【IT168 评论】在与不同客户的多次接触中，我发现虽然客户的要求有所不同，但是他们关注的中心却有很多相似之处。一是，他们都在寻找最低价格，而且往往会忽略掉所提供服务的价值;二是自动过滤，低估甚至是直接过滤掉会遇到的问题;三是，他们会更关注实施程序员的专业技能。

　　在实际生活中，一个新项目在选择人员时，往往客户会要求出具一份有关人员的具体技术列表，表中可能会具体到该人员的工作年数、技术领域以及完整的简历。客户往往会更倾向于看程序员的专业技能以及技术经验。但是这样做是不是能够选到一支高精尖的团队呢?

　　显然并不是，生活告诉我们这样选择下来，这个团队往往效率比不上原有的团队。为什么会这样呢?

　　第一，一年经验不等于一年的经验。两名具有不同思想的程序员在相同时间内会获得不同程度的经验，在两种不同组织文化中从事相同技术的同一名工程师也会学习到不同的东西。

　　第二，同时也是主要问题，软件开发不是个人运动。评估技术特征意味着我们在将候选人视为个人。但实际情况是，我们必须把他们放在团队的背景下，项目的成功将取决于团队协作。一个人的简历或LinkedIn个人资料对团队技能几乎没有任何影响。

　　同时，我们还要了解什么样才能让团队更加有效?《Evidence for a Collective Intelligence Factor in the Performance of Human Groups》中，Anita Woolley对于团队提出了非常有价值的见解。

　　为什么集体智慧如此重要? Anita Woolley表示：“集体智慧在成功的复杂任务方面比平均个人智力或最大的个人智力更具有预测性。”

　　换句话说，只雇用最聪明的人并不是建立有效团队的非常好的策略，研究表明：团队成员的个人智慧和团队的集体智慧之间没有相关性。

　　为什么聪明个人不会影响集体智慧呢?这似乎有两个因素：社会知觉和沟通的均匀性。社会知觉就是看别人如何行事，理解别人行为。沟通的平等是让每个人拥有大致平等的机会发言，没有任何一方主宰谈话。

　　在解决复杂问题时，具有上述特征的团队会发光，同样，最有能力完成工作的团队也不一定是团队中有智商最高的人。对集体智慧的研究对招聘工作产生了重大影响：

　　从图中我们看到最适合企业发展团队是专业技能和协作精神并重的。我们在选择的时候，会先从所有候选人中选出所有超过技能平均线的人，然后按照协作技能组成一个最强团队。

　　举一个谷歌内部项目的例子，当时他们的目标是建设最有效率的团队。在经过多方探索之后，他们发现有一些团队的系统明显比其他系统实现的更好，而且这种团队的个人能力与团队技术实力和成功率并没有关系。

　　正如“纽约时报”的畅销书作家和普利策获奖记者查尔斯·杜希格(Charles Duhigg)所言：“谷歌的数据收集和数字搜索引起了同样的结论，好的领导者都应该明白，在最好的团队中，成员需要彼此倾听，并对感受和需求表现出敏感度。“

　　希望，大家在下次招聘或者组建团队的时候不要在说“请给我一份XX年工作经验的简历。”而是更关注团队动态。