Статья, опубликованная в журнале «Гарвард Бизнес Ревью Россия»
Начальники не всегда понимают, что делают их сотрудники. Как им помочь?
Арджун Нараян , Картик Хосанагар , Раджат Дас , Рохан Нараяна Мурти , Скотт Дьюк Коминерс , Сурадж Шринивасан , Тарун Ханна
Много ли менеджеры знают о работе своих команд? Недавно мы провели исследование с участием 14 команд, состоящих из 283 сотрудников, в четырех компаниях, входящих в список Fortune 500. Когда менеджеров спросили о работе их команд, в среднем они или не знали, или не помнили о 60% выполняемой ими работы. В одном особо вопиющем случае менеджер, участвовавший в нашем исследовании, смог описать всего 4% работы его команды.
Менеджеры, не знающие, чем занимаются их сотрудники, могут дорого обходиться компании, даже если команда состоит всего из пяти человек, поэтому проблема касается любой компании, большой или маленькой. Менеджеры и лица, ответственные за принятие ключевых решений на всех уровнях, ставят цели цифровой трансформации, недостаточно хорошо понимая, как их команды выполняют работу или где находятся их болевые точки. Обычно они строят догадки, решая, какие инвестиции помогут их командам. В итоге такие руководители систематически недооценивают продуктивность сотрудников или неудачно распределяют ресурсы и инвестиции в технологии автоматизации. Из-за пандемии COVID-19 и перехода к удаленной цифровой работе менеджерам стало еще труднее быть в курсе происходящего в компании.
Но наше исследование также продемонстрировало, что проблема решается с помощью алгоритмов машинного обучения. Выяснить, как команды используют технологии в своей работе, можно с условием соблюдения требований о конфиденциальности действий сотрудников.
Что мы обнаружили
В нашем исследовании мы попросили менеджеров обучить систему процессам, которые, на их взгляд, отнимали большую часть времени команд. С помощью интерфейса, аналогичного тому, которым люди пользуются, ставя теги на фото в Facebook*, менеджеры создали образцы каждого процесса на своих машинах так, как они хотели, чтобы их выполняли команды. Затем они проставили теги для этих процессов, поделив их на такие категории, как «управление заказами», «бухгалтерские процессы» и «управление цепью поставок». Количество процессов, которым менеджер мог обучить систему, не было ограничено. Менеджеры полагались на свою интуицию, суждения и опыт, чтобы отобрать процессы и обучить систему тем из них, которые, как они думали, требуют больше всего усилий от сотрудников. Эти данные были собраны в «граф рабочего процесса», отображающий схему выполнения задач командой.
На основе процессов, которым их обучили менеджеры, наши алгоритмы машинного обучения искали аналогичные паттерны в работе, выполняемой членами команды. Затем мы оценили, какую часть рабочего дня команды составляют виды работы, аналогичные процессам, которым обучили систему. По сути, это было оценкой степени, до которой предположения менеджера соответствовали повседневной реальности команды.
Ключевым аспектом этих исследований было сохранение конфиденциальности: мы позаботились о том, чтобы все инструменты и сбор данных позволяли анонимизировать конечных пользователей. Мы объединяли данные по команде и предоставили командам инструменты, позволяющие определить и отфильтровать конфиденциальные сведения, с помощью которых можно установить личность. Весь анализ проводился только на уровне команды, без указания отдельных исполнителей.
Мы предположили, что при идеальном сценарии менеджер должен иметь представление, по крайней мере, о 80% ежедневной работы своей команды. Мы опирались на номинальный порог по данным опроса среди менеджеров: респондентов просили оценить, какую часть работы своей команды они могут описать. Мы определяем разрыв между представлениями и реальностью как долю повседневной работы команды, о которой менеджер не знает, и исходим из того, что потолок составляет 80%. Значение этой оценки показывает, насколько неполно менеджер понимает повседневную работу своей команды.
К удивлению менеджеров, мы обнаружили значительный разрыв между их представлениями и реальностью во всех 14 командах, занимающихся такой разнообразной деятельностью, как управление цепью поставок, управление проектами, взаимодействие с клиентами, управление основными данными, финансы/бухгалтерия и управление персоналом.
* деятельность на территории РФ запрещена
