种能力，也是一个人是否”深刻“的外在表现：
- 在学习时候能否将繁多的事件、事物、现象、问题用几个基本概念统领，能不能将一本书甚至一个专业用几个概念表述出来，这是测量是否真正学会和掌握的方式。
- 在具体解决问题时，能否从更抽象层面（大的概念和观点）出发，同时在分析问题时能够主动忽略各类现象和干扰，直指问题核心，也是概念能力高低的表示。
效率、判断、风险、分配无疑都是概念，前面提到的李彦宏、冯唐和包政他们也无疑都是各自领域的翘楚，通过他们的语言和文字我们也可以窥探到他们也在自己关注的领域其实是概念思考。1970年代末，上海市除了国有集体的企业，还有150多种其他的经济形式，譬如裁缝店、刺绣店、农村有自留地和自留畜、修鞋、补锅、修自行车、杂货店、饮食摊等形式。如果我将这150种都列出来，估计大家都会晕。怎么能更快、更明确的去理解这种经济形式呢？
裁缝店和刺绣店、农村的自留地有什么共性的东西呢？他们都属于“个体手工业”；
修车、补锅、修鞋的共同点是什么呢？他们都属于服务性的手工业，一般不是为自己做，是别人拿过来车、锅和鞋，手工艺人用自己的技能为他人服务。
在这个过程中，我们将第三级的经济形式进行了分类，并归纳出了各类的特性：个体、服务、商业，这是一个层面的概念化。
那这150多种合起来该叫什么呢？更进一步的概念化，其实他都属于城乡劳动者的个体经济形式。就如下图：
从150多种具体的形式，到三种类型，再到一个名词，这是一个不断分类归纳概念化的过程。
从理解的角度看，现象总是丰富多彩而且杂乱无章的，经过分类归纳成相应层级的概念，我们能够真正看清楚事情的本质从而把握深刻规律。同时，经过这样的分析，也更容易记忆。那些深刻的人们，大都是你还在观察不同层级的现象时，他已经在自己的大脑里经过处理，达到了概念的层面。所以他总比你更能看清楚事情的本质，更加游刃有余。插一句说，上面那个例子其实是1979年11月6日上海的《文汇报》上某新闻里的一段话演绎而来。每一个小孩大都在开始学说话不久学会“妈妈”、“爸爸”，这更多是一个音节。母亲和父亲则是一个概念，他的妈妈爸爸是他的母亲和父亲，但抽象成一个概念（在《辞海》中的“父亲”的解释是“有子女的男子是子女的父亲。”）理解母亲和父亲估计要到具备较强抽象思考能力时才能明白。是在感觉、知觉和表象的基础上，运用比较、分析、综合、抽象、概括等方法形成的。德国工业标准2342将概念定义为一个“通过使用抽象化的方式从一群事物中提取出来的反映其共同特性的思维单位”。通俗点说，概念抽取了事物的共同性，这个共同性是它跟其他事物区别的根本。譬如“直角三角形”的概念的核心共同性是“三角形，其中有一个内角是直角”，至于三边的长短及其他两个锐角的大小是相等的还是不等的，都是特殊的、次要的、非本质的属性。关于概念的本质，有许多资料可以看，有兴趣的可以查一下。我们有一个简单的模型测量是不是真正掌握一个概念，包括是什么、如何做、为什么、在什么情况下用，同时加上NO（不是）这个层面。举个例子，你仅仅知道什么是知识管理还不算掌握，还要掌握什么不是知识管理，只有这样子才能区分出KM与人力资源、与档案管理、与文档库等的区别，才算有点明白。掌握概念可以让你更深刻的认识事物的本质和规律，可以使我们能够抛弃现象把握核心，可以在不同层级的概念上思考问题从而产生创新。2016年10月份，微软亚洲研究院发布了微软概念图谱（Microsoft Concept Graph）和 概念标签模型（Microsoft Concept Tagging）。他们的研究人员认为，虽然现在的人工智能可以战胜李世石，但其学习能力以及完成一般任务的能力可能都远不及一个三四岁的儿童。因为在一个封闭的领域（譬如围棋），人工智能可以很牛，但对于一般化的领域，由于AI欠缺通常的“常识”，所以咱们普通人认为自然而然的事情，机器也无法做到。
“如何逐步实现机器智能，微软亚洲研究院给出的答案是“常识”，常识是理解是万物的基础。人们从小就开始学习（对世界的认知），学习作为人类与生俱来的本能可让我们上学之前就已知道“西瓜是甜的水果”、“水是液体”等基础概念，随着年龄和经历的增长，这类并不属于某个细分专业领域的开放性常识也在不断增长。微软亚洲研究院这次做的事情就是让计算机“懂得”这些常识性概念。为此，经过六年的研究微软为 Microsoft Concept Graph 收集了超过 540 万条概念核心知识库。除了“建筑”、“诗人”等这类通用知识库外，还包含数百万比较生僻的长尾概念，如“抗帕金森治疗”、“名人婚纱设计师”、“基础的水彩技巧”等。与此同时，MicrosoftConcept Graph 同样包含了大量数据空间（每条知识概念都包含一系列的实体或者子概念，例如“太阳系”底下可能就会包括“水星”、“火星”、“地球”等等）。”
专业性、复杂的概念也许才是你的优势所在。但你真的理解你领域内的核心概念了吗？
