Как люди работают на самом деле (нет, большинство — не середнячки)

Want create site? Find Free WordPress Themes and plugins.

Максим Крайнов, 5 мая 2012

Исследование, опубликованное в журнале Personnel Psychology, наглядно показывает, что на самом деле производительность персонала описывается правилом Парето. Иллюстрация ниже взята из публикации, за что им спасибо.


Есть два наиболее часто используемых инструмента для описания чего-то: принцип Парето (20% чего-то приносит 80% результатов) и нормальное распределение Гаусса (bell curve), говорящее, что большинство результатов будет попадать в определенный промежуток с определенной вероятностью. В управлении до недавнего времени была догма: производительность работников в компании описывается нормальным распределением. Если нормальное распределение не подтверждается — значит, что-то не так не с теорией, а с выборкой исследуемых объектов (знакомый подход, да?).

Примером этого служат бонусные схемы в крупных компаниях: давать всем одинаковый бонус — неправильно, т.к. люди выполняют работу с разным результатом; поэтому надо давать лучшим работникам больший бонус, а плохим —  не давать ничего или даже немножко увольнять. Как человек, принимавший (и принимающий) участие в разработке бонусных схем, могу ответственно заявить: я всегда считал данный подход бредом, т.к. сравнивать надо не людей друг с другом, а людей и стандарт производительности, который ставит компания.

Исследование, опубликованное в журнале Personnel Psychology, наглядно показывает, что на самом деле производительность персонала описывается правилом Парето. Иллюстрация ниже взята из публикации, за что им спасибо. Серым показывается производительность по Парето, а черным — по Гауссу.

распределение вероятностей

Почему разница важна:

  • Гауссовское распределение не учитывает возможность экстраординарных событий (они находятся за пределами 3 вариаций). Распределение по Парето предполагает, что они существуют и случаются намного чаще, чем нам это кажется. На этом принципе построен метод организационного обучения под названием critical incident technique.
  • Гауссовское распределение не берет в расчет изменение в производительности труда (особенно это важно в экономике знаний) и в разрыве между знаниями и умениями персонала. (confidence interval в данном случае будет фиксированным, когда на самом деле его размер постоянно меняется)

Какие практические выводы можно сделать:

  1. Забудьте про производительность «среднего рабочего». Нужно нанимать на работу не «выше среднего», а «отличного», т.е. превышающего стандарт производительности. Пример из нашей практики в aviasales.ru: мы постоянно ищем программистов, владеющих Ruby on Rails. Т.к. мы известны на рынке и не занимаемся ерундой, как это делает, скажем, Groupon, нам приходят много резюме от в принципе неплохих ребят. Но они не дотягивают до нашего требуемого уровня производительности, поэтому мы вынуждены им отказывать. Мы прекрасно понимаем, что найм людей НИЖЕ нашего стандарта нанесет непоправимый ущерб производительности компании в целом и морали команд в частности.
  2. Ваши лучшие работники приносят пользу непропорционально выше «средних» работников.
  3. Переориентируйте свои программы мотивации на лучших работников, а не на средних. Это имеет двойной позитивный результат: а) лучшие работники будут более лояльными и будут иметь возможность работать еще лучше; б) работники, на которых имеют влияние лучшие работники (через физическую или виртуальную социальную сеть), будут иметь больше мотивацию «подтянуться за старшими товарищами» и приобрести такие же ценности.
  4. Влияние лучших работников на производительность групп выше, чем считалось раньше (когда вклад индивида в результат команды уменьшался пропорционально росту размера команды).

Но!

  • Данное исследование рассматривает людей внутри англо-саксонской культуры, где присутствует культ индивидуализма. Если вы хотите применять данную модель для России или Азии, ориентируйтесь на производительность малых групп (которые коллективно отвечают за результат, но невелики размером, поэтому каждый участник группы может контролировать результат и добиться производительности от других участников).
  • Не во всех организациях могут возникнуть лучшие работники/»звезды». Tall poppy syndrome для этого — идеальный пример.
  • В организациях с явно прописанными должностными обязанностями работников, занимающихся ручным трудом (т.е. где нет потенциала для взрывного улучшения производительности индивида без смены технологии) правильным было бы использовать гауссовское распределение. Для людей в сфере интеллектуального труда это должно быть оскорблением.
Did you find apk for android? You can find new Free Android Games and apps.

Отправить ответ

Оставьте первый комментарий!

avatar
wpDiscuz