ФУНДАМЕНТЫ

Летом 1995 года Лесли Мунвес, недавно назначенный главой отдела развлечений CBS, бродил по коридорам огромной штаб-квартиры телекомпании в Телевизионном городе. Он был недоволен

он увидел: было 15:30 в пятницу, и офис был на три четверти пуст. Как пишет медиажурналист Билл Картер в книге "Отчаянные сети", написанной в 2006 году и посвященной телевизионной индустрии в этот период, расстроенный Мунвес разослал своим сотрудникам горячую записку о пустом офисе. "Если никто не заметил, мы на третьем месте [в рейтингах]", – писал он1. "Я полагаю, что на ABC и NBC все еще работают в 3:30 в пятницу. Этого больше не потерпят".

На первый взгляд, эта виньетка представляет собой стереотипный пример различных представлений о производительности труда в секторе знаний в двадцатом веке: "Работа" – это расплывчатая вещь, которую сотрудники делают в офисе. Большее количество работы дает лучшие результаты, чем меньшее. Задача менеджера – следить за тем, чтобы работы было достаточно, потому что без этого давления ленивые сотрудники будут пытаться обойтись минимумом. В самых успешных компаниях работают самые трудолюбивые сотрудники.

Но как у нас появились эти убеждения? Мы слышали их достаточно раз, чтобы убедить себя в том, что они, скорее всего, верны, но при ближайшем рассмотрении выясняется, что все гораздо сложнее. Не нужно особо вникать, чтобы обнаружить, что в среде работы со знаниями, когда речь идет об основной цели – добиться результата, мы на самом деле знаем гораздо меньше, чем утверждаем…

Что означает термин "производительность"?

Поскольку в последние годы становится все более очевидной растущая усталость нашей культуры от "продуктивности", я решил опросить своих читателей на эту тему. Моя цель заключалась в том, чтобы уточнить свое понимание того, что является движущей силой этого сдвига. В итоге в моем неформальном исследовании приняли участие около семисот человек, почти все работники сферы знаний. Мой первый вопрос по существу должен был быть простым, своего рода разминкой: "Как в вашей конкретной профессиональной области большинство людей определяют "продуктивность" или "быть продуктивным"?" Однако ответы, которые я получил на этот первоначальный вопрос, удивили меня. Дело было не столько в том, что они говорили, сколько в том, чего они не говорили. Самым распространенным стилем ответа было простое перечисление видов работ, которые респондент выполнял на своем рабочем месте.

"Производство контента и услуг на благо наших организаций-членов", – ответил руководитель по имени Майкл. "Возможность готовить [проповеди] и одновременно заботиться о своей пастве, посещая ее лично", – сказал пастор по имени Джейсон. Исследователь по имени Марианна указала на "участие в совещаниях… проведение лабораторных экспериментов… и подготовку рецензируемых статей". Инженерный директор по имени Джордж определил продуктивность как "выполнение того, что вы обещали сделать".

Ни один из этих ответов не содержал конкретных целей, которых нужно достичь, или показателей эффективности, позволяющих отличить хорошее выполнение работы от плохого. Если количество и упоминалось, то, как правило, в общем смысле, что больше – всегда лучше. (Продуктивность – это "все время работать", – объяснил измученный постдок по имени Соф). По мере того как я перечитывал результаты опросов, стало всплывать тревожное откровение: несмотря на все наши сетования по поводу этого термина, у работников сферы знаний нет согласованного определения того, что вообще означает "продуктивность".

Эта неясность выходит за рамки саморефлексии отдельных людей; она также отражается в научных исследованиях этой темы. В 1999 году теоретик менеджмента Питер Друкер опубликовал влиятельную работу под названием "Производительность работников, обладающих знаниями: Самый большой вызов". В самом начале статьи Друкер признает, что "работа над продуктивностью работника знаний едва началась"2. Пытаясь исправить эту ситуацию, он перечисляет шесть "основных факторов", влияющих на производительность в секторе знаний, включая ясность задач и стремление к постоянному обучению и инновациям. Как и в моих ответах на опрос, все это – просто его рассуждения о проблеме: он называет вещи, которые могут способствовать продуктивной работе в общем смысле, а не предлагает конкретные свойства для измерения или процессы для улучшения. Несколько лет назад я брал интервью у выдающегося профессора менеджмента Бэбсоновского колледжа Тома Дэвенпорта для одной из статей. Дэвенпорт заинтересовал меня тем, что в начале своей карьеры он был одним из немногих ученых, которых я смог найти, кто серьезно пытался изучать продуктивность в секторе знаний, что вылилось в его книгу 2005 года "Мышление ради жизни: How to Get Better Performance and Results from Knowledge Workers. В конце концов Дэвенпорт разочаровался в сложности достижения значимого прогресса по этой теме и перешел к более интересным областям. "В большинстве случаев люди не измеряют продуктивность работников сферы знаний", – объяснил он3. "А если и измеряют, то очень глупыми способами, например, сколько статей выпускают ученые, независимо от их качества. Мы все еще находимся на довольно ранних стадиях". Дэвенпорт написал или отредактировал двадцать пять книг. Он сказал мне, что "Мышление ради жизни" была самой продаваемой из них.

Трудно переоценить, насколько необычно, что в таком крупном секторе экономики, как работа в сфере знаний, отсутствуют полезные стандартные определения производительности. В большинстве других областей нашей экономики производительность не только является четко определенным понятием, но и часто играет центральную роль в том, как происходит работа. Действительно, большая часть поразительного экономического роста, подпитывающего современность, может быть приписана более систематическому подходу к этой фундаментальной идее. Раннее использование этого термина можно проследить в сельском хозяйстве, где его смысл прост. Для фермера продуктивность данного участка земли измеряется количеством производимой на нем пищи. Соотношение между производительностью и затратами служит своеобразным компасом, который позволяет фермерам ориентироваться в возможных способах выращивания урожая: системы, которые работают лучше, будут давать ощутимо больше бушелей с акра. Использование четкой метрики производительности для улучшения четко определенных процессов может показаться очевидным, но внедрение такого подхода позволило совершить взрывной скачок в эффективности. Например, в XVII веке именно такие эксперименты с метриками привели к появлению норфолкской системы посадки с четырьмя кругами, которая избавила от необходимости оставлять поля под паром. Это, в свою очередь, сделало многих 4 фермеров неожиданно гораздо более продуктивными, что способствовало началу британской сельскохозяйственной революции.

Когда в XVIII веке промышленная революция вышла за пределы Великобритании, ранние капиталисты перенесли с фермерских полей на свои мельницы и фабрики аналогичные понятия о производительности. Как и в случае с выращиванием сельскохозяйственных культур, основная идея заключалась в том, чтобы измерить количество продукции, произведенной на данный объем вводимых ресурсов, а затем поэкспериментировать с различными процессами для улучшения этого показателя. Фермеры заботятся о бушелях с акра, а владельцы заводов – о количестве автомобилей, произведенных за час оплаченного труда. Фермеры могут улучшить свой показатель, используя более разумную систему севооборота, а владельцы заводов – переведя производство на конвейер с непрерывным движением. В этих примерах производятся разные вещи, но сила, побуждающая к изменениям в методах, одна и та же: производительность.

Конечно, этот акцент на измеряемых улучшениях был связан с известной человеческой ценой. Работа на сборочном конвейере является повторяющейся и скучной, а стремление к повышению эффективности каждого действия создает условия, способствующие травмам и истощению. Однако способность производительности обеспечивать поразительный экономический рост в этих отраслях отбрасывает большинство подобных опасений. Сборочные конвейеры – тоскливое занятие5 для рабочих, но когда Генри Форд перевел свой завод в Хайленд-Парке, штат Мичиган, на этот метод в 1913 году, количество трудочасов, необходимых для производства Model T, сократилось с 12,5 до примерно 1,5 – ошеломляющее улучшение. К концу десятилетия6 половина автомобилей в Соединенных Штатах производилась компанией Ford Motor Company. Это было слишком мощное вознаграждение, чтобы устоять. История экономического роста в современном западном мире – это во многом история триумфа продуктивного мышления.

Но затем в середине XX века сектор знаний превратился в главную силу, и эта выгодная зависимость от четких, количественных, формальных представлений о производительности практически исчезла. Как оказалось, у этого отказа была веская причина: старые представления о производительности, которые так хорошо работали в сельском хозяйстве и производстве, оказались неприменимы к новому стилю когнитивной работы. Одна из проблем – изменчивость усилий. Когда в начале XX века печально известный консультант по эффективности Фредерик Уинслоу Тейлор был нанят для повышения производительности труда на Bethlehem Steel, он мог предположить, что каждый рабочий на литейном заводе отвечает за выполнение одной четкой задачи, например, разгребание шлака. Это позволило ему точно измерить их производительность в единицу времени и найти способы улучшить этот показатель. В данном конкретном примере Тейлор в итоге разработал для литейщиков лучшую лопату, в которой было тщательно сбалансировано желание переместить больше железа за один совок и в то же время избежать непроизводительного перенапряжения. (Если вам интересно, он определил, что оптимальная нагрузка на лопату7 составляет двадцать один фунт).

В отличие от этого, в работе, связанной со знаниями, люди часто выполняют сложную и постоянно меняющуюся нагрузку. Вы можете работать над отчетом для клиента, одновременно собирая отзывы для сайта компании и организуя вечеринку в офисе, и при этом обновлять заявление о конфликте интересов, о котором вам только что прислали письмо из отдела кадров. В таких условиях нет четкого единого результата, который можно было бы отследить. И даже если вы пробираетесь через это болото деятельности, чтобы определить работу, которая имеет наибольшее значение – вспомните пример Дэвенпорта о подсчете научных публикаций профессора, – нет простого способа контролировать влияние несвязанных обязательств на способность каждого человека производить продукцию. Возможно, в прошлом году я опубликовал больше научных работ, чем вы, но это могло быть отчасти связано с трудоемким, но важным комитетом, который вы возглавляли. В этом случае действительно ли я более продуктивный сотрудник?

Подход в стиле Генри Форда, предполагающий совершенствование систем, а не отдельных людей, также с трудом прижился в контексте работы со знаниями. Производственные процессы точно определены. На каждом этапе разработки сборочного конвейера Форд мог точно описать, как на его заводе производились автомобили Model Ts. В секторе знаний, напротив, решения по организации и выполнению работы в значительной степени оставлены на усмотрение отдельных людей. Компании могут стандартизировать программное обеспечение, которое используют их сотрудники, но системы назначения, управления, организации, совместной работы и, в конечном счете, выполнения задач, как правило, остаются на усмотрение каждого человека.

"Работник, обладающий знаниями, не может находиться под пристальным или детальным наблюдением", – утверждал Питер Друкер в своей влиятельной книге 1967 года "Эффективный

Исполнительный директор. "Ему можно только помочь. Но он должен направлять себя сам".

Организации, работающие в сфере знаний, серьезно отнеслись к этой рекомендации. На смену тщательно продуманным системам заводов пришла "личная продуктивность" офисов, в которых люди используют свои собственные, часто нечетко определенные инструменты и хаки, чтобы разобраться в своей работе, при этом никто не знает, как именно другие справляются со своей работой. В такой бессистемной обстановке нет системы, которую можно было бы легко улучшить, нет знаний, эквивалентных десятикратному увеличению производительности труда, которое приписывается сборочному конвейеру. Сам Друкер со временем начал осознавать трудности, связанные с достижением производительности в условиях такой большой автономии. "Думаю, он действительно считал, что совершенствоваться трудно… Мы позволяем заключенным управлять психушкой, позволяем им делать работу так, как они хотят", – сказал мне Том Дэвенпорт, вспоминая беседы с Друкером в 1990-х годах.

Эти реалии создали настоящую проблему для зарождающегося сектора знаний. Не имея конкретных показателей производительности, которые можно было бы измерить, и четко определенных процессов, которые можно было бы улучшить, компании не знали, как им управлять своими сотрудниками. А поскольку фрилансеры и мелкие предприниматели в этом секторе становились все более распространенными, эти люди, ответственные только за себя, не знали, как им управлять собой. Именно из этой неопределенности и возникла простая альтернатива: использование видимой активности в качестве грубого косвенного показателя.

для реальной продуктивности. Если вы видите меня в офисе – или, если я удален, видите, как регулярно приходят мои ответы на электронную почту и сообщения в чате, – то, по крайней мере, вы знаете, что я что-то делаю. Чем больше активности вы видите, тем больше вы можете предположить, что я вношу вклад в прибыль организации. Точно так же, чем больше я занят как фрилансер или предприниматель, тем больше я могу быть уверен, что делаю все возможное, чтобы добиться своего.

По мере развития двадцатого века эта эвристика видимой активности стала доминирующим способом, с помощью которого мы начали думать о продуктивности в работе, связанной со знаниями. Именно поэтому мы собираемся в офисных зданиях, используя те же самые сорокачасовые рабочие недели, которые изначально были разработаны для ограничения физической усталости от фабричного труда, и почему мы чувствуем вину за игнорирование входящих сообщений, или испытываем внутреннее давление, заставляющее нас стать волонтерами или "проявить занятость", когда видим, что босс находится рядом. В отсутствие более сложных показателей эффективности мы также тяготеем от более глубоких усилий к более мелким, конкретным задачам, которые легче вычеркнуть из списка дел. Длительные рабочие сессии, которые не приносят немедленного результата, становятся источником беспокойства – безопаснее общаться по электронной почте и "прыгать" по звонкам, чем опустить голову и создать новую смелую стратегию. В своем ответе на мой читательский опрос социальный работник, представившаяся только как N, рассказала о необходимости "не делать перерывов, торопиться и спешить весь день", а менеджер проекта по имени Даг объяснил, что успешное выполнение его работы сводится к "созданию большого количества артефактов", независимо от того, имеют они реальное значение или нет.

Этот переход от конкретной продуктивности к более мягкой эвристике прокси настолько важен для нашего дальнейшего обсуждения, что мы должны дать ему официальное название и определение:

ПСЕВДОПРОДУКТИВНОСТЬ

Использование видимой деятельности в качестве основного средства приближения к реальным производственным усилиям.

Именно расплывчатость этой философии вызвала у моих читателей столько затруднений, когда я попросил их дать определение понятию "продуктивность". Это не формальная система, которую можно легко объяснить; это скорее настроение – общая атмосфера осмысленной деятельности, поддерживаемая за счет бешеного движения. Ее недостатки также более тонки. Для первых работников сферы знаний псевдопродуктивность имела очевидные преимущества по сравнению с конкретными системами, которые организовывали промышленный труд. Многие люди предпочитают притворяться занятыми в кондиционированном офисе, чем штамповать листовой металл весь день на раскаленном заводском полу. Как мы увидим дальше, подход к работе, основанный на псевдопроизводительности, сошел на нет лишь в последние пару десятилетий. Но когда это произошло, ущерб был значительным.

Почему мы так истощены?