私の知り合いに、1年前に大学を卒業し、現在は大手投資銀行で働いている聡明な若者がいます。彼は、ウォール街にいるのが嫌で、テクノロジー系の新興企業で働きたいと思うようになりました。彼は最近、上司たちに辞任を申し出たが、上司たちは彼に留任するよう説得するために「大きなショー」を見せて応じた。上司たちは彼に、銀行に残れば昇給とより重要な仕事を与えるだろうし、テクノロジー業界に入社すればゼロからスタートできるだろうと言いました。現在、同氏は留まるだろうと考えているが、自分には金融業界に対するような野心はないと「非常に自信を持っている」という。

長年にわたり、私はこのような潜在的な傾向を持った従業員を多く見てきました。私が彼らに非常に明白な質問をすると、"10年後は何をしたいですか？"答えは例外なく"テクノロジー関連の新興企業で働くか会社を設立する"しかし、彼らのほとんどは現状を維持するだけで、スタートアップには参加しませんでした。数年後、彼らはついに仕事を辞めましたが、好きではない業界で数年間働いただけで、実際には自分たちの野心にかなうことはありませんでした。

賢くて野心的な人々は、長期的な野心がない分野でどうやって働き続けることができるでしょうか?彼らが犯した間違いは、コンピュータ サイエンスにうまく例えられると思います。

コンピューターサイエンスにおける古典的な問題は山登りです。各方向に数フィートしか見えない丘陵地帯のランダムな場所に落とされたと想像してください (霧か何かだと仮定して)。私たちの目標は最も高い山に到達することです。

最も単純なアルゴリズムを考えてみましょう。いつでも、今よりも高い場所を目指して。このアプローチの潜在的なリスクは、たまたま低い丘の近くにいる場合、最も高い丘の頂上ではなく、より低い丘の頂上に着いてしまうことです。

このアルゴリズムの改良版では、歩行にランダム性を追加します。ランダム ウォークから開始し、時間の経過とともにランダム性を減らします。これにより、ランダムではない集中した登りに着手する前に、大きな丘の周りに留まる可能性が高くなります。

別の、通常はより優れたアルゴリズムでは、地形のランダムな部分に繰り返し落下し、単純な山登りを行い、そのような試みを何度も行った後、戻ってどの丘が最も高いかを決定します。

求職者の話に戻ると、求職者には自分の「地形」について混乱が少ないという利点があります。求職者は、最終的には現在登っている頂上とは異なる頂上に到達したいと知っています (または少なくとも信じています)。 。

しかし、現在の丘の魅力は強い。人間には、次のステップはより良いものでなければならないという本能的な傾向があります。その場合、行動経済学者が指摘するよくある罠に陥りやすくなります。それは、人々は長期的な利益よりも短期的な利益を組織的に過大評価する傾向があるということです。この効果は、より野心的な人々ほど強いようです。彼らの野心は、近くにあるはしごをあきらめることを困難にしているようです。

キャリアの初期の人は、この「登山理論」から真実を理解する必要があります: 自分が歩ける道は曲がりくねっている (特に初期)、ランダムに新しい領域に身を投じるべきです。丘の上にいるのなら、たとえどんなに誘惑に駆られても、今いる丘でこれ以上時間を無駄にしないでください。