Сложные системы и что с ними делать

[schegloff]

Отличительной особенностью сложной системы является то, что она в одинаковых (с Вашей точки зрения) ситуациях ведет себя по-разному. Поэтому что-то с ней сделать очень непросто. Вот пример сложной системы - команда разработчиков:

Исследовательская команда Проекта Аристотель (лучшие статистики, организационные психологи, социологи и инженеры Google) проанализировали весь существующий массив данных по 180 (!) командам, одновременно проранжировав команды по степени выполнения и перевыполнения командами плановых целей. Также были учтены гендерный состав команд и время, которое данная команда работает вместе. Были составлены графики и диаграммы, показывающие ключевые характеристики команд и их пересечения.

И как бы исследователи ни компоновали данные, четкого шаблона, влияющего на успех или каких-либо доказательств, что состав команды имеет хоть какое-то значение, обнаружить не удалось

В цитируемом по ссылке проекте гуглевцы все же (вроде бы) определи факторы, как-то влияющие на успешность команд (главным образом - вовлечение каждого участника в выявление и разрешение проблем, что обеспечивается равным доступом к высказываниям и психологической безопасностью). Однако все, что я слышал про Гугль в последние годы, говорит о том, что выявить такие факторы и действительно организовывать успешные команды - две большие одесские разницы.

Comments

[vit_r]

Кстати, про мудаков.

Показательно, что в статистике учитывается гендерный состав, но не учитываются мозги. Странно, если бы они нашли какую-нибудь зависимость от состава команды. (^_-)

[vitus_wagner]

А как вы предлагаете измерять мозги?

[vit_r]

Вообще-то производительность отдельных работников прекрасно меряли в экспериментах восьмидесятых годов. Но

а) это достаточно дорого, потому что требует непроизводственного расхода времени достаточно высокооплачеваемых работников и

б) в той же Германии запрещено профсоюзом. (Знаю случаи, когда людям приходилось отменять работающие метрики, потому что "на основе цифр можно было делать выводы об отдельных людях")

[vitus_wagner]

Так мозги или производительность?

Вспоминается тот мужик из лабораторий Эдисона, который сидел ноги на стол и читал комиксы. Производительность у него была в районе 0, но его не за тем там держали. А затем, что иногда он вот также, ноги на стол, выдавал идею, которая может окупить содержание и его и ста таких же на протяжении всей их трудовой биографии.

Или Капица, который запросил 100 баксов за удар молотокм. 1 бакс за "производительность", в смысле за то что ударил, и 99 - за "мозги" - за то что знал, куда ударить.

[vit_r]

Производительность у него была в районе 0

Нет, конечно.

А про 100 баксов - это древняя байка.

Психология - давно выросшая из подгузников наука. Другое дело, нет параметра "хорошесть программиста" или "крутость менеджера". Но можно разложить десяток параметров и по каждому протестировать.

И производительность тоже бывает разная. Если бы была одна, её бы давно научились правильно мерить.

[juan_gandhi]

С мозгами в Гугле такая проблема, что совершенно невозможно определить, кто есть кто. У менеджеров мнение складывается на основе того, что шепчут типа архитекторы; архитекторы руководствуются страхом и возможностями продвинуться, поэтому им конкуренция не нужна; ширнармассы повторяют хором за начальством и искренне верят в это все. Так кто судьи-то? А окружающее население.

Как вот тут в Америке, Нил деГрассе считается самым выдающимся учоным, потому что, во-первых, черный. во-вторых, по телевизору.

[vit_r]

У менеджеров мнение складывается на основе того, что шепчут типа архитекторы;

Это обычно нормально. Только менеджеры должны определять, когда архитекторы говорят правду, а когда - не очень. Иначе они очень хреновые менеджеры.

[thedeemon]

Нил харизматичный, его всегда послушать приятно. А кто из ученых в своей башне сидит и с публикой не общается на понятном языке, того и не знают, это нормально.

[juan_gandhi]

Да он приятный мужик, но, мне кажется, не особо грамотный.