Умный менеджмент - Jochen Reb

Это похоже на правило стола, разработанное дизайнером продуктов Эрин Касали: идеальный размер команды - это количество людей, которые могут сидеть за столом, не прерываясь на несколько разговоров. 8 В обоих правилах размер команды исчисляется однозначными числами, что согласуется с наблюдением, что некоторые из самых влиятельных команд в мире - это небольшие комитеты, такие как Верховный суд США, Политбюро Коммунистической партии Китая и исполнительные советы компаний из списка Fortune 100. Эти правила также подтверждаются исследованиями. В ходе исследования 329 рабочих команд в коммерческих и некоммерческих организациях ученый-организатор Сьюзан Вилан обнаружила, что команды, состоящие из трех-восьми человек, были более продуктивными и лучше справлялись с переговорами и конфликтами, чем команды с девятью и более членами.

Почему работают маленькие команды?

Команды обычно создаются по двум причинам: разнообразие знаний, навыков и информации среди членов команды и скоординированные усилия нескольких человек. И то, и другое позволяет командам добиваться того, что трудно или невозможно сделать одному человеку. Когда команда становится больше, она, как правило, становится более разнообразной, что повышает эффективность работы. Однако большие команды также имеют тенденцию испытывать больше трудностей в координации, коммуникации и поддержании сплоченности, что негативно сказывается на производительности. Таким образом, в "идеальной" команде должно быть не слишком мало и не слишком много членов, а нечто среднее. Это можно объяснить с помощью теории "одновершинных функций предпочтения", которую психолог Клайд Кумбс обнаружил в основе многих видов человеческого поведения. 9

В одновершинной функции по мере увеличения независимой переменной (например, размера команды) значение зависимой переменной (например, производительности) растет, достигает своего пика и, наконец, снижается. Вдохновленный конфликтом приближения и избегания в исследованиях мотивации, Кумбс показал, что увеличение независимой переменной часто оказывает два противоположных эффекта на зависимую переменную: один хороший и монотонно возрастающий (например, разнообразие), а другой плохой и монотонно уменьшающийся (например, сложность координации). Такое перетягивание каната приводит к одновершинной функции, которая гарантированно возникает, когда хорошие вещи пресыщаются (т. е. имеют убывающую отдачу), а плохие вещи эскалируют (т. е. становятся все хуже). Рисунок 8.1 иллюстрирует эту динамику в контексте размера команды.

Рисунок 8.1

Производительность команды как одновершинная функция размера команды. По мере увеличения размера команды ее разнообразие возрастает, но это увеличение имеет убывающую отдачу (т. е. хорошие вещи пресыщаются); в то же время координация между членами команды становится все более сложной по мере увеличения числа членов (т. е. плохие вещи эскалируются). Совместный эффект этих двух противоположных сил представляет собой одновершинную функцию между размером команды и ее общей производительностью (средняя кривая).

Исследования, посвященные мудрости избранных толп, служат дополнительным доказательством в пользу небольших команд. В отличие от рабочих команд, толпа может состоять из членов, которые не знают друг друга и не взаимодействуют друг с другом, а их мнения обобщаются с помощью голосования или статистических правил вместо обсуждения.

Психолог Альберт Маннес и его коллеги проанализировали данные опроса профессиональных прогнозистов Федерального резервного банка, включавшие почти 16 000 прогнозов по семи экономическим показателям. 10 Они сравнили точность прогнозов всей толпы, в которой все люди делали конкретный прогноз и средний размер которой составлял тридцать пять человек, с точностью прогнозов избранной толпы, в которую входили только k лучших людей из всей толпы в соответствии с их точностью прогнозов в прошлом. Они обнаружили, что небольшая избранная толпа, состоящая из пяти-девяти человек, делает самые точные прогнозы. Дальнейший анализ показал, что такие толпы лучше всего работают в задачах с промежуточным разбросом опыта среди участников и промежуточной корреляцией между прогнозами участников - две характеристики, встречающиеся в большинстве реальных задач.

Это исследование было посвящено суждениям, например, прогнозированию уровня безработицы в следующем году. А как насчет решений? Один из нас (Луань) собрал данные по двум задачам: предсказание победителей игр Национальной футбольной лиги (НФЛ), профессиональной лиги американского футбола, и выбор того, в каком городе из пары больше населения. 11 Данные содержали 2 816 игр НФЛ, предсказанных в среднем шестьюдесятью восемью спортивными журналистами для каждой игры, и 1 063 пары городов, выбранных в среднем пятьюдесятью восемью обывателями для каждой пары. Следуя той же процедуре, что и в исследовании по прогнозированию, мы обнаружили, что по сравнению с целой толпой небольшая толпа из девяти человек принимает такое же или большее количество точных решений, и чем больше разброс индивидуальной точности, тем больше вероятность того, что небольшая толпа превзойдет целую толпу.

В обоих исследованиях для агрегирования суждений (взвешивание единиц) или решений (подсчет) использовалась эвристика равенства. В другом исследовании, посвященном прогнозированию, ученые разработали сложный метод расчета "оптимального" веса для каждого члена большой толпы на основе прошлых показателей членов толпы. Однако они обнаружили, что наивысшая точность в новых задачах прогнозирования достигается, если сначала сформировать небольшую толпу из шести лучших исполнителей, а затем взвесить их оценки поровну. 12 Исследование игр НФЛ и пар городов показывает аналогичный результат. Эти результаты позволяют сформулировать два простых правила для создания эффективных команд или толп: они должны быть относительно небольшими (в пределах однозначных цифр) и полагаться на эвристику равенства для агрегирования мнений и коммуникации.

Работа с "плохими яблоками" в команде

Преимущество небольших команд в том, что в них меньше вероятность появления "плохих яблок", членов, которые могут быть свободными или токсичными. Однако что делать, если в команде есть "плохое яблоко"? Здесь может помочь эвристика одной причины. Неэтичное поведение часто называют единственной причиной для исключения человека из команды или организации. Рассмотрим случай Скотта Томпсона, который был назначен генеральным директором Yahoo! в январе 2012 года. До прихода в Yahoo! Томпсон занимал должность директора по технологиям в PayPal и пользовался большой симпатией как у руководства, так и у сотрудников. Yahoo! возлагала большие надежды на то, что он направит компанию к лучшему будущему в период, когда компания испытывала трудности. Эти надежды развеялись всего через четыре месяца, после того как выяснилось, что Томпсон солгал о своих документах об образовании: вместо степени бакалавра в области бухгалтерского учета и информатики, как он утверждал, у него была только степень в области бухгалтерского учета. 13 Хотя послужной список и опыт Томпсона превосходили опыт большинства обладателей степени в области информатики, эта, казалось бы, безобидная ложь поставила под сомнение его моральный облик и оказалась достаточной для его увольнения.

Увольнение способного руководителя из-за лжи об успеваемости может показаться чрезмерным. С утилитарной точки зрения принятие