Абсолютный дайджест

Разнообразие навыков в команде не всегда идет на пользу производственному процессу, показала в своем исследовании экономист из ВШЭ с соавторами. Когда полезно иметь однородный состав работников, а когда — нет, в материале РБК.

В экономической литературе нет консенсуса по вопросу о том, как наилучшим образом формировать команды: стоит ли включать в них людей со схожим опытом и экспертизой или стараться диверсифицировать их состав. Например, исследование Международной организации труда показало положительную связь между результатами команд и разнообразием национальностей и рабочей специализации их участников. В то же время некоторые специалисты указывают, что разнообразные команды сталкиваются с коммуникационными проблемами, которые могут ухудшать их показатели.

В статье, опубликованной в журнале Economic Theory (есть у РБК), доцент факультета экономических наук НИУ ВШЭ Татьяна Майская и ее соавторы из Университета штата Пенсильвания и Сиднейского университета рассчитали с помощью формальной модели, как оптимальное разнообразие команд зависит от типа задачи, которая стоит перед командой. Авторы рассмотрели два варианта задачи — когда команде нужно максимизировать ожидаемый средний результат и когда важно обеспечение некоего минимально приемлемого его уровня.

Оказывается, во втором случае, когда принципиально важно избежать провала, оптимален более высокий уровень разнообразия экспертизы. Однородные же команды больше подходят для ситуаций, где важно получить высокий средний результат. «Организации часто переоценивают универсальные подходы, пытаясь ставить разнообразные команды на любые задачи. Наша статья показывает, что единого рецепта нет, все зависит от самой цели», — говорит Майская.

Как результаты исследования могут помочь в решении реальных задач — в материале РБК.

Метод

В целях упрощения исследователи рассматривали модель лишь для двух участников команды. Результат каждого из них определяется степенью близости поставленной задачи к их непосредственной экспертизе: максимальный «выпуск» достигается при нулевом «расстоянии» до задачи и убывает по мере увеличения этого расстояния. Далее ученые перешли к расчетам агрегированного командного результата — для выделенных двух типов целей. Для каждой из них ставился вопрос о нахождении оптимального «разнообразия» (дистанции между навыками двух участников) — то есть такого, при котором достигается максимальный результат.

Как в теории?

Примеры двух типов задач:

• Когда регуляторы предъявляют минимальные требования к уровню сервиса коммерческих компаний, главное, чтобы такой уровень не опускался ниже определенного стандарта у всех участников отрасли. Это лучше, чем если 99% компаний будут показывать первоклассный сервис, а одна компания провалится, из-за чего, например, пострадают люди. Расчеты экономистов показали, что в этом случае оптимальное разнообразие будет выше, то есть для таких целей больше пригодна «разношерстная» команда.
• Напротив, в киноиндустрии один успешный фильм может компенсировать даже несколько неудачных проектов. В этом смысле для крупной студии важнее ориентироваться на общий результат, который может быть получен, даже несмотря на отдельные провалы. Для таких задач выгоднее иметь команду с участниками близкой специализации.

«Наши теоретические результаты ценны прежде всего как способ формулировать проверяемые гипотезы. Для их проверки, конечно, нужна уже эмпирика», — объясняет Майская. Ценность теоретической работы скорее в том, чтобы предложить логическую цепочку, некоторый механизм или объяснение, которыми затем можно пользоваться как одним из аргументов при принятии решений, подчеркивает она.

Интуиция здесь в том, что средний критерий поощряет специализацию на наиболее типичных задачах, а критерий, связанный с обеспечением необходимого минимума, заставляет обращать внимание на слабые места, говорит Майская. «Если важен средний результат, организация может позволить себе плохо справляться с редкими случаями, пока общий показатель остается высоким. Но если важен худший случай, такие провалы становятся дорогими. Тогда разнообразие навыков начинает играть роль страховки: оно позволяет команде покрывать более широкий набор задач и снижает вероятность того, что какой-то тип запроса окажется совсем «не закрыт», — объясняет экономист. Например, в здравоохранении может быть важно, чтобы каждый пациент гарантированно получил заданный минимальный объем медицинской помощи, и широкий набор специалистов позволяет это обеспечить.

Важно понимать, что это лишь один из возможных механизмов, влияющих на состав команды, оговаривается исследователь. «Другие факторы — например, проблемы коммуникации, стимулы добросовестно выполнять работу, доверие между членами команды — тоже могут играть важную роль на практике», — приводит примеры она.

Одно из значимых ограничений модели также состоит в том, что участники команды не являются стратегическими игроками: они по сути ничего не выбирают, добавляет экономист. Как состав команды влияет на стимулы участников — отдельный важный вопрос, уверена она.

А как в реальной жизни

Директор направления развития и оценки «Адизес Бизнес Консалтинг» Юлия Крыленко соглашается с выводами экономистов, но с важной оговоркой. «В исследовании разнообразие рассматривается как различие в экспертизе — то есть в том, «что люди умеют». В реальности эффективность человека на работе — это скорее многофакторная модель», — говорит она.

На результат влияют не только навыки, но и то, как человек думает, принимает решения, реагирует на неопределенность и что его мотивирует, рассуждает Крыленко. «Поэтому на практике часто возникает ситуация: человек подходит по экспертизе, но не попадает по типу мышления — и тогда его вклад оказывается ниже ожидаемого», — отмечает эксперт.

«Важный вывод здесь в том, что разнообразие команды не является универсальным рецептом. Оно работает не само по себе, а только в связке с типом задачи, целевым результатом и управленческой моделью», — говорит директор по управлению человеческим капиталом «Яков и партнеры» Татьяна Шилова.

Если задача хорошо формализована, процесс понятен, а результат измеряется средними показателями эффективности, более однородная команда часто оказывается продуктивнее, подтверждает она: у таких людей быстрее возникает общий язык, меньше издержки на согласование, проще стандартизировать подходы и поддерживать стабильное качество. «В таких случаях разнообразие может даже снижать эффективность, если оно приводит к лишним обсуждениям, разным подходам к качеству и затягиванию решений», — говорит она. Это может быть тиражирование проверенного решения, оптимизация производственного процесса, регулярная аналитика, поддержка стабильного сервиса, выполнение стандартизированных операций или внедрение уже понятной технологии, перечисляет эксперт.

Если же задача связана с высокой неопределенностью, риском провала или необходимостью обеспечить минимально приемлемый результат в разных сценариях, разнообразие экспертизы становится преимуществом, так как такая команда лучше замечает риски, видит проблему с разных сторон и реже оказывается заложником одного профессионального взгляда, указывает она. «Это стратегия, запуск новых продуктов, цифровая трансформация, ИИ-проекты, клиентский опыт, антикризисное управление, сложные инвестиционные решения, медицина, безопасность, работа с регуляторными рисками», — приводит примеры Шилова.

Но в обоих случаях разнообразие должно быть не самоцелью, а осознанной архитектурой команды под конкретный результат, подчеркивает она.

На деле может быть оптимален гибридный вариант — сегментировать задачи: основную рутину отдавать однородным группам, а кросс-функциональные «мозговые штурмы» и контроль качества — разнородным, полагает партнер Cornerstone Ольга Ворошилова.

Но это не все, уточняет она. «Даже если экспертиза разная, команда не взлетит без всех ролей: генератор идей, критик, реализатор, организатор. Можно хоть десять гениев собрать, но без того, кто доведет дело до конца, результат развалится. Поэтому сначала надо убедиться, что в команде закрыты ключевые роли, а потом уже решать — брать похожих специалистов или разных», — объясняет эксперт.

Как подбирать команду в бизнесе

На практике все начинается с понимания, какие задачи вообще стоят перед командой, говорит Крыленко. «Пока это не определено, разговор про разнообразие остается абстрактным», — убеждена она. Дальше важно понять, какие поведенческие модели лучше всего справляются с этими задачами, — и уже под это подбирать людей, объясняет эксперт.

Критично, чтобы в команде были закрыты все ключевые типы задач, подчеркивает Крыленко. «Если какой-то из них «выпадает», команда начинает компенсировать это вручную — перегрузом, конфликтами или постоянными переделками. Обычно это заканчивается падением эффективности, даже если в команде сильные люди», — рассказывает она.

В реальном бизнесе компетенции людей неоднородны, задачи меняются, а рынок труда ограничивает выбор, рассуждает Шилова. Но управлять разнообразием команды вполне реально, говорит она.

Это делается через матрицу задач и компетенций, объясняет эксперт. «Сначала руководитель должен понять, какие задачи команда должна решать, где цена ошибки максимальна, какие компетенции критически необходимы внутри команды, а какие можно добрать через внешних экспертов, подрядчиков, обучение или временное подключение специалистов», — говорит Шилова. В условиях дефицита кадров это становится особенно важно, заключает она.

Источник: https://pro.rbc.ru/demo/69fcd8b09a79479441cb6c49?from=main_page_microservice_business_9