Шрифт:
Многие из студентов, с которыми работали Хикс и Фостер, отмечали, что продолжительность собраний важна. Приверженцы Scrum хорошо это понимают. Короткие и хорошо структурированные встречи побуждают к действиям. Но если вы позволите им превратиться в нечто более аморфное и напоминающее стандартные собрания, они станут нудной обязанностью.
Важно понимать это отличие. Например, в научной среде существует распространенная практика: группа профессоров совместно работает над проектами — например, занимается исследованиями или входит в комиссию кафедры. Стандартный метод, который помогает «стимулировать работу над проектом», — регулярные встречи, которые обычно созываются раз в неделю и длятся около часа. Стимулом для продуктивности в таком случае выступают записи в вашем календаре, к которым большинство людей относится уважительно. Считается, что если вы вынуждены регулярно встречаться и обсуждать проект, то это должно стимулировать вас постоянно выполнять свою работу. Такие встречи не имеют ничего общего со Scrum. Это своеобразный отказ от ответственности, признание того, что сотрудник недостаточно компетентен, чтобы автономно выполнять свою работу. По этой причине нужны собрания, чтобы у него возникло чувство сопричастности с процессом. Тогда как scrum-встречи еще больше стимулируют сотрудников работать самостоятельно. Еженедельные собрания — мероприятие нечастое, и их повестка неясна. Они занимают слишком много времени, и сотрудники часто пытаются отлынивать от работы, разводя демагогию и отвлекаясь на другие темы. Планерки, напротив, созываются часто и четко структурированы. Сотрудники знают, что им необходимо ответить на три вопроса: чем ты занимался, чем собираешься заняться и что тебе мешает. Так что не стоит путать эти два разных типа собраний.
Если у вас с коллегами общие профессиональные цели и вы ощущаете, что совместная работа выливается в множество отвлекающих вас сообщений и бесцельных встреч, грамотно проведенные планерки могут оказать существенное влияние на вашу продуктивность. Как выяснили Хикс и Фостер, огромное количество отвлекающих и требующих ответа писем может удивительным образом быть заменено частыми и короткими встречами.
Глава 7. Принцип специализации
В своем масштабном труде 1996 года Why Things Bite Back: Technology and the Revenge of Unintended Consequences («Почему нам мстят: технологии и их неожиданные последствия») независимый исследователь Эдвард Теннер пытается решить важный, но часто остающийся без должного внимания «ребус продуктивности»: почему появление в офисах персональных компьютеров не сделало нас настолько продуктивными, насколько мы ожидали? Теннер пишет, что «огромные инвестиции в компьютерную сферу в 1980-х и начале 1990-х» заставили офисных работников ощущать себя «независимыми, владеющими ситуацией, обладающими широкими возможностями и намного более продуктивными». Ситуацию сравнивали со второй промышленной революцией, ожидая, что она крайне позитивно повлияет на нашу работу. «Но к концу 1980-х появилось ощущение, что что-то пошло не по плану». А к началу 1990-х выходцы из «технократической среды» — экономисты, специалисты в области делового администрирования, консультанты — начали замечать, что блага, которые нам сулили с появлением компьютеров, не материализуются в полном объеме [164] .
164
Edward Tenner, Why Things Bite Back: Technology and the Revenge of Unintended Consequences (New York: Vintage, 1997), 238–239.
Основания для подобного скептицизма зародились отчасти благодаря обескураживающим данным. Теннер ссылается на материалы исследования экономиста Стивена Роуча, который выяснил, что с 1980 по 1989 год инвестиции в передовые технологии в сфере услуг выросли на 116% в расчете на одного сотрудника, в то время как эффективность работы людей за тот же период выросла всего на 2,2%. Автор также ссылается на исследования экономистов из Брукингского института и Федеральной резервной системы, которые подсчитали, что «вклад компьютеров и периферийных устройств в бизнесе не превышал 0,2% роста в реальном выражении с 1987 по 1993 год» [165] .
165
Tenner, Why Things Bite Back, 240.
Даже не зная этой информации, многие люди пришли к аналогичным выводам, которые, похоже, в одночасье стали общепринятыми: надежды, которые возлагали на компьютеры, не оправдались. Слабые места были особенно хорошо заметны в тех профессиях, которые существовали до и после компьютерной революции. Мой дед, как и я, был профессором университета. Я провожу большую часть своего дня, общаясь с мощным ноутбуком, оборудованным для высокоскоростного беспроводного интернет-соединения. Мой дед, напротив, свой первый компьютер купил после того, как вышел на пенсию (я помогал ему подключить его и не уверен, пользовался ли дед им вообще). Текст рукописей своих книг он писал в большом желтом блокноте, а его ассистент затем печатал его на машинке. Деду не нужен был интернет для проведения исследований, поскольку в своем рабочем кабинете он собрал внушительную библиотеку по тем вопросам, которые изучал. Я могу назвать многие несущественные сферы своей жизни, где компьютер упростил мне задачу. Но если мы проанализируем общую картину, как делают все ученые — количество исследований и вес в научном мире, — я не могу утверждать, что превзошел своего деда. Особенно если учесть, что он написал множество книг и стал именным профессором факультета религиоведения в Университете Райса, а закончил карьеру в должности проректора крупной духовной семинарии.
Теннер предлагает несколько возможных объяснений феномена продуктивности. Но один из главных его аргументов заключается в том, что компьютеры, вместо того чтобы сократить количество работы, увеличили его. Часть этой дополнительной работы очевидна. Компьютерные системы сложны и обновляются раз в несколько лет, как только существующие технологии устаревают. К тому же машины часто ломаются. В результате приходится тратить много времени на знакомство с новыми системами и учиться работать в них. Например, когда я писал эту главу, ко мне в кабинет заглянул мой агент по публичным выступлениям. Когда мы заговорили о неэффективности на рабочем месте, он рассказал мне о неприятностях, с которыми столкнулось его агентство, пытаясь отладить работу системы управления взаимоотношениями с клиентами под названием Salesforce так, как им было необходимо. Потратив кучу времени на эксперименты, агентство вынуждено было нанять специалиста, который бы занимался только работой с этой системой. И мой агент не был уверен, что продуктивность их работы резко возрастет, если сравнивать с прежними временами, когда в ходу были картотеки и визитки.
Но появление персональных компьютеров привело к росту и неочевидных косвенных трудозатрат. Как отмечает Теннер, главная проблема компьютеров заключается не в том, что они усложняют работу отдельно взятым сотрудникам, а в том, что они существенно ее облегчают. Для объяснения этого факта он ссылается на замечательный труд 1992 года, опубликованный в журнале National Productivity Review экономистом Технологического института Джорджии Питером Сассоном [166] . С 1985 по 1991 год Сассон изучал работу сотрудников двадцати отделов в крупнейших компаниях США и особенное внимание уделял тому, какое влияние оказали на нее новые технологии, в частности персональные компьютеры.
166
Peter G. Sassone, “Survey Finds Low Office Productivity Linked to Staffing Imbalances,” National Productivity Review 11, no. 2 (Spring 1992): 147–158. Цитаты из этого исследования также приводятся и кратко резюмируются в работе Эдварда Теннера Why Things Bite Back: Technology and the Revenge of Unintended Consequences. Сначала я обнаружил их именно там.
Как отмечает автор, специалисты, которым платят за то, чтобы они выполняли узкоспециализированную работу, все больше и больше времени тратят на административные задачи. «Главной характеристикой, которая отличает большинство исследованных мной организаций, стало отсутствие интеллектуальной специализации», — пишет Сассон. Результат такого нарушения баланса — неустойчивая структура, когда квалифицированные специалисты превращаются в административный персонал. Автор объясняет это «автоматизацией офиса», отмечая, что многие компании заплатили за дорогостоящие компьютерные системы, сократив административный персонал, который выполнял те функции, которые машины могут «упростить».