适用范围：技术团队管理者、Tech Lead、HRBP 更新摘要：v2 版本基于原文第 178 讲内容，保留全部原始内容并升级为 6 节结构；融入 2026 年 AI 时代注解，新增八维优势模型（含 AI 协作和数据分析维度）、AI 时代"所长"与"所短"的重新定义及团队角色矩阵。
第178讲 | 马连浩：用人的关键在于用人所长，而非改人之短
一、导言
曾经看到一个观点，"改变自己是神，改变别人是神经病。"意思很明确，不要去奢望改变别人，而是要努力改变自己。这个浅显的道理同样适用于团队管理，对于设定的目标，更重要的是要从自己出发，不仅需要自己身体力行去实现，更要根据情况改变自己的管理方式，做到知人善任，靠改变别人来迁就自己，只能是乌托邦痴人说梦而已。
⭐ 2026 年技术背景：2026 年，原文核心观点"用人所长，而非改人之短"在 AI 时代被赋予了全新内涵——"所长"和"所短"的定义发生了变化，AI 协作能力成为新的"长处"，而"不会用 AI"可能成为新的"短处"。
二、核心方法论
2.1 知人才能善任
先前在某公司时，我的两个下属：张和刘（避免误会隐藏真名）年龄相仿，技术能力相当，在各自团队里面的表现都很突出，因此我提名他们做了两个技术团队的主管，负责两条产品线的项目管理和研发交付。
没想到的是，三个月之后，却出现了"冰火两重天"的情况。张带领的部门开始出现颓势，项目延期，质量失控，团队成员冲突频频；而刘带领的部门则是项目交付很顺利，关联部门评价也很高，团队小伙伴的状态昂扬向上，一片欣欣向荣的态势。
我就很纳闷，因为就我亲眼看到的情况来说，张工作更勤奋，他总是在加班。刘则不然，乍一看之下，他并不像张那么勤奋，会议开得也不多，团建庆功倒是不少。
张认为，部门交付效率下降的原因在于团队小伙伴们不给力，张说："团队成员的缺点太多了，改起来需要时间，三个月显然还不够。"刘则认为，部门业绩增长的原因是手下的人很优秀，刘说："他们每一个人都很厉害，我只是鼓励他们大胆去做自己认为对的事情，若有问题，我再身体力行给予辅导。"
如果用一句话来总结他们的做法就是，张看到了下属的缺点，一直在改人之短；刘则看到了下属的优点，一直在用人所长。
看一个人的缺点，是比较简单的，通过一两件小事就能得出大概结论。而看一个人的优点，却非常困难。尤其是对于管理者来说，很多时候明知道下属在某些方面的确比自己厉害，可是心里非常别扭，不想承认或不愿承认，硬是把一件好事整成了心病。而这种"不想"或"不愿"的行为，就导致在"知人"方面出了大问题。既然不能知人，自然也就没法做到善任。
2.2 研发工程师分类
一般来说，研发工程师可分为优秀工程师、具有自驱力的潜力工程师、具有自驱力的普通工程师、熟练工程师和普通工程师五类：
- 优秀 工程师：技术优秀，认同公司价值观和愿景，有很强的主观能动性，喜欢发现问题，解决问题
- 具 有责任心的潜力 工程师：认同公司价值观和愿景，有很强的主观能动性，技术能力尚待提升
- 具 有责任心的普通 工程师：认同公司价值观和愿景，有很强的主观能动性，技术潜力一般
- 熟练 工程师：技术比较扎实，但主观能动性一般
- 普通 工程师：技术一般，主观能动性也一般
2.3 ⭐ 2026 人才优势矩阵（含 AI 维度）
上述雷达图展示了 2026 年技术人才的八维优势模型，新增了 AI 协作和数据分析两个维度。AI Specialist 在 AI 协作（10 分）和数据分析（9 分）上遥遥领先，而架构师在架构能力上最强（10 分）但 AI 协作偏弱（5 分）。
新增两维详解
| 新维度 | 定义 | 2026 重要性 |
|---|---|---|
| AI 协作能力 | 与 AI 工具/Agent 高效协同的能力 | 核心长处之一：善用 AI 的人效率提升 3-5 倍 |
| 数据分析能力 | 用数据驱动决策的能力 | 新兴长处：AI 时代数据素养成为关键差异化能力 |
三、关键流程
3.1 不同类型工程师的用人策略
在现实的技术团队中，往往存在上述各种类型的员工，做好技术人才的画像，将合适的人放到合适的位置，是形成高绩效团队的前提。给不同类型的技术工程师安排工作任务，就如同打仗排兵布阵一样。
- 优秀工程师需要公司提供适合的舞台，并由技术负责人亲自提供有效的辅导，让其尽情发挥，形成团队榜样
- 潜力工程师就需要让其负责核心项目中的核心模块，在实战中历练，并安排优秀工程师提供辅导帮助其尽快的成长为优秀工程师
- 具有责任心的普通工程师安排一些技术难度不高同时需要非常细心的工作，如资金渠道接入、核心业务系统维护等，促使其慢慢成长
- 熟练工程师安排相对独立、较少协同的工作，可以带一些新人或应届生，但要观察其心态和价值观，避免负能量影响
- 普通工程师往往需要安排优秀工程师对其工作进行复核监督，避免责任心不到位产生故障损失
3.2 ⭐ 2026 需要重新评估的"短处"
| 传统"短处" | AI 时代的重新评估 | 管理建议 |
|---|---|---|
| 编码速度慢 | 如果会用 AI 工具，这个短处可被大幅弥补 | 提供 AI 编程工具培训 |
| 不善于写文档 | AI 可以辅助文档生成 | 教会使用 AI 写作工具 |
| 英语不好 | AI 翻译工具已非常成熟 | 不再将此作为硬性门槛 |
| 不会用 AI（新增） | 这在 2026 年是真正的短处 | 优先提供 AI 技能培训 |
四、工具与实战
4.1 ⭐ 2026 新增的"不可接受的短处"
| 短处类型 | 原因 | 应对策略 |
|---|---|---|
| 拒绝学习 AI 工具 | 在 AI 时代这是职业发展的致命障碍 | 深度沟通，了解根本原因；如确属态度问题需考虑调整 |
| 过度依赖 AI 丧失基础能力 | AI 是放大器而非替代品，基础能力仍是根基 | 平衡 AI 使用与手动练习的比例 |
| 忽视 AI 安全和合规 | 可能给团队带来严重风险 | 强化 AI 安全培训和审计 |
4.2 ⭐ 2026 团队角色矩阵（含 AI 角色）
上述流程图展示了传统团队角色与 2026 年新增 AI 相关角色的对比：传统角色包括技术专家、架构师、项目经理、测试/QA 和运维/SRE；新增 AI 角色包括 AI Engineer（AI 工具链维护）、AI Champion（AI 文化推广）、AI Security（AI 合规与安全）和 Data Analyst（AI 数据分析），体现了 AI 时代团队角色的新需求。
4.3 ⭐ 2026 行动清单
- 用上述"八维优势模型"重新评估每位团队成员的长处
- 识别团队中"AI 协作能力"最强的人，考虑赋予其 AI Champion 角色
- 为"AI 技能较弱"的成员制定针对性的提升计划（而非视为不可改变的短处）
五、常见误区
5.1 改人之短
- 误区：专注于改变下属的缺点
- 正确做法：用人所长，才能创造奇迹，是天才的行为；而改人所短，要么自讨没趣，要么事倍功半，是蠢笨的选择
5.2 不愿承认下属优秀
- 误区：明知道下属在某些方面的确比自己厉害，可是心里非常别扭，不想承认或不愿承认
- 正确做法：管理者一定要把主要精力放在用人所长上，而不是改人之短
5.3 拔苗助长
- 误区：遵循"学而优则仕"的原则去提拔技术骨干，让他去驱动或影响他人
- 正确做法：事先判断心理层级，如果技术骨干还处于青年层级，切忌拔苗助长
六、进阶延展
6.1 核心理念
不管是哪一个层级的技术管理者在用人方面做到知人善任，都是非常重要的。用人不是要求对方做圣人，方方面面都非常优秀，但求对方有一技之长，用的就是对方的长处。
现在团队人员构成越来越年轻化，管理新生代 90 后员工更多的要抱以同理心，相互尊重，在有条件信任的基础上，更容易建立高效的技术交付团队。优秀的管理者都懂得人性，他们都知道"用人所长"，包容人才的短处和缺点。
6.2 核心理念（AI 时代版）
发挥优势比弥补短板更有效——但在 AI 时代，"优势"和"短板"的定义发生了变化，管理者需要更新识人用人的标准。
6.3 延伸思考
- "所长"在 AI 时代新增了 AI 协作能力和数据分析能力两个维度
- "所短"在 AI 时代需重新评估：编码速度慢、不善写文档等可被 AI 弥补
- "不会用 AI"成为 2026 年真正的短处，但应通过培训而非淘汰来解决
- 团队互补策略需新增 AI 相关角色（AI Engineer、AI Champion 等）
- 拒绝学习 AI 工具和忽视 AI 安全合规是不可接受的短处
6.4 作者简介
马连浩，iPayLinks CTO，TGO 鲲鹏会上海分会会员，曾任职于盛大、新浪、平安、利得等互联网和金融科技公司，先后担任过架构师、技术总监、技术副总裁等技术管理职务；在互联网和金融科技的产品研发及技术管理领域具有超过 12+年的从业经验。