Восемь правил эффективности: умнее, быстрее, лучше. Секреты продуктивности в жизни и бизнесе. Чарлз Дахигг

и делаем несколько дел одновременно, не вставая с дивана. «Эта жуткая трагедия – сто процентов наша вина, – сказал Стивен Каснер, психолог из НАСА, изучивший десятки катастроф, аналогичных рейсу 447. – У нас был творческий, гибкий, анализирующий человек и преимущественно тупой компьютер, хорошо умеющий решать разве что рутинные, повторяющиеся задачи. В итоге глупый компьютер ведет самолет, а люди – люди, которые пишут романы, строят научные теории и летают на реактивных лайнерах! – сидят перед монитором, будто горшечные растения, и таращатся на мигающие лампочки. Научиться фокусировать внимание всегда было трудно. Сейчас это еще сложнее»[110].

      Через десять лет после исследований Бет Крэндалл два экономиста и один социолог из Массачусетского технологического института решили выяснить, как именно наиболее продуктивные сотрудники строят ментальные модели[111]. Для этого они убедили среднее кадровое агентство дать им доступ к данным прибылей и убытков, календарям назначений, а также 125 тысячам сообщений, которые отправили по электронной почте руководители фирмы за предыдущие десять месяцев.

      Первое, что заметили исследователи, начав разбираться во всех этих сведениях, – ряд общих черт, свойственных самым успешным сотрудникам агентства, его «суперзвездам». Во-первых, они работали только над пятью проектами одновременно – серьезная нагрузка, но отнюдь не такая уж чудовищная. Некоторые сотрудники вели по 10–12 проектов сразу. Правда, нормы прибыли у них были ниже, чем у суперзвезд, которые с большей осторожностью подходили к вопросу инвестирования времени.

      Экономисты предположили, что «суперзвезды» потому такие разборчивые, что выбирают только те задания, которые похожи на предыдущие. Общепринятое мнение гласит: когда люди выполняют одинаковые задачи снова и снова, производительность повышается. Повторение увеличивает скорость и эффективность, ведь нам не нужно каждый раз овладевать новыми навыками. Впрочем, присмотревшись, ученые обнаружили прямо противоположное: «суперзвезды» отнюдь не выбирали задачи, предполагающие использование уже существующих навыков[112]. Наоборот, они выбирали проекты, которые требовали новых коллег и новых способностей. Вот почему «суперзвезды» трудились только над пятью проектами одновременно: знакомство с новыми людьми, равно как и приобретение новых навыков, отнимает уйму времени.

      Второй общей чертой «суперзвезд», как ни странно, оказалось явное предпочтение новых, только появившихся проектов. Дело в том, что участие в проекте, который находится в зачаточном состоянии, – всегда риск. Новые идеи – пусть даже суперудачные и отлично продуманные – нередко заканчиваются крахом. Самое безопасное – подписаться на проект, который давным-давно идет полным ходом.

      С другой стороны, начальные стадии любого проекта – кладезь информации. Присоединяясь к новым инициативам, «суперзвезды» получали копии электронных писем, которые, сложись все иначе, они бы никогда не

110

В ответ на электронное письмо, призванное исключить фактические ошибки, Каснер дал следующие пояснения: «Я бы не сказал, что пилоты играют „пассивную“ роль; скорее им чрезвычайно сложно поддерживать внимание на автоматизированной системе, которая по определению сверхнадежна и безотказна. Люди не очень-то любят сидеть и смотреть в одну точку… Наши ресурсы внимания весьма ограничены (только представьте, как часто нашим детям удается сделать какую-нибудь пакость у нас за спиной и улизнуть безнаказанными). Поэтому мы постоянно вынуждены поддерживать внимание на том, что, на наш взгляд, наиболее важно. Если бортовой компьютер прямо перед моим носом безукоризненно работал сто часов подряд, я едва ли сочту, что он – самое важное, о чем я должен думать. Кстати, в этот самый момент мой ребенок, возможно, воплощает в жизнь очередную безумную идею, которая сойдет ему с рук. Наше исследование, посвященное склонности летчиков „витать в облаках“ [Thoughts in Flight: Automation Use and Pilots’ Task-Related and Task-Unrelated Thought], показало: во время полета „не связанные с текущей задачей“ мысли у действующего пилота занимают около 30 % времени, а у наблюдающего пилота – 50 % времени. А почему бы и нет? Если у вас нет ничего важного или срочного, о чем я должен думать, я сам найду, чем занять свой мозг».

111

Sinan Aral, Erik Brynjolfsson, Marshall Van Alstyne, «Information, technology, and information worker productivity», Information Systems Research 23, № 3 (2012): 849–867; Sinan Aral, Marshall Van Alstyne, «The diversity-bandwidth trade-off», American Journal of Sociology 117, № 1 (2011): 90-171; Nathaniel Bulkley, Marshall W. Van Alstyne, «Why information should influence productivity» (2004); Nathaniel Bulkley, Marshall W. Van Alstyne, «An Empirical Analysis of Strategies and Efficiencies in Social Networks», Boston U. School of Management research paper № 2010-29, MIT Sloan research paper № 4682-08, 1/02/ 2006, http://ssrn.com/abstract=887406; Neil Gandal, Charles King, Marshall Van Alstyne, «The Social Network Within a Management Recruiting Firm: Network Structure and Output», Review of Network Economics 8, № 4 (2009): 302-24.

112

В ответ на электронное письмо, призванное исключить фактические ошибки, Ван Олстин писал: «Согласно одной из первоначальных гипотез, прибыльность небольшой нагрузки объяснялась высокой производительностью, обусловленной специализацией. Если вы постоянно делаете одно и то же, очень скоро вы будете делать это очень хорошо. Идея восходит к Адаму Смиту и его знаменитому примеру булавочной фабрики как доказательству эффективности разделения труда. В нашем контексте генерализация – иными словами, выполнение разнотипных задач – подразумевала участие в проектах трех категорий: финансы, образование и коммерческие ИТ. Это очень разные отрасли. Каждая категория требует особых знаний и особых социальных сетей. Специализация, напротив, предполагала сосредоточение на каком-то одном типе проектов – например финансовых. Это позволяло существенно расширить знания в основной области, а также соответствующим образом адаптировать социальную сеть – в данном случае ограничить ее исключительно финансовыми контактами. По крайней мере, такова одна из теорий, почему специализация иногда предпочтительнее генерализации. Безусловно, специализация ограничивает количество возможных проектов – в данный конкретный момент финансового проекта может не быть, зато есть один или даже несколько проектов в сфере образования или ИТ. Правда, если вы подождете, скорее всего, получите другой финансовый проект».