Aisystant Docs

Русский

English

Русский

English

Appearance

Видеть реальность ​

Если агент не заземляется, не проверяет, как его представления работают в реальности, не ищет физические объекты, соответствующие объектам ментального мира, то рациональной работы не будет. Будет не очень качественно выполненная работа, после которой нужны будут переделки/rework (срочно передоговариваться с клиентом о новых сроках поставки конвейера) или вовсе лишняя, как в случае со Steffen Perfect. В 2008 году астрофизик Джейсон Штеффен/Jason Steffen очень долго прождал своей очереди на посадку в самолет. После чего он заинтересовался вопросом, как можно было бы ускорить посадку, и изобрел для этого метод, названный Steffen Perfect[1]. Согласно описанию метода, быстрее всего пассажиры окажутся на своих местах, если:

  • Разделить пассажиров на группы по:
  • Стороне самолета (левая, правая)
  • Близости к окну/ряду (у окна, средний, у прохода)
  • Рассаживать пассажиров задом наперед / back to front и через ряд:
  • Сначала одну сторону (в данном случае – правую), ряд у окошка, начиная с последнего места, и через ряд (1-8);
  • Затем другая сторона (левая), ряд у окошка, начиная с последнего места, и через ряд (9-16);
  • Потом вновь правая сторона, ряд у окошка, оставшиеся пассажиры (17-24),
  • Таким же образом рассаживается левая сторона (25-32), и так далее.

Чтобы было понятнее, посмотрите симуляцию[2].

А теперь попробуем заземлиться и представить, как рассадить реальных пассажиров реального самолета, используя Steffen Perfect. Все ли пассажиры поймут инструкции по рассадке? Готовы ли они вообще выполнять эти инструкции? Если готовы, как они будут выполнять эти инструкции и сколько будет неразберихи? Что делать с пассажирами с детьми: если они сидят рядом, то родители и дети должны будут заходить в салон по отдельности? А что делать с опаздывающими пассажирами, которые влетят в салон в последний момент? Не окажется ли, что применение этого метода в реальности не только не даст выигрыша по времени, а окажется еще и медленнее, чем остальные используемые методы (о них тоже рассказано в видео с симуляцией)? Более того, как мы будем обсуждать позднее, в теме о поиске важного, оптимизировать рассадку пассажиров вообще не нужно – есть другая работа, которая выполняется медленнее этой и выступает реальным ограничением. Штеффен решал проблему, решать которую вовсе не стоило![3]

В компаниях нередко происходит то же самое: придумываются абстрактные, плохо заземляемые методы работы, которые в реальности либо не работают, либо обходятся еще дороже и дают результат не лучше. Первый шаг к устранению подобных ситуаций – сфокусироваться на реальности/видеть реальность: при обсуждении любых организационных изменений заземляться и говорить, что изменится в физическом мире, какие физические объекты сменят свои состояния, каковы будут последствия изменений, какую пользу и кто извлечет из изменений.

Например, если вам нужно организовать «цифровую трансформацию» компании, сядьте и опишите, что это будет означать в физическом мире для:

  • Компании в целом. Что изменится «на выходе» для предприятия?
  • Как изменится проход/выпуск/Throughput компании в натуральном выражении (в штуках ленточных конвейеров, в штуках релизов)?
  • Как изменение выпуска в натуральном выражении отразится на финансовом проходе/выпуске/Financial Throughput компании (в количестве денег, полученных за период)? Насколько больше станет зарабатывать компания и когда?
  • Какое количество инвестиций потребуется?
  • Как изменятся операционные расходы компании?
  • Отделов/подразделений
  • Что изменится в методах работы подразделений?
  • Где и какие ускорения в работе будут получены, и как они потом конвертируются в увеличение прохода/выпуска компании?
  • Что изменится в методах коммуникации / передачи данных и рабочих продуктов между подразделениями?
  • Команд
  • Что надо будет изменить методах работы команд?
  • Как надо будет реорганизовать общение/коммуникацию в командах после изменений?
  • Как изменения повлияют на скорость обратной связи в командах?
  • Отдельных сотрудников
  • Насколько изменятся методы работы отдельных сотрудников? Что они должны будут перестать делать – а что начать?
  • Какое количество сотрудников не сможет адаптироваться к новым изменениям?
  • Какие квалификации потребуются после изменений от новых сотрудников?

И так далее. Не обязательно иметь крайне детализированное описание. Но попробовать «заземлиться» и прикинуть, ЧТО будет означать «цифровая трансформация» для компании и каковы должны быть результаты, обязательно. Обязательно говорим, на какие физические объекты собираемся воздействовать, каковы будут результаты в реальном, а не бумажном мире!

Причем подобное описание придется делать не одному человеку, а разным агентам, чтобы вы могли выявить проблемы в заземлении. И потом эти описания нужно будет обсуждать – так, чтобы ключевые члены команд смогли объяснить постороннему, зачем проводится цифровизация и какие ожидаются результаты (а также что имеется сейчас). Иначе у вас может возникнуть следующая ситуация: начальство (например, директор) дало команду «проводим цифровую трансформацию», не разъяснив, что имеется в виду и какие ожидаются результаты. Остальные топ-менеджеры «взяли под козырек», не очень поняли, что требуется, но тоже не заземлились и не уточнили («а то подумают что-то не то»). По итогу все имитируют бурную деятельность – непонятно, зачем, как и для чего – но ожидается от этой деятельности какие-то чудесные (так как рациональных нет) изменения (непонятно в чем состоящие): «все (что?) станет лучше».

Чтобы такого не происходило, была придумана концепция Data-Driven Development. Ее суть именно в том, чтобы «заземлять» представления (личные и коллективные) на реальность, используя данные. Мы будем называть их первичными/фактическими данными, «первичкой» или данными о фактах: это данные о реально произошедшем, которые еще не были специальным образом обработаны. Например, логи программы (записи о событиях и сообщениях), данные о поступивших платежах, данные о количестве выполненных задач и полученных рабочих продуктах. В рамках ДЗ-1 вы будете собирать первичные данные о том, как вы реально (а не согласно вашим представлениям о себе) используете свое время в течение суток (24 часа). Если вы хотите принимать решения, которые будут работать в реальном мире и приносить пользу, вам потребуется (лично или коллективно) собирать «первичку» о вашей деятельности / деятельности других агентов и перерабатывать ее. Тогда вы можете обнаружить интересные и неочевидные расхождения между представлением и реальностью. Например, если вы руководитель службы поддержки, то вам крайне желательно организовать запись звонков, которые проводят ваши специалисты, и переслушивать их периодически, чтобы вычислить:

  • Как сотрудники должны проводить беседу vs как они ее реально проводят;
  • Чем отличается поведение лучших специалистов от остальных во время звонка, что можно и нужно у них перенять.

Можно сохранять записи звонков, а потом попробовать найти сервис / организовать самому анализ звонков при помощи нейросетей. Именно это сделали авторы книги The Jolt Effect[4]. Они провели масштабное исследование в области продаж, как ранее сделал Нил Рэкхем с командой (автор СПИН метода продаж). В 2020 году, во время ковидных локдаунов, все сидели на удаленке – и все продажи, которые совершались в течение этих месяцев, шли онлайн, в офисах никто не сидел. Авторы The Jolt Effect воспользовались этим обстоятельством и, заручившись согласием нескольких десятков компаний из разных отраслей, проанализировали миллионы звонков продажников в Zoom, Teams, Webex и прочих сервисах. В результате они обнаружили то, чего совсем не ожидали – новый, ранее невидимый в продажах объект внимания «покупательская нерешительность/customer undecisiveness»[5]. Кроме того, они обнаружили также различия между тем, что реально происходило во время звонков, и тем, что представляли себе руководители отделов продаж. Например, они считали, что продажники на каждом звонке подводят клиента к действию (заключение договора). В реальности это происходило в 46% случаев!

Информации о реальности всегда не хватает. Наши представления регулярно расходятся с реальностью. Например, иногда наши стажеры заявляют, что им достаточно 5-6 часов сна, чтобы выспаться. Затем они пробуют поспать 7-8 часов на выходных – и осознают, что на самом деле они ранее недосыпали (и соображали хуже). Люди также регулярно переоценивают личную продуктивность, в чем вы убедитесь, выполнив задание 1. Маркетинговый отдел может считать, что удержание всех клиентов без разбору – это хорошо, но в реальности после подсчетов оказывается, что на удержание нерелевантных клиентов тратится больше, чем с них зарабатывают. Поэтому одна из первых вещей, которую следует научиться делать – это заземляться и искать информацию о том, что происходит в реальности.

Приоритет должна иметь реальность, а не наши глюки о ней.

  1. https://www.economist.com/science-and-technology/2011/09/03/please-be-seated ↩︎

  2. https://www.youtube.com/watch?v=oAHbLRjF0vo&t=313s ↩︎

  3. Кстати, обратите внимание: в статье о методе Штеффена сам астрофизик говорит о том, что в принципе нет препятствий к тому, чтобы внедрить его метод. Как вы уже знаете, это сигнал, что стоит насторожиться и проверить реалистичность представлений о том, что метод хорош! ↩︎

  4. https://www.amazon.com/JOLT-Effect-Performers-Overcome-Indecision/dp/0593538102 ↩︎

  5. Подробнее об этом можно прочитать в книге ↩︎