В здоровом бизнесе – здоровый дух. Как великие компании вырабатывают иммунитет к кризисам
Шрифт:
До сих пор в главе о командах мы в основном обсуждали вопросы, связанные с человеческим фактором: лидерством, конфликтами, ожиданиями и ответственностью. Я понимаю позицию скептиков, утверждающих, что когда речь заходит о человеческих аспектах формирования команды, все это гораздо проще сказать, чем сделать. Тут кроется одно из главных препятствий в организации успешной командной работы: слишком многие понятия и концепции кажутся очевидными и понятными, но их очень трудно последовательно реализовывать на практике. Однако все мы учимся на примерах выдающихся лидеров бизнеса и на доказавших свою успешность моделях, аналогичных рассмотренным в данной главе. Таким образом, прежде
• осознали потенциал малых команд;
• будете поощрять разнообразие в стилях мышления, в том числе определяемых расой, полом, возрастом и опытом;
• при подборе членов команды будете предварительно искать в кандидатах увлеченность, командный дух и твердость характера;
• будете предельно четко формулировать большие ожидания, смягчая их требовательность здоровым чувством оптимизма и даже любви;
• предоставите командам автономию, необходимую для креативности и генерирования инновационных идей, но при этом очертите четкие границы их ответственности.
Все эти подсказки достаточно очевидны и общеизвестны. Их используют при формулировании базовых принципов организации и управления малыми высокоэффективными командами, способными обеспечить прогресс и инновации. Теперь давайте сменим тему и посмотрим, какие технологии и большие данные особенно полезны для развития более крупных и более успешных команд.
Как использовать краудсорсинг [40] для усиления команды
40
Термин означает привлечение широкой общественности через интернет для исследования и решения общественных проблем. В контексте данной книги – привлечение работников-добровольцев, использование коллективных ресурсов.
В предыдущих разделах я сосредоточился на обсуждении команд численностью 8–12 человек. Беседы и дискуссии с лидерами бизнеса привели меня к выводу, что именно такой формат оптимален для обеспечения единства и эффективности команды. Но чтобы осознать масштаб влияния технологий и понять, как расширяющиеся цифровые сети и массивы собираемых данных меняют восприятие командной работы, вам необходимо отвлечься от концепции статичной, тщательно подобранной команды и проанализировать новый тип коллектива, не имеющего устойчивых границ.
В этой главе я уже вспоминал о профессоре Университета сингулярности Вивеке Вадхве. Работая совместно с Университетом сингулярности, Университетом Дьюка и Стэнфордом, он проводит весьма интересные исследования команд и командной структуры. В частности, один из его проектов в партнерстве со Стэнфордским университетом посвящен проблеме дискриминации женщин. В ходе исследования Вадхва понял, что лучший способ устранить проблему дискриминации женщин – это привлечь к решению ее жертв. То есть, фактически, предложить людям помочь себе самим. Возник вопрос, как мотивировать и вдохновить женщин на помощь друг другу в борьбе с дискриминацией. Вадхва решил написать книгу, в которой сотни женщин из разных концов света рассказали бы свои истории.
В процессе осуществления своего замысла Вадхва понял, что самым ценным его навыком является умение управлять малыми командами и организовывать командную работу. Причем ему пришлось иметь дело вовсе не с командами, соответствующими «правилу двух пицц», то есть состоящими из 8–12 членов. Его команда состояла почти из 500 человек. Чтобы
41
Коллективное сотрудничество людей, которые добровольно объединяют свои деньги и другие ресурсы, как правило, через интернет, чтобы поддержать усилия других людей или организаций.
Такие команды нового типа, как считает Вадхва, отнюдь не являются чисто виртуальными. «Моя роль как менеджера, – говорит он, – состояла в том, чтобы координировать действия, понимать, как люди работают и мыслят, разделять объем работ на отдельные сегменты, а также вдохновлять и мотивировать участников на их выполнение».
Выдающиеся лидеры команд всегда знают, как извлечь преимущество из современных технологий. Но лидеру команды большого масштаба недостаточно разбираться в новейших инструментах вроде социальных медиа или краудсорсинга. Он должен выдвигать новые идеи и мотивировать людей на их реализацию. По словам Вадхвы, его работа заключалась в том, чтобы «…выдвинуть идею, а затем сказать: „Ну что ж, используйте свою многочисленность и непредвзятое знание ваших знакомых“».
Краудсорсинг, примененный Вадхвой для написания книги, вряд ли сможет заменить традиционный исследовательский проект, но это интересный подход к организации многочисленных и непостоянных команд. Вполне возможно, в будущем он сыграет гораздо более значительную роль. Нам это может нравиться или не нравиться. Возможно, это покажется неудобным, поскольку и от лидеров, и от членов команды потребуются новые навыки и новое мировоззрение. Но в конечном счете неспособность прогнозировать будущие направления развития команд и командной работы станет серьезной слабостью.
С учетом сказанного, могут ли науки и технологии помочь нам формировать более эффективные команды? Стоит разобраться в этом подробней.
Социометрия: трудная наука работать в команде
Что заставляет команду добиваться успеха? Это трудный вопрос. Мы все успели в этом убедиться. Но без надежных данных просто невозможно понять динамику развития успешных команд. Все, что у нас есть, это несистематизированные знания о моделях поведения: успешное лидерство, совместная приверженность общим ценностям, доверие, увлеченность и твердость характера – то, что определяет великую команду.
Но ситуация может измениться. Благодаря новым методам сбора и анализа сведений большие данные дают возможность глубже разобраться в моделях социального поведения, определяющих успех или провал командной работы. Ранее эти закономерности оставались вне поля зрения, но после привлечения больших данных выясняется, как работают и общаются тысячи людей в своих командах и подразделениях.
Профессор из лаборатории динамики поведения человека при Массачусетском технологическом институте Алекс Пентланд изобрел специальные датчики, которые записывают новый тип статистических данных, названных «социометрическими». Это измерение взаимодействия людей, в том числе тона голоса, языка жестов и даже уровня эмпатии.