别执着于零失误！优秀团队都在践行“主动失败”
失败并非洪水猛兽。若你是新任管理者，或许得重新审视失败在团队学习与发展中的价值——你可以有意识地将失败融入团队任务，明确核心目标是学习，而非被动等待失败降临。这种方式能驱动员工成长、助推创新，还能增强团队韧性。
我们往往本能地规避失败，尤其对急于证明自己、或曾被灌输“失败即否定”观念的新任管理者而言。规避失败或许能保住短期绩效，却会阻碍团队长期的成长与创新——当员工不敢冒险、安于舒适区时，便会错失拓展能力边界、尝试创新方案的机会。
不过，失败真的不是坏事。作为新任管理者，你需要重新定位失败的角色：为了最大化学习效果，你可以主动将失败设计进团队任务，让目标聚焦于学习而非“避免出错”。这就是“有效失败”——一种经科学验证的方法，能切实推动员工成长、激发创新、强化团队韧性。
要科学运用有效失败，可从以下步骤入手：
第一步：设计任务组合，平衡绩效与学习目标
设计“失败任务”的核心，是搭建“绩效目标+学习目标”的平衡组合。
绩效目标指向“精准达成既定结果”，这类任务容不得差错，比如准确处理薪资发放、保障高风险项目交付——它们直接关系到团队的日常运转与核心责任。
学习目标则聚焦“突破现有能力”，需要刻意选择那些能让员工“跳出舒适区”的延展任务：这些任务大概率会伴随失败与挣扎，但正是这种挑战能倒逼团队探索新方法、创造性解决问题。比如从零开发产品新功能、首次牵头跨职能项目落地。
关键在于将两类目标明确区分：通过清晰传达“哪些任务是为了学习（允许试错）、哪些任务是为了绩效（必须精准）”，管理者能在“学习区”里让失败“正常化”，为团队创造敢于实验、安心成长的心理安全空间。
第二步：为学习任务设计障碍，倒逼深度思考
确定任务组合后，下一步是为学习任务“量身定制”障碍——让员工不得不跳出“按部就班”的思维，转向深度探索。
比如，若想推动团队掌握AI应用能力，新任管理者可以布置“为电商平台设计AI推荐功能”的任务（因技术新，团队需突破现有知识边界）。为了避免员工“套用现成方案”，管理者可以通过以下方式创造深度思考的机会：
1. 设置约束条件，激发创造性
刻意给任务加限制，迫使员工跳出常规。比如：限制AI模型的训练数据量，让团队不得不研究数据增强技术或寻找替代数据；将项目周期从6周压缩到4周，用时间压力倒逼团队尝试更高效的方案（如用开源库、预训练模型替代从头开发）。
2. 设计对比案例，培养战略思维
让任务包含“方法对比”环节，比如要求团队测试两种推荐算法：一种基于用户偏好相似性，另一种基于产品功能关联性。这种设计能推动团队思考“哪种方案更适配业务场景”，而非机械执行单一方法。
3. 加入极端场景，锻炼应变能力
设置“非常规挑战”，比如要求AI推荐功能能为“浏览/购买数据极少的新用户”生成精准推荐。这种极端情况会倒逼团队突破“依赖历史数据”的思维定式，转而利用人口统计、场景上下文等线索开发创新方案。
4. 制造信息不确定性，提升问题解决能力
若已知用户不会完整填写偏好数据，可故意给团队提供“不完整、模糊的用户信息”，让他们不得不通过用户调研、数据清洗来填补空白——这个过程能锻炼团队在“信息不足”时的韧性与适应性。
5. 预判新手思维，引导突破认知
新手员工可能会先提出“简单基于规则的推荐（如买A推B）”，此时任务设计要“倒逼升级”——比如要求功能必须整合机器学习算法、实现跨品类交叉推荐，让基础规则无法满足需求，推动团队主动学习更复杂的方法。
6. 故意提出次优策略，推动重新思考
管理者可以“建议”团队先试试“向所有用户推荐爆款”（即便已知这种方法会降低用户粘性）。这种“明知不可为而为之”的障碍，会促使团队反思“个性化推荐的核心价值”，转而探索更精细的数据驱动方案。
7. 鼓励探索，容忍矛盾
当团队遇到障碍时，管理者要忍住“直接给答案”的冲动——矛盾与挣扎才是学习的关键。应鼓励员工合作尝试不同方案（如对比神经网络与决策树的效果），同时通过反馈强化“学习优先”的目标：肯定他们的探索精神、维护心理安全，而非评判“对错”。
这种探索看似“耗时”，但长远来看能带来更深刻的认知与更创新的解决方案。作为新任管理者，你需要为团队规划“长期成长轨道”，而非只看短期效率。
第三步：召开深度汇报会，将失败转化为知识
有效失败的最后一步，是通过“结构化反馈”将失败转化为可复用的经验。通常这类任务没有“唯一正确答案”，管理者可以引导团队对比“自己的方案”与“专家方案”——分析专家的思考逻辑、采用的策略、评估成功的标准，让员工理解“为什么有些方法会失败，有些能成功”，内化专家思维的精髓。
汇报中可以提出这些反思问题：
· 你在处理任务时默认了哪些假设？这些假设是否合理？
· 最初你认为“正确”的解决方案是什么？当时的判断依据是什么？
· 你的方法与专家方法有何差异？专家方案更有效的核心原因是什么？
· 从这次“失败”中，我们能提炼出哪些可应用于未来挑战的经验？
设计“失败任务”不是为了“让员工出丑”，而是为他们创造“安全试错、深度学习”的机会。有效失败是一种“结构化实验”：通过刻意设计挑战，让员工在安全框架内失败，最终实现能力跃迁。
作为新任管理者，只要你能平衡好绩效与学习目标、精心设计任务障碍、并培养“以失败为学习契机”的团队文化，就能解锁团队的真正潜力——毕竟，所有伟大的创新，都始于一次“有价值的失败”。
马努·卡普尔（Manu Kapur）| 文
马努·卡普尔博士是国际知名人类学习专家，著有《有效失败：通过失败的科学解锁更深层次的学习》（Productive Failure: Unlocking Deeper Learning Through the Science of Failing，Jossey-Bass出版）。
孙燕 | 编辑
本文来自微信公众号“哈佛商业评论”（ID：hbrchinese），作者：HBR-China，36氪经授权发布。
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