Управление знаниями на практике

Большинство руководителей согласны, что знания сотрудников — стратегический ресурс компании. Но системно управлять этим ресурсом умеют немногие. Именно это противоречие и подтолкнуло меня заняться этой темой подробнее.

В процессе подготовки лекции по управлению знаниями я перебрала массу исследований и решила поделиться с вами несколькими интересными кейсами (источники по традиции в комментариях).

Кейс 1. Dyer & Nobeoka (2000) проанализировали систему управления знаниями Toyota, сформировавшуюся в 1970–1990-х годах вокруг сети из 200 ключевых поставщиков. Вместо создания корпоративной базы знаний компания организовала регулярный обмен опытом через ассоциацию поставщиков, добровольные учебные группы, консалтинговые выезды инженеров Toyota и обмен сотрудниками между компаниями. Благодаря этим практикам поставщики Toyota быстрее распространяли производственные методы и учились эффективнее, чем поставщики конкурентов, что обеспечило Toyota конкурентное преимущество.

Этот кейс учит нас тому, что знания распространяются не через документы, а через регулярно организованное взаимодействие между людьми.

Кейс 2. В 1996–1998 годах исследователи Гарвардской школы бизнеса наблюдали внедрение новой технологии малоинвазивной кардиохирургии в 16 ведущих американских больницах. Несмотря на одинаковую технологию, обучение хирургов у производителя и сопоставимый уровень клиник, результаты внедрения существенно различались. В более успешных больницах руководители создавали условия для коллективного обучения: заранее готовили команды, проводили тренировочные операции, обсуждали ошибки после каждой процедуры и поощряли открытое обсуждение возникающих проблем. При этом кодифицированные знания, т.е. инструкции, руководства, обучение у производителя и т.п. были необходимы для старта, но дальнейшее повышение эффективности зависело прежде всего от обмена неявными знаниями внутри операционной команды.

Этот кейс показывает, что при внедрении сложных технологий конкурентное преимущество создают не инструкции, а способность команды совместно учиться в процессе работы.

Кейс 3. В исследовании Yang et al. (2022) проанализировали коммуникации 61'182 сотрудников Microsoft в течение первых шести месяцев 2020 года. Авторы изучали как меняется сеть взаимодействия, через которую внутри компании распространяются знания. После перехода на удаленную работу сотрудники стали значительно чаще общаться внутри своих команд и примерно на 25% реже с коллегами из других подразделений. Ослабевание кросс-функциональных связей усложнило распространение новых знаний и идей внутри организации.

Этот кейс о том, что управление знаниями — это не столько базы знаний и обучение, сколько поддержание сети взаимодействий между людьми.

А еще несколько интересных кейсов я нашла у Екатерины Телицыной в канале Культура обучения и развития.

🔥 если вам интересна тема управления знаниями
❤️ если хотите больше кейсов
👍 если придете на лекцию

💡 Встречаемся во вторник, 11 августа, в 11:00 в лектории Университета Синергия.

Будем говорить о том,
🔹 почему компании становятся зависимыми от отдельных людей;
🔹 что такое организационная память и почему знания живут не только в головах сотрудников;
🔹 какие знания невозможно полностью передать через инструкции;
🔹 как искусственный интеллект меняет управление знаниями и где его возможности заканчиваются;
🔹 какие организационные практики действительно помогают сохранять экспертизу.

До встречи!

Регистрация и детали по ссылке 👈🏻

Можно ли оценивать руководителя по результатам сотрудников?

Короткий ответ — да, но не по сырым показателям. Производительность, текучесть и оценки команды могут содержать информацию о работе руководителя. Но ни один показатель не складывается только из его действий: на результат влияют состав команды, задачи, ресурсы, организационные изменения и способ измерения. Здесь важно разделять два вопроса: влияет ли руководитель на показатель и позволяет ли показатель измерить его вклад. Первое не гарантирует второго.

1️⃣ Производительность зависит не только от управления

Bender и коллеги соединили данные об управленческих практиках немецких предприятий с трудовыми биографиями работников. После добавления оценки человеческого капитала связь между практиками и производительностью снижалась на 30–50% [1]. Лучше управляемые компании также систематически нанимали и удерживали работников с более высоким оценённым человеческим капиталом.

Это исследование предприятий, а не отдельных руководителей, но оно показывает, что часть различий в производительности связана с тем, кто работает в организации. При этом исходный состав и его последующие изменения — не одно и то же: первое задаёт контекст, второе иногда может отражать решения руководителя.

2️⃣ Текучесть — информативный, но неоднозначный сигнал

Hoffman и Tadelis измеряли навыки управления людьми опросом сотрудников. Он охватывал ясность ожиданий, коучинг, поддержку развития, вовлечение, позитивный настрой и доверие. Более высокий результат был связан с меньшей добровольной текучестью — особенно с меньшим числом нежелательных для компании уходов [2].

Однако общая текучесть объединяет разные события. Добровольный уход ценного специалиста и расставание с устойчиво слабым сотрудником не должны одинаково характеризовать руководителя.

3️⃣ Оценки сотрудников смешивают несколько эффектов

Frederiksen и коллеги показали, что после учёта устойчивых различий между работниками оценки всё равно систематически зависели от руководителя [3]. Но дело было не только в «мягкости»: команды менеджеров, склонных ставить более высокие оценки, лучше показывали себя по объективным показателям, а сами менеджеры больше зарабатывали.

Средний балл команды смешивает результат сотрудников, управленческий вклад, стиль оценивания и шум. Это не чистая мера ни команды, ни руководителя.

📌 На что смотреть при оценке показателя

🔹Что именно он измеряет: общую текучесть или нежелательные добровольные уходы, независимый результат или оценку самого руководителя?
🔹Какими были исходная точка и условия работы команды?
🔹Состав команды достался руководителю или изменился вследствие его решений?

Эти вопросы не превращают метрику в оценку, но показывают, можно ли использовать её как свидетельство. Сырые результаты команды — это только повод проверить гипотезу о работе руководителя, а не готовый вердикт. Чтобы понять, связан ли сигнал именно с руководителем, нужны специальные способы сравнения. О них поговорим в следующий раз.

Какую роль играет руководитель, если управление — это система?

Даже хорошо выстроенная система управления не работает сама по себе. Для сотрудника она становится реальностью через повседневные решения непосредственного руководителя: как он объясняет правила, применяет их и реагирует на конкретные ситуации. Посмотрим, что исследования говорят о роли руководителя во внедрении практик управления людьми.

1️⃣ Работает не только описанная практика, но и та, которую видит сотрудник

Den Hartog и коллеги опросили 2063 сотрудника и 449 руководителей в 119 подразделениях одной компании. Оценка внедрения практик со стороны руководителей была связана с тем, как эти практики воспринимали сотрудники. Восприятие сотрудников, в свою очередь, было связано с их удовлетворённостью и тем, насколько результативным они считали своё подразделение. Чем выше было качество коммуникации руководителя, тем сильнее его оценка внедрения практик была связана с восприятием сотрудников [1].

2️⃣ Руководитель передаёт не только действие, но и его смысл

Nishii и коллеги показали, что один и тот же набор HR-практик сотрудники могут интерпретировать по-разному: как заботу о качестве и людях или как способ сократить затраты и усилить нагрузку. Эти объяснения были по-разному связаны с приверженностью и удовлетворённостью сотрудников. А когда такие установки становились общими на уровне подразделения, они были связаны с готовностью помогать коллегам и удовлетворённостью клиентов [2].

В исследовании 87 троек «руководитель — сотрудник — коллега» связь между объяснениями руководителя и сотрудников была сильнее, когда акцент делался на людях и качестве, а не на контроле затрат [3].

3️⃣ Важно не сколько практик руководитель применяет, а как

Fu и коллеги изучили 171 сотрудника и их руководителей в 60 проектных командах консалтинговой фирмы. Они разделили три характеристики реализации: объём практик, единообразие (насколько одинаково руководитель применяет их к сотрудникам) и чувствительность к различиям в их вкладе.

С годовой оценкой результативности из внутренних данных компании был связан не объём практик, а единообразие и чувствительность к вкладу. Причём они усиливали друг друга: чувствительность к индивидуальному вкладу была связана с результативностью там, где базовые правила применялись одинаково для всех. При низком единообразии такой связи не обнаружили [4].

📌 Про справедливость на рабочем месте
📌 Как признавать вклад одних, не демотивируя других?

4️⃣ Почему у разных руководителей получается по-разному?

Bos-Nehles и коллеги опросили 174 линейных руководителя и 1065 их подчинённых. Самым сильным предиктором того, как сотрудники оценивали внедрение практик, оказались знания и навыки руководителя. Время и организационная поддержка усиливали значение этих навыков. А вот ожидаемого усиления за счёт мотивации не обнаружили [5].

Это не значит, что мотивация не важна. Но если практика внедряется слабо, не стоит сразу думать, что руководитель просто не хочет. Нужно отдельно смотреть на его навыки, время, полномочия и поддержку.

📝 Какие действия могут поддерживать внедрение практики?

В своей концептуальной модели Nishii и Paluch выделяют четыре действия руководителя [6]:

✅ объясняет, что практика означает для конкретной работы;
✅ сам действует в соответствии с ней;
✅ подкрепляет нужное поведение;
✅ проверяет, как сотрудники её поняли.

Получается, система задаёт общие правила и создаёт условия для их реализации. А руководитель переводит эти правила в повседневные решения конкретной команды.

Посигнальте 🔥, если тема откликается. В следующий раз обсудим, справедливо ли оценивать руководителя по результатам команды.

Наконец-то увидимся офлайн!

До сих пор почти все наше общение было онлайн: через этот канал, книжный клуб, вебинары, индивидуальные и корпоративные консультации. А мне так хотелось развиртуализироваться и пригласить вас на живую встречу в формате открытого лектория, где можно не только послушать, но и познакомиться, пообщаться и обсудить идеи после выступления.

И такая возможность появилась.
⏰ 11 августа я выступаю в Университете «Синергия» в формате открытого лектория.

Тема: Незаменимых нет? Почему компании теряют экспертизу и как снизить зависимость от ключевых сотрудников.

Практически каждый руководитель сталкивался с ситуацией, когда вместе с уходом сильного сотрудника компания потеряла гораздо больше, чем одного человека. Но при этом качественных материалов на эту тему удивительно мало.

На лекции будем говорить о том,
🔹 почему компании становятся зависимыми от отдельных людей;
🔹 что такое организационная память и почему знания живут не только в головах сотрудников;
🔹 какие знания невозможно полностью передать через инструкции;
🔹 как искусственный интеллект меняет управление знаниями и где его возможности заканчиваются;
🔹 какие организационные практики действительно помогают сохранять экспертизу.

Как всегда, я буду опираться на современные исследования и переводить академические идеи на язык управленческой практики.

Если вы читаете этот канал и давно хотели познакомиться лично — момент настал. Мне бы очень хотелось, чтобы такие открытые лекции стали регулярными. Но получится это только в том случае, если на них будет приходить аудитория. Поэтому для меня эта первая встреча особенно важна. Если тема вам близка и вы сможете прийти — буду очень рада вас видеть.

Регистрация и детали по ссылке 👈🏻

🎦 Запись эфира #разговор_практика_с_теоретиком с Алексеем Романовым о том, почему хорошие специалисты не всегда становятся хорошими руководителями.

Поговорили о том:
🔸 можно ли заранее разглядеть у сотрудника управленческий потенциал,
🔸 что нужно эксперту для успешной трансформации в руководителя,
🔸 какую роль в этом процессе играет компания, а где зона ответственности самого сотрудника

Запись эфира YouTube
Запись эфира ВК

Если вы недавно стали руководителем, обратите внимание на эти материалы:

Вы стали руководителем. Что дальше
От специалиста к руководителю. Смена идентичности
Наука принятия решений
Внимание как управленческий ресурс
Управление кросс-функциональными командами
Управление автономными командами

А если вы руководитель уже какое-то время, проверьте себя с помощью нашей серии 9️⃣ грехов руководителя:

Микроменеджмент
Подмена стратегии операционкой
Иллюзия «я лучше знаю»
Невысказанные ожидания
Обратная связь только при ошибках
Награда за героизм, а не за систему
Страх отпускать сильных людей
Лояльность вместо эффективности
Решения на основе ощущений

Почему компании не внедряют практики, которые работают?

Если управленческие практики могут улучшать бизнес-результаты, почему компании не используют их повсеместно? Разберем на примерах из исследований.

1️⃣ Руководители могут просто не знать о полезных практиках

Например, на индийских текстильных фабриках консультанты предлагали способы лучше контролировать качество, запасы, простои и выполнение заказов. Многие предприятия не использовали их в том числе потому, что не знали о таких подходах или недооценивали их эффект [1]. Похожий результат получили во Вьетнаме. Исследователи случайным образом разделили компании на группы: одной дали информацию о преимуществах управления качеством, другой — нет. После этого руководители из первой группы стали выше оценивать пользу этих практик и чаще их внедрять [2].

Получается, что иногда проблема действительно начинается с информации, но на этом может не заканчиваться.

2️⃣ Рекомендацию ещё нужно превратить в повседневную работу

В Китае производственным компаниям провели энергоаудит и предложили меры со сроком окупаемости до трёх лет. В зависимости от категории применимые рекомендации внедрили 40–90% компаний. При этом компании, чья оценка управленческих практик по адаптированной методике WMS была выше на одно стандартное отклонение, внедряли рекомендации на 20–23 процентных пункта чаще [3]. Эта связь была корреляционной и сама по себе не доказывает, что более высокая оценка стала причиной внедрения. Но результат хорошо показывает разницу между получением советов и умением ими пользоваться. Для этого нужны данные, время, ответственный, согласование и регулярная проверка результата.

3️⃣ Внедрить практику недостаточно, её ещё нужно сохранить

Через девять лет исследователи вернулись на индийские фабрики. Экспериментальные предприятия к тому времени отказались примерно от половины практик, которые внедрили при поддержке консультантов. При этом они всё ещё использовали больше практик, чем фабрики контрольной группы, которые прошли диагностику, но не получили полной поддержки во внедрении [4]. Среди частых причин отказа от практик называли смену менеджеров и нехватку времени у директоров. Практика особенно уязвима, когда держится на одном руководителе, консультанте или внимании собственника.

📌 Как закреплять знания на практике

Прежде чем объяснять неудачу сопротивлением сотрудников, полезно проверить четыре вещи:

🔹Люди видят проблему?
🔹Понимают, что должна изменить новая практика?
🔹Есть ли время, навыки, ответственный и поддержка руководства?
🔹Что произойдёт после ухода консультанта или смены руководителя?

Мы часто ищем правильную практику, хотя не менее важный вопрос — что должна уметь сама организация, чтобы эта практика прижилась. Знание можно получить от исследователей или консультантов, процессы подсмотреть у других компаний. Но превратить чужой опыт в собственную устойчивую систему гораздо сложнее. Посигнальте👍, если согласны. В следующий раз посмотрим, какую роль здесь играет руководитель.

Улучшают ли управленческие практики результаты, или успешные компании просто чаще их внедряют?

Если компании с более развитым управлением в среднем производительнее, прибыльнее и быстрее растут, значит ли это, что причина их успеха в управлении? Возможно, практики улучшают результаты. А возможно, изначально более сильные компании одновременно показывают лучшие результаты и выстраивают более развитую систему управления.

🔹Простого сравнения компаний недостаточно

Бендер и коллеги сопоставили качество управления в немецких компаниях с данными об образовании, опыте и трудовых траекториях сотрудников. После учёта состава персонала связь между управлением и производительностью уменьшилась на 30–50% [1].

Особенно заметную роль играла квалификация самых высокооплачиваемых сотрудников — руководителей. Компании с более развитым управлением также чаще нанимали и удерживали квалифицированных работников.

Значит, результаты связаны не только с практиками, но и с тем, кто работает в компании. При этом исследование не позволяет установить, что появилось раньше: более развитое управление или более сильная команда.

🔹Что показывают эксперименты

Чтобы отделить влияние практик от исходных различий между компаниями, исследователи случайным образом предлагают одним организациям помощь в развитии управленческих практик, а другим не дают.

В Мексике в таком эксперименте участвовали 432 малых и средних предприятия. Часть из них в течение года получала консультации по финансовому учёту, маркетингу и долгосрочному планированию.

После программы эти компании эффективнее использовали ресурсы и получили более высокую рентабельность активов. Через пять лет число сотрудников и общий фонд оплаты труда были примерно на 50% выше, чем в контрольной группе [2]. Поскольку помощь распределяли случайно, результат нельзя объяснить тем, что её изначально получили более успешные компании.

🔹Улучшение практик ещё не гарантирует результат

В Колумбии производители автокомпонентов получали индивидуальные или групповые консультации. В групповом формате консультант работал одновременно с несколькими компаниями: участники вместе разбирали задачи и сравнивали опыт.

В обоих форматах оценки практик выросли на 8–10 процентных пунктов. Но значимый рост продаж, прибыли и производительности труда наблюдался преимущественно после групповых консультаций. При этом они стоили примерно треть стоимости индивидуальных [3].

Таким образом, исследования показывают, что совершенствование управленческих практик действительно ведет к значимым улучшениям результатов деятельности компании. Но это не отменяет действие других факторов успешности бизнеса.

Ставьте 🔥, если тема интересна. В следующий раз поговорим о том, почему компании не внедряют работающие практики.

Как качество управления связано с результатами?

В прошлый раз мы говорили, что управленческие практики работают не поодиночке, а как система. Исследователи обычно также оценивают совокупность практик: как компания отслеживает показатели, ставит цели, решает проблемы и управляет сотрудниками. Давайте посмотрим, как такие системы практик связаны с результатами.

🔹Производительность

Блум и коллеги изучили около 35 тысяч производственных предприятий США и оценили 16 практик мониторинга, постановки целей и управления результативностью. Производительность измеряли по тому, насколько эффективно предприятие использует труд, оборудование и другие ресурсы. Два завода могли располагать сопоставимыми ресурсами, но выпускать разный объём продукции.

При простом сравнении предприятия с более высокой оценкой управления производили в среднем на 26,2% больше продукции на одного сотрудника. После учёта различий в оборудовании, материалах, численности и образовании сотрудников, а также отрасли разница в общей эффективности использования ресурсов составляла около 3,6%.

В целом различия в практиках соответствовали примерно 22% разрыва в производительности между предприятиями с высокими и низкими результатами. Для сравнения, исследования и разработки соответствовали 21,6% этого разрыва, цифровые технологии — 12%, а квалификация сотрудников — 15,9% [1].

🔹Прибыльность, рост и устойчивость

В другом исследовании WMS-интервью провели в 732 производственных компаниях США и Европы. Повышение общей оценки управления на одно стандартное отклонение относительно других компаний выборки, было связано с увеличением рентабельности используемого капитала примерно на 2,5 процентного пункта и годового роста продаж — на 1,8 процентного пункта.

Среди публичных компаний более высокий уровень управления также был связан с превышением превышением рыночной стоимости над балансовой примерно на 31%. Компании с более развитыми практиками реже закрывались, однако этот результат основан на данных о восьми банкротствах, поэтому его точный масштаб следует интерпретировать с осторожностью [2].

Что происходит, когда систему меняют?

В эксперименте на 28 текстильных предприятиях 17 индийских компаний внедряли 38 практик: учёт дефектов и разбор их причин, контроль простоев и запасов, профилактическое обслуживание, стандартизацию операций и регулярное обсуждение данных.

За первый год производительность выросла на 17% относительно контрольной группы, где такую систему не внедряли. Рост был связан с улучшением качества и эффективности и сокращением запасов. По расчётам авторов, изменения могли приносить около $325 тысяч дополнительной прибыли в год на предприятие [3].

В совокупности исследования говорят о том, что более зрелая система управления связана с эффективным использованием ресурсов, лучшими финансовыми результатами и способностью компании продолжать работу и развиваться. Но означает ли эта связь, что именно практики улучшают результаты, или более успешные компании просто чаще их внедряют? Об этом поговорим в следующем посте.

И снова HR-метрики: большая подборка

Я считаю, что измерить можно практически что угодно, вопрос только в погрешности измерения. Но для большинства HR-задач абсолютная точно не нужна. Важно понимать порядок цифр и динамику показателей.

Важно понимать цель измерения и опираться на проверенную методологию.
Мы с коллегами снова сделали для вас полезную подборку материалов про метрики #дайджест

📌 Фундамент: Список ключевых HR-метрик – база, с которой стоит начинать построение системы аналитики.
📌 HR-бренд: Метрики для оценки эффективности привлечения, удержания и вовлечения персонала.
📌 Рекрутмент и ИИ: Эффективность использования ИИ в массовом подборе. Важный инсайт: всё громче становятся разговоры о том, что ИИ может не только снижать, но и повышать стоимость процесса.
📌 L&D: Неочевидные метрики в обучении – выходим за рамки банального подсчета «академических часов» и смотрим на реальное влияние на бизнес.
📌 Компенсации: Модель мотивации для HR – не абстрактная теория, а конкретный гайд: как построить прозрачную и справедливую систему оплаты труда рекрутера или HR-менеджера.
📌 Качество управления: Как измерить качество управления в своей компании. Авторы предлагают связку инструментов для оценки общего профиля практик и точечной проверки слабых мест.
📌 HR как бизнес-партнер: Метрики для защиты проекта перед бизнесом – учимся говорить с заказчиками на языке измеримых результатов.
📌 Внутренний клиент: Оценка удовлетворенности внутреннего клиента – потому что сотрудники – это тоже клиенты, и их опыт (EX) напрямую коррелирует с бизнес-показателями.

💡 Больше структурированной аналитики, разборов HR-технологий и прикладных метрик в каналах авторов подборки.

🔥 если понравилась подборка
❤️ если любите материалы про метрики и расчеты

Наши предыдущие подборки про метрики и расчеты:
10 расчетных кейсов
Еще 10 расчетных кейсов
Большая подборка про экономические метрики

#мысливслух На прошлой неделе у меня случился довольно длинный разговор в комментариях, который так ничем и не закончился. Мы как будто использовали одни и те же слова, но вкладывали в них разные смыслы. Я потом долго прокручивала эту ситуацию в голове и сделала пару интересных наблюдений.

Во-первых, мы рассуждали, опираясь на разные представления о том, как вообще устроено управление.

Мой собеседник последовательно отстаивал логику, близкую к инженерному подходу. Если правильно построить систему, определить роли, установить правила и критерии успеха, а потом проконтролировать исполнение, на выходе организация получит ожидаемый результат. В этой логике предполагается, что между управленческим действием и результатом существует достаточно однозначная связь и можно относительно четко отделить правильные решения от неправильных.

Я же смотрела на ту же проблему через призму организационной теории. Здесь другая исходная предпосылка. Менеджеры принимают решения в условиях неполной информации. Люди ограниченно рациональны. Мы используем эвристики, интерпретируем события через собственный опыт и неизбежно ошибаемся. Что еще хуже — мы далеко не всегда осознаем собственные ошибки. Организации могут годами действовать неэффективно и при этом оставаться прибыльными, а могут принять наилучшее из доступных решений и все равно не выжить. Даже критерии успеха зависят от того, с чьей точки зрения мы оцениваем.

Получается, что мы спорили не столько о конкретной проблеме, сколько о том, какую модель человека и организации каждый из нас считал правильной.

Здесь я вспомнила Герберта Саймона с его идеей ограниченной рациональности. Саймон показал, что мы принимаем решения в условиях неполной информации, ограниченного времени и ограниченных когнитивных возможностей, поэтому неизбежно упрощаем реальность и строим ее рабочие модели. Эти модели помогают нам принимать решения, но одновременно определяют, что мы замечаем, а что игнорируем.

Позднее эту идею развил Карл Вейк. Он писал о том, что люди не просто воспринимают происходящее вокруг, а постоянно конструируют его смысл, связывая новые события со своим прошлым опытом, ожиданиями и уже существующими представлениями о том, «как устроен мир». Поэтому даже наблюдая одну и ту же ситуацию, мы можем прийти к совершенно разным выводам — не потому, что кто-то игнорирует факты, а потому, что наделяем эти факты разным смыслом.

Во-вторых, опытных менеджеров невероятно сложно убедить пересмотреть свои представления об управлении.

Мне как преподавателю очень хотелось бы влиять на взгляды всех, с кем я соприкасаюсь. Но представьте руководителя, который двадцать лет успешно управляет бизнесами и командами. С какой стати ему отказываться от модели управления, которая столько лет приносила результат?

Джеймс Марч писал, что организации постоянно сталкиваются с выбором между совершенствованием уже известных практик и поиском новых подходов. Пока существующий способ действий приносит приемлемые результаты, вполне рационально продолжать в него инвестировать. Это безопаснее, дешевле и предсказуемее. Поэтому успешный опыт сам по себе редко создает стимулы для поиска альтернативных способов управления.

Крис Арджирис различал два контура обучения. Первый возникает, когда мы замечаем ошибку и корректируем свои действия. Второй — когда мы подвергаем сомнению сами исходные предположения, на которых основаны наши действия. Увы, именно его мы чаще всего избегаем, потому что признать ошибочность собственной модели мира психологически гораздо сложнее, чем исправить отдельную ошибку.

Вот здесь я неожиданно обнаружила собственное скрытое предположение. Мне казалось, что если подобрать достаточно сильные аргументы, любой рациональный человек если не согласится со мной, то хотя бы признает, что в моих словах есть рациональное зерно. Как бы не так.

Очень часто мы спорим вовсе не о фактах и не о выводах. Мы спорим об исходных предположениях, через которые вообще воспринимаем мир. А изменить исходное предположение гораздо труднее, чем изменить мнение.

Как измерить качество управления в своей компании

В прошлый раз мы говорили, что качество управления проявляется в конкретных практиках: как подразделение решает проблемы, отслеживает результаты, ставит цели и работает с сотрудниками. Около 40% различий в этих практиках наблюдается между подразделениями одной компании, поэтому оценивать лучше конкретную команду или функцию. Цель — найти слабые элементы системы управления, изменить их и проверить результат.

Для этого можно совместить два инструмента:

🔹MOPS (Management and Organizational Practices Survey) покажет общий профиль практик,
🔹WMS (World Management Survey) поможет проверить слабые места на конкретных примерах.

1️⃣ Оценка общего профиля с помощью MOPS

MOPS — анкета из 16 закрытых вопросов, созданная как более простой формат WMS для самостоятельного заполнения. Она оценивает работу с проблемами, мониторинг, цели и управление сотрудниками.

Как провести оценку:

➡️ выберите одну команду или подразделение с понятным рабочим процессом;
➡️ попросите заполнить анкету руководителя, который видит работу целиком, но остаётся близок к ежедневным процессам;
➡️ используйте раздел A, вопросы 1–16;
➡️ замените производственные термины аналогами своего процесса, сохранив смысл, порядок вопросов и варианты ответа. Например, «производственная проблема» может означать ошибку, задержку, сбой или возврат.

Каждый ответ переводится в значение от 0 до 1. Например, реакция на проблему оценивается от 0, если ничего не сделано, до 1, если действует постоянный процесс предупреждения повторных проблем. Промежуточные варианты получают ⅓ и ⅔.

Итоговый показатель — среднее по 16 вопросам. Смотрите не только на общий балл, но и на слабые места, например: показатели собираются, но не обсуждаются, цели существуют, но команда их не знает, причины проблем разбираются, но решения не проверяются.

🔗 Инструменты:

📌MOPS 2015 — анкета, раздел A, вопросы 1–16
📌MOPS — ключ подсчёта, таблица 5, стр. 28

2️⃣ Проверка слабых мест с помощью WMS

MOPS остаётся самоотчётом: руководитель может описывать не фактическую работу, а то, как она должна быть устроена. Поэтому выберите 3–5 слабых или спорных пунктов и проведите короткое интервью по логике WMS. Например:

«Как обычно обнаруживают и устраняют проблемы? Расскажите пошагово, как вы работали с недавней проблемой».

Просите привести недавний конкретный пример и уточняйте детали, пока не станет понятно, как практика работает в реальности. Под каждым вопросом в бланке WMS приведены критерии оценки на 1, 3 и 5 баллов. Оценки 2 и 4 ставятся, если практика находится между описанными уровнями. Для проверки отдельных пунктов общий балл не нужен — важнее оценка и пример по каждой практике.

В исследованиях WMS руководитель не знал, что его оценивают, а интервьюер не видел показатели компании. Полностью воспроизвести этот принцип внутри организации трудно, но интервью лучше поручить HR, не связанному с оценкой команды, руководителю другого подразделения или внешнему консультанту и представить встречу как разговор об организации работы.

🔗 Инструменты:

📌WMS — версия для производственных компаний
📌WMS — версия для компаний розничной торговли

Что делать после оценки

Выберите 2–3 слабые практики, определите конкретные изменения, ответственного и срок. Через 3–6 месяцев повторите MOPS и снова проверьте спорные пункты через интервью. Сравнивать подразделение лучше прежде всего с его собственным предыдущим результатом.

Ограничения

В открытом доступе нет валидированных русскоязычных версий MOPS и WMS. Потребуется рабочий перевод и адаптация с английского языка. Это может изменить смысл вопросов и свойства шкалы. Поэтому перед применением лучше протестировать вопросы, убедиться, что формулировки понимаются одинаково, и зафиксировать все изменения.

Эти инструменты подходят для внутренней диагностики и отслеживания изменений, но не должны служить основанием для аттестации, премирования или ранжирования руководителей. Помним золотое правило: если хотим честные ответы, за них нельзя наказывать.

Что отличает хорошо управляемые команды?

В прошлый раз мы говорили о том, что качество управления можно оценить через конкретные практики: организацию процессов, постановку целей, мониторинг результатов и работу с людьми.

Но средняя оценка компании может скрывать существенные различия внутри неё. Блум и коллеги показали, что около 40% вариации в структурированных управленческих практиках наблюдалось между производственными площадками одних и тех же компаний [1]. Общие корпоративные правила задают рамку, но в разных подразделениях практики могут быть реализованы по-разному.

Что же отличает лучше управляемые подразделения?

Дело не только в наличии целей, показателей или HR-процедур. В хорошо управляемой команде эти практики поддерживают друг друга:

➡️ показатели связаны с реальными приоритетами
➡️ обнаруженные отклонения приводят к разбору причин
➡️ выводы из разбора ошибок меняют способы работы
➡️ обучение, распределение полномочий и стимулы помогают реализовать решения
➡️ последующий мониторинг показывает, сработали ли изменения

Ичниовски, Шоу и Преннуши сравнили 36 линий финишной обработки стали в 17 компаниях. Там, где команды, обучение, гибкое распределение работы, стимулы и гарантии занятости образовывали целостную систему, доля запланированного времени, когда линия действительно работала, была как минимум на 6,7 процентного пункта выше, чем при традиционном управлении. Изолированное внедрение отдельных практик сопоставимого эффекта не показывало [2].

Мониторинг тоже приносит пользу только в связке с другими действиями. Танненбаум и Черасоли объединили 46 выборок общей численностью 2136 человек. Структурированный разбор выполненной работы был связан со средним улучшением результатов примерно на 20–25%. Эффект был сильнее, когда в обсуждении участвовали исполнители, а сам разбор был связан с задачей и её результатами [3].

Поэтому хорошо управляемые подразделения отличаются не количеством KPI, совещаний или HR-процедур. Важнее, согласованы ли цели, показатели, способы решения проблем, полномочия, обучение и стимулы и поддерживают ли они друг друга.

Почему эта согласованность различается внутри одной компании? Одно из возможных объяснений — поведение конкретного руководителя. В исследовании одного нидерландского муниципалитета более выраженное трансформационное поведение 41 линейного руководителя (ясное направление, поддержка сотрудников и побуждение пересматривать привычные способы работы) было связано с более активной реализацией HR-практик и объясняло 18,6% вариации в их реализации [4]. К роли руководителя в этом процессе мы ещё вернёмся.

А в следующий раз поговорим о том, как управленческие практики связаны с производительностью.

Совсем недавно мы говорили о том, что хороший эксперт вовсе не обязательно будет хорошим руководителем, и показывали научные данные о том, какие характеристики коррелируют с лидерским потенциалом.

Увы, одного потенциала не достаточно. Как говорит Алексей Романов, ментор и тренер руководителей, автор канала Про Управление и сам руководитель с 25-летним опытом,

Первый переход из экспертов в руководители - буквально ТРАНСФОРМАЦИОННЫЙ. И каждый, кто его проходил, это знает. И если трансформации не случилось, вчерашний отличный эксперт может оказаться очень-очень плохим руководителем

Мы с Алексеем решили, что это отличная тема для формата #разговор_практика_с_теоретиком.

Обсудим:
🔸 почему переход эксперт-руководитель вызывает столько вопросов
🔸 в чем суть той самой трансформации
🔸 какую роль в этом процессе играет работодатель, а где зона ответственности самого сотрудника

⏰ Когда: 28 июля в 18 часов по Москве

Регистрация по ссылке в боте 👈🏻

Можно ли измерить качество управления?

Что обычно имеют в виду, когда говорят, что в компании «плохое управление»? Личные качества руководителя, мнение сотрудников или финансовые результаты? Последние зависят не только от управления, а оценки начальника — от ожиданий людей. Поэтому для оценки качества управления исследователи обычно измеряют конкретные управленческие практики: как организация выстраивает процессы, отслеживает результаты, ставит цели, реагирует на проблемы и управляет сотрудниками.

Один из самых известных инструментов был использован в масштабном исследовательском проекте экономистов Николаса Блума и Джона Ван Ринена World Management Survey. В первом крупном исследовании его применили в 732 средних производственных компаниях США, Великобритании, Франции и Германии [1]. Интервью охватывало 18 практик в четырёх областях:

🔹 организация операций;
🔹 мониторинг результатов;
🔹 постановка целей;
🔹 управление сотрудниками и стимулами.

Менеджера не просили оценить свою компанию напрямую — иначе почти каждый сказал бы, что у него всё хорошо. Вместо этого ему задавали открытый вопрос вроде «расскажите, как вы отслеживаете производственный процесс» и просили привести конкретные примеры. Балл от 1 до 5 по заранее прописанной шкале выставлял уже сам интервьюер по тому, что услышал, а не по самооценке собеседника.

Метод называют double-blind не случайно: слепы обе стороны. Менеджер не знал, что его ответы оценивают по шкале. Ему говорили, что это просто разговор об устройстве работы компании. А интервьюер, в свою очередь, заранее не знал, как компания работает на самом деле — какая у неё прибыль или производительность, — чтобы не завышать баллы успешным фирмам просто по инерции. Для проверки надёжности часть интервью пересматривали повторно, а в некоторых компаниях опрашивали второго руководителя и сверяли, совпадают ли описания [1, 2].

Почему такой показатель считают содержательным? Уже в первом исследовании более высокие оценки были связаны с производительностью, прибыльностью и выживаемостью компаний [1]. Позднее, на данных более 11 000 компаний из 34 стран, выяснилось: разница в управленческих практиках объясняет около 30% разницы в производительности — и между странами, и между компаниями внутри одной страны [3].

Конечно, ни один метод не идеален. Исследователи продолжают обсуждать ограничения существующих подходов: одинаково ли работают показатели в разных странах, не смешиваются ли управленческие практики с особенностями культуры и насколько можно судить о качестве управления только по интервью. Тем не менее, как и другие сложные организационные явления, его можно измерять достаточно надёжно, если сначала определить, какие управленческие практики являются объектом измерения, а затем проверить надёжность и валидность инструмента.

А что, на ваш взгляд, лучше всего показывает качество управления в компании?

Может ли один сотрудник с ИИ заменить команду?

В предыдущих постах мы уже писали, что #AI может ускорять работу, но убедительно ошибаться, а его эффект может различаться для новичков и экспертов. Теперь рассмотрим, способен ли один сотрудник с ИИ воспроизвести преимущества командной работы.

Полевой эксперимент, проведенный в компании Procter & Gamble показал, что ИИ может воспроизвести часть преимуществ межфункциональной команды, но не все. Авторы исследования сравнили четыре формата работы: отдельные сотрудники и команды из двух человек выполняли задания с генеративным ИИ или без него. В исследовании участвовали опытные специалисты коммерческого и технического профиля, которые решали реальные задачи по разработке продуктов [1].

Отдельные сотрудники с ИИ предлагали решения примерно такого же качества, как команды из двух человек без ИИ. Кроме того, ИИ помогал участникам выходить за рамки своей специализации. Коммерческие специалисты чаще учитывали техническую сторону решения, а технические — коммерческие последствия. Это означает, что ИИ может частично заменить перспективу коллеги из другой функции. Иногда сотруднику действительно не обязательно собирать совещание только для того, чтобы получить дополнительные аргументы, примеры или альтернативные идеи.

Но командная работа — это не только подготовка итогового документа. В том же эксперименте команды без ИИ выбирали свою лучшую идею примерно в 50% случаев. В условиях с ИИ этот показатель составлял около 37% [1]. ИИ повышал среднее качество предложений, но не улучшал способность определить, какое из них действительно лучшее.

📌 Что определяет качество кросс-функциональной работы

Значение имеет и доступ к информации. В другом эксперименте ИИ улучшал командные решения, когда располагал достаточно полными данными. Когда его знания были неполными, преимущество исчезало [2]. ИИ не может объединить знания, которые сотрудники не передали системе.

Кроме того, взаимодействие внутри команды создаёт результат, который трудно увидеть в одном документе: общее понимание задачи, знание о том, кто какой экспертизой обладает, и привычные способы координации. Метаанализ 107 исследований показал, что такие формы командного знания связаны с более высокой результативностью, особенно в разнородных и взаимозависимых командах [3].

📌 Как находить и использовать экспертизу

Один сотрудник с ИИ может в некоторых задачах приблизиться к результату команды и частично заменить её при подготовке решений. Но полностью воспроизвести преимущества командной работы он не способен. ИИ не заменяет взаимную проверку, обмен неформализованными знаниями, обучение между функциями и совместный выбор лучшего решения. Поэтому при сокращении командной работы важно отдельно проверять, не теряет ли организация независимую оценку, передачу экспертизы и способность вовремя замечать ошибочные предположения или слабые места в решениях.

А как вы считаете, может ли сотрудник с ИИ выполнять задачи, для которых раньше требовалась команда?

👍если да
🤔если нет

Доверяй, но проверяй: почему ИИ может убедительно ошибаться

При использовании #AI опаснее всего ситуация, когда он даёт неверный, но убедительный ответ, а пользователь не может независимо проверить вывод.

Steyvers и коллеги изучили ответы GPT-3.5, PaLM2 и GPT-4o на вопросы с выбором и коротким свободным ответом. В эксперименте участникам показывали ответы моделей в разных форматах: только итоговый вариант, краткое объяснение или развёрнутое рассуждение. Затем людей просили оценить, насколько ответ, по их мнению, точен. Оказалось, что при наличии объяснения, особенно длинного и структурированного, участники систематически завышали оценку правильности. Это происходило даже в тех случаях, когда фактическая точность ответа не менялась или оставалась низкой. Более длинный текст повышал субъективную уверенность, но не улучшал объективное качество ответа [1].

Метаанализ Vaccaro, Almaatouq и Malone охватил 106 экспериментов и 370 эффектов, сравнивая три режима: человек без ИИ, ИИ без человека и их совместную работу. Для сопоставления результатов использовалась стандартизированная мера эффекта (Hedges’ g). В среднем комбинация «человек + ИИ» превосходила человека без поддержки, но уступала лучшему из двух участников по отдельности — либо человеку, либо системе (g = −0,23 относительно лучшего из них). Это означает, что добавление второго агента не гарантирует улучшения, если один из них уже справляется лучше.

Эффекты различались по типу задач. В задачах выбора между вариантами (например, диагностика, классификация, принятие решений) совместная работа чаще давала результат хуже лучшего индивидуального (g = −0,27), что авторы связывают с ошибками в распределении доверия: люди либо чрезмерно полагаются на ИИ, либо игнорируют его, когда он прав. В задачах генерации контента (тексты, идеи, дизайн) результаты были более благоприятными: иногда комбинация давала выигрыш, но разброс эффектов был выше и статистическая определённость ниже. Авторы также отмечают, что на итог влияют способ взаимодействия, прозрачность модели и уровень экспертизы пользователя [2].

Важен и порядок работы. Chen и Chan сравнили два сценария подготовки рекламных текстов: ИИ создавал первоначальный вариант или комментировал текст человека. Качество оценивали по реальным кликам в социальных сетях. Для неспециалистов ИИ как «редактор» улучшал результат. Но когда он писал первый вариант за эксперта, качество снижалось. Анализ текстов указывал на якорение: первоначальный ответ ИИ сужал дальнейший поиск решения [3].

Результат определяется не только качеством модели, но и тем, как выстроено взаимодействие: кто формирует первое суждение, способен ли сотрудник распознать ошибку и какую роль играет ИИ в процессе. В задачах с высокой ценой ошибки эффективнее сначала зафиксировать независимый анализ человека, затем использовать ИИ как инструмент критики и поиска альтернатив и обязательно подтверждать итог по данным или через эксперта.

А как вы обычно относитесь к ответам ИИ?

❤️ если всегда перепроверяете важные выводы
👍 если чаще доверяете ответу без дополнительной проверки

Кому ИИ помогает больше — новичкам или экспертам?

Генеративный #AI может не только ускорять работу, но и сокращать разрыв между менее и более опытными сотрудниками.

Исследователи Brynjolfsson, Li и Raymond проанализировали поэтапное внедрение AI-помощника среди 5 172 специалистов клиентской поддержки в крупной американской компании. Система в реальном времени предлагала ответы, но сотрудник мог принять, изменить или проигнорировать подсказку.

Производительность измеряли числом успешно решённых обращений в час. После внедрения помощника она в среднем выросла на 15%, но эффект распределялся неравномерно:

🔹 у тех, кто изначально работал хуже остальных, прирост составил 36%;
🔹 у наиболее сильных работников значимого роста не было;
🔹 у самых опытных агентов клиентской поддержки по отдельным показателям качество диалогов снизилось на несколько процентных пунктов.

ИИ также ускорял адаптацию. Сотрудники с двумя месяцами стажа и доступом к системе работали примерно на уровне коллег с шестью и более месяцами стажа, не использующими ИИ. Рост обеспечивался за счёт сокращения длительности диалогов, увеличения числа одновременно обрабатываемых чатов и небольшого роста доли успешно решённых обращений.

Почему новички получили больше?

После внедрения ИИ коммуникация менее опытных сотрудников стала больше напоминать коммуникацию лучших. Особенно полезными подсказки оказались в ситуациях, которые встречаются не слишком часто: там новичок ещё не успел накопить собственный опыт, но у модели уже было достаточно примеров подходящих решений.

Это можно трактовать как признак того, что ИИ помогает распространять накопленные рабочие паттерны, однако исследование не подтверждает этот механизм окончательно [1].

Похожую картину получили Noy и Zhang в эксперименте с 453 специалистами. ChatGPT сократил время выполнения письменных задач на 40% и повысил качество на 18%. Более заметный рост качества наблюдался у участников с более низкой исходной результативностью [2].

Значение имеет и способ использования ИИ. Chen и Chan обнаружили, что менее опытные сотрудники показывали лучшие результаты, когда модель давала обратную связь. Когда ИИ генерировал основной текст вместо человека, преимущества уменьшались, а результаты опытных специалистов иногда ухудшались [3].

Это различие подводит к выводу о том, как именно стоит внедрять такие инструменты в работу. Один из наиболее обоснованных сценариев применения ИИ — поддержка новичка непосредственно в рабочем процессе. Например, система может подсказать диагностический вопрос, структуру ответа или решение ситуации, которая знакома организации, но пока незнакома сотруднику. Однако это не замена наставничеству. Исследования показывают прежде всего рост текущей производительности, а не устойчивое развитие экспертизы.

Используете ли вы ИИ в адаптации новичков?

👍 Используем непосредственно во время работы
❤️ Используем преимущественно для обучения
🤔 Пока не используем

ИИ ускоряет работу, но не всегда улучшает результат

В недавнем опросе тема #AI вошла в ТОП самых актуальных для рассмотрения, поэтому мы нашли несколько свежих научных исследований по ней.

Начнем с исследования Dell’Acqua и коллег с участием 758 консультантов Boston Consulting Group, которое показало, как ИИ может одновременно ускорять работу и ухудшать качество решения.

Исследователи дали консультантам базовое задание и после этого случайно распределили в три группы: первая не использовала ИИ, вторая просто пользовалась GPT-4, а третья перед работой с GPT-4 изучала краткую инструкцию по работе с промптами. Задания были похожи на реальную консультационную работу, а результаты могли повлиять на внутреннее признание и бонусы.

На 18 задачах в пределах возможностей модели ИИ дал заметный эффект. Участники:

🔹 выполнили на 12,2% больше заданий;
🔹 работали на 25,1% быстрее;
🔹 получили примерно на 32% более высокие оценки качества.

Но на задаче, которая выходила за пределы возможностей модели, картина изменилась. Нужно было сопоставить финансовые данные с интервью сотрудников и выбрать бренд с наибольшим потенциалом роста. Таблица подталкивала к одному выводу, а важные детали в интервью — к другому.

Без ИИ правильный ответ дали 84,4% участников. С GPT-4 — 70,6%, а с GPT-4 и инструкцией по промптам — 60%. В среднем доступ к ИИ снизил вероятность правильного решения на 19 процентных пунктов.

При этом ответы, данные с помощью ИИ, получали более высокие оценки за связность и убедительность, даже когда вывод был неверным. То есть ИИ не просто ошибался, а помогал убедительно оформить ошибку.

Авторы называют это «неровной границей возможностей ИИ» («The Jagged AI Frontier»): похожие по сложности задачи могут находиться по разные стороны границы — на одной ИИ усиливает сотрудника, на другой ухудшает решение.

Результаты этого исследования нельзя переносить на все виды работы без оговорок. За пределами возможностей модели авторы проверили только одну комплексную задачу, поэтому исследование показывает сам механизм риска, но не даёт готового списка задач, на которых ИИ будет ошибаться. Кроме того, использовалась версия GPT-4 весны 2023 года, а участниками были в основном консультанты на ранних этапах карьеры.

Однако на этом примере видно, что оценивать эффективность ИИ нужно на уровне отдельных задач внутри рабочего процесса. Он может заметно помогать в генерации идей, подготовке черновиков и структурировании информации. Но в задачах с противоречивыми данными, скрытыми условиями или высокой ценой ошибки он может ухудшать решение. Поэтому важно определить, где ИИ можно использовать свободно, где нужна обязательная проверка, а где анализ должен оставаться за человеком. Оценивать стоит не только скорость, но и точность, переделки и время на проверку.

Граница возможностей ИИ не фиксирована: она меняется вместе с моделями, доступными данными, способом постановки задачи и уровнем подготовки пользователя. Поэтому компании не могут один раз определить «безопасные» сценарии и считать вопрос закрытым. Их нужно регулярно пересматривать и проверять на реальных задачах.

Как ИИ чаще влияет на вашу работу?

👍 Ускоряет и улучшает результат
🤔 Ускоряет, но требует обязательной проверки
😢 Скорее повышает риск ошибки

Источник: Dell’Acqua, F. et al. (2026). Navigating the Jagged Technological Frontier. Organization Science, 37(2), 403–423. https://pubsonline.informs.org/doi/10.1287/orsc.2025.21838

📚 Шпаргалка для руководителей

Мы с коллегами собрали #дайджест материалов о важных задачах, которые стоят перед руководителями при работе с командами: как находить сильных людей, развивать сотрудников и принимать управленческие решения, влияющие на результат бизнеса.

📈 Развитие руководителя и команды

🔹 Как проверить свои компетенции руководителя на практике?
канал «Лайфхаки управленца»

🔹 Как сохранить ресурс HR и команды?
канал «Поток»

🔹 Как научить сотрудников брать ответственность?
канал «Осознанная карьера»

🔹 Почему сотрудники перестают развиваться и как это изменить?
канал «Откровенно про карьеру»

👥 Подбор и развитие сотрудников

🔹 Как разглядеть управленческий потенциал?
канал «Управление людьми по науке»

🔹 Как ускорить адаптацию сотрудника?
канал «Адаптация и наставничество»

🔹 Как оценить ценность кандидата на собеседовании?
канал «HeHRно»

🔹 Как руководителю понять, мотивирован ли сотрудник?
канал «СМЫСЛ В ЛЮДЯХ»

🏢 Управленческие решения

🔹 Цена токсичного сотрудника для бизнеса
канал «Читай Хачатурова»

🔹 Как правильно расстаться с сотрудником?
канал «Катины заметки»

🔹 Как связать работу команды с целями бизнеса?
канал «Законы перемен»

🔹 Что отличает настоящую команду от коллектива людей?
канал «Карьера по своим правилам»

Какие управленческие задачи стоит разобрать в следующих выпусках?