cuộc khảo sát các nhà quản lý từ 250 công ty trên toàn cầu, chỉ một nửa có
thể nêu tên ngay cả một mục tiêu quan trọng nhất của công ty.
16
Đây dường
như là một con số thấp đến mức đáng thất vọng, các nghiên cứu khác cho
thấy sự nhận biết về các ưu tiên của công ty thậm chí còn kém hơn. Một
khảo sát phát hiện ra chỉ một trong bảy người, một tỷ lệ 15% ít ỏi, có thể
nêu tên một trong những mục tiêu quan trọng nhất của công ty.
17
Mặc dù có
nhiều cách giải thích cho sự tồn tại của việc thiếu nhận thức này, một điều
chúng ta thường xuyên chứng kiến là khuynh hướng các công ty đổ ngập
đầu nhân viên bằng những thuật ngữ chuyên môn khó hiểu. Không phải là
hiếm khi một công ty coi các giá trị cốt lõi, ưu tiên chiến lược, tuyên bố sứ
mệnh, tuyên bố tầm nhìn, quy tắc ứng xử, năng lực cốt lõi và hàng tá những
thứ tiềm năng khác như một trò chơi xem ai tìm được nhiều từ hơn. Cũng
dễ hiểu khi các nhân viên hiểu nhầm, không biết điều gì là quan trọng và
cần tập trung, do đó ít chú ý đến
bất cứ điều gì trong số đó.
•
Lầm tưởng 4: Một văn hóa hiệu suất sẽ định hướng việc thực thi:
Nếu được yêu cầu mô tả sự cạnh tranh trong ngành, hầu hết các giám đốc
điều hành rất có khả năng sẽ tìm thấy những tính từ như: dữ dội, mãnh liệt
và tàn khốc. Phạm vi sai số nhỏ khiến một nỗ lực không ngừng nghỉ hướng
tới văn hóa hiệu suất dường như sẽ có ý nghĩa lớn khi bạn cố gắng phân biệt
mình với các đối thủ. Tuy nhiên, trong một vài trường hợp, hiệu suất được
đánh giá cao đến mức thất bại dưới mọi hình thức sẽ bị chỉ trích và buộc
phải tránh bằng mọi giá. “Những sai lầm” và sơ suất bị che giấu khỏi tầm
nhìn, trò chơi đổ lỗi được chơi một cách rất nhiệt tình và tổ chức nhanh
chóng bị tụt lại phía sau. Như với hầu hết mọi thứ khác, sự cân bằng cần
được tuân thủ khi nói đến việc định hình một văn hóa. Mặc dù hiệu suất rất
quan trọng, song các tổ chức cần làm tốt việc đánh giá sự nhanh nhạy, làm
việc theo nhóm, sự cộng tác và chấp nhận rủi ro đã được tính toán. Định
hướng cho việc thực thi phụ thuộc vào những cuộc thảo luận thẳng thắn về
thất bại, mà trên thực tế là các điểm dữ liệu thực sự cần nghiên cứu, học hỏi
và cải thiện trong tương lai.
