2024 年,Sequoia 的 CEO 教练 Brian Halligan 在一次圆桌会议上问了 15 位 CEO 一个问题:过去一年里,你们的 C-level 高管平均有几个离职?
答案是平均每年 2 个。
如果你觉得这很夸张,那么更夸张的是——Halligan 追踪了 HubSpot 20 年的数据,发现这个数字几乎是所有快速增长公司的常态。换句话说,你招进来的 VP 或 CXO,18 个月内有 50% 的概率会消失。
如果你还在用「看简历 + 聊背景 + 凭直觉」的方式招人,你可能正在用打字机时代的方法,处理 AI 时代的问题。
Brian Halligan,HubSpot 联合创始人,曾用 20 年时间将一家 2 人创业公司带到 8000 人规模。2023 年离职后,他成为 Sequoia 的驻场 CEO 教练,每个月和几十位快速增长公司的 CEO 开会,解决他们在规模化过程中遇到的真实困境。
他不是来讲鸡汤的。
他把 CEO 分成两桌吃饭:100 人以下的坐「儿童桌」,100 人以上的坐「成人桌」。
这个分界线不是员工数量,而是一个残酷的事实——100 人之后,你再也不能靠「直觉」和「关系」管理公司了。
那些从儿童桌毕业到成人桌的 CEO,都在经历同一件事:他们把 50% 的时间花在招聘和面试上。
但这还不是最要命的。
更要命的是,他们几乎都高估了自己的面试能力。
Halligan 说,CEO 们最大的错觉是:「我看人很准。」
但数据不会骗人。如果你招进来的高管,18 个月内有一半离职,那么问题不是他们不够好,而是你的招聘系统根本就是坏的。
他给出了一个残酷的建议:慢招人,快解雇。
但没有人听他的。
所有人都反着来:快招人,慢解雇。
为什么?因为当你缺一个 VP of Engineering 的时候,压力会让你妥协。你会说服自己:「这个候选人虽然有些问题,但至少能先顶上。」然后你花 6 个月发现他不行,又花 6 个月纠结要不要换掉他,最后花 6 个月重新招人。
18 个月,浪费掉了。
Halligan 的解决方案很简单,但执行起来极其反人性:
第一,缩小面试小组。
HubSpot 早期招一个 VP,会让 8 个人面试,每个人打分 1-4 分。结果他们发现,如果候选人 A 有 4 个人打 4 分、4 个人打 2 分,候选人 B 有 8 个人都打 3 分,他们几乎每次都会选 B——那个「没有明显缺陷」的人。
但后来他们改了。
他们选 A——那个「有尖锐优点,也有明显缺点」的人。
命中率大幅提升。
Halligan 后来把面试小组从 8 人缩减到 4 人。他的逻辑是:人越多,越容易选出「平庸的安全人选」;人越少,越容易选出「尖锐的冒险人选」。
第二,做盲测背调。
这是最被低估的招聘环节。
大多数 CEO 的背调流程是:找候选人提供的推荐人,问几个礼节性问题,然后打勾通过。
但真正有效的背调是:找你自己认识的、曾经和候选人共事过的人,问一些让人无法敷衍的问题。
Halligan 最喜欢的问题是:「如果满分 10 分,你有多大可能把这个人从我手里挖回去?」
这个问题没法假装。
如果对方说「8 分」,那这个人值得招。如果对方犹豫了 3 秒,然后说「7 分吧」,那就别招了。
第三,避开大公司陷阱。
HubSpot 在 50 人规模的时候,招过一个来自 Microsoft 的高管。简历漂亮,title 响亮,团队规模庞大。
结果 6 个月后走人了。
Halligan 后来总结:「我们从 Salesforce、Google、Microsoft 招来的人,流失率几乎是 100%。」
为什么?
因为大公司的人习惯了「系统已经建好」的环境。他们期待流程、预算、数据、支持团队都已经就位。
但你没有。
你只有 50 个人,没有流程,没有预算,数据一团乱,支持团队就是你自己。
这种「期待落差」是致命的。
那么,什么样的人能活下来?
Halligan 有一个「LOCK+S」算法。
L = Lovable(可追随性)
不一定要讨人喜欢,但必须让人愿意追随。你能想象一个 28 岁的 MBA 毕业生,愿意放弃大公司的 offer,跟着这个人「爬碎玻璃」吗?
O = Obsession(对问题的痴迷)
Halligan 不喜欢「6 个月前想到一个 idea 就创业」的人。他喜欢那种「过去 10 年一直在思考这个问题,生活中有无数证据表明他会钻进兔子洞」的人。
C = Chip on Shoulder(肩上有块石头)
几乎所有成功的创始人都有一种「不服气」的劲儿。他们要证明什么,要推翻什么,要让某些人看到自己错了。
K = Knowledge(对领域的深度了解)
不只是了解产品,而是了解行业、历史、竞争格局、客户心理。
S = Student(学习能力)
Halligan 说,他见过的最优秀的 CEO——Winston(Harvey 创始人)、James(Profound 创始人)、Gabe(Rogo 创始人)——都是「人形 LLM」。
他们不只是学习当下的东西,而是会回溯历史,研究 20 年前的案例,然后把它们拼接成一个新的认知框架。
但这还不够。
因为 AI 正在改变游戏规则。
Halligan 说,AI 时代最大的变化不是「CEO 可以用 ChatGPT 写邮件」,而是决策周期从 1 年缩短到 3 个月。
以前,HubSpot 的战略规划周期是 1 年。现在,Sequoia 的 CEO 们都在用 3 个月的周期。
为什么?
因为以前需要 1 年才能完成的项目,现在 2 个月就能做完。
Harvey 的创始人 Winston 说过一句话:「你可以做的事情变多了。」
这听起来像是好消息,但实际上是一种诅咒。
因为当你可以做的事情变多,你就会陷入一个陷阱:你会过早地跳到第二个增长曲线,而忽略了第一个曲线还没挖透。
Halligan 的建议是:如果你的 beachhead market(滩头阵地市场)还没有吃透,不要跳。
他用 OpenAI 举例:ChatGPT 的 consumer app 做得很好,但他们又开始做很多其他事情。结果 Gemini 出来了,专注打 ChatGPT 的核心场景。
这是一个警告。
AI 让你可以做更多事情,但也让你更容易失焦。
那么,AI 会替代谁?
Halligan 的答案很有意思:销售可能是最后一个被 AI 替代的岗位。
为什么?
因为企业级销售的核心不是「传递信息」,而是建立信任。
而信任,至少在现在,还需要「两个碳基生命体之间的化学反应」。
但这不意味着销售流程不会变。
Halligan 预测,未来的 go-to-market 流程会彻底改变:
- 客户不再从你的网站开始调研,而是从 ChatGPT 或 Gemini 开始
- 你的网站首页不再是「产品介绍 + CTA 按钮」,而是一个全知的 AI Avatar,可以回答所有关于产品、定价、竞争对手的问题
- 当客户和销售开会时,销售不是一个人来,而是带着自己的 AI SE(Sales Engineer),这个 AI 知道所有技术细节,可以实时回答客户的问题
HubSpot 已经在做这件事了。
但大多数公司还没有。
Halligan 在访谈的最后,讲了一个故事。
4 年前,他在 Vermont 开雪地摩托车,冲出了悬崖。
雪地摩托车在悬崖底下摔成碎片。
他也摔成了碎片。
他昏迷了很久。醒来后,他以为自己的手机丢了,于是在零下的温度里坐了 2 个小时,想着「我今晚可能会冻死在这里」。
后来他发现手机还在,拨打了 911,直升机来了,把他送到医院。
33 颗螺丝钉,20 处骨折,1 年的康复期。
他在悬崖底下做了一个决定:我不想再当 8000 人公司的 CEO 了。
6 个月后,他把 CEO 的位置交给了 Yamini Rangan。
他说:「Life is short. Don't waste it.」
理论升华
Halligan 的这套方法论,本质上是在解决一个问题:如何在不确定性激增的环境中,保持决策质量?
想想你上次在超市买电钻的场景。你不是在买电钻,你是在买「墙上的那个洞」。
PRD 就是电钻,原型就是那个洞。
CEO 的工作不是「做正确的事」,而是「快速识别什么是正确的洞,然后找到最快的钻法」。
AI 时代,钻法变多了,但洞的位置没变。
如果你还在纠结「用哪个电钻」,你就输了。
局限性提醒
这套方法论有一个前提:你的公司已经找到了 product-market fit。
如果你还在 0-1 阶段,Halligan 的建议可能会让你过度优化招聘流程,反而错过了快速试错的机会。
另外,Halligan 自己也承认,他的「信任半径」太小了。他只信任少数几个人,这成为了 HubSpot 的扩张瓶颈。
如果你也是这样的人,你需要刻意练习「信任」——这听起来很荒谬,但这是真的。
2026 年,AI 不会替代 CEO。
但会替代那些「决策太慢」的 CEO。