Выходит, пока не появятся системы, способные определять, насколько интенсивно человек работает над проблемой, насколько серьёзно его мозг загружен поиском решения, насколько его действия эффективны, мы можем лишь пытаться определять – и часто по косвенным данным – результативно ли было потрачено рабочее время.
И вот очередной парадокс нашего времени. С одной стороны, всё больше специалистов переходит на удалённую работу, с другой – ни контролировать её выполнение, ни регулировать её продолжительность мы часто не в состоянии. Более того, многие даже не стремятся этому научиться, хотя, как знает любой руководитель, без этого можно провалить любую задачу даже при очень высоких затратах.
Очевидно, что пока одни трудятся всё своё время и даже сны видят только про работу, другие умело занимаются имитацией бурной деятельности. И пока ситуация не начнёт меняться, шансов на рост эффективности труда просто не будет.
Остаётся только ждать того момента, когда при помощи специальных алгоритмов и средств объективного контроля наконец получится создать цельную картину. Она покажет не то, сколько и как ты работаешь, а работаешь ли вообще: достигаешь ли поставленных целей, приносишь ли пользу компании или организации. И обмануть такую программу станет совсем невозможно. Вот тогда и посмотрим, кто чего стоит как профессионал.
Опять поспешим упредить скептиков. Многие из них сразу скажут: всё это мы уже проходили. Вспомним KPI, столь модные несколько лет назад. После их введения руководство отделов часто абсурдно пытается сохранить рост этих показателей из квартала в квартал, что ведёт лишь к сбоям в работе. Во многих отраслях неизбежна естественная сезонность, которая даёт всплеск показателей, а затем идёт сезонный спад. Сначала перевыполняющих план незаслуженно хвалят, потом также безосновательно ругают. Офисный воздух становится душным от бесконечных нервных совещаний на тему «Как же нам повысить сбыт в это квартале, если в прошлом была удачная сделка и KPI превысились на 80 %?». Что же делать, как же жить дальше, нас же шеф убьёт! Бесконечный стресс подчинённых и управленцев, битва за бумажные цифры, заслоняющая (и оттесняющая) реальную работу над повышением качества продукта.
Разумеется, мы имеем в виду вовсе не такую лобовую, линейную манеру измерять производительность труда. Наиболее вероятно, что внедрению любой по-настоящему работающей системы контроля труда должно предшествовать создание эффективной модели на основе глубокого машинного обучения. Надо признать, что это более реально главным образом для крупных и средних компаний со сложившейся структурой и устоявшимся местом на рынке. Ясно, что для быстро развивающихся стартапов это вряд ли будет осуществимо в обозримом будущем.
Но не менее очевидно и то, что двигаться в этом направлении надо: дорогу осилит идущий.
Если вам понравилась книга, поддержите автора, купив полную версию по ссылке ниже.
Продолжить чтение
