Paul Graham memposting artikel panjang 10.000 kata hari ini, atau seperti biasa barang kering, dia menyebutkan bahwa pertumbuhan linier tidak bisa mendapatkan pengembalian berlebih, pengembalian ultra-linier seringkali tidak sebanding dengan "upaya Anda", yang merupakan gema dari buku yang saya baca sebelumnya * 10x lebih mudah dari 2x *, di sini juga direkomendasikan untuk semua orang: ** Pertumbuhan 2x linier, untuk terus tumbuh diperlukan lebih banyak usaha. Ini bekerja lebih keras, bukan lebih pintar; Pertumbuhan pada 10x adalah non-linier, dan pertumbuhan besar tidak membutuhkan lebih banyak usaha, tetapi seringkali membutuhkan lebih sedikit usaha, tetapi lebih baik **.
Paulus juga menyebutkan bahwa saat ini adalah saat ketika tidak perlu lagi bergabung dengan organisasi/lembaga terkenal untuk mendapatkan sumber daya yang dibutuhkan untuk mencapai pertumbuhan berlebih. Sekarang ada lebih banyak orang yang dapat memiliki kebebasan sebanyak seniman dan penulis di abad ke-20, dan ada banyak proyek ambisius yang tidak memerlukan banyak dana awal. Khusus untuk Indie Maker, pertumbuhan awal cold start dan akuisisi pelanggan dapat dicapai melalui media sosial build in public, yang diyakini Magineer sejak awal.
Selain itu, Paul berbicara tentang bagaimana menemukan area yang bisa mendapatkan pengembalian hiperlinier, dan orang macam apa yang bisa mendapatkan pengembalian superlinier: cari area di mana hanya beberapa pemain yang mengungguli yang lain, dan jika di area di mana semua orang melakukan hal yang sama, tidak mungkin ada pengembalian superlinier; Hasil Anda pasti akan diabaikan pada awalnya, tetapi kurva hadiah untuk pengembalian superlinier akan meningkat sangat tajam; ** Sekali lagi, kredo Silicon Valley yang akrab ini: Lakukan hal-hal yang tidak berskala, fokus pada sejumlah kecil pelanggan di awal, dan Anda akan tumbuh secara eksponensial dari mulut ke mulut, hal yang sama berlaku untuk pembelajaran, penelitian, dan investasi **.
Setelah mengatakan semua ini, yang paling menyentuh saya adalah kalimat ini: ** jangan menyamakan pekerjaan dengan pekerjaan - didorong oleh rasa ingin tahu, bukan karierisme; Berikan rasa ingin tahu Anda bebas kendali, bukan hanya melakukan apa yang seharusnya Anda lakukan. **
Teks lengkapnya adalah sebagai berikut:
Ketika saya masih kecil, saya tidak mengerti bahwa salah satu hal terpenting di dunia adalah sejauh mana pengembalian kinerja adalah hiperlinear.
Guru dan pelatih secara implisit memberi tahu kami bahwa imbalannya linier. "Apa yang Anda dapatkan," saya telah mendengar berkali-kali, "adalah sebanyak yang Anda berikan." Niat mereka baik, tetapi ini jarang benar. Jika produk Anda hanya setengah sebagus pesaing Anda, Anda tidak akan mendapatkan setengah pelanggan. Anda tidak akan mendapatkan pelanggan dan akhirnya gulung tikar**.
Dalam bisnis, laba atas kinerja sangat linier dan jelas nyata. Beberapa berpendapat bahwa ini adalah cacat dalam kapitalisme dan bahwa jika kita mengubah aturan, itu tidak akan berlaku. Tetapi hiperlinearitas pengembalian kinerja adalah fitur dunia, bukan produk dari aturan yang kami ciptakan. Kami melihat pola yang sama dalam hal ketenaran, kekuasaan, kemenangan militer, pengetahuan, dan bahkan manfaat bagi kemanusiaan. Dalam semua hal ini, orang kaya lebih kaya.
Jika Anda tidak memahami konsep pengembalian superlinier, Anda tidak dapat memahami dunia. Jika Anda ambisius, Anda pasti harus mengerti karena itu akan menjadi gelombang yang Anda tumpangi.
**Sepertinya ada banyak kasus di mana akan ada pengembalian hiperlinier, tetapi sejauh yang saya tahu, itu bermuara pada dua alasan dasar: pertumbuhan eksponensial dan ambang batas. **
Salah satu contoh paling jelas dari pengembalian ultra-linear adalah ketika Anda berurusan dengan sesuatu yang tumbuh secara eksponensial. Misalnya, kultur bakteri. Begitu mereka mulai tumbuh, mereka tumbuh secara eksponensial. Tetapi mengolahnya tidaklah mudah. Ini berarti bahwa ada perbedaan besar dalam hasil antara mereka yang pandai berlatih dan mereka yang tidak.
Startup juga dapat tumbuh secara eksponensial, dan kita dapat melihat pola yang sama di sini. Beberapa bisnis berhasil mencapai tingkat pertumbuhan yang tinggi, sebagian besar tidak. Hasilnya adalah Anda mendapatkan hasil yang berbeda secara kualitatif: perusahaan dengan tingkat pertumbuhan tinggi cenderung menjadi sangat berharga, sementara perusahaan dengan tingkat pertumbuhan yang lebih rendah bahkan mungkin tidak bertahan.
Y Combinator mendorong para pendiri untuk fokus pada tingkat pertumbuhan daripada angka absolut. Ini mencegah mereka frustrasi sejak dini ketika angka absolut masih rendah. Ini juga membantu mereka memutuskan apa yang harus difokuskan: Anda dapat menggunakan tingkat pertumbuhan sebagai panduan untuk mengembangkan perusahaan Anda. Tetapi keuntungan utamanya adalah berfokus pada tingkat pertumbuhan cenderung memberi Anda sesuatu yang tumbuh secara eksponensial **.
YC ** tidak secara eksplisit memberi tahu para pendiri bahwa tingkat pertumbuhan sesuai dengan "apa yang Anda bayar," tetapi itu tidak jauh dari kebenaran. Jika tingkat pertumbuhan sebanding dengan kinerja, maka pengembalian * p * untuk kinerja * t * dari waktu ke waktu akan sebanding dengan * p ^ t *.
Bahkan setelah puluhan tahun memikirkannya, saya menemukan formula ini masih mengejutkan.
Kapan pun kinerja Anda bergantung pada seberapa baik Anda melakukannya, Anda akan mendapatkan pertumbuhan eksponensial. Tetapi baik gen maupun kebiasaan kita tidak siap untuk ini. Tidak ada yang secara alami akan melihat pertumbuhan eksponensial; Setiap anak terkejut ketika mereka mendengar cerita ini untuk pertama kalinya, tentang seorang pria yang meminta raja untuk sebutir beras pada hari pertama dan kemudian meminta dua kali lipat setiap hari.
Apa yang secara alami tidak dapat kita pahami, kita mengembangkan kebiasaan yang sesuai untuk dihadapi, tetapi kita juga tidak memiliki banyak kebiasaan untuk pertumbuhan eksponensial, karena ini jarang terjadi dalam sejarah manusia. Merumput pada prinsipnya harus menjadi contoh: semakin banyak hewan yang Anda miliki, semakin banyak keturunan yang akan mereka miliki. Namun dalam praktiknya, luas lahan padang rumput adalah faktor pembatas, dan tidak ada rencana untuk membuatnya tumbuh secara eksponensial.
Atau lebih tepatnya, tidak ada rencana yang berlaku secara universal. Ada satu cara untuk menumbuhkan wilayah Anda secara eksponensial: melalui penaklukan. Semakin banyak wilayah yang Anda kendalikan, semakin kuat pasukan Anda dan semakin mudah untuk menaklukkan wilayah baru. Itulah sebabnya sejarah penuh dengan kerajaan. Namun, hanya sedikit orang yang menciptakan atau mengelola kerajaan, dan pengalaman mereka tidak berdampak besar pada adat istiadat. Kaisar adalah sosok yang jauh dan menakutkan, bukan standar untuk merujuk dalam hidupnya sendiri.
Sebelum industrialisasi, mungkin kasus pertumbuhan eksponensial yang paling umum adalah penelitian akademis. Semakin banyak Anda tahu, semakin mudah untuk mempelajari hal-hal baru. Akibatnya, kemudian, seperti sekarang, beberapa orang memiliki pengetahuan yang jauh lebih banyak tentang topik-topik tertentu daripada yang lain. Tetapi ini juga tidak banyak berpengaruh pada kebiasaan berpikir. Meskipun gagasan kaisar menaklukkan wilayah dapat diulang dan karena itu mungkin ada lebih banyak kerajaan, jenis kerajaan ini memiliki sedikit dampak praktis sebelum industrialisasi.
Ini telah berubah selama berabad-abad. Sekarang, kaisar dapat merancang bom yang mampu mengalahkan kaisar wilayah tersebut. Tetapi fenomena ini masih sangat baru, dan kami belum sepenuhnya mencernanya. Bahkan di antara para peserta, hanya sedikit yang menyadari bahwa mereka mendapat manfaat dari pertumbuhan eksponensial, dan sedikit yang bertanya apa yang bisa mereka pelajari dari situasi lain.
Sumber lain dari pengembalian ultra-linear adalah ekspresi "pemenang-ambil-semua". Dalam olahraga, hubungan antara kinerja dan penghargaan adalah fungsi langkah: tim pemenang mendapat kemenangan terlepas dari apakah kinerjanya lebih baik atau sedikit lebih baik.
Sumber fungsi langkah bukanlah kompetisi itu sendiri, tetapi adanya ambang batas dalam hasil. Anda tidak perlu kompetisi untuk mendapatkan ini. Mungkin juga ada ambang batas di mana Anda adalah satu-satunya peserta, seperti membuktikan teorema atau mencapai target.
Menariknya, situasi dengan pengembalian superlinear sering memiliki sumber lain pada saat yang sama, dan melewati ambang batas mengarah pada pertumbuhan eksponensial: Sisi yang menang dalam pertempuran biasanya menderita lebih sedikit kerusakan, yang membuat mereka lebih mungkin menang di masa depan. Dan pertumbuhan eksponensial membantu Anda melewati ambang batas: di pasar dengan efek jaringan, perusahaan yang tumbuh cukup cepat dapat mengecualikan pesaing potensial.
Ketenaran adalah contoh menarik yang menggabungkan dua sumber pengembalian superlinear. Ketenaran tumbuh secara eksponensial karena penggemar yang ada menarik yang baru. Tetapi alasan mendasar mengapa begitu terkonsentrasi adalah ambang batas: dalam pikiran rata-rata orang, ada tempat terbatas pada daftar A.
Menggabungkan dua sumber pengembalian superlinear dan mungkin kasus yang paling penting adalah belajar. Pengetahuan tumbuh secara eksponensial, tetapi ada ambang batas di dalamnya. Misalnya, belajar mengendarai sepeda. Beberapa ambang batas ini mirip dengan peralatan mesin: setelah Anda belajar membaca, Anda dapat mempelajari hal lain dengan lebih cepat. Tetapi ambang batas yang paling penting adalah ambang batas yang mewakili yang baru ditemukan. Pengetahuan tampaknya fraktal, dan jika Anda mendorong batas-batas bidang pengetahuan, kadang-kadang Anda akan menemukan yang sama sekali baru. Jika Anda melakukannya, Anda akan menjadi orang pertama yang memahami semua penemuan baru. Newton melakukan ini, seperti yang dilakukan Durlel dan Darwin.
Apakah ada aturan umum yang dapat digunakan untuk mencari situasi dengan pengembalian superlinear? Salah satu yang paling jelas adalah mencari pekerjaan yang dapat diperparah **.
Pekerjaan dapat diperparah dalam dua cara. Ini dapat bersenyawa secara langsung, artinya berkinerja baik dalam satu siklus akan membuat Anda tampil lebih baik di siklus berikutnya. Ini terjadi, misalnya, ketika membangun infrastruktur atau mengakuisisi segmen pelanggan atau merek pemasaran. Atau pekerjaan dapat diperparah dengan mendidik Anda, karena belajar diperparah. Skenario kedua menarik karena Anda mungkin merasa berkinerja buruk dalam prosesnya dan Anda mungkin tidak dapat mencapai tujuan langsung Anda. Tetapi jika Anda belajar banyak, maka Anda masih mendapatkan pertumbuhan eksponensial.
Itulah salah satu alasan Silicon Valley sangat toleran terhadap kegagalan. Orang-orang di Silicon Valley tidak mentolerir kegagalan secara membabi buta, dan mereka hanya akan terus percaya pada Anda ketika Anda belajar darinya. Tetapi jika Anda belajar, sebenarnya itu adalah pilihan yang bagus untuk Anda: Mungkin perusahaan Anda tidak tumbuh seperti yang Anda inginkan, tetapi Anda telah tumbuh sendiri, dan ini pada akhirnya akan membuahkan hasil.
Bahkan, pertumbuhan eksponensial yang tidak didasarkan pada pembelajaran sering terkait erat dengan pembelajaran, dan kita mungkin harus memperlakukan ini sebagai aturan daripada pengecualian. Ini menimbulkan heuristik lain: selalu terus belajar. Jika Anda tidak belajar, maka Anda mungkin tidak berada di jalur menuju pengembalian superlinier**.
Tetapi jangan terlalu mengoptimalkan apa yang Anda pelajari, dan jangan membatasi diri Anda untuk hanya mempelajari apa yang Anda tahu berharga. Anda tidak yakin apa yang akan berharga dalam proses belajar, dan jika Anda terlalu ketat, Anda akan kehilangan beberapa outlier.
Dan bagaimana dengan fungsi langkah? Apakah ada heuristik yang berguna dalam bentuk "mencari ambang batas" atau "mencari persaingan"? Dalam hal ini, ini rumit. Kehadiran ambang batas tidak menjamin bahwa game akan layak dimainkan. Jika Anda bermain rolet Rusia, Anda pasti akan berada dalam situasi dengan ambang batas, tetapi dalam kasus terbaik, Anda tidak akan mendapatkan manfaat apa pun. "Mencari persaingan" sama tidak bergunanya; Bagaimana jika hadiahnya tidak sebanding dengan kompetisi? Pertumbuhan eksponensial cukup cepat menjamin bentuk dan amplitudo kurva kembali, karena jika sesuatu tumbuh cukup cepat, itu bisa menjadi besar meskipun tidak signifikan pada awalnya, tetapi ambang batas hanya menjamin bentuk.
Prinsip memanfaatkan ambang batas harus mencakup tes untuk memastikan bahwa permainan layak dimainkan. Inilah prinsip yang dapat melakukan ini: Jika Anda menemukan sesuatu yang biasa-biasa saja yang masih populer, mungkin ide yang baik untuk menggantinya. Misalnya, jika sebuah perusahaan membuat produk yang tidak disukai orang tetapi orang masih membeli, orang cenderung membelinya jika Anda dapat membuat alternatif yang lebih baik.
Akan sangat bagus jika ada cara untuk menemukan ambang pengetahuan yang menjanjikan. Apakah ada cara untuk mengetahui masalah mana yang memiliki wilayah yang sama sekali baru setelahnya?
Saya ragu kita akan pernah bisa memprediksi ini dengan tepat, tetapi hadiahnya sangat berharga sehingga akan berguna untuk memiliki metode prediksi yang sedikit lebih baik daripada prediksi acak, dan mudah-mudahan menemukannya. Di satu sisi, kita dapat memprediksi kapan pertanyaan penelitian tidak mungkin mengarah pada penemuan baru: ketika tampaknya masuk akal tetapi membosankan. Dan jenis pertanyaan yang mengarah pada penemuan baru sering tampak misterius, tetapi mungkin tidak penting. (Jika keduanya misterius dan tampaknya penting, mereka akan menjadi misteri terkenal yang belum terpecahkan yang sedang dikerjakan banyak orang.) Jadi satu heuristik di sini adalah didorong oleh rasa ingin tahu, bukan karierisme – berikan rasa ingin tahu Anda kebebasan untuk bermain alih-alih hanya melakukan apa yang seharusnya Anda lakukan. **
Bagi orang-orang yang ambisius, prospek pengembalian kinerja ultra-linear sangat menarik. Ada kabar baik dalam hal ini: bidang ini berkembang dalam dua arah. Ada lebih banyak jenis pekerjaan yang memungkinkan Anda mendapatkan pengembalian super-linear, dan imbalan itu tumbuh dengan sendirinya.
Meskipun ada dua alasan, mereka sangat terkait erat sehingga mereka hampir dapat dianggap sebagai satu setengah alasan: kemajuan teknologi dan penurunan pentingnya organisasi.
Lima puluh tahun yang lalu, untuk mengerjakan proyek-proyek ambisius, bahkan lebih penting untuk menjadi bagian dari sebuah organisasi. Itulah satu-satunya cara untuk mendapatkan sumber daya yang Anda butuhkan, satu-satunya cara untuk memiliki kolega, dan satu-satunya cara untuk mendapatkan saluran distribusi. Jadi, pada tahun 1970, reputasi Anda dalam banyak kasus bergantung pada prestise organisasi tempat Anda berada. Prestise adalah prediktor yang akurat karena jika Anda bukan bagian dari organisasi, Anda tidak mungkin mencapai apa pun. Tentu saja ada beberapa pengecualian, terutama seniman dan penulis, yang bekerja sendiri, menggunakan alat murah, dan memiliki merek sendiri. Tetapi bahkan mereka mengandalkan organisasi untuk menjangkau audiens.
Dunia yang didominasi organisasi menghambat perubahan dalam pengembalian kinerja. Tetapi dunia telah melemah secara signifikan dalam hidup saya. Sekarang ada lebih banyak orang yang dapat memiliki kebebasan yang sama dengan seniman dan penulis di abad ke-20. Ada banyak proyek ambisius yang tidak memerlukan banyak modal awal, dan ada banyak cara baru untuk belajar, cara menghasilkan uang, cara menemukan kolega, dan cara menjangkau audiens Anda **.
Meskipun dunia lama masih ada, laju perubahannya sudah mengejutkan menurut standar sejarah. Apalagi mengingat risiko yang dihadapi. Sulit membayangkan perubahan yang lebih mendasar daripada laba atas kinerja.
Dengan tidak adanya penghambatan jaringan, hasilnya akan lebih beragam. Tentu saja, ini tidak berarti bahwa setiap orang akan lebih baik: orang yang berkinerja baik akan berperilaku lebih baik, tetapi mereka yang berkinerja buruk akan lebih buruk. Ini adalah poin penting yang perlu diingat. Mengekspos diri Anda pada pengembalian super-linear bukan untuk semua orang. Kebanyakan orang akan lebih baik sebagai bagian dari keseluruhan. Jadi siapa yang harus mengejar pengembalian superlinear? Dua tipe orang yang ambisius: mereka yang tahu bahwa mereka baik dan tahu bahwa mereka akan lebih banyak menjaring di dunia dengan perubahan yang lebih besar, dan mereka yang, terutama kaum muda, dapat mengambil risiko untuk mencoba dan mencari tahu **.
Pindah dari organisasi ke sesuatu yang lain bukan hanya kepergian penghuni mereka saat ini. Banyak pemenang baru adalah orang-orang yang tidak akan pernah mereka biarkan masuk. Dengan demikian, demokratisasi kesempatan akan lebih besar dan lebih nyata daripada versi internal yang mungkin telah dikerjakan oleh organisasi itu sendiri.
Tidak semua orang puas dengan rilis ambisius ini. Ini mengancam beberapa kepentingan pribadi dan bertentangan dengan beberapa ideologi. Tetapi jika Anda adalah individu yang ambisius, ini adalah kabar baik bagi Anda. Bagaimana Anda harus memanfaatkannya? **
Cara paling jelas untuk memanfaatkan imbalan kinerja yang hiperlinier adalah dengan melakukan pekerjaan yang sangat baik. ** Di ujung kurva, upaya tambahan adalah hal yang bagus. Paling tidak karena ada sedikit persaingan di ujung jauh - bukan hanya karena sulit untuk melakukan pekerjaan hebat, tetapi juga karena orang menemukan prospek begitu menakutkan sehingga hanya sedikit yang mencoba. Ini berarti bahwa melakukan pekerjaan hebat bukan hanya bagus, tetapi bahkan mencoba adalah hal yang bagus.
Ada banyak faktor yang mempengaruhi kualitas pekerjaan Anda, dan jika Anda ingin menjadi outlier, Anda harus melakukannya dengan benar. Misalnya, untuk melakukannya dengan sangat baik, Anda harus tertarik, dan ketekunan saja tidak cukup. Oleh karena itu, di dunia dengan imbalan hiperlinier, akan menjadi lebih penting untuk memahami di mana minat Anda berada dan menemukan cara untuk mengatasinya. Penting juga untuk memilih pekerjaan yang tepat untuk situasi Anda **. Misalnya, jika ada pekerjaan yang secara inheren membutuhkan banyak waktu dan usaha, akan menjadi semakin berharga untuk melakukannya ketika Anda masih muda dan belum memiliki anak.
Ada beberapa keterampilan untuk melakukan pekerjaan hebat, dan itu bukan hanya masalah berusaha keras. Saya akan mencoba memberikan resep dalam satu paragraf.
Pilih pekerjaan yang secara alami Anda kuasai dan sangat Anda minati. Biasakan berfokus pada proyek Anda sendiri; Apa pun proyek ini, selama Anda merasa mereka memiliki ambisi yang menarik; Bekerja keras dan tidak terlalu banyak bekerja sebanyak mungkin, yang pada akhirnya akan menempatkan Anda di garis depan pengetahuan; Dari kejauhan, bagian depan ini halus, tetapi dari dekat penuh dengan rongga. Perhatikan dan jelajahi celah-celah ini, dan jika Anda beruntung, salah satunya akan berkembang ke dunia yang sama sekali baru; Ambil risiko sebanyak mungkin, dan jika Anda tidak gagal sesekali, Anda mungkin terlalu konservatif; Temukan kolega terbaik Anda. Kembangkan selera yang baik dan belajar dari contoh terbaik; Jujurlah, terutama dengan diri sendiri; Berolahraga, makan dan tidur dengan sehat dan hindari obat-obatan yang lebih berbahaya. Jika ragu, ikuti rasa ingin tahu Anda. Itu tidak pernah menipu Anda, ia tahu hal-hal yang perlu diperhatikan lebih baik dari Anda **.
Tentu saja, Anda membutuhkan satu hal lagi: keberuntungan. Keberuntungan selalu menjadi faktor, dan bahkan lebih penting ketika Anda bekerja secara mandiri daripada sebagai bagian dari organisasi. Meskipun ada beberapa pepatah tentang keberuntungan yang masuk akal, ada juga elemen nyata dari peluang yang tidak dapat Anda kendalikan. Solusinya adalah mencoba beberapa kali lagi, yang merupakan alasan lain untuk mulai mengambil risiko lebih awal.
Contoh terbaik dari pengembalian superlinear mungkin adalah sains. Ini memiliki pertumbuhan eksponensial, mengambil bentuk pembelajaran, dan ada ambang batas di tepi kinerja yang ekstrem — pada batas pengetahuan, tepatnya.
Hal ini menyebabkan ketidaksetaraan dalam penemuan ilmiah, mengerdilkan ketidaksetaraan kekayaan bahkan di sebagian besar lapisan masyarakat. Penemuan Newton mungkin lebih penting daripada penemuan semua orang sezamannya digabungkan.
Ini mungkin tampak jelas, tetapi mungkin juga perlu untuk menguraikannya. ** Pengembalian ultralinier berarti ketidaksetaraan, dan semakin curam kurva pengembalian, semakin besar variasi hasilnya. **
Faktanya, korelasi antara pengembalian superlinier dan ketidaksetaraan begitu kuat sehingga menimbulkan cara lain untuk menemukan jenis domain ini: mencari area di mana beberapa pemenang besar lebih besar daripada orang lain. Karena di bidang di mana setiap orang melakukan hal yang sama, tidak mungkin ada pengembalian hiperlinier.
Apa area di mana beberapa pemenang besar mengungguli orang lain? Berikut adalah beberapa contoh nyata: olahraga, politik, seni, musik, akting, penyutradaraan, menulis, matematika, sains, kewirausahaan, dan investasi. Dalam olahraga, fenomena ini disebabkan oleh ambang batas yang diberlakukan secara eksternal di mana Anda hanya perlu beberapa poin persentase lebih cepat untuk memenangkan pertandingan. Dalam politik, pertumbuhan kekuasaan hampir sama dengan di era kekaisaran. Di beberapa bidang lain, termasuk politik, kesuksesan sebagian besar didorong oleh ketenaran, yang dengan sendirinya memiliki unsur pertumbuhan hiperlinier. Tetapi ketika kita mengecualikan pengaruh olahraga dan politik dan ketenaran, sebuah pola yang luar biasa muncul: bidang-bidang yang tersisa persis sama dengan daftar bidang-bidang yang harus memiliki pikiran independen untuk berhasil — bidang-bidang di mana ide Anda tidak hanya harus benar, tetapi juga baru.
Ini jelas berlaku untuk sains. Anda tidak dapat membuat pendapat yang sudah dibuat, dan hal yang sama berlaku dalam berinvestasi. Jika sebagian besar investor lain tidak berpikir perusahaan akan melakukannya dengan baik, ada baiknya untuk percaya bahwa perusahaan akan melakukannya dengan baik; Jika semua orang berpikir perusahaan akan melakukannya dengan baik, maka harga sahamnya sudah mencerminkan hal ini dan Anda tidak akan dapat menghasilkan uang **.
Apa lagi yang bisa kita pelajari dari bidang-bidang ini? Di semua area ini, Anda perlu melakukan upaya awal. Imbalan superlinear mungkin tampak sepele pada awalnya, dan pada tingkat ini, Anda akan merasa seperti Anda tidak akan pernah bisa membuat kemajuan apa pun. Tetapi karena di ujung yang jauh, kurva hadiah meningkat sangat tajam, ada baiknya mengambil langkah luar biasa untuk sampai ke sana **.
Di dunia startup, nama prinsip ini adalah "lakukan hal-hal yang tidak berskala." Jika Anda memberi banyak perhatian pada persentase kecil awal pelanggan, idealnya, Anda akan memulai pertumbuhan eksponensial dari mulut ke mulut. Tetapi prinsip yang sama berlaku untuk apa pun yang tumbuh secara eksponensial. Seperti belajar. Ketika Anda pertama kali mulai belajar sesuatu, Anda merasa tersesat. Tapi itu sepadan dengan upaya awal untuk mendapatkan pijakan, karena semakin banyak Anda belajar, semakin mudah jadinya.
Ada pelajaran lain yang lebih halus di bidang pengembalian hiperlinier: Jangan menyamakan pekerjaan dengan pekerjaan. Untuk sebagian besar abad ke-20, keduanya sama untuk hampir semua orang, jadi kami mewarisi kebiasaan menyamakan produktivitas dengan memiliki pekerjaan. Bahkan sekarang bagi kebanyakan orang, kata "pekerjaan Anda" masih berarti pekerjaan mereka. Tetapi bagi penulis, seniman, atau ilmuwan, itu berarti apa pun yang sedang mereka kerjakan atau ciptakan. Bagi orang-orang seperti itu, pekerjaan mereka adalah sesuatu yang mereka bawa dari satu pekerjaan ke pekerjaan lain **, bahkan jika mereka memiliki pekerjaan. Ini mungkin dilakukan untuk pengusaha, tetapi juga merupakan bagian dari sistem nilai pemikiran mereka sendiri.
Masuk ke dunia di mana beberapa pemenang besar mengungguli orang lain adalah penghalang. Beberapa orang melakukannya dengan sengaja, tetapi Anda tidak perlu melakukannya. Jika Anda memiliki bakat yang cukup, dan Anda cukup mengikuti rasa ingin tahu Anda, Anda akhirnya akan memasuki salah satu bidang ini. Keingintahuan Anda tidak akan menarik minat Anda dalam pertanyaan membosankan, yang cenderung menciptakan bidang dengan pengembalian superlinear.
Ranah pengembalian ultra-linear sama sekali tidak statis. Bahkan, imbalan paling ekstrem datang dari memperluas lapangan. Jadi, sementara ambisi dan rasa ingin tahu dapat membawa Anda ke bidang ini, rasa ingin tahu bisa menjadi lebih kuat. Ambisi cenderung membuat Anda mendaki puncak yang sudah ada, tetapi jika Anda menggali dengan ketat pertanyaan yang cukup menarik, itu bisa tumbuh menjadi gunung di bawah kaki Anda.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
Paul Graham, bapak kewirausahaan Silicon Valley: Bagaimana cara mencapai pengembalian superlinear?
Sumber: Ada Newin baru
Paul Graham memposting artikel panjang 10.000 kata hari ini, atau seperti biasa barang kering, dia menyebutkan bahwa pertumbuhan linier tidak bisa mendapatkan pengembalian berlebih, pengembalian ultra-linier seringkali tidak sebanding dengan "upaya Anda", yang merupakan gema dari buku yang saya baca sebelumnya * 10x lebih mudah dari 2x *, di sini juga direkomendasikan untuk semua orang: ** Pertumbuhan 2x linier, untuk terus tumbuh diperlukan lebih banyak usaha. Ini bekerja lebih keras, bukan lebih pintar; Pertumbuhan pada 10x adalah non-linier, dan pertumbuhan besar tidak membutuhkan lebih banyak usaha, tetapi seringkali membutuhkan lebih sedikit usaha, tetapi lebih baik **.
Paulus juga menyebutkan bahwa saat ini adalah saat ketika tidak perlu lagi bergabung dengan organisasi/lembaga terkenal untuk mendapatkan sumber daya yang dibutuhkan untuk mencapai pertumbuhan berlebih. Sekarang ada lebih banyak orang yang dapat memiliki kebebasan sebanyak seniman dan penulis di abad ke-20, dan ada banyak proyek ambisius yang tidak memerlukan banyak dana awal. Khusus untuk Indie Maker, pertumbuhan awal cold start dan akuisisi pelanggan dapat dicapai melalui media sosial build in public, yang diyakini Magineer sejak awal.
Selain itu, Paul berbicara tentang bagaimana menemukan area yang bisa mendapatkan pengembalian hiperlinier, dan orang macam apa yang bisa mendapatkan pengembalian superlinier: cari area di mana hanya beberapa pemain yang mengungguli yang lain, dan jika di area di mana semua orang melakukan hal yang sama, tidak mungkin ada pengembalian superlinier; Hasil Anda pasti akan diabaikan pada awalnya, tetapi kurva hadiah untuk pengembalian superlinier akan meningkat sangat tajam; ** Sekali lagi, kredo Silicon Valley yang akrab ini: Lakukan hal-hal yang tidak berskala, fokus pada sejumlah kecil pelanggan di awal, dan Anda akan tumbuh secara eksponensial dari mulut ke mulut, hal yang sama berlaku untuk pembelajaran, penelitian, dan investasi **.
Setelah mengatakan semua ini, yang paling menyentuh saya adalah kalimat ini: ** jangan menyamakan pekerjaan dengan pekerjaan - didorong oleh rasa ingin tahu, bukan karierisme; Berikan rasa ingin tahu Anda bebas kendali, bukan hanya melakukan apa yang seharusnya Anda lakukan. **
Teks lengkapnya adalah sebagai berikut:
Ketika saya masih kecil, saya tidak mengerti bahwa salah satu hal terpenting di dunia adalah sejauh mana pengembalian kinerja adalah hiperlinear.
Guru dan pelatih secara implisit memberi tahu kami bahwa imbalannya linier. "Apa yang Anda dapatkan," saya telah mendengar berkali-kali, "adalah sebanyak yang Anda berikan." Niat mereka baik, tetapi ini jarang benar. Jika produk Anda hanya setengah sebagus pesaing Anda, Anda tidak akan mendapatkan setengah pelanggan. Anda tidak akan mendapatkan pelanggan dan akhirnya gulung tikar**.
Dalam bisnis, laba atas kinerja sangat linier dan jelas nyata. Beberapa berpendapat bahwa ini adalah cacat dalam kapitalisme dan bahwa jika kita mengubah aturan, itu tidak akan berlaku. Tetapi hiperlinearitas pengembalian kinerja adalah fitur dunia, bukan produk dari aturan yang kami ciptakan. Kami melihat pola yang sama dalam hal ketenaran, kekuasaan, kemenangan militer, pengetahuan, dan bahkan manfaat bagi kemanusiaan. Dalam semua hal ini, orang kaya lebih kaya.
Jika Anda tidak memahami konsep pengembalian superlinier, Anda tidak dapat memahami dunia. Jika Anda ambisius, Anda pasti harus mengerti karena itu akan menjadi gelombang yang Anda tumpangi.
**Sepertinya ada banyak kasus di mana akan ada pengembalian hiperlinier, tetapi sejauh yang saya tahu, itu bermuara pada dua alasan dasar: pertumbuhan eksponensial dan ambang batas. **
Salah satu contoh paling jelas dari pengembalian ultra-linear adalah ketika Anda berurusan dengan sesuatu yang tumbuh secara eksponensial. Misalnya, kultur bakteri. Begitu mereka mulai tumbuh, mereka tumbuh secara eksponensial. Tetapi mengolahnya tidaklah mudah. Ini berarti bahwa ada perbedaan besar dalam hasil antara mereka yang pandai berlatih dan mereka yang tidak.
Startup juga dapat tumbuh secara eksponensial, dan kita dapat melihat pola yang sama di sini. Beberapa bisnis berhasil mencapai tingkat pertumbuhan yang tinggi, sebagian besar tidak. Hasilnya adalah Anda mendapatkan hasil yang berbeda secara kualitatif: perusahaan dengan tingkat pertumbuhan tinggi cenderung menjadi sangat berharga, sementara perusahaan dengan tingkat pertumbuhan yang lebih rendah bahkan mungkin tidak bertahan.
Y Combinator mendorong para pendiri untuk fokus pada tingkat pertumbuhan daripada angka absolut. Ini mencegah mereka frustrasi sejak dini ketika angka absolut masih rendah. Ini juga membantu mereka memutuskan apa yang harus difokuskan: Anda dapat menggunakan tingkat pertumbuhan sebagai panduan untuk mengembangkan perusahaan Anda. Tetapi keuntungan utamanya adalah berfokus pada tingkat pertumbuhan cenderung memberi Anda sesuatu yang tumbuh secara eksponensial **.
YC ** tidak secara eksplisit memberi tahu para pendiri bahwa tingkat pertumbuhan sesuai dengan "apa yang Anda bayar," tetapi itu tidak jauh dari kebenaran. Jika tingkat pertumbuhan sebanding dengan kinerja, maka pengembalian * p * untuk kinerja * t * dari waktu ke waktu akan sebanding dengan * p ^ t *.
Bahkan setelah puluhan tahun memikirkannya, saya menemukan formula ini masih mengejutkan.
Kapan pun kinerja Anda bergantung pada seberapa baik Anda melakukannya, Anda akan mendapatkan pertumbuhan eksponensial. Tetapi baik gen maupun kebiasaan kita tidak siap untuk ini. Tidak ada yang secara alami akan melihat pertumbuhan eksponensial; Setiap anak terkejut ketika mereka mendengar cerita ini untuk pertama kalinya, tentang seorang pria yang meminta raja untuk sebutir beras pada hari pertama dan kemudian meminta dua kali lipat setiap hari.
Apa yang secara alami tidak dapat kita pahami, kita mengembangkan kebiasaan yang sesuai untuk dihadapi, tetapi kita juga tidak memiliki banyak kebiasaan untuk pertumbuhan eksponensial, karena ini jarang terjadi dalam sejarah manusia. Merumput pada prinsipnya harus menjadi contoh: semakin banyak hewan yang Anda miliki, semakin banyak keturunan yang akan mereka miliki. Namun dalam praktiknya, luas lahan padang rumput adalah faktor pembatas, dan tidak ada rencana untuk membuatnya tumbuh secara eksponensial.
Atau lebih tepatnya, tidak ada rencana yang berlaku secara universal. Ada satu cara untuk menumbuhkan wilayah Anda secara eksponensial: melalui penaklukan. Semakin banyak wilayah yang Anda kendalikan, semakin kuat pasukan Anda dan semakin mudah untuk menaklukkan wilayah baru. Itulah sebabnya sejarah penuh dengan kerajaan. Namun, hanya sedikit orang yang menciptakan atau mengelola kerajaan, dan pengalaman mereka tidak berdampak besar pada adat istiadat. Kaisar adalah sosok yang jauh dan menakutkan, bukan standar untuk merujuk dalam hidupnya sendiri.
Sebelum industrialisasi, mungkin kasus pertumbuhan eksponensial yang paling umum adalah penelitian akademis. Semakin banyak Anda tahu, semakin mudah untuk mempelajari hal-hal baru. Akibatnya, kemudian, seperti sekarang, beberapa orang memiliki pengetahuan yang jauh lebih banyak tentang topik-topik tertentu daripada yang lain. Tetapi ini juga tidak banyak berpengaruh pada kebiasaan berpikir. Meskipun gagasan kaisar menaklukkan wilayah dapat diulang dan karena itu mungkin ada lebih banyak kerajaan, jenis kerajaan ini memiliki sedikit dampak praktis sebelum industrialisasi.
Ini telah berubah selama berabad-abad. Sekarang, kaisar dapat merancang bom yang mampu mengalahkan kaisar wilayah tersebut. Tetapi fenomena ini masih sangat baru, dan kami belum sepenuhnya mencernanya. Bahkan di antara para peserta, hanya sedikit yang menyadari bahwa mereka mendapat manfaat dari pertumbuhan eksponensial, dan sedikit yang bertanya apa yang bisa mereka pelajari dari situasi lain.
Sumber lain dari pengembalian ultra-linear adalah ekspresi "pemenang-ambil-semua". Dalam olahraga, hubungan antara kinerja dan penghargaan adalah fungsi langkah: tim pemenang mendapat kemenangan terlepas dari apakah kinerjanya lebih baik atau sedikit lebih baik.
Sumber fungsi langkah bukanlah kompetisi itu sendiri, tetapi adanya ambang batas dalam hasil. Anda tidak perlu kompetisi untuk mendapatkan ini. Mungkin juga ada ambang batas di mana Anda adalah satu-satunya peserta, seperti membuktikan teorema atau mencapai target.
Menariknya, situasi dengan pengembalian superlinear sering memiliki sumber lain pada saat yang sama, dan melewati ambang batas mengarah pada pertumbuhan eksponensial: Sisi yang menang dalam pertempuran biasanya menderita lebih sedikit kerusakan, yang membuat mereka lebih mungkin menang di masa depan. Dan pertumbuhan eksponensial membantu Anda melewati ambang batas: di pasar dengan efek jaringan, perusahaan yang tumbuh cukup cepat dapat mengecualikan pesaing potensial.
Ketenaran adalah contoh menarik yang menggabungkan dua sumber pengembalian superlinear. Ketenaran tumbuh secara eksponensial karena penggemar yang ada menarik yang baru. Tetapi alasan mendasar mengapa begitu terkonsentrasi adalah ambang batas: dalam pikiran rata-rata orang, ada tempat terbatas pada daftar A.
Menggabungkan dua sumber pengembalian superlinear dan mungkin kasus yang paling penting adalah belajar. Pengetahuan tumbuh secara eksponensial, tetapi ada ambang batas di dalamnya. Misalnya, belajar mengendarai sepeda. Beberapa ambang batas ini mirip dengan peralatan mesin: setelah Anda belajar membaca, Anda dapat mempelajari hal lain dengan lebih cepat. Tetapi ambang batas yang paling penting adalah ambang batas yang mewakili yang baru ditemukan. Pengetahuan tampaknya fraktal, dan jika Anda mendorong batas-batas bidang pengetahuan, kadang-kadang Anda akan menemukan yang sama sekali baru. Jika Anda melakukannya, Anda akan menjadi orang pertama yang memahami semua penemuan baru. Newton melakukan ini, seperti yang dilakukan Durlel dan Darwin.
Apakah ada aturan umum yang dapat digunakan untuk mencari situasi dengan pengembalian superlinear? Salah satu yang paling jelas adalah mencari pekerjaan yang dapat diperparah **.
Pekerjaan dapat diperparah dalam dua cara. Ini dapat bersenyawa secara langsung, artinya berkinerja baik dalam satu siklus akan membuat Anda tampil lebih baik di siklus berikutnya. Ini terjadi, misalnya, ketika membangun infrastruktur atau mengakuisisi segmen pelanggan atau merek pemasaran. Atau pekerjaan dapat diperparah dengan mendidik Anda, karena belajar diperparah. Skenario kedua menarik karena Anda mungkin merasa berkinerja buruk dalam prosesnya dan Anda mungkin tidak dapat mencapai tujuan langsung Anda. Tetapi jika Anda belajar banyak, maka Anda masih mendapatkan pertumbuhan eksponensial.
Itulah salah satu alasan Silicon Valley sangat toleran terhadap kegagalan. Orang-orang di Silicon Valley tidak mentolerir kegagalan secara membabi buta, dan mereka hanya akan terus percaya pada Anda ketika Anda belajar darinya. Tetapi jika Anda belajar, sebenarnya itu adalah pilihan yang bagus untuk Anda: Mungkin perusahaan Anda tidak tumbuh seperti yang Anda inginkan, tetapi Anda telah tumbuh sendiri, dan ini pada akhirnya akan membuahkan hasil.
Bahkan, pertumbuhan eksponensial yang tidak didasarkan pada pembelajaran sering terkait erat dengan pembelajaran, dan kita mungkin harus memperlakukan ini sebagai aturan daripada pengecualian. Ini menimbulkan heuristik lain: selalu terus belajar. Jika Anda tidak belajar, maka Anda mungkin tidak berada di jalur menuju pengembalian superlinier**.
Tetapi jangan terlalu mengoptimalkan apa yang Anda pelajari, dan jangan membatasi diri Anda untuk hanya mempelajari apa yang Anda tahu berharga. Anda tidak yakin apa yang akan berharga dalam proses belajar, dan jika Anda terlalu ketat, Anda akan kehilangan beberapa outlier.
Dan bagaimana dengan fungsi langkah? Apakah ada heuristik yang berguna dalam bentuk "mencari ambang batas" atau "mencari persaingan"? Dalam hal ini, ini rumit. Kehadiran ambang batas tidak menjamin bahwa game akan layak dimainkan. Jika Anda bermain rolet Rusia, Anda pasti akan berada dalam situasi dengan ambang batas, tetapi dalam kasus terbaik, Anda tidak akan mendapatkan manfaat apa pun. "Mencari persaingan" sama tidak bergunanya; Bagaimana jika hadiahnya tidak sebanding dengan kompetisi? Pertumbuhan eksponensial cukup cepat menjamin bentuk dan amplitudo kurva kembali, karena jika sesuatu tumbuh cukup cepat, itu bisa menjadi besar meskipun tidak signifikan pada awalnya, tetapi ambang batas hanya menjamin bentuk.
Prinsip memanfaatkan ambang batas harus mencakup tes untuk memastikan bahwa permainan layak dimainkan. Inilah prinsip yang dapat melakukan ini: Jika Anda menemukan sesuatu yang biasa-biasa saja yang masih populer, mungkin ide yang baik untuk menggantinya. Misalnya, jika sebuah perusahaan membuat produk yang tidak disukai orang tetapi orang masih membeli, orang cenderung membelinya jika Anda dapat membuat alternatif yang lebih baik.
Akan sangat bagus jika ada cara untuk menemukan ambang pengetahuan yang menjanjikan. Apakah ada cara untuk mengetahui masalah mana yang memiliki wilayah yang sama sekali baru setelahnya?
Saya ragu kita akan pernah bisa memprediksi ini dengan tepat, tetapi hadiahnya sangat berharga sehingga akan berguna untuk memiliki metode prediksi yang sedikit lebih baik daripada prediksi acak, dan mudah-mudahan menemukannya. Di satu sisi, kita dapat memprediksi kapan pertanyaan penelitian tidak mungkin mengarah pada penemuan baru: ketika tampaknya masuk akal tetapi membosankan. Dan jenis pertanyaan yang mengarah pada penemuan baru sering tampak misterius, tetapi mungkin tidak penting. (Jika keduanya misterius dan tampaknya penting, mereka akan menjadi misteri terkenal yang belum terpecahkan yang sedang dikerjakan banyak orang.) Jadi satu heuristik di sini adalah didorong oleh rasa ingin tahu, bukan karierisme – berikan rasa ingin tahu Anda kebebasan untuk bermain alih-alih hanya melakukan apa yang seharusnya Anda lakukan. **
Bagi orang-orang yang ambisius, prospek pengembalian kinerja ultra-linear sangat menarik. Ada kabar baik dalam hal ini: bidang ini berkembang dalam dua arah. Ada lebih banyak jenis pekerjaan yang memungkinkan Anda mendapatkan pengembalian super-linear, dan imbalan itu tumbuh dengan sendirinya.
Meskipun ada dua alasan, mereka sangat terkait erat sehingga mereka hampir dapat dianggap sebagai satu setengah alasan: kemajuan teknologi dan penurunan pentingnya organisasi.
Lima puluh tahun yang lalu, untuk mengerjakan proyek-proyek ambisius, bahkan lebih penting untuk menjadi bagian dari sebuah organisasi. Itulah satu-satunya cara untuk mendapatkan sumber daya yang Anda butuhkan, satu-satunya cara untuk memiliki kolega, dan satu-satunya cara untuk mendapatkan saluran distribusi. Jadi, pada tahun 1970, reputasi Anda dalam banyak kasus bergantung pada prestise organisasi tempat Anda berada. Prestise adalah prediktor yang akurat karena jika Anda bukan bagian dari organisasi, Anda tidak mungkin mencapai apa pun. Tentu saja ada beberapa pengecualian, terutama seniman dan penulis, yang bekerja sendiri, menggunakan alat murah, dan memiliki merek sendiri. Tetapi bahkan mereka mengandalkan organisasi untuk menjangkau audiens.
Dunia yang didominasi organisasi menghambat perubahan dalam pengembalian kinerja. Tetapi dunia telah melemah secara signifikan dalam hidup saya. Sekarang ada lebih banyak orang yang dapat memiliki kebebasan yang sama dengan seniman dan penulis di abad ke-20. Ada banyak proyek ambisius yang tidak memerlukan banyak modal awal, dan ada banyak cara baru untuk belajar, cara menghasilkan uang, cara menemukan kolega, dan cara menjangkau audiens Anda **.
Meskipun dunia lama masih ada, laju perubahannya sudah mengejutkan menurut standar sejarah. Apalagi mengingat risiko yang dihadapi. Sulit membayangkan perubahan yang lebih mendasar daripada laba atas kinerja.
Dengan tidak adanya penghambatan jaringan, hasilnya akan lebih beragam. Tentu saja, ini tidak berarti bahwa setiap orang akan lebih baik: orang yang berkinerja baik akan berperilaku lebih baik, tetapi mereka yang berkinerja buruk akan lebih buruk. Ini adalah poin penting yang perlu diingat. Mengekspos diri Anda pada pengembalian super-linear bukan untuk semua orang. Kebanyakan orang akan lebih baik sebagai bagian dari keseluruhan. Jadi siapa yang harus mengejar pengembalian superlinear? Dua tipe orang yang ambisius: mereka yang tahu bahwa mereka baik dan tahu bahwa mereka akan lebih banyak menjaring di dunia dengan perubahan yang lebih besar, dan mereka yang, terutama kaum muda, dapat mengambil risiko untuk mencoba dan mencari tahu **.
Pindah dari organisasi ke sesuatu yang lain bukan hanya kepergian penghuni mereka saat ini. Banyak pemenang baru adalah orang-orang yang tidak akan pernah mereka biarkan masuk. Dengan demikian, demokratisasi kesempatan akan lebih besar dan lebih nyata daripada versi internal yang mungkin telah dikerjakan oleh organisasi itu sendiri.
Tidak semua orang puas dengan rilis ambisius ini. Ini mengancam beberapa kepentingan pribadi dan bertentangan dengan beberapa ideologi. Tetapi jika Anda adalah individu yang ambisius, ini adalah kabar baik bagi Anda. Bagaimana Anda harus memanfaatkannya? **
Cara paling jelas untuk memanfaatkan imbalan kinerja yang hiperlinier adalah dengan melakukan pekerjaan yang sangat baik. ** Di ujung kurva, upaya tambahan adalah hal yang bagus. Paling tidak karena ada sedikit persaingan di ujung jauh - bukan hanya karena sulit untuk melakukan pekerjaan hebat, tetapi juga karena orang menemukan prospek begitu menakutkan sehingga hanya sedikit yang mencoba. Ini berarti bahwa melakukan pekerjaan hebat bukan hanya bagus, tetapi bahkan mencoba adalah hal yang bagus.
Ada banyak faktor yang mempengaruhi kualitas pekerjaan Anda, dan jika Anda ingin menjadi outlier, Anda harus melakukannya dengan benar. Misalnya, untuk melakukannya dengan sangat baik, Anda harus tertarik, dan ketekunan saja tidak cukup. Oleh karena itu, di dunia dengan imbalan hiperlinier, akan menjadi lebih penting untuk memahami di mana minat Anda berada dan menemukan cara untuk mengatasinya. Penting juga untuk memilih pekerjaan yang tepat untuk situasi Anda **. Misalnya, jika ada pekerjaan yang secara inheren membutuhkan banyak waktu dan usaha, akan menjadi semakin berharga untuk melakukannya ketika Anda masih muda dan belum memiliki anak.
Ada beberapa keterampilan untuk melakukan pekerjaan hebat, dan itu bukan hanya masalah berusaha keras. Saya akan mencoba memberikan resep dalam satu paragraf.
Pilih pekerjaan yang secara alami Anda kuasai dan sangat Anda minati. Biasakan berfokus pada proyek Anda sendiri; Apa pun proyek ini, selama Anda merasa mereka memiliki ambisi yang menarik; Bekerja keras dan tidak terlalu banyak bekerja sebanyak mungkin, yang pada akhirnya akan menempatkan Anda di garis depan pengetahuan; Dari kejauhan, bagian depan ini halus, tetapi dari dekat penuh dengan rongga. Perhatikan dan jelajahi celah-celah ini, dan jika Anda beruntung, salah satunya akan berkembang ke dunia yang sama sekali baru; Ambil risiko sebanyak mungkin, dan jika Anda tidak gagal sesekali, Anda mungkin terlalu konservatif; Temukan kolega terbaik Anda. Kembangkan selera yang baik dan belajar dari contoh terbaik; Jujurlah, terutama dengan diri sendiri; Berolahraga, makan dan tidur dengan sehat dan hindari obat-obatan yang lebih berbahaya. Jika ragu, ikuti rasa ingin tahu Anda. Itu tidak pernah menipu Anda, ia tahu hal-hal yang perlu diperhatikan lebih baik dari Anda **.
Tentu saja, Anda membutuhkan satu hal lagi: keberuntungan. Keberuntungan selalu menjadi faktor, dan bahkan lebih penting ketika Anda bekerja secara mandiri daripada sebagai bagian dari organisasi. Meskipun ada beberapa pepatah tentang keberuntungan yang masuk akal, ada juga elemen nyata dari peluang yang tidak dapat Anda kendalikan. Solusinya adalah mencoba beberapa kali lagi, yang merupakan alasan lain untuk mulai mengambil risiko lebih awal.
Contoh terbaik dari pengembalian superlinear mungkin adalah sains. Ini memiliki pertumbuhan eksponensial, mengambil bentuk pembelajaran, dan ada ambang batas di tepi kinerja yang ekstrem — pada batas pengetahuan, tepatnya.
Hal ini menyebabkan ketidaksetaraan dalam penemuan ilmiah, mengerdilkan ketidaksetaraan kekayaan bahkan di sebagian besar lapisan masyarakat. Penemuan Newton mungkin lebih penting daripada penemuan semua orang sezamannya digabungkan.
Ini mungkin tampak jelas, tetapi mungkin juga perlu untuk menguraikannya. ** Pengembalian ultralinier berarti ketidaksetaraan, dan semakin curam kurva pengembalian, semakin besar variasi hasilnya. **
Faktanya, korelasi antara pengembalian superlinier dan ketidaksetaraan begitu kuat sehingga menimbulkan cara lain untuk menemukan jenis domain ini: mencari area di mana beberapa pemenang besar lebih besar daripada orang lain. Karena di bidang di mana setiap orang melakukan hal yang sama, tidak mungkin ada pengembalian hiperlinier.
Apa area di mana beberapa pemenang besar mengungguli orang lain? Berikut adalah beberapa contoh nyata: olahraga, politik, seni, musik, akting, penyutradaraan, menulis, matematika, sains, kewirausahaan, dan investasi. Dalam olahraga, fenomena ini disebabkan oleh ambang batas yang diberlakukan secara eksternal di mana Anda hanya perlu beberapa poin persentase lebih cepat untuk memenangkan pertandingan. Dalam politik, pertumbuhan kekuasaan hampir sama dengan di era kekaisaran. Di beberapa bidang lain, termasuk politik, kesuksesan sebagian besar didorong oleh ketenaran, yang dengan sendirinya memiliki unsur pertumbuhan hiperlinier. Tetapi ketika kita mengecualikan pengaruh olahraga dan politik dan ketenaran, sebuah pola yang luar biasa muncul: bidang-bidang yang tersisa persis sama dengan daftar bidang-bidang yang harus memiliki pikiran independen untuk berhasil — bidang-bidang di mana ide Anda tidak hanya harus benar, tetapi juga baru.
Ini jelas berlaku untuk sains. Anda tidak dapat membuat pendapat yang sudah dibuat, dan hal yang sama berlaku dalam berinvestasi. Jika sebagian besar investor lain tidak berpikir perusahaan akan melakukannya dengan baik, ada baiknya untuk percaya bahwa perusahaan akan melakukannya dengan baik; Jika semua orang berpikir perusahaan akan melakukannya dengan baik, maka harga sahamnya sudah mencerminkan hal ini dan Anda tidak akan dapat menghasilkan uang **.
Apa lagi yang bisa kita pelajari dari bidang-bidang ini? Di semua area ini, Anda perlu melakukan upaya awal. Imbalan superlinear mungkin tampak sepele pada awalnya, dan pada tingkat ini, Anda akan merasa seperti Anda tidak akan pernah bisa membuat kemajuan apa pun. Tetapi karena di ujung yang jauh, kurva hadiah meningkat sangat tajam, ada baiknya mengambil langkah luar biasa untuk sampai ke sana **.
Di dunia startup, nama prinsip ini adalah "lakukan hal-hal yang tidak berskala." Jika Anda memberi banyak perhatian pada persentase kecil awal pelanggan, idealnya, Anda akan memulai pertumbuhan eksponensial dari mulut ke mulut. Tetapi prinsip yang sama berlaku untuk apa pun yang tumbuh secara eksponensial. Seperti belajar. Ketika Anda pertama kali mulai belajar sesuatu, Anda merasa tersesat. Tapi itu sepadan dengan upaya awal untuk mendapatkan pijakan, karena semakin banyak Anda belajar, semakin mudah jadinya.
Ada pelajaran lain yang lebih halus di bidang pengembalian hiperlinier: Jangan menyamakan pekerjaan dengan pekerjaan. Untuk sebagian besar abad ke-20, keduanya sama untuk hampir semua orang, jadi kami mewarisi kebiasaan menyamakan produktivitas dengan memiliki pekerjaan. Bahkan sekarang bagi kebanyakan orang, kata "pekerjaan Anda" masih berarti pekerjaan mereka. Tetapi bagi penulis, seniman, atau ilmuwan, itu berarti apa pun yang sedang mereka kerjakan atau ciptakan. Bagi orang-orang seperti itu, pekerjaan mereka adalah sesuatu yang mereka bawa dari satu pekerjaan ke pekerjaan lain **, bahkan jika mereka memiliki pekerjaan. Ini mungkin dilakukan untuk pengusaha, tetapi juga merupakan bagian dari sistem nilai pemikiran mereka sendiri.
Masuk ke dunia di mana beberapa pemenang besar mengungguli orang lain adalah penghalang. Beberapa orang melakukannya dengan sengaja, tetapi Anda tidak perlu melakukannya. Jika Anda memiliki bakat yang cukup, dan Anda cukup mengikuti rasa ingin tahu Anda, Anda akhirnya akan memasuki salah satu bidang ini. Keingintahuan Anda tidak akan menarik minat Anda dalam pertanyaan membosankan, yang cenderung menciptakan bidang dengan pengembalian superlinear.
Ranah pengembalian ultra-linear sama sekali tidak statis. Bahkan, imbalan paling ekstrem datang dari memperluas lapangan. Jadi, sementara ambisi dan rasa ingin tahu dapat membawa Anda ke bidang ini, rasa ingin tahu bisa menjadi lebih kuat. Ambisi cenderung membuat Anda mendaki puncak yang sudah ada, tetapi jika Anda menggali dengan ketat pertanyaan yang cukup menarik, itu bisa tumbuh menjadi gunung di bawah kaki Anda.