Не считайте
людей машинами

Долгий путь к просвещенному менеджменту начался еще в 1930-е годы, когда исследователи и лидеры корпораций стали отказываться от идеи, будто к рабочим следует относиться как к машинам и требовать от них выполнения задач в строгом соответствии с четко прописанными инструкциями.

Постепенно они начали осознавать, что компании только выиграют, если в принятии рабочих решений будут участвовать и рядовые сотрудники. Число сторонников этой концепции множилось на протяжении десятилетий. Но сегодня мы видим явные признаки того, что маятник качнулся в обратную сторону и старая механистическая модель лихо отвоевывает свои позиции. И это вызывает серьезное беспокойство.

В то время как многие организации — особенно с плоской структурой и те, что освоили гибкие методы, — продолжают заботиться о вовлеченности сотрудников, все большее число компаний, похоже, встает на путь оптимизации, передавая право принятия решений и контрольные полномочия экспертам и алгоритмам. Кадры воспринимаются как сырье, и ставится цель свести использование этого «сырья» к минимуму; в итоге штатных работников заменяют временными и фрилансерами, а автоматизация и ПО помогают снизить потребность в человеческих суждениях и оценках. Оставшихся сотрудников обязывают следовать идеальным моделям поведения и непрерывно контролируют, проверяя, насколько они соответствуют этим идеалам. И до сих пор нет никаких данных, которые подтверждали бы, что это изменение к лучшему.

Идея оптимизации понятна и близка большинству руководителей и привлекает их, поскольку они обучены этому процессу. Однако история показывает, что если рассматривать производительность сотрудников как исключительно инженерную задачу, это приводит к весьма серьезным и долговременным последствиям. Так что сегодня мы просто обязаны вспомнить об ошибках прошлого. За несколько десятилетий накопилось множество свидетельств того, как выгодно доверять сотрудникам и расширять их полномочия и как вредно этого не делать, — но все эти данные почему-то игнорируются. Задача найти баланс между двумя подходами и получить преимущества от обоих вполне решаема, но для начала нужно отказаться от идеи, что производительность работника — это инженерная задача.

Механистический подход всегда набирает популярность в тяжелые для экономики времена, когда люди не увольняются, даже будучи не в силах терпеть отношение к себе как к машинам, и теряет ее в моменты экономического роста, когда работники чаще меняют работодателей или протестуют. В период кризиса, вызванного коронавирусом, эта модель, вероятно, вновь укрепит свои позиции. Если рынок труда не окажет сопротивление, а компании не смогут взвешенно оценить последствия оптимизации, опасная тенденция восторжествует. Но это будет ужасной ошибкой.

ДРУГИЕ ПОДХОДЫ

Идею «научного менеджмента» для эффективного управления организацией предложил в начале ХХ века Фредерик Тейлор. Согласно его концепции, всегда существует один наилучший способ выполнения рабочих задач: инженерам лишь нужно его рассчитать, а роль рабочих сведется к тому, чтобы выполнять четкие предписания. Вскоре эти тезисы распространились за пределы производственных цехов и проникли в офисы, где повлияли буквально на все: от системы оплаты труда до дизайна рабочих пространств и офисных зданий.

В 1930-е годы Western Electric и другие работодатели усмотрели в этом подходе изъяны — в частности, выяснилось, что рабочие стали трудиться спустя рукава. Компании начали экспериментировать с регламентами, наделяющими сотрудников бóльшими полномочиями, и сделали более гибкими ставки сдельной оплаты и целевые показатели. Все это привело к ощутимым улучшениям. Элтон Мэйо и его коллеги по Гарвардской школе бизнеса зафиксировали эти результаты и выработали рекомендации, как их достичь. Так было положено начало доктрине «человеческих отношений». В центре этого подхода было внимание к психологическим и социальным потребностям рабочих: тем хотелось строить отношения с коллегами, ощущать значимость своей работы и участвовать в принятии решений. Когда эти условия соблюдались, производительность взлетала до небес, а когда нет — падала.

В 1957 году знаменитый специалист по менеджменту Дуглас Макгрегор в своей статье в HBR отмечал, что среди руководителей бытуют противоположные взгляды на то, как добиться максимальной производительности работников: одни считают, что рабочим нужны жесткие предписания и контроль, другие — что люди работают лучше, когда им позволяют делиться собственными идеями и брать на себя инициативу. В фундаментальном труде 1960 года «Человеческая сторона предприятия» Макгрегор назвал первый подход «теорией X», а второй — «теорией Y».

В последние четыре десятилетия «теория Y» была более популярна: множилось число комитетов охраны труда с участием руководителей и рядовых сотрудников, появлялись кружки контроля качества и другие рабочие группы с расширенными полномочиями. Импульс движению в сторону «теории Y» был дан в конце 1970-х, когда стало очевидным низкое качество труда на производственных предприятиях в США и других странах, куда проникли идеи Тейлора. Отчасти проблема была вызвана тем, что автоматизация сделала работу слишком скучной и людям стало ­неинтересно ее выполнять. Видя отсутствие энтузиазма у рабочих, руководство ужесточало контроль и наказания, но это лишь еще больше снижало качество и производительность труда. Решение заключалось в том, чтобы сами работники, а не инспекторы по качеству в конце производственной линии выявляли проблемы и отвечали за их устранение. Раньше других к этому пришли японские компании. Например, принцип бережливого производства в Toyota включал целый ряд аспектов, но ключевой была идея наделить линейный персонал всеми нужными полномочиями для повышения качества и эффективности — вплоть до права остановить производственную линию. Превосходное качество автомобилей и другой продукции таких заводов вскоре привлекло внимание менеджеров.

К 2000-м годам концепция бережливого производства (также известная как производственная система Toyota) стала применяться не только в автомобилестроении, но и в здравоохранении, государственном управлении и прочих сферах. Качество работы и производительность сотрудников при этом повышались, а текучесть кадров уменьшалась. Однако принципы бережливого производства плохо приживались на американских заводах с влиятельными профсоюзами, где действовали сложные правила внутреннего распорядка, между рабочими и руководством существовало недоверие, а к чужим идеям относились без энтузиазма. Впрочем, в относительно недавнее время интерес к гибким методам управления дал «теории Y» новый импульс к распространению.

ШАГ НАЗАД

Можно предположить, что популярность этой поведенческой модели пошла на спад после экономического кризиса 2008 года: его последствия затянулись настолько, что сегодня многие молодые менеджеры не помнят иных условий. Однако здесь действовали и другие факторы.

Текучесть трудовых ресурсов. Одной из главных проблем бизнеса всегда было то, что при изменениях рыночного спроса численность сотрудников остается примерно той же. Трудно сокращать штат, когда компания переживает тяжелые времена, и так же трудно быстро набрать новых специалистов, когда дела идут в гору. Гигономика предложила совершенно новый подход.

Истории взрывного роста компаний вроде Uber, где водителям платят только за выполненные заказы, произвели сильное впечатление на других работодателей, и те решили сократить количество штатных сотрудников и привлекать временных работников, которым не нужно обеспечивать соцпакет или выплачивать компенсации, когда дела идут плохо. Неудивительно, что многие компании задались целью сократить постоянные издержки за счет использования человеческих ресурсов по принципу воды в кране: когда нужно — открываешь вентиль, когда не нужно — закрываешь. Перейти на такую модель компаниям активно помогают кадровые агентства и аутсорсинговые фирмы по подбору персонала. Они ввели термины «текучая рабочая сила» и «специалисты по требованию» для обозначения систем, при которых внештатным сотрудникам платят за выполненные задачи, а посредники подбирают персонал для организации по мере необходимости. Теперь аутсорсинговые фирмы предлагают полный цикл услуг, обеспечивая такой баланс найма, увольнений и контрактов с внештатными специалистами, при котором у работодателя всегда имеется минимально необходимое число сотрудников для выполнения текущих задач.

Сегодня модель привлечения «специалистов по требованию» весьма популярна. Согласно исследованиям, примерно треть сотрудников американских корпораций не состоят в их штате. В Google внештатных и временных сотрудников больше, чем специалистов на полную ставку (130 с лишним тыс. против 123 тыс., если верить статье Дайсуке Вакабаяси, опубликованной в 2020 году в New York Times). И это частое явление в ИТ-компаниях. Работа по контракту лежит в основе практически всех сервисов такси и служб доставки вроде Amazon Flex и Deliveroo. Эти компании переступают границу правовых отношений между сотрудником и работодателем, контролируя практически все действия подрядчиков: они следят за местонахождением водителя и выстраивают для него маршрут с точностью до поворота. Патрисия Каллахан писала в своей статье в New York Times, что в Amazon Flex существует шокирующий стандарт, по которому 999 заказов из тысячи должны доставляться вовремя. (На просьбу прокомментировать свои рабочие практики компания Amazon не ответила.)

Однако не существует никаких доказательств того, что сокращение штата действительно способствует улучшению показателей бизнеса. Согласно статистическим данным, значительное сокращение персонала на раннем этапе кризиса не коррелирует с финансовыми успехами, а разные исследования, включая работу Уэйна Кашио, Арджуна Чатратха и Рохана Кристи-Дэвида, указывают на то, что компании, которые не спешат увольнять людей, достигают лучших результатов. К тому же за исполнением каждого договора подряда обязательно кто-то должен следить, что противоречит идее урезания затрат; на этот парадокс обратила внимание Лорен Вебер из Wall Street Journal, изучая индустрию компьютерных игр.

Кроме того, мои исследования и работы других ученых показывают, что когда временные сотрудники работают бок о бок со штатными специалистами, на последних это сказывается негативно: их лояльность и продуктивность снижаются, а отношения с коллегами портятся. У нас пока нет данных об эффективности специалистов по контракту в сравнении со штатными сотрудниками, но мы точно знаем, что у них, в отличие от последних, нет ни правовых, ни психологических обязательств перед компанией, которые заставляли бы их заботиться о ее интересах. Поэтому не стоит ожидать от внештатников особого рвения — скорее, наоборот: ведь проявление инициативы в вопросах, не оговоренных в договоре, может восприниматься как его нарушение. Не стоит рассчитывать и на то, что временные сотрудники будут бескорыстно делиться перспективными идеями (как часто поступают штатные специалисты): с большей вероятностью они продадут эти идеи компании или ее конкурентам.

Наконец, приведу еще одно свидетельство того, что временные сотрудники ведут себя не так, как от них ожидают: на самом деле они редко покидают компанию, когда та переживает сложные времена. (Понятно, что вызванная пандемией безработица уровня Великой депрессии, ударившая и по штатным, и по внештатным специалистам, — это исключение.) Исследования показывают, что временные сотрудники нередко остаются с компанией так же надолго, как и штатные, поскольку начинают играть в ней все более важные роли. Если такой специалист уйдет, то знания и опыт уйдут вместе с ним. Например, инженер-консультант Тим Нир считает себя ценным для компании сотрудником, поскольку никто, кроме него, не разбирается в исходных спецификациях и конструкции одной из деталей самолета: он начал работать над этой деталью по контракту 15 лет назад, а сейчас на нее вновь возник спрос.

Переговоры об оплате труда. Сегодня к начальному окладу применяется дифференциация — простой, но важный прием из теории оптимизации. Если раньше работодатель предлагал фиксированный начальный оклад, особенно кандидатам на стартовые позиции, то сейчас принято обсуждать его размер. Согласно опросу работодателей, проведенному сайтом CareerBuilder в 2017 году, 52% из них предлагают кандидатам меньший оклад, чем на самом деле готовы платить, — безусловно, рассчитывая на то, что далеко не все будут торговаться. И действительно — большинство кандидатов этого не делает.

Специалисты по кадрам знают, что в долгосрочной перспективе немногие ситуации вызывают больше проблем, в том числе с законом, чем случаи, когда людям с одинаковыми навыками платят за одну и ту же работу разные деньги. Однако из-за желания сэкономить на начальном окладе (сумму такой экономии легко подсчитать) компании все же не упускают эту возможность.

Оптимизация и искусственный интеллект. Самый мощный фактор, заставляющий компании делать выбор в пользу «теории X», — это искусственный интеллект. К инструментам ИИ относятся практически все алгоритмы, связанные с машинным обучением: системы уравнений рассчитывают потребность в кадрах, оценивают кандидатов на вакансии, оптимизируют маркетинговые ходы и т. д. По сути, алгоритмы отнимают право принятия решений у сотрудников и передают его специалистам по обработке данных — создателям этих алгоритмов. Это именно то, о чем мечтал Тейлор: найти один наилучший подход к работе с помощью инженерных решений.

Рассмотрим сферу, которая прежде представляла собой воплощение индивидуализма и самостоятельного принятия решений: дальнемагистральные грузоперевозки. Когда-то дальнобойщик мог вести грузовик как хочет и когда хочет — главное, чтобы груз вовремя прибыл в место назначения. Теперь же алгоритмы диктуют ему маршрут, график поездки, правила вождения и многое другое. Кабина оборудована устройствами, которые следят за действиями водителя и собирают данные — как для того, чтобы обеспечить соблюдение требований, так и для дальнейшего совершенствования алгоритмов. Камеры фиксируют моменты, когда водитель убирает руки с руля, и если это происходит, компания вправе урезать ему зарплату. Скорость и время в пути отслеживаются поминутно; на пути к месту назначения водитель получает подробнейшие указания (например, система предписывает ему по возможности избегать левых поворотов, поскольку они занимают больше времени и во время них чаще случаются аварии).

К чему все это может привести, можно наблюдать на примере Amazon и более чем 125 тыс. сотрудников ее складов, для которых алгоритмы устанавливают целевые показатели — за какое время должен быть найден каждый предмет из заказа. Если сотрудник не укладывается в заданное время, он получает предупреждение, которое также выносит алгоритм. Три предупреждения становятся основанием для увольнения, если верить статье Скотта Шейна, опубликованной в 2019 году в New York Times. Пока еще окончательное решение об увольнении работника принимает непосредственный начальник, но как долго это продлится — неизвестно.

Если отнять у человека право принимать решения, он перестанет чувствовать ответственность за свое дело и не будет заинтересован в том, чтобы прикладывать дополнительные усилия. Когда всем заправляют алгоритмы ИИ, непонятно, какую пользу вообще может принести сотрудник. Предположим, водитель грузовика нашел более удобный способ въезда в погрузочную зону и выезда из нее. Кому он об этом расскажет? Да, в среднем алгоритмы помогают компаниям экономить деньги и топливо; но если ограничить полномочия сотрудников и установить жесткие планы и контроль, как того требует оптимизация, люди просто перестанут предлагать инновации.

Передача права принятия решений от линейных руководителей и работников экспертам и программам чревата серьезными издержками, которые сложно отследить. Например, это подорвет позиции руководителей низшего звена и линейных менеджеров, для которых обязанности по найму, распределению часов и оценке производительности были ресурсами влияния. Что скажет начальник расстроенной сотруднице, которую программа назначила работать три субботы подряд? И как ему в будущем просить эту сотрудницу поработать сверхурочно, если сам он не в силах ничего для нее сделать? В таких условиях невозможна взаимовыручка, на которой строятся отношения и которая дает людям ощущение поддержки со стороны организации.

Что же касается отслеживания работы офисных сотрудников, раньше делать это было крайне сложно, поэтому оптимизация здесь оставалась на низком уровне. Теперь все иначе. Новое ПО для контроля продуктивности учитывает каждое нажатие клавиш, делает снимки экрана и анализирует их, выявляя моменты, когда сотрудник занимается посторонними делами; и это лишь вершина айсберга. Компании вроде Teramind и InterGuard создают готовые системы с этими и многими другими функциями. Популярные приложения, такие как Slack или Microsoft Outlook Calendar, уже определяют, с кем мы общаемся в офисе и сколько времени уделяем беседам; затем эти данные учитываются при планировании времени на выполнение того или иного проекта.

Всего лишь оценив, как долго остаются активными датчики движения, программа может сообщить, сколько времени люди проводят в офисе. Табельный учет вернулся к нам в виде бейджей, которые мы прикладываем к турникету, тем самым сообщая системе, когда мы пришли в офис, ушли домой и в какие кабинеты ходили в течение дня, чтобы с кем-то встретиться. ПО для внутреннего картографирования открывает работодателям еще более широкие возможности: оно в реальном времени определяет, в какой части здания находится тот или иной сотрудник. Разные поставщики предлагают программы, которые, как заявляется, идентифицирует сотрудников по походке, если их лица не видны. Датчики фиксируют, кто с кем встречается в офисе, сколько времени люди проводят за рабочим столом и т. д. Как удалось выяснить Саре Краузе из Wall Street Journal, работодатели прослушивают беседы в переговорных и анализируют их, чтобы лучше выстроить коллектив и управлять им. Например, фитнес-компания Life Time в качестве упражнения для новых менеджеров предлагает им проанализировать дискуссии, записанные во время совещаний.

Сейчас, когда из-за пандемии многим организациям пришлось перевести людей на удаленную работу, наступает момент истины. Какую стратегию выберут работодатели — доверять сотрудникам или пытаться контролировать их? Практика показывает, что второе более вероятно: Дрю Харвелл из Washington Post пишет, что компании все чаще используют программы, которые позволяют видеть буквально все, что работающий из дома человек делает на компьютере. Один упомянутый в статье поставщик таких программ заявил, что его клиенты «считают, что имеют полное право знать, чем занимаются их сотрудники» дома.

Конрад Путциер и Чип Каттер из Wall Street Journal пишут, что некоторые компании, готовясь к возвращению людей в офис, устанавливают системы внутреннего картографирования, чтобы контролировать соблюдение новых требований к социальной дистанции. Наблюдатели отмечают, что после окончания пандемии едва ли найдутся веские причины отказаться от этих систем.

Все собираемые данные можно использовать во благо — например, для проектирования более удобных офисных пространств. Но по ним также можно выяснить, кто из сотрудников надолго покидает здание, кто принимает ставки на спортивные матчи и т.д. Кроме того, Итан Бернстайн и Бен Уэйбер отмечают, что навязанные сверху улучшения рабочего пространства часто дают результат, противоположный желаемому: например, мешают совместной работе, а не способствуют ей. Они рекомендуют экспериментировать и выяснять, какие меры действительно ведут к продуктивному взаимодействию. (См. статью «Вся правда об опенспейсах», «HBR Россия», декабрь 2019 года.)

Сотрудникам никогда не нравилось, что за ними следят. Волна забастовок в 1930-е годы, которая привела к созданию профсоюзов, возникла не только из-за недовольства рабочих зарплатами, но и из-за их нежелания терпеть постоянный контроль со стороны руководства: они требовали ослабить тейлористские требования, включая унизительные ограничения времени на посещение уборной. Помимо всего прочего, слежка редко дает желаемый результат, поскольку люди находят способы ее избежать. Судя по опросу SimplyHired, онлайн-сервиса по трудоустройству, более четверти сотрудников заклеивают веб-камеры на рабочих компьютерах, а почти треть предпочитают общаться с коллегами не по корпоративному телефону, а по личному, который не прослушивается.

К тому же оптимизация с помощью технологий ИИ обходится недешево. И если концепция научного менедж­мента Тейлора требовала от организаций нанимать множество экспертов из зарождавшейся тогда сферы промышленного инжиниринга, нынешний тренд на оптимизацию подпитывает спрос на специалистов по обработке данных. Для создателей алгоритмов создается все больше рабочих мест, и, по данным сайта Glassdoor, средний базовый оклад на этих позициях составляет $113 309 в год.

ДОБИТЬСЯ РАВНОВЕСИЯ

Можно утверждать, что пока расклад не в пользу «тео­рии Y». По разным оценкам, до трети гендиректоров крупных корпораций получили образование в области технологий. 47% глав компаний — выходцы из финансовой сферы, где превыше всего ставятся оптимизация расходов, формулы и численные показатели, а вовсе не полномочия сотрудников. Связанный с «теорией Y» поведенческий подход весьма скромно представлен в программах бизнес-школ, которые, однако, пестрят курсами по микроэкономике, бухучету, финансам и операциям (а все это строится на процессах оптимизации). В то же время корпоративные программы обучения менеджеров, в которых продвигается поведенческий подход, исчезли практически отовсюду.

Наконец, внедрение идей «теории Y» требует от руководителей больших вложений времени и сил, а формулируются эти идеи довольно расплывчато. Оптимизацию же легко свести к набору правил, делегировать и увязать с ключевыми приоритетами (например, максимальной эффективностью и снижением затрат) — а это всегда радует и финансовых директоров, и Уолл-стрит.

Печальный пример пренебрежения «теорией Y» со стороны топ-менеджеров можно увидеть в статье Алека Макгиллиса в New Yorker, посвященной реструктуризации Boeing и проблемам с лайнером 737 Max. Когда-то программа бережливого производства Boeing, в рамках которой сами инженеры искали способы улучшить работу, была образцом качества и экономической эффективности. Когда один из топ-менеджеров объявил, что компания сокращает финансирование этой программы, один инженер на встрече по организации труда высказал свои возражения и напомнил, сколько денег программа сэкономила Boeing. На это топ-менеджер заявил: «Решения, которые принимаю я, больше влияют на результат, чем все ваши решения вместе взятые».

Главная задача руководства состоит не в том, чтобы выбрать между «теорией X» и «теорией Y», а в том, чтобы найти их комбинацию, которая будет приносить реальные плоды. Когда компании только начинали осваивать научный менеджмент, это вело к впечатляющим результатам, поскольку до того в производственных процессах царил хаос. И внедрение этого подхода стало ключевым фактором, позволившим американским корпорациям выйти в лидеры мировых рынков. Многие деловые практики и по сей день требуют оптимизации. В частности, это касается процессов найма: в большинстве компаний менеджеры почти или совсем не обучены нанимать сотрудников и при выборе между кандидатами руководствуются собственной интуицией и стереотипами.

Когда оптимизация сочетается с расширением полномочий сотрудников, люди начинают работать намного лучше. Одно из преимуществ бережливого производства в том, что при нем ответственность за эффективность и качество возлагается на линейных сотрудников, и они учатся оптимальнее выстраивать рабочий процесс. Вот почему грустно наблюдать, как компании отказываются от такого подхода в пользу бездушных программ. Та же проблема возникает с планированием работ и гибким графиком: если раньше коллектив сам решал, как распределить время, чтобы выполнить работу в срок и не нарушить интересы сотрудников, то теперь программное обеспечение обещает «оптимизировать» рабочий график с учетом потребностей бизнеса. Сегодня, когда компаниям приходится жонглировать штатным расписанием, чтобы обеспечить социальную дистанцию в офисах, интересно понаблюдать, пойдет ли бизнес навстречу сотрудникам или отдаст предпочтение алгоритмам.

Самое серьезное препятствие здесь то же, что и было всегда: оптимизация привлекательна с рациональной точки зрения и обещает простой и наилучший способ организации работы. Если его внедрить, то можно больше не беспокоиться: менеджерам не придется вовлекать сотрудников в решение рабочих проблем и можно будет переключиться на более интересные стратегические задачи. Как писал Курт Воннегут в романе «Механическое пианино», «если бы не люди, эти проклятые людишки, которые вечно лезут в работу машин… мир превратился бы в рай для инженера». Возможно, проще всего было бы не замечать людей; однако мы все еще здесь. А потому важно учитывать наши нужды и интересы, и разумному лидеру стоит об этом помнить.

Об авторе

Питер Каппелли (Peter Cappelli) — профессор менеджмента в Уортонской школе бизнеса, директор Центра человеческих ресурсов. Автор ряда книг, в том числе «Will College Pay Off? A Guide to the Most Important Financial Decision You’ll Ever Make» (PublicAffairs, 2015).