Серия 4
ГДЕ ЗАКАНЧИВАЕТСЯ МОЯ ЧАСТЬ?
Часть 4
ТАК ГДЕ ЖЕ ОНА ЗАКАНЧИВАЕТСЯ?
Фраза, которая в начале серии вызывала нервный тик:
— Я свою часть сделал.
Выяснили, что человек вполне может говорить правду — он действительно сделал всё, что считал своей частью.
И, пожалуй, это и оказалось главным.
Мы начали с вопроса: почему результат не получен, если каждый вроде бы сделал своё?
А закончили совсем другим:
почему каждый решил, что именно здесь его часть закончилась?
И тут первый вывод:
Снаружи всё может выглядеть одинаково: задача остановилась.
А внутри могут работать совершенно разные механизмы — от устройства процесса до того, где сам человек проводит границу своей роли.
Отсюда вывод и
Сначала нужно понять механизм.
Иначе «бери больше ответственности» становится таким же универсальным советом, как:
— Просто управляй лучше.
Но диагностика – это не решение. Так, где всё-таки заканчивается моя часть?
На поверхности ответ:
— Там, где получен результат.
Прекрасно! А какой результат вы имели в виду, Сэр?
То есть речь не о каком-то абстрактном «конечном результате».
Речь о результате, который действительно поручен. Не обязательно о конечном результате всей цепочки.
Вкакой-то момент я действительно больше не смогу двигаться дальше самостоятельно, так как упрусь в ограничения. Реальные они или воспринимаемые — важно для диагностики. Но дальше очень легко происходит вот что:
— Я не могу решить это сам.
почему-то очень легко получается:
— Значит, это больше не моя задача.
Хотя тут нет знака равенства!
Да, мои компетенции и возможности могут закончиться. Но это ещё не означает, что задача перестала быть моей!
Именно поэтому появился «коридор ответственности» как способ развести границы, которые в обычном разговоре слипаются в одну «я свою часть сделал».
Чья-то помощь сама по себе не означает передачу задачи. Эскалация ещё не означает Done.
И вот ради чего весь этот разбор:
Причём «считать своей» не означает героически решить любую проблему самому.
Иногда твоя ответственность в том, чтобы увидеть, что результат под угрозой. Попробовать снять препятствие в пределах своих возможностей. Понять момент, когда собственных рычагов уже недостаточно, и поднять блокировку туда, где её действительно могут снять. А после этого — не исчезнуть из задачи только потому, что в ней появился начальник.
Пожалуй, именно здесь я теперь провожу границу.
Моя часть заканчивается не обязательно там, где закончились мои собственные действия.
Не на границе отдела.
И даже не там, где закончилась моя самостоятельность.
Она заканчивается, когда согласованный результат получен — или когда незавершённая задача действительно обрела другого владельца.
До этого у неё обязательно должен быть кто-то, кто считает её своей.
Именно поэтому:
— Я свою часть сделал.
После неё хочется задать всего один вопрос:
А незавершённый результат сейчас чей?
#управление #ответственность #диагностика #EAMT
ГДЕ ЗАКАНЧИВАЕТСЯ МОЯ ЧАСТЬ?
Часть 4
ТАК ГДЕ ЖЕ ОНА ЗАКАНЧИВАЕТСЯ?
Фраза, которая в начале серии вызывала нервный тик:
— Я свою часть сделал.
Выяснили, что человек вполне может говорить правду — он действительно сделал всё, что считал своей частью.
И, пожалуй, это и оказалось главным.
Мы начали с вопроса: почему результат не получен, если каждый вроде бы сделал своё?
А закончили совсем другим:
почему каждый решил, что именно здесь его часть закончилась?
И тут первый вывод:
SF-067
«Я свою часть сделал» — симптом, не диагноз.
Снаружи всё может выглядеть одинаково: задача остановилась.
А внутри могут работать совершенно разные механизмы — от устройства процесса до того, где сам человек проводит границу своей роли.
Отсюда вывод и
SF-068
Одинаковый симптом не даёт права на одинаковое управленческое воздействие.
Сначала нужно понять механизм.
Иначе «бери больше ответственности» становится таким же универсальным советом, как:
— Просто управляй лучше.
Но диагностика – это не решение. Так, где всё-таки заканчивается моя часть?
На поверхности ответ:
— Там, где получен результат.
Прекрасно! А какой результат вы имели в виду, Сэр?
То есть речь не о каком-то абстрактном «конечном результате».
Речь о результате, который действительно поручен. Не обязательно о конечном результате всей цепочки.
Вкакой-то момент я действительно больше не смогу двигаться дальше самостоятельно, так как упрусь в ограничения. Реальные они или воспринимаемые — важно для диагностики. Но дальше очень легко происходит вот что:
— Я не могу решить это сам.
почему-то очень легко получается:
— Значит, это больше не моя задача.
Хотя тут нет знака равенства!
Да, мои компетенции и возможности могут закончиться. Но это ещё не означает, что задача перестала быть моей!
SF-070
Самостоятельность может закончиться раньше, чем владение задачей.
Именно поэтому появился «коридор ответственности» как способ развести границы, которые в обычном разговоре слипаются в одну «я свою часть сделал».
Чья-то помощь сама по себе не означает передачу задачи. Эскалация ещё не означает Done.
И вот ради чего весь этот разбор:
SF-069
Граница ответственности — не только перечень обязанностей. Это ответ на вопрос: какие проблемы на пути к результату человек обязан считать своими?
Причём «считать своей» не означает героически решить любую проблему самому.
Иногда твоя ответственность в том, чтобы увидеть, что результат под угрозой. Попробовать снять препятствие в пределах своих возможностей. Понять момент, когда собственных рычагов уже недостаточно, и поднять блокировку туда, где её действительно могут снять. А после этого — не исчезнуть из задачи только потому, что в ней появился начальник.
Пожалуй, именно здесь я теперь провожу границу.
Моя часть заканчивается не обязательно там, где закончились мои собственные действия.
Не на границе отдела.
И даже не там, где закончилась моя самостоятельность.
Она заканчивается, когда согласованный результат получен — или когда незавершённая задача действительно обрела другого владельца.
До этого у неё обязательно должен быть кто-то, кто считает её своей.
Именно поэтому:
— Я свою часть сделал.
После неё хочется задать всего один вопрос:
А незавершённый результат сейчас чей?
#управление #ответственность #диагностика #EAMT
❤9👍6💯4❤🔥1
ПОЧЕМУ НЕЛЬЗЯ ПРОСТО ВЗЯТЬ И СНИЗИТЬ ПЛАН?
Допустим, план — 10 млрд.
К середине года честный прогноз — 7.
Рынок просел, продукт задержался, а несколько крупных сделок просто не случились.
Все понимают: 10 почти недостижимы.
— Ну так снизьте план до 7.
Логично. Если считать, что этот план появился в декабре прошлого года.
Но сам он мог появиться года три назад — когда компания решила строить производство, разрабатывать продукт или выходить на новый рынок.
Деньги вложили еще тогда, и сегодняшняя выручка должна была стать частью ответа на вопрос:
Зачем мы вообще всё это строили и за счёт чего инвестиции должны вернуться?
В финансах это обычная логика capital budgeting: инвестиции оценивают через будущие денежные потоки.
Поэтому снизить план иногда означает не поправить цифру в Excel.
А признать:
экономика решения, принятого несколько лет назад, уже не та, на которой это решение принималось.
И тогда требование «закрыть гэп» выглядит уже вообще по-другому.
Конечно, причиной могут быть амбиции руководства, бонусы или нежелание признать ошибку.
Но есть и другая версия:
организация пытается получить доход, под который когда-то была построена её экономика.
И вот здесь появляется ловушка: часть прошлых расходов уже не вернуть — sunk cost.
Это называют sunk cost effect: уже сделанные вложения могут повышать склонность продолжать начатое.
Более широкий механизм — escalation of commitment: продолжение прежнего курса даже после появления негативных сигналов.
Но тот факт, что мы уже потратили миллиард, ещё не отвечает на вопрос:
стоит ли ради прежнего плана тратить следующий?
Что делать?
Не начинать со спора:
«Снизить план или заставить всех его выполнить?»
Сначала пересчитать решение с сегодняшней точки:
— какой результат теперь реалистичен?
— какая исходная предпосылка перестала работать?
— что ещё придётся вложить, чтобы получить прежний результат?
— что теперь выгоднее: догонять выручку, перестраивать расходы, менять проект или признать часть первоначальной ставки неудачной?
И главный вопрос:
Если да — возможно, за старый план действительно стоит бороться.
Если нет, появляется неприятная версия:
мы защищаем старое решение от новой реальности.
Иногда годовой план — не самостоятельная цель.
Это очередной этап инвестиционной гипотезы, принятой несколько лет назад.
Но пересчёт экономики оставляет ещё два вопроса.
Собственнику: что делать, если проект всё ещё выгоден, но компании может не хватить денег дожить до результата?
Руководителю: что делать с людьми и мощностями, рассчитанными на 10, если реальность теперь — 7?
Об этом — два следующих самостоятельных разбора.
━━━━━━━━━━━━━━
Исследования, ограничения и подробнее про capital budgeting, sunk cost effect и escalation of commitment — в Лаборатории
#почемуорганизацииработаютименнотак
#управление
#планирование
#стратегия
#инвестиции
Допустим, план — 10 млрд.
К середине года честный прогноз — 7.
Рынок просел, продукт задержался, а несколько крупных сделок просто не случились.
Все понимают: 10 почти недостижимы.
— Ну так снизьте план до 7.
Логично. Если считать, что этот план появился в декабре прошлого года.
Но сам он мог появиться года три назад — когда компания решила строить производство, разрабатывать продукт или выходить на новый рынок.
Деньги вложили еще тогда, и сегодняшняя выручка должна была стать частью ответа на вопрос:
Зачем мы вообще всё это строили и за счёт чего инвестиции должны вернуться?
В финансах это обычная логика capital budgeting: инвестиции оценивают через будущие денежные потоки.
Поэтому снизить план иногда означает не поправить цифру в Excel.
А признать:
экономика решения, принятого несколько лет назад, уже не та, на которой это решение принималось.
И тогда требование «закрыть гэп» выглядит уже вообще по-другому.
Конечно, причиной могут быть амбиции руководства, бонусы или нежелание признать ошибку.
Но есть и другая версия:
организация пытается получить доход, под который когда-то была построена её экономика.
И вот здесь появляется ловушка: часть прошлых расходов уже не вернуть — sunk cost.
Это называют sunk cost effect: уже сделанные вложения могут повышать склонность продолжать начатое.
Более широкий механизм — escalation of commitment: продолжение прежнего курса даже после появления негативных сигналов.
Но тот факт, что мы уже потратили миллиард, ещё не отвечает на вопрос:
стоит ли ради прежнего плана тратить следующий?
Что делать?
Не начинать со спора:
«Снизить план или заставить всех его выполнить?»
Сначала пересчитать решение с сегодняшней точки:
— какой результат теперь реалистичен?
— какая исходная предпосылка перестала работать?
— что ещё придётся вложить, чтобы получить прежний результат?
— что теперь выгоднее: догонять выручку, перестраивать расходы, менять проект или признать часть первоначальной ставки неудачной?
И главный вопрос:
ЕСЛИ БЫ УЖЕ ПОТРАЧЕННЫЕ И НЕВОЗВРАТНЫЕ ДЕНЬГИ НЕ ВЛИЯЛИ НА РЕШЕНИЕ — ВЛОЖИЛИ БЫ МЫ СЕГОДНЯ СЛЕДУЮЩИЙ РУБЛЬ РАДИ ПРЕЖНЕГО ПЛАНА?
Если да — возможно, за старый план действительно стоит бороться.
Если нет, появляется неприятная версия:
мы защищаем старое решение от новой реальности.
Иногда годовой план — не самостоятельная цель.
Это очередной этап инвестиционной гипотезы, принятой несколько лет назад.
Но пересчёт экономики оставляет ещё два вопроса.
Собственнику: что делать, если проект всё ещё выгоден, но компании может не хватить денег дожить до результата?
Руководителю: что делать с людьми и мощностями, рассчитанными на 10, если реальность теперь — 7?
Об этом — два следующих самостоятельных разбора.
━━━━━━━━━━━━━━
Исследования, ограничения и подробнее про capital budgeting, sunk cost effect и escalation of commitment — в Лаборатории
#почемуорганизацииработаютименнотак
#управление
#планирование
#стратегия
#инвестиции
❤4👍4🔥4🤔2❤🔥1🤯1💯1
МОЖНО ЛИ ОБАНКРОТИТЬСЯ НА ВЫГОДНОМ ПРОЕКТЕ?
План был 10.
Реальность изменилась — теперь честный прогноз 7.
Мы не пытаемся любой ценой вернуть старую цифру.
Пересчитываем проект.
И выясняется:
если смотреть только на экономику самого проекта, даже при семи продолжать его выгоднее, чем закрыть сейчас.
Но пересчёт денежного потока показывает другое:
при семи компания получит меньше денег, чем было заложено в её финансовый план.
Значит, просто ставим 7 и идём дальше?
Не обязательно.
Допустим, у компании одновременно идут проекты А, B и C.
И денежный поток от А уже может быть учтён в решениях по B и C.
Например:
А должен был дать деньги на следующий этап B;
от сроков B зависит запуск C;
а C должен обеспечить часть будущего денежного потока компании.
То есть план компании — это не просто:
А + B + C.
Это ещё и карта зависимостей между решениями.
И тогда снижение А с 10 до 7 меняет не только судьбу самого А.
А может оставаться выгодным.
Ему самому может даже не понадобиться дополнительное финансирование.
Но денег, на которые компания уже рассчитывала в других решениях, теперь меньше.
И фраза:
«Давайте просто поставим реалистичный план — 7»
для собственника начинает означать уже другой вопрос:
«Хорошо. Какой дефицит теперь возник в финансовом плане — и где мы его закроем?»
Дефицит можно закрыть деньгами собственника или внешним финансированием — либо пересобрать остальные проекты. И это не обязательно плохо. Возможно, после пересчёта один из них и стоило сократить или остановить.
Но одно изменилось точно:
вместе с прогнозом А нужно пересмотреть решения, которые были построены на его прежнем результате.
И вот здесь появляется вопрос важнее самого нового плана:
Какие ещё решения компании держатся на этих семи?
Допустим, мы разобрались: сохранили А, перенесли B, изменили C.
Теперь новая система уже построена на предположении:
А даст семь.
Но что, если и семь окажутся ошибкой?
И главное — когда мы это узнаем?
Через три месяца, когда остальные решения ещё можно относительно дёшево изменить?
Или через год, когда компания уже успела перенести B, подписать новые обязательства и перестроить команду?
Тогда цена ошибки — это уже не только деньги, потерянные на А.
Поэтому два прогноза с одинаковой вероятностью ошибки могут нести для компании совершенно разный риск.
В одном случае ошибочный прогноз почти ни на что ещё не успел повлиять.
В другом — вокруг него уже построена часть будущего бизнеса.
Поэтому после вопроса:
«Нужно ли снизить план с 10 до 7?»
я бы задавал ещё два.
И:
Ошибка проекта опасна не только потерями самого проекта.
Она опасна решениями, которые организация успевает построить вокруг ошибочного прогноза.
А если меньший денежный поток уже не позволяет выполнять принятые обязательства, а закрыть дефицит финансированием невозможно, проблема перестаёт быть проблемой отдельного проекта.
Она становится проблемой выживания компании.
Именно поэтому компания может рационально сохранить экономически выгодный проект —
и всё равно не пережить последствия его недовыполнения.
В Лаборатории — разберём, как искать финансовые и управленческие зависимости между проектами, какие данные проверять при снижении плана и как отличать локальное отклонение от риска для всей компании.
#почемуорганизации #диагностика #управление #собственник #проекты
План был 10.
Реальность изменилась — теперь честный прогноз 7.
Мы не пытаемся любой ценой вернуть старую цифру.
Пересчитываем проект.
И выясняется:
если смотреть только на экономику самого проекта, даже при семи продолжать его выгоднее, чем закрыть сейчас.
Но пересчёт денежного потока показывает другое:
при семи компания получит меньше денег, чем было заложено в её финансовый план.
Значит, просто ставим 7 и идём дальше?
Не обязательно.
Допустим, у компании одновременно идут проекты А, B и C.
И денежный поток от А уже может быть учтён в решениях по B и C.
Например:
А должен был дать деньги на следующий этап B;
от сроков B зависит запуск C;
а C должен обеспечить часть будущего денежного потока компании.
То есть план компании — это не просто:
А + B + C.
Это ещё и карта зависимостей между решениями.
И тогда снижение А с 10 до 7 меняет не только судьбу самого А.
А может оставаться выгодным.
Ему самому может даже не понадобиться дополнительное финансирование.
Но денег, на которые компания уже рассчитывала в других решениях, теперь меньше.
И фраза:
«Давайте просто поставим реалистичный план — 7»
для собственника начинает означать уже другой вопрос:
«Хорошо. Какой дефицит теперь возник в финансовом плане — и где мы его закроем?»
Дефицит можно закрыть деньгами собственника или внешним финансированием — либо пересобрать остальные проекты. И это не обязательно плохо. Возможно, после пересчёта один из них и стоило сократить или остановить.
Но одно изменилось точно:
вместе с прогнозом А нужно пересмотреть решения, которые были построены на его прежнем результате.
И вот здесь появляется вопрос важнее самого нового плана:
Какие ещё решения компании держатся на этих семи?
Допустим, мы разобрались: сохранили А, перенесли B, изменили C.
Теперь новая система уже построена на предположении:
А даст семь.
Но что, если и семь окажутся ошибкой?
И главное — когда мы это узнаем?
Через три месяца, когда остальные решения ещё можно относительно дёшево изменить?
Или через год, когда компания уже успела перенести B, подписать новые обязательства и перестроить команду?
Тогда цена ошибки — это уже не только деньги, потерянные на А.
Это ещё и решения, которые компания успела построить вокруг ошибочного прогноза.
Поэтому два прогноза с одинаковой вероятностью ошибки могут нести для компании совершенно разный риск.
В одном случае ошибочный прогноз почти ни на что ещё не успел повлиять.
В другом — вокруг него уже построена часть будущего бизнеса.
Поэтому после вопроса:
«Нужно ли снизить план с 10 до 7?»
я бы задавал ещё два.
Какие другие решения компании держатся на этом прогнозе?
И:
Какие из них станут труднообратимыми раньше, чем мы поймём, что прогноз ошибочен?
Ошибка проекта опасна не только потерями самого проекта.
Она опасна решениями, которые организация успевает построить вокруг ошибочного прогноза.
А если меньший денежный поток уже не позволяет выполнять принятые обязательства, а закрыть дефицит финансированием невозможно, проблема перестаёт быть проблемой отдельного проекта.
Она становится проблемой выживания компании.
Именно поэтому компания может рационально сохранить экономически выгодный проект —
и всё равно не пережить последствия его недовыполнения.
В Лаборатории — разберём, как искать финансовые и управленческие зависимости между проектами, какие данные проверять при снижении плана и как отличать локальное отклонение от риска для всей компании.
#почемуорганизации #диагностика #управление #собственник #проекты
🔥4❤🔥2
ПЛАН БЫЛ 10. ПРОГНОЗ — 7. ПОД КАКУЮ ЦИФРУ ТЕПЕРЬ СТРОИТЬ КОМАНДУ?
Компания несколько лет строила команду и мощности под объём 10.
Теперь честный прогноз — 7.
Сокращаться под новую реальность кажется рациональным.
Тем более рынок труда уже не тот: в августе 2026 года hh.индекс в среднем по России составил 8,7 резюме на вакансию — это высокий уровень конкуренции соискателей. Но средняя цифра скрывает огромную разницу между профессиями и регионами. (stats.hh.ru)
И деньги остаются дорогими: ключевая ставка Банка России на 4 сентября — 14% годовых. Это не стоимость капитала конкретной компании, но содержать недозагруженную мощность приходится на вполне реальные деньги. (cbr.ru)
Получается убедительная логика:
объём меньше → запас мощности дорог → конкуренция соискателей высокая → сокращаем команду под 7.
Но есть проблема.
7 — тоже прогноз.
Компания несколько лет строила команду и мощности под объём 10.
Теперь честный прогноз — 7.
Сокращаться под новую реальность кажется рациональным.
Тем более рынок труда уже не тот: в августе 2026 года hh.индекс в среднем по России составил 8,7 резюме на вакансию — это высокий уровень конкуренции соискателей. Но средняя цифра скрывает огромную разницу между профессиями и регионами. (stats.hh.ru)
И деньги остаются дорогими: ключевая ставка Банка России на 4 сентября — 14% годовых. Это не стоимость капитала конкретной компании, но содержать недозагруженную мощность приходится на вполне реальные деньги. (cbr.ru)
Получается убедительная логика:
объём меньше → запас мощности дорог → конкуренция соискателей высокая → сокращаем команду под 7.
Но есть проблема.
7 — тоже прогноз.
👏3👎1🥱1
Он может стать 5.
Может снова стать 10.
А может появиться возможность сделать 12 — например, если конкуренты сократят мощности и освободят часть рынка.
Оптимизировать команду строго под 7 — значит принять дорого обратимое решение под цифру, в которой сама компания не уверена.
Но и сохранять команду под 10 «на всякий случай» нельзя.
За эту возможность компания платит сегодня.
Так что делать руководителю?
Допустим:
5 — стресс: рынок падает дальше.
7 — база: реализуется текущий прогноз.
10 — восстановление: возвращаем прежний объём.
12 — атака: появляется возможность забрать дополнительную долю.
Но сами цифры здесь — только ярлыки.
Новый 10 может требовать совсем другой компании, чем старый 10: других клиентов, продуктового микса, каналов, маржи и набора способностей.
Поэтому сценарий нельзя описывать только объёмом.
Нужно понимать, за счёт чего именно этот объём возникает и какая экономика стоит за ним.
И здесь легко совершить ещё одну ошибку:
больше объём ≠ лучше сценарий.
10 может оказаться хуже 7 из-за новой маржи и накладных расходов.
12 может быть технически достижимо, но потребовать такого финансирования, что компания не переживёт путь.
А доля, которую освободил конкурент, может оказаться свободной именно потому, что на ней больше нельзя зарабатывать.
Поэтому сначала три вопроса:
Только после этого имеет смысл спрашивать:
Что в организации надо сохранить сегодня, чтобы этот вариант завтра всё ещё был доступен?
Вернуться к 10 обычно позволяет не один отдел.
Нужна связка: например, продажи + разработка + производство + сервис.
И здесь возникает неприятная ловушка.
Каждый руководитель может совершенно рационально сократить свою функцию.
А вместе эти локально разумные решения могут уничтожить способность всей компании снова сделать 10.
Поэтому задача не в том, чтобы определить «сколько оставить в каждом отделе».
Нужно найти:
какой минимально достаточный и устойчивый набор взаимосвязанных способностей сохраняет путь к выбранному сценарию?
Устойчивый — важно.
Если весь путь к будущему держится на одном оставленном технологе, его увольнение закрывает этот путь мгновенно. Экономия получилась, резерв — нет.
Допустим, под объём 10 какую-то способность обеспечивали двадцать человек.
Есть три принципиально разных решения.
Первое — сохранить действующую способность.
Оставить мощность почти полностью. Компания может пользоваться ею уже сейчас — и продолжает за неё платить.
Второе — сохранить путь восстановления.
Прежней мощности уже нет.
Но остаются работающий костяк, ключевые знания, технология, документация, архитектура процесса, критические связи и возможность быстро нарастить команду.
Сегодня это уже не способность двадцати человек.
Но завтра её ещё можно восстановить за приемлемое время.
Третье — закрыть путь.
Если эта способность снова понадобится, её придётся создавать практически заново.
Причём второй вариант существует не всегда.
Некоторые способности живут именно в работающей команде. Если опустить её ниже определённого порога, исчезают практика, координация, скорость и совместный опыт.
Тогда никакого дешёвого «ядра на будущее» нет.
Компания должна честно выбрать:
платить за способность дальше
или
закрыть сценарий, для которого она необходима.
Может снова стать 10.
А может появиться возможность сделать 12 — например, если конкуренты сократят мощности и освободят часть рынка.
Оптимизировать команду строго под 7 — значит принять дорого обратимое решение под цифру, в которой сама компания не уверена.
Но и сохранять команду под 10 «на всякий случай» нельзя.
За эту возможность компания платит сегодня.
Так что делать руководителю?
Сначала решить, к какому будущему вообще стоит сохранять путь
Допустим:
5 — стресс: рынок падает дальше.
7 — база: реализуется текущий прогноз.
10 — восстановление: возвращаем прежний объём.
12 — атака: появляется возможность забрать дополнительную долю.
Но сами цифры здесь — только ярлыки.
Новый 10 может требовать совсем другой компании, чем старый 10: других клиентов, продуктового микса, каналов, маржи и набора способностей.
Поэтому сценарий нельзя описывать только объёмом.
Нужно понимать, за счёт чего именно этот объём возникает и какая экономика стоит за ним.
И здесь легко совершить ещё одну ошибку:
больше объём ≠ лучше сценарий.
10 может оказаться хуже 7 из-за новой маржи и накладных расходов.
12 может быть технически достижимо, но потребовать такого финансирования, что компания не переживёт путь.
А доля, которую освободил конкурент, может оказаться свободной именно потому, что на ней больше нельзя зарабатывать.
Поэтому сначала три вопроса:
За счёт чего этот сценарий вообще может реализоваться?
Остаётся ли он выгодным при новой экономике?
Способна ли компания профинансировать путь к нему?
Только после этого имеет смысл спрашивать:
Что в организации надо сохранить сегодня, чтобы этот вариант завтра всё ещё был доступен?
Не людей. Способности.
Вернуться к 10 обычно позволяет не один отдел.
Нужна связка: например, продажи + разработка + производство + сервис.
И здесь возникает неприятная ловушка.
Каждый руководитель может совершенно рационально сократить свою функцию.
А вместе эти локально разумные решения могут уничтожить способность всей компании снова сделать 10.
Поэтому задача не в том, чтобы определить «сколько оставить в каждом отделе».
Нужно найти:
какой минимально достаточный и устойчивый набор взаимосвязанных способностей сохраняет путь к выбранному сценарию?
Устойчивый — важно.
Если весь путь к будущему держится на одном оставленном технологе, его увольнение закрывает этот путь мгновенно. Экономия получилась, резерв — нет.
Но сохранить путь — не значит сохранить всю старую мощность
Допустим, под объём 10 какую-то способность обеспечивали двадцать человек.
Есть три принципиально разных решения.
Первое — сохранить действующую способность.
Оставить мощность почти полностью. Компания может пользоваться ею уже сейчас — и продолжает за неё платить.
Второе — сохранить путь восстановления.
Прежней мощности уже нет.
Но остаются работающий костяк, ключевые знания, технология, документация, архитектура процесса, критические связи и возможность быстро нарастить команду.
Сегодня это уже не способность двадцати человек.
Но завтра её ещё можно восстановить за приемлемое время.
Третье — закрыть путь.
Если эта способность снова понадобится, её придётся создавать практически заново.
Причём второй вариант существует не всегда.
Некоторые способности живут именно в работающей команде. Если опустить её ниже определённого порога, исчезают практика, координация, скорость и совместный опыт.
Тогда никакого дешёвого «ядра на будущее» нет.
Компания должна честно выбрать:
платить за способность дальше
или
закрыть сценарий, для которого она необходима.
✍2👌2🔥1
Как принять это решение?
Я бы проверил четыре вещи.
1. Насколько реален сценарий, для которого нужна способность?
Не «а вдруг снова будет 10», а какие наблюдаемые факты делают этот сценарий всё более или менее вероятным.
2. Можно ли сохранить устойчивый путь обратно дешевле, чем всю сегодняшнюю мощность?
Если можно — какую часть системы действительно необходимо оставить?
Если нельзя — не надо притворяться, что маленький остаток команды что-то страхует.
3. Что дороже: держать путь открытым или потом восстанавливать его?
Здесь недостаточно сравнить ФОТ и стоимость нового найма.
OECD показывает базовый механизм такого выбора: стоимость удержания работников сопоставляется с будущими расходами на увольнение, рекрутинг, обучение и накопление опыта; replacement costs выше там, где велик специфичный для компании человеческий капитал. (oecd.org)
Но есть ещё цена времени.
Если восстановление займёт полгода, надо спросить:
что потеряет компания за эти полгода, если нужный сценарий уже наступил?
Можно сэкономить 20 млн на команде — и потерять значительно больше, потому что рынок открылся раньше, чем способность удалось восстановить.
4. Когда мы перестанем за этот путь платить?
Без этого любой резерв становится вечным.
Не:
«Оставим ещё немного — вдруг рынок вернётся».
А заранее:
если к марту портфель не подтверждает движение хотя бы к 8,5 — этот путь больше не финансируем;
или наоборот:
если появились заранее определённые признаки роста — начинаем восстанавливать мощность до того, как она потребуется полностью.
То есть компания делает не бессрочную ставку «на всякий случай».
И результаты такой диагностики могут быть противоположными.
Что-то нужно даже при плохом сценарии → оставить.
Что-то нужно при выгодном и реалистичном восстановлении → сохранить действующую способность или устойчивый путь её восстановления.
Что-то легко вернуть наймом, подрядом или партнёрами → сделать переменной мощностью.
Что-то не понадобится даже в привлекательном сценарии восстановления → возможно, оно было лишним ещё раньше.
А что-то стоит усилить, если изменившийся рынок создал выгодную и финансируемую возможность роста.
В итоге роли разделяются довольно просто.
И только после этого появляется численность.
Поэтому при переходе с 10 на 7 главный вопрос не:
«Сколько людей стало лишними?»
А:
«Какие пути в будущее мы сознательно оставляем открытыми — и что действительно необходимо сохранить сегодня, чтобы завтра по ним ещё можно было пройти?»
Потому что иногда сокращение действительно убирает лишние расходы.
А иногда компания экономит сегодня, закрывая путь в будущее, которое всё ещё выгодно и достижимо — но восстановить дорогу к нему вовремя уже не получится.
Разбор экономики решения и диагностическая матрица сценариев в Лаборатории.
#диагностика #команда #управление #стратегия #EAMT
Я бы проверил четыре вещи.
1. Насколько реален сценарий, для которого нужна способность?
Не «а вдруг снова будет 10», а какие наблюдаемые факты делают этот сценарий всё более или менее вероятным.
2. Можно ли сохранить устойчивый путь обратно дешевле, чем всю сегодняшнюю мощность?
Если можно — какую часть системы действительно необходимо оставить?
Если нельзя — не надо притворяться, что маленький остаток команды что-то страхует.
3. Что дороже: держать путь открытым или потом восстанавливать его?
Здесь недостаточно сравнить ФОТ и стоимость нового найма.
OECD показывает базовый механизм такого выбора: стоимость удержания работников сопоставляется с будущими расходами на увольнение, рекрутинг, обучение и накопление опыта; replacement costs выше там, где велик специфичный для компании человеческий капитал. (oecd.org)
Но есть ещё цена времени.
Если восстановление займёт полгода, надо спросить:
что потеряет компания за эти полгода, если нужный сценарий уже наступил?
Можно сэкономить 20 млн на команде — и потерять значительно больше, потому что рынок открылся раньше, чем способность удалось восстановить.
4. Когда мы перестанем за этот путь платить?
Без этого любой резерв становится вечным.
Не:
«Оставим ещё немного — вдруг рынок вернётся».
А заранее:
если к марту портфель не подтверждает движение хотя бы к 8,5 — этот путь больше не финансируем;
или наоборот:
если появились заранее определённые признаки роста — начинаем восстанавливать мощность до того, как она потребуется полностью.
То есть компания делает не бессрочную ставку «на всякий случай».
Она платит за конкретный вариант будущего, пока факты продолжают оправдывать эту ставку.
И результаты такой диагностики могут быть противоположными.
Что-то нужно даже при плохом сценарии → оставить.
Что-то нужно при выгодном и реалистичном восстановлении → сохранить действующую способность или устойчивый путь её восстановления.
Что-то легко вернуть наймом, подрядом или партнёрами → сделать переменной мощностью.
Что-то не понадобится даже в привлекательном сценарии восстановления → возможно, оно было лишним ещё раньше.
А что-то стоит усилить, если изменившийся рынок создал выгодную и финансируемую возможность роста.
В итоге роли разделяются довольно просто.
Финансы показывают ограничения: сколько времени и ресурсов компания способна тратить на сохранение будущих вариантов.
Руководство решает, какие из этих вариантов достаточно выгодны и важны, чтобы держать их открытыми.
А руководитель команды определяет, какой устойчивый набор способностей необходимо сохранить для каждого выбранного пути.
И только после этого появляется численность.
Поэтому при переходе с 10 на 7 главный вопрос не:
«Сколько людей стало лишними?»
А:
«Какие пути в будущее мы сознательно оставляем открытыми — и что действительно необходимо сохранить сегодня, чтобы завтра по ним ещё можно было пройти?»
Потому что иногда сокращение действительно убирает лишние расходы.
А иногда компания экономит сегодня, закрывая путь в будущее, которое всё ещё выгодно и достижимо — но восстановить дорогу к нему вовремя уже не получится.
Разбор экономики решения и диагностическая матрица сценариев в Лаборатории.
#диагностика #команда #управление #стратегия #EAMT
✍2🔥2👏2🤡2
НЕДЕЛЯ В ДИАГНОСТИКЕ • 7 СЕНТЯБРЯ
Три свежих кейса.
Не «что произошло», а куда смотреть, если очевидное объяснение слишком простое.
1. КИТАЙ: КОМПАНИЯ УВОЛИЛА 107 НОВИЧКОВ. НО РЕШЕНИЕ ПОЯВИЛОСЬ РАНЬШЕ
Факт. Китайская Xingyu наняла выпускников, а уже через короткое время прекратила отношения со 107 недавно принятыми сотрудниками. 7 сентября компания признала поспешность управленческого решения; наказаны четыре руководителя, включая CEO.
Источник — Xinhua
Интерпретация. Видимый конфликт произошёл в HR. Но цепочка началась раньше:
прогноз заказов → потребность в людях → найм → новый прогноз → сокращение.
Гипотеза EAMT. Даже разумный прогноз становится опасной опорой, если вокруг него слишком рано строятся труднообратимые решения.
Проверка:
Какие наши решения станут труднообратимыми раньше, чем мы узнаем, насколько точен прогноз?
2. РОССИЯ: 1,3 МЛН ОТЧЁТОВ. ПОЧЕМУ ОНИ НАКАПЛИВАЮТСЯ?
Факт. Федеральные органы запрашивают у регионов 7180 форм сведений — более 1,3 млн отчётов в год. Минэкономики оценивает трудозатраты примерно в 8,9 млрд ₽ ежегодно. 825 форм уже отменены.
Источник — «Коммерсантъ»
Интерпретация. Просить новый отчёт обычно дёшево. Готовить его — дорого. И платят за это разные участники системы.
Гипотеза EAMT. Если стоимость информационного запроса несёт не тот, кто его создаёт, отчётность может расти независимо от её полезности.
Проверка:
Какую функцию выполняет каждый регулярный отчёт: решение, контроль, обязательство или управление риском?
Если никакую — возможно, вопрос уже не в автоматизации.
3. РОССИЯ: SSJ МОЖНО ПЕРЕОСНАСТИТЬ. НО КОМУ ЭТО ВЫГОДНО?
Факт. «Аэрофлот» считает ремоторизацию SSJ-100 экономически возможной только при господдержке. ОАК ранее заявляла, что стоимость должна быть приемлемой для перевозчиков без федерального финансирования самой процедуры.
«Коммерсантъ», 7 сентября · позиция ОАК, 6 июля
Интерпретация. Обе позиции могут быть рациональны — если участники считают экономику в разных границах системы.
Гипотеза EAMT. Решение, выгодное системе в целом, может быть невыгодно тому, кто должен за него заплатить.
Проверка:
В наших проектах совпадают ли тот, кто платит, тот, кто получает выгоду, и тот, кто отвечает за результат?
#EAMT #организации
Три свежих кейса.
Не «что произошло», а куда смотреть, если очевидное объяснение слишком простое.
1. КИТАЙ: КОМПАНИЯ УВОЛИЛА 107 НОВИЧКОВ. НО РЕШЕНИЕ ПОЯВИЛОСЬ РАНЬШЕ
Факт. Китайская Xingyu наняла выпускников, а уже через короткое время прекратила отношения со 107 недавно принятыми сотрудниками. 7 сентября компания признала поспешность управленческого решения; наказаны четыре руководителя, включая CEO.
Источник — Xinhua
Интерпретация. Видимый конфликт произошёл в HR. Но цепочка началась раньше:
прогноз заказов → потребность в людях → найм → новый прогноз → сокращение.
Гипотеза EAMT. Даже разумный прогноз становится опасной опорой, если вокруг него слишком рано строятся труднообратимые решения.
Проверка:
Какие наши решения станут труднообратимыми раньше, чем мы узнаем, насколько точен прогноз?
2. РОССИЯ: 1,3 МЛН ОТЧЁТОВ. ПОЧЕМУ ОНИ НАКАПЛИВАЮТСЯ?
Факт. Федеральные органы запрашивают у регионов 7180 форм сведений — более 1,3 млн отчётов в год. Минэкономики оценивает трудозатраты примерно в 8,9 млрд ₽ ежегодно. 825 форм уже отменены.
Источник — «Коммерсантъ»
Интерпретация. Просить новый отчёт обычно дёшево. Готовить его — дорого. И платят за это разные участники системы.
Гипотеза EAMT. Если стоимость информационного запроса несёт не тот, кто его создаёт, отчётность может расти независимо от её полезности.
Проверка:
Какую функцию выполняет каждый регулярный отчёт: решение, контроль, обязательство или управление риском?
Если никакую — возможно, вопрос уже не в автоматизации.
3. РОССИЯ: SSJ МОЖНО ПЕРЕОСНАСТИТЬ. НО КОМУ ЭТО ВЫГОДНО?
Факт. «Аэрофлот» считает ремоторизацию SSJ-100 экономически возможной только при господдержке. ОАК ранее заявляла, что стоимость должна быть приемлемой для перевозчиков без федерального финансирования самой процедуры.
«Коммерсантъ», 7 сентября · позиция ОАК, 6 июля
Интерпретация. Обе позиции могут быть рациональны — если участники считают экономику в разных границах системы.
Гипотеза EAMT. Решение, выгодное системе в целом, может быть невыгодно тому, кто должен за него заплатить.
Проверка:
В наших проектах совпадают ли тот, кто платит, тот, кто получает выгоду, и тот, кто отвечает за результат?
#EAMT #организации
❤🔥1❤1👏1🤔1🤮1
MEAT PROXY
В августе программист Никлас Грун предложил довольно обидный термин — meat proxy. Так он назвал ситуацию, когда человек получает вопрос, задаёт его ИИ и пересылает ответ практически без собственной обработки.
Если адресат может обратиться к тому же ИИ напрямую, естественно спросить: а что вообще делает человек посередине?
Сам термин мне не нравится именно потому, что он обесценивает человека. Но вопрос, который за ним стоит, кажется намного интереснее — особенно если отвязать его от ИИ. Такие люди-переходники существовали задолго до ИИ.
В 1984 году Главархив СССР отдельно нормировал фальцовку графической технической документации: хранитель фондов должен был приводить чертежи к установленному формату, а норма составляла 100 листов за рабочий день. Сегодня это выглядит почти анекдотом, но тогда человек выполнял вполне реальное преобразование — приводил объект к форме, которую могла принять следующая часть системы.
В современных организациях происходит нечто похожее, только само преобразование стало менее заметным. CRM автоматизирована, ERP автоматизирована, конструкторы и технологи работают в специализированных системах, продажи и производство тоже постепенно обрастают цифровыми контурами, но именно на стыках почему-то снова появляется человек, который переносит, уточняет, согласовывает или переводит результат одного процесса в понятный для другого вид.
Иногда причина действительно проста: две системы не интегрированы, и сотрудник вручную переносит то, что давно мог бы передавать API. Но представим другой стык. В CRM написано, что вероятность сделки составляет 80%, а производству нужно понять, следует ли уже сейчас резервировать мощности и выпускать 200 изделий к 15 октября. Технически передать значение «80%» в ERP нетрудно. Гораздо труднее определить, когда вероятность будущей продажи должна превратиться в сегодняшнее обязательство производства.
В этот момент человек между системами перестаёт быть просто каналом передачи данных. Возможно, именно он знает контекст сделки, понимает ограничения производства, разбирает исключения или фактически принимает решение, для которого ни в одной из двух систем просто нет поля. Со стороны всё это по-прежнему может выглядеть как ручная операция на стыке двух автоматизированных процессов.
Поэтому вопрос «где у нас ещё остался ручной труд?» при автоматизации может оказаться слишком простым. Полезнее сначала понять, почему именно на этом стыке до сих пор нужен человек и какую функцию система потеряет вместе с ним.
Методические материалы и разборы — в Лаборатории.
#EAMT #автоматизация #организации #ИИ
В августе программист Никлас Грун предложил довольно обидный термин — meat proxy. Так он назвал ситуацию, когда человек получает вопрос, задаёт его ИИ и пересылает ответ практически без собственной обработки.
Если адресат может обратиться к тому же ИИ напрямую, естественно спросить: а что вообще делает человек посередине?
Сам термин мне не нравится именно потому, что он обесценивает человека. Но вопрос, который за ним стоит, кажется намного интереснее — особенно если отвязать его от ИИ. Такие люди-переходники существовали задолго до ИИ.
В 1984 году Главархив СССР отдельно нормировал фальцовку графической технической документации: хранитель фондов должен был приводить чертежи к установленному формату, а норма составляла 100 листов за рабочий день. Сегодня это выглядит почти анекдотом, но тогда человек выполнял вполне реальное преобразование — приводил объект к форме, которую могла принять следующая часть системы.
В современных организациях происходит нечто похожее, только само преобразование стало менее заметным. CRM автоматизирована, ERP автоматизирована, конструкторы и технологи работают в специализированных системах, продажи и производство тоже постепенно обрастают цифровыми контурами, но именно на стыках почему-то снова появляется человек, который переносит, уточняет, согласовывает или переводит результат одного процесса в понятный для другого вид.
Иногда причина действительно проста: две системы не интегрированы, и сотрудник вручную переносит то, что давно мог бы передавать API. Но представим другой стык. В CRM написано, что вероятность сделки составляет 80%, а производству нужно понять, следует ли уже сейчас резервировать мощности и выпускать 200 изделий к 15 октября. Технически передать значение «80%» в ERP нетрудно. Гораздо труднее определить, когда вероятность будущей продажи должна превратиться в сегодняшнее обязательство производства.
В этот момент человек между системами перестаёт быть просто каналом передачи данных. Возможно, именно он знает контекст сделки, понимает ограничения производства, разбирает исключения или фактически принимает решение, для которого ни в одной из двух систем просто нет поля. Со стороны всё это по-прежнему может выглядеть как ручная операция на стыке двух автоматизированных процессов.
Поэтому вопрос «где у нас ещё остался ручной труд?» при автоматизации может оказаться слишком простым. Полезнее сначала понять, почему именно на этом стыке до сих пор нужен человек и какую функцию система потеряет вместе с ним.
Опасность начинается, когда ручную операцию принимают за простую передачу данных, хотя человек всё это время разрешал противоречие между двумя процессами.
Методические материалы и разборы — в Лаборатории.
#EAMT #автоматизация #организации #ИИ
👍5❤🔥1🤓1
У ВАС ДЕСЯТЬ СДЕЛОК. ИЛИ ОДНА?
В CRM десять хороших сделок. На экране — десять отдельных строк.
Но означает ли это, что у нас действительно десять независимых шансов получить деньги?
Возьмём предельный пример.
Есть десять сделок с вероятностью успеха 80%. Если они независимы, вероятность потерять все десять одновременно:
0,2¹⁰ = 0,00001024%.
В среднем мы ждём восемь сделок.
Теперь другой портфель. Те же десять сделок и те же ожидаемые восемь. Но все они состоятся только при одном общем условии. Вероятность того, что это условие сохранится, — те же 80%.
Средний прогноз опять восемь.
А вероятность получить ноль — уже 20%.
В апреле 2010 года облако пепла от исландского вулкана Эйяфьядлайёкюдль привело к последовательному закрытию значительной части европейского воздушного пространства. EUROCONTROL оценил последствия примерно в 100 тысяч отменённых рейсов и 10 миллионов нарушенных пассажирских поездок.
Можно сказать: форс-мажор. И что авиакомпания должна была сделать — перенести Европу в другое место?
Сам общий риск она убрать не могла.
С воронкой то же самое. Десять разных клиентов могут зависеть от одной госпрограммы, стоимости денег или регуляторного решения. Сделать их независимыми иногда невозможно.
Тогда зачем это вообще анализировать?
Если знание об общей зависимости ничего не меняет в управлении — подробно анализировать её, возможно, вообще незачем.
Но если меняет, среднего прогноза уже мало. Нужно хотя бы понимать:
если общее условие изменится, сколько выручки может сдвинуться одновременно?
Потому что компания может быть готова к тому, что из десяти сделок не состоятся две. И совершенно не готова к тому, что одновременно не состоятся все десять.
И проблема не в том, что прогноз показывает «восемь».
Проблема в том, что за одной цифрой «8» могут скрываться совершенно разные способы получить ноль — а компания может быть готова только к одному из них.
Источник: EUROCONTROL, Ash-cloud of April and May 2010: Impact on Air Traffic
#прогнозирование #продажи #управление #риски #EAMT
В CRM десять хороших сделок. На экране — десять отдельных строк.
Но означает ли это, что у нас действительно десять независимых шансов получить деньги?
Возьмём предельный пример.
Есть десять сделок с вероятностью успеха 80%. Если они независимы, вероятность потерять все десять одновременно:
0,2¹⁰ = 0,00001024%.
В среднем мы ждём восемь сделок.
Теперь другой портфель. Те же десять сделок и те же ожидаемые восемь. Но все они состоятся только при одном общем условии. Вероятность того, что это условие сохранится, — те же 80%.
Средний прогноз опять восемь.
А вероятность получить ноль — уже 20%.
Средний прогноз не изменился. Изменилась конструкция риска.
В апреле 2010 года облако пепла от исландского вулкана Эйяфьядлайёкюдль привело к последовательному закрытию значительной части европейского воздушного пространства. EUROCONTROL оценил последствия примерно в 100 тысяч отменённых рейсов и 10 миллионов нарушенных пассажирских поездок.
Можно сказать: форс-мажор. И что авиакомпания должна была сделать — перенести Европу в другое место?
Сам общий риск она убрать не могла.
С воронкой то же самое. Десять разных клиентов могут зависеть от одной госпрограммы, стоимости денег или регуляторного решения. Сделать их независимыми иногда невозможно.
Тогда зачем это вообще анализировать?
Чтобы не принять десять строк в CRM за десять независимых источников будущей выручки.
Если знание об общей зависимости ничего не меняет в управлении — подробно анализировать её, возможно, вообще незачем.
Но если меняет, среднего прогноза уже мало. Нужно хотя бы понимать:
если общее условие изменится, сколько выручки может сдвинуться одновременно?
Потому что компания может быть готова к тому, что из десяти сделок не состоятся две. И совершенно не готова к тому, что одновременно не состоятся все десять.
Иногда десять сделок — это одна ставка на будущее, записанная десять раз.
И проблема не в том, что прогноз показывает «восемь».
Проблема в том, что за одной цифрой «8» могут скрываться совершенно разные способы получить ноль — а компания может быть готова только к одному из них.
Источник: EUROCONTROL, Ash-cloud of April and May 2010: Impact on Air Traffic
#прогнозирование #продажи #управление #риски #EAMT
❤2🔥2❤🔥1
КАК ДОБИТЬСЯ ТОЧНОСТИ ПРОГНОЗА ±10%?
В одной зарубежной компании, с практикой которой я знаком, допустимой считалась ошибка прогноза ±20%, а KPI руководителей направлений требовал попадания в ±10%.
Как руководитель я хочу того же.
Но прежде чем обсуждать, как добиться ±10%, надо решить: что именно мы прогнозируем?
Подписанный договор, признанная выручка и поступившие деньги — три разных события. Контракт может быть подписан сегодня, выручка признана по этапам в нескольких кварталах, а деньги прийти авансом или позже.
Поэтому фраза «мы попали в прогноз на 95%» ничего не значит, пока не определён объект прогноза.
Коммерческий директор может считать прогноз выполненным, финансовый — нет, а казначейство ждать деньги в следующем квартале. И все трое будут правы.
Для простоты дальше говорим о выручке.
Пусть ±10% — это коридор относительно зафиксированного прогноза: прогноз 100 → допустимый факт 90–110.
Но нужен ещё один параметр — надёжность. Если из десяти квартальных прогнозов в коридор попали пять, система не умеет прогнозировать с точностью ±10%.
______________________
Значит, цель задаётся тремя вещами:
Например: на горизонте квартала не менее 85% прогнозов должны попадать в ±10%. 85% здесь не норматив, а пример внутренней цели.
А дальше начинается моя «волшебная методика».
Я бы построил карту достижимой точности.
Берём сохранённые старые прогнозы — именно те версии, которые существовали тогда, — и смотрим:
за 12 месяцев до факта — как часто попадали в ±10%?
за 6 месяцев?
за 3?
за 1?
Так мы узнаём не абстрактную «точность прогнозирования», а насколько далеко в будущее уже умеем видеть с нужной точностью и надёжностью.
Следующий вопрос важнее:
что именно не даёт видеть так же точно ещё на месяц дальше?
Для начала каждый существенный промах я бы раскладывал хотя бы на три части:
Сделка не состоялась. Состоялась, но сумма оказалась другой. Состоялась на нужную сумму, но позже.
Для прогноза выручки это разные ошибки.
Допустим, мы планировали признать 300 млн выручки в сентябре, но этап проекта завершился в октябре. Квартальный прогноз пострадал, годовой может не измениться вообще.
А если этап выполнен вовремя, но клиент заплатил позже, прогноз выручки мог быть точным — ошибся уже прогноз поступления денег.
Иногда плохой прогноз квартала — это не плохой прогноз бизнеса. Мы правильно дали прогноз по результату и ошиблись в календаре.
Значит, исправлять надо именно то, где возникает ошибка.
Не закрываются сделки — разбираемся с вероятностью результата.
Промахиваемся в сумме — с оценкой объёма.
Проекты постоянно переезжают между кварталами — с прогнозом срока.
Если значительная часть результата зависит от нескольких крупных сделок, ограничение может быть уже не в качестве прогноза, а в структуре портфеля.
Отсюда путь к ±10%:
Если сегодня ±10% достигаются только за три месяца до факта, вопрос не «почему РОП не умеет прогнозировать за полгода?»
Вопрос:
что именно мы ещё не умеем видеть на шестимесячном горизонте — сам результат, его размер или срок?
Нашли ограничение — работаем с ним. Потом пробуем сдвинуть границу: три месяца → четыре → пять.
Но она не обязана двигаться бесконечно. В какой-то момент можно упереться уже не в плохой процесс, а в информацию, которой на этом горизонте у нас пока нет.
И только после этого я бы вводил KPI на точность.
±10% — нормальная управленческая цель. Но сначала надо доказать на собственной истории, для какого показателя, на каком горизонте и с какой надёжностью система вообще способна её выполнять.
А дальше — искать не способ «прогнозировать лучше вообще», а конкретное ограничение, которое сегодня не даёт видеть на один шаг дальше.
Источники:
IFRS 15
Forecasting: Principles and Practice
#прогнозирование #продажи #управление #EAMT
В одной зарубежной компании, с практикой которой я знаком, допустимой считалась ошибка прогноза ±20%, а KPI руководителей направлений требовал попадания в ±10%.
Как руководитель я хочу того же.
Но прежде чем обсуждать, как добиться ±10%, надо решить: что именно мы прогнозируем?
Подписанный договор, признанная выручка и поступившие деньги — три разных события. Контракт может быть подписан сегодня, выручка признана по этапам в нескольких кварталах, а деньги прийти авансом или позже.
Поэтому фраза «мы попали в прогноз на 95%» ничего не значит, пока не определён объект прогноза.
Коммерческий директор может считать прогноз выполненным, финансовый — нет, а казначейство ждать деньги в следующем квартале. И все трое будут правы.
Для простоты дальше говорим о выручке.
Пусть ±10% — это коридор относительно зафиксированного прогноза: прогноз 100 → допустимый факт 90–110.
Но нужен ещё один параметр — надёжность. Если из десяти квартальных прогнозов в коридор попали пять, система не умеет прогнозировать с точностью ±10%.
______________________
Значит, цель задаётся тремя вещами:
объект → горизонт → доля попаданий в заданный коридор.
Например: на горизонте квартала не менее 85% прогнозов должны попадать в ±10%. 85% здесь не норматив, а пример внутренней цели.
А дальше начинается моя «волшебная методика».
Я бы построил карту достижимой точности.
Берём сохранённые старые прогнозы — именно те версии, которые существовали тогда, — и смотрим:
за 12 месяцев до факта — как часто попадали в ±10%?
за 6 месяцев?
за 3?
за 1?
Так мы узнаём не абстрактную «точность прогнозирования», а насколько далеко в будущее уже умеем видеть с нужной точностью и надёжностью.
Следующий вопрос важнее:
что именно не даёт видеть так же точно ещё на месяц дальше?
Для начала каждый существенный промах я бы раскладывал хотя бы на три части:
событие → объём → срок.
Сделка не состоялась. Состоялась, но сумма оказалась другой. Состоялась на нужную сумму, но позже.
Для прогноза выручки это разные ошибки.
Допустим, мы планировали признать 300 млн выручки в сентябре, но этап проекта завершился в октябре. Квартальный прогноз пострадал, годовой может не измениться вообще.
А если этап выполнен вовремя, но клиент заплатил позже, прогноз выручки мог быть точным — ошибся уже прогноз поступления денег.
Иногда плохой прогноз квартала — это не плохой прогноз бизнеса. Мы правильно дали прогноз по результату и ошиблись в календаре.
Значит, исправлять надо именно то, где возникает ошибка.
Не закрываются сделки — разбираемся с вероятностью результата.
Промахиваемся в сумме — с оценкой объёма.
Проекты постоянно переезжают между кварталами — с прогнозом срока.
Если значительная часть результата зависит от нескольких крупных сделок, ограничение может быть уже не в качестве прогноза, а в структуре портфеля.
Отсюда путь к ±10%:
определили объект → задали горизонт и надёжность → нашли, где цель уже выполняется → выяснили, что ломает её на следующем горизонте → убрали крупнейший источник ошибки → измерили снова.
Если сегодня ±10% достигаются только за три месяца до факта, вопрос не «почему РОП не умеет прогнозировать за полгода?»
Вопрос:
что именно мы ещё не умеем видеть на шестимесячном горизонте — сам результат, его размер или срок?
Нашли ограничение — работаем с ним. Потом пробуем сдвинуть границу: три месяца → четыре → пять.
Но она не обязана двигаться бесконечно. В какой-то момент можно упереться уже не в плохой процесс, а в информацию, которой на этом горизонте у нас пока нет.
И только после этого я бы вводил KPI на точность.
±10% — нормальная управленческая цель. Но сначала надо доказать на собственной истории, для какого показателя, на каком горизонте и с какой надёжностью система вообще способна её выполнять.
А дальше — искать не способ «прогнозировать лучше вообще», а конкретное ограничение, которое сегодня не даёт видеть на один шаг дальше.
Источники:
IFRS 15
Forecasting: Principles and Practice
#прогнозирование #продажи #управление #EAMT
❤🔥2
КОГДА ТОЧНЫЙ ПРОГНОЗ ПРИХОДИТ СЛИШКОМ ПОЗДНО?
В 2020 году автомобильный рынок сначала рухнул. Производители полупроводников перераспределили часть мощностей туда, где во время пандемии рос спрос на электронику.
А затем спрос на автомобили начал восстанавливаться быстрее, чем успевала перестраиваться цепочка поставок.
И выяснилось, что вернуть чипы обратно — не значит просто разместить заказ.
Уже в декабре Volkswagen объявил, что из-за нехватки полупроводников вынужден ограничивать производство в Китае, Европе и Северной Америке. Даже выпуск уже освоенного чипа мог занимать больше четырёх месяцев, перенос на другую площадку добавлял примерно полгода, смена производителя — год и больше.
В 2021 году Volkswagen Group сообщил, что дефицит полупроводников снизил продажи примерно на 600 тысяч автомобилей по сравнению с предыдущим годом.
При этом спрос никуда не исчез.
К концу года у одного только бренда Volkswagen в Европе накопился рекордный портфель — 543 тысячи заказов.
Спрос был. Заказы были. Производство не успевало их выполнить.
Не будем превращать это в удобную историю про «Volkswagen плохо прогнозировал». У глобального дефицита полупроводников было несколько причин.
Для нас здесь важнее другое:
Теперь представим обычную компанию.
Чтобы нарастить нужную мощность, ей требуется пять месяцев: найти людей, подготовить их и вывести на результат. А необходимость этого решения она начинает видеть с достаточной точностью только за три месяца.
Вот что я бы измерял вместо абстрактного «качества прогноза»:
когда нам уже нужно начать действовать — и когда мы впервые достаточно надёжно понимаем, что действовать вообще придётся.
Если между этими моментами разрыв, закрыть его можно двумя способами.
Можно научиться видеть раньше.
А можно сократить время реакции самой организации.
Если найм, перенастройка мощности или поставка занимают не пять месяцев, а три, требования к дальности прогноза тоже меняются. Иногда ускорить реакцию дешевле, чем научиться точнее предсказывать более далёкое будущее.
Поэтому требование:
«Нам нужен прогноз ±10% на полгода»
я бы не принимал без следующего вопроса:
какое конкретно решение мы собираемся благодаря этому принимать на полгода раньше?
Если для подготовки и реализации конкретного решения достаточно двух месяцев, дополнительная точность на горизонте полугода именно для него может иметь небольшую ценность.
А если начинать действовать нужно за восемь месяцев, даже отличный четырёхмесячный прогноз приходит слишком поздно.
Получается, качество прогнозирования нельзя оценивать отдельно от скорости реакции организации.
Я бы взял несколько решений, которые мы не можем выполнить мгновенно, и для каждого сравнил две цифры:
Разница между ними и есть дефицит управляемого будущего.
А дальше выбор уже понятен:
раньше увидеть или быстрее отреагировать.
На ближайшем совещании я бы поэтому спрашивал не:
«Почему опять ошибся прогноз?»
а:
«Какие важные решения мы сегодня видим позже, чем должны начать действовать?»
Источники: Volkswagen Group, 18.12.2020 — ограничения производства из-за дефицита полупроводников; Volkswagen Group, результаты 2021 года — влияние дефицита на продажи примерно 600 тыс. автомобилей; Volkswagen, результаты поставок 2021 года — рекордный портфель в 543 тыс. заказов в Европе; McKinsey — сроки производства и переноса выпуска автомобильных полупроводников.
#EAMT #прогнозирование #управление #выручка
В 2020 году автомобильный рынок сначала рухнул. Производители полупроводников перераспределили часть мощностей туда, где во время пандемии рос спрос на электронику.
А затем спрос на автомобили начал восстанавливаться быстрее, чем успевала перестраиваться цепочка поставок.
И выяснилось, что вернуть чипы обратно — не значит просто разместить заказ.
Уже в декабре Volkswagen объявил, что из-за нехватки полупроводников вынужден ограничивать производство в Китае, Европе и Северной Америке. Даже выпуск уже освоенного чипа мог занимать больше четырёх месяцев, перенос на другую площадку добавлял примерно полгода, смена производителя — год и больше.
В 2021 году Volkswagen Group сообщил, что дефицит полупроводников снизил продажи примерно на 600 тысяч автомобилей по сравнению с предыдущим годом.
При этом спрос никуда не исчез.
К концу года у одного только бренда Volkswagen в Европе накопился рекордный портфель — 543 тысячи заказов.
Спрос был. Заказы были. Производство не успевало их выполнить.
Не будем превращать это в удобную историю про «Volkswagen плохо прогнозировал». У глобального дефицита полупроводников было несколько причин.
Для нас здесь важнее другое:
рынок изменился быстрее, чем производственная система успевала на него отреагировать.
Теперь представим обычную компанию.
Чтобы нарастить нужную мощность, ей требуется пять месяцев: найти людей, подготовить их и вывести на результат. А необходимость этого решения она начинает видеть с достаточной точностью только за три месяца.
Ей не хватает двух месяцев управляемого будущего.
Вот что я бы измерял вместо абстрактного «качества прогноза»:
когда нам уже нужно начать действовать — и когда мы впервые достаточно надёжно понимаем, что действовать вообще придётся.
Если между этими моментами разрыв, закрыть его можно двумя способами.
Можно научиться видеть раньше.
А можно сократить время реакции самой организации.
Если найм, перенастройка мощности или поставка занимают не пять месяцев, а три, требования к дальности прогноза тоже меняются. Иногда ускорить реакцию дешевле, чем научиться точнее предсказывать более далёкое будущее.
Поэтому требование:
«Нам нужен прогноз ±10% на полгода»
я бы не принимал без следующего вопроса:
какое конкретно решение мы собираемся благодаря этому принимать на полгода раньше?
Если для подготовки и реализации конкретного решения достаточно двух месяцев, дополнительная точность на горизонте полугода именно для него может иметь небольшую ценность.
А если начинать действовать нужно за восемь месяцев, даже отличный четырёхмесячный прогноз приходит слишком поздно.
Получается, качество прогнозирования нельзя оценивать отдельно от скорости реакции организации.
Я бы взял несколько решений, которые мы не можем выполнить мгновенно, и для каждого сравнил две цифры:
сколько времени нужно, чтобы решение дало результат — и за сколько времени до события мы видим необходимость этого решения с достаточной для него точностью.
Разница между ними и есть дефицит управляемого будущего.
А дальше выбор уже понятен:
раньше увидеть или быстрее отреагировать.
На ближайшем совещании я бы поэтому спрашивал не:
«Почему опять ошибся прогноз?»
а:
«Какие важные решения мы сегодня видим позже, чем должны начать действовать?»
Источники: Volkswagen Group, 18.12.2020 — ограничения производства из-за дефицита полупроводников; Volkswagen Group, результаты 2021 года — влияние дефицита на продажи примерно 600 тыс. автомобилей; Volkswagen, результаты поставок 2021 года — рекордный портфель в 543 тыс. заказов в Европе; McKinsey — сроки производства и переноса выпуска автомобильных полупроводников.
#EAMT #прогнозирование #управление #выручка
🔥2👍1👏1
НЕДЕЛЯ В ДИАГНОСТИКЕ • 21 СЕНТЯБРЯ
1. РОССИЯ: ДОМЕН ЗАПУСТИЛИ. А КТО ОТВЕЧАЕТ ЗА НЕГО ПОТОМ?
По исследованию Softline среди 130 российских компаний из образования, консалтинга и IT, у половины нашли забытые или перехваченные домены.
Источник — CNews, 18 сентября
На запуск домена задача была.
На продление, доступы и передачу ответственности — могла уже не появиться.
Вот где меняется диагноз: проблема не обязательно в забытом платеже. Она может быть в том, что разовая задача закончилась, а постоянная функция так и не получила владельца.
Гипотеза EAMT: разовую задачу можно выполнить полностью и всё равно потерять результат, если после запуска постоянная функция остаётся без владельца.
Проверка: кто конкретно сегодня отвечает за продление, доступы и восстановление каждого внешнего ресурса — по должности, а не «тот, кто когда-то его запускал»?
_______________
2. РОССИЯ: КОГДА ПРОГНОЗ РЕАКЦИИ СТАНОВИТСЯ ДОКАЗАТЕЛЬСТВОМ?
Альфа-Банк сообщил о «синтетических ЛПР» — цифровых моделях поведения руководителей. По данным банка, базовые продуктовые гипотезы с их помощью можно проверять за один-два дня. Показатели точности в публикации не приведены.
Источник — сообщение Альфа-Банка, 17 сентября
Сам инструмент здесь не проблема.
Проблема может появиться позже — если прогноз поведения начнут воспринимать как наблюдаемое поведение клиента.
Гипотеза EAMT: чем реалистичнее модель клиента, тем проще незаметно повысить статус её ответа: из прогноза — в подтверждение гипотезы.
Из публикации нельзя установить, происходит ли такая подмена в самом Альфа-Банке.
Один вопрос отделяет модель от реальности:
как часто её прогноз совпадает с последующим решением реального клиента на данных, которых модель раньше не видела?
_______________
3. РОССИЯ: РЕСТОРАНЫ РАБОТАЮТ. ЗНАЧИТ ЛИ ЭТО, ЧТО ВСЁ В ПОРЯДКЕ?
Бывший франчайзи Rostic’s «Фаст фуд маркет» уведомил о намерении подать на банкротство. Его рестораны уже передали другому оператору, и «Юнирест» заявил, что ситуация не повлияет на работу сети.
Источник — «Коммерсантъ», 20 сентября
Для клиента картина спокойная: ресторан открыт, бренд на месте, услуга доступна.
Но это говорит об устойчивости результата сети, а не об устойчивости того участника, который раньше этот результат обеспечивал.
Гипотеза EAMT: система может сохранить результат после выбытия одного участника, если его функцию подхватывает другой. Поэтому стабильный результат системы может скрыть неустойчивость отдельных участников.
Проверка: где мы принимаем непрерывность работы всей системы за доказательство устойчивости конкретного участника, от которого зависим?
#EAMT #организации
1. РОССИЯ: ДОМЕН ЗАПУСТИЛИ. А КТО ОТВЕЧАЕТ ЗА НЕГО ПОТОМ?
По исследованию Softline среди 130 российских компаний из образования, консалтинга и IT, у половины нашли забытые или перехваченные домены.
Источник — CNews, 18 сентября
На запуск домена задача была.
На продление, доступы и передачу ответственности — могла уже не появиться.
Вот где меняется диагноз: проблема не обязательно в забытом платеже. Она может быть в том, что разовая задача закончилась, а постоянная функция так и не получила владельца.
Гипотеза EAMT: разовую задачу можно выполнить полностью и всё равно потерять результат, если после запуска постоянная функция остаётся без владельца.
Проверка: кто конкретно сегодня отвечает за продление, доступы и восстановление каждого внешнего ресурса — по должности, а не «тот, кто когда-то его запускал»?
_______________
2. РОССИЯ: КОГДА ПРОГНОЗ РЕАКЦИИ СТАНОВИТСЯ ДОКАЗАТЕЛЬСТВОМ?
Альфа-Банк сообщил о «синтетических ЛПР» — цифровых моделях поведения руководителей. По данным банка, базовые продуктовые гипотезы с их помощью можно проверять за один-два дня. Показатели точности в публикации не приведены.
Источник — сообщение Альфа-Банка, 17 сентября
Сам инструмент здесь не проблема.
Проблема может появиться позже — если прогноз поведения начнут воспринимать как наблюдаемое поведение клиента.
Гипотеза EAMT: чем реалистичнее модель клиента, тем проще незаметно повысить статус её ответа: из прогноза — в подтверждение гипотезы.
Из публикации нельзя установить, происходит ли такая подмена в самом Альфа-Банке.
Один вопрос отделяет модель от реальности:
как часто её прогноз совпадает с последующим решением реального клиента на данных, которых модель раньше не видела?
_______________
3. РОССИЯ: РЕСТОРАНЫ РАБОТАЮТ. ЗНАЧИТ ЛИ ЭТО, ЧТО ВСЁ В ПОРЯДКЕ?
Бывший франчайзи Rostic’s «Фаст фуд маркет» уведомил о намерении подать на банкротство. Его рестораны уже передали другому оператору, и «Юнирест» заявил, что ситуация не повлияет на работу сети.
Источник — «Коммерсантъ», 20 сентября
Для клиента картина спокойная: ресторан открыт, бренд на месте, услуга доступна.
Но это говорит об устойчивости результата сети, а не об устойчивости того участника, который раньше этот результат обеспечивал.
Гипотеза EAMT: система может сохранить результат после выбытия одного участника, если его функцию подхватывает другой. Поэтому стабильный результат системы может скрыть неустойчивость отдельных участников.
Проверка: где мы принимаем непрерывность работы всей системы за доказательство устойчивости конкретного участника, от которого зависим?
#EAMT #организации
👏2❤🔥1👍1
МЕТОДИКА ЕСТЬ. ПОНИМАНИЯ НЕТ.
Мне принесли на согласование внешний курс для руководителей. Почти одновременно меня пригласили в аттестационную комиссию после обучения в бизнес-школе.
Я смотрел на программы и всё время думал: какое реальное управленческое решение после этого человек сможет принять лучше?
Не потому, что там была плохая теория. Меня смущало другое.
Возьмём SMART. Он может помочь точнее сформулировать цель после того, как вы уже решили, какой она должна быть. Но сам по себе почти ничего не говорит о том, почему именно эта цель разумна.
Диаграмма Исикавы помогает разложить возможные причины проблемы. Но она не определяет автоматически, какая из них действительно влияет на результат и куда стоит воздействовать.
То есть инструмент может быть полезным, корректным и правильно применённым — и всё равно не отвечать на главный вопрос руководителя:
В реальной работе руководителю обычно достаётся не «задача на делегирование», а какой-то неудовлетворительный результат, причину которого ещё предстоит понять.
Даже подходящую методику не всегда имеет смысл применять целиком. От большой модели может понадобиться один элемент, несколько подходов приходится соединять, а иногда очевидный инструмент лучше вообще пока не трогать.
Теорию полезно знать как карту возможных действий. Но качество управления определяется не точностью воспроизведения карты.
Можно знать теорию, грамотно пользоваться инструментами и всё равно не получить результата. Не обязательно потому, что инструмент плох или его плохо применили.
Особенно хорошо эта проблема видна в стратегии и прогнозировании.
Можно построить сложную модель, подготовить сценарии и расчёты. Но если убрать оформление и спросить, что конкретно предстоит сделать, когда, ради какого результата и при каких условиях решение придётся менять, иногда обнаруживается странная вещь:
расчёт есть, а управленческой логики за ним нет.
Мы довольно легко принимаем правильно выполненную методику, качественную модель или профессиональный отчёт за признак того, что ситуация уже понята.
Из попытки разобраться именно с этим я сейчас и собираю EAMT — Теорию адаптивного управления предприятием.
Готовой теории пока нет, и я не знаю, получится ли из этого самостоятельная система.
Но один практический тест уже использую довольно часто.
Уберите из стратегии, прогноза или проекта название методики, таблицы, слайды и профессиональные термины.
Можно ли после этого своими словами объяснить:
что происходит, чего мы хотим добиться, что собираемся изменить и за счёт чего это должно сработать?
А ещё — что должно измениться, чтобы мы признали: первоначальное решение больше не подходит?
Если нет, возможно, работу ещё рано считать законченной.
Даже если методика выполнена идеально.
#EAMT #управление #руководители #стратегия #прогнозирование #корпоративноеобучение #whyorgs
Мне принесли на согласование внешний курс для руководителей. Почти одновременно меня пригласили в аттестационную комиссию после обучения в бизнес-школе.
Я смотрел на программы и всё время думал: какое реальное управленческое решение после этого человек сможет принять лучше?
Не потому, что там была плохая теория. Меня смущало другое.
Возьмём SMART. Он может помочь точнее сформулировать цель после того, как вы уже решили, какой она должна быть. Но сам по себе почти ничего не говорит о том, почему именно эта цель разумна.
Диаграмма Исикавы помогает разложить возможные причины проблемы. Но она не определяет автоматически, какая из них действительно влияет на результат и куда стоит воздействовать.
То есть инструмент может быть полезным, корректным и правильно применённым — и всё равно не отвечать на главный вопрос руководителя:
что здесь на самом деле происходит и что именно сейчас имеет смысл менять?
В реальной работе руководителю обычно достаётся не «задача на делегирование», а какой-то неудовлетворительный результат, причину которого ещё предстоит понять.
Даже подходящую методику не всегда имеет смысл применять целиком. От большой модели может понадобиться один элемент, несколько подходов приходится соединять, а иногда очевидный инструмент лучше вообще пока не трогать.
Теорию полезно знать как карту возможных действий. Но качество управления определяется не точностью воспроизведения карты.
Можно знать теорию, грамотно пользоваться инструментами и всё равно не получить результата. Не обязательно потому, что инструмент плох или его плохо применили.
Можно безупречно воздействовать на фактор, который почти не определяет итог.
Особенно хорошо эта проблема видна в стратегии и прогнозировании.
Можно построить сложную модель, подготовить сценарии и расчёты. Но если убрать оформление и спросить, что конкретно предстоит сделать, когда, ради какого результата и при каких условиях решение придётся менять, иногда обнаруживается странная вещь:
расчёт есть, а управленческой логики за ним нет.
Мы довольно легко принимаем правильно выполненную методику, качественную модель или профессиональный отчёт за признак того, что ситуация уже понята.
Форма управления начинает выглядеть как само управление.
Из попытки разобраться именно с этим я сейчас и собираю EAMT — Теорию адаптивного управления предприятием.
Готовой теории пока нет, и я не знаю, получится ли из этого самостоятельная система.
Но один практический тест уже использую довольно часто.
Уберите из стратегии, прогноза или проекта название методики, таблицы, слайды и профессиональные термины.
Можно ли после этого своими словами объяснить:
что происходит, чего мы хотим добиться, что собираемся изменить и за счёт чего это должно сработать?
А ещё — что должно измениться, чтобы мы признали: первоначальное решение больше не подходит?
Если нет, возможно, работу ещё рано считать законченной.
Даже если методика выполнена идеально.
#EAMT #управление #руководители #стратегия #прогнозирование #корпоративноеобучение #whyorgs
❤10👍3👏3❤🔥1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5🥰2❤🔥1
ЛЮДЕЙ ВОКРУГ МНОГО. ОБЩЕНИЯ НЕ ХВАТАЕТ.
Давно замечаю за собой одну странность.
По работе я общаюсь очень много: сотрудники, партнёры, переговоры, конференции. Казалось бы, какого ещё общения может не хватать?
Но почти в каждом таком разговоре у меня есть задача: принять решение, договориться, что-то придумать, помочь. Я знаю, зачем участвую и чего от меня ждут.
А просто поговорить — без повестки и понятного KPI — уже другой коленкор.
Люди, которым я могу написать без рабочего повода, чаще всего остались ещё из прошлой жизни — до нынешнего круга профессионального общения.
И тут возникает другой вопрос:
А есть ли в моём рабочем окружении люди, с которыми я могу говорить не только о задачах?
Например, попросить совета, поделиться сомнением или честно сказать: «Я пока сам не понимаю, что с этим делать».
В исследованиях и литературе здесь видны как минимум две версии.
Sarah Wright, Anthony Silard и Alaric Bourgoin разбирают особенности самой роли CEO, которые могут усиливать дистанцию и одиночество: статус, конфиденциальность, необходимость сохранять уверенность и принимать решения, которые не всегда можно обсуждать с окружающими.
Wright, Silard & Bourgoin
А в исследовании Petriglieri & Sheprow обнаружился другой механизм: у части руководителей, уже переживавших устойчивое одиночество на работе, самоизолирующее поведение входило в представление о том, что необходимо для успеха.
Получается, дистанцию может создавать сама роль. А иногда руководитель продолжает поддерживать её уже сам.
При этом рабочая дистанция иногда действительно необходима. Есть подчинённость, конфиденциальность, конфликт интересов, решения, за которые отвечаешь именно ты.
Поэтому для себя я бы проверял другое: где ограничение реально, а где я просто продолжаю играть роль человека, который должен знать, что делать.
Полезно посмотреть, какие разговоры в рабочем окружении вообще не происходят. Можно ли попросить совета, поделиться сомнением, признать, что пока не знаешь ответа — или роль руководителя каждый раз возвращает разговор к задачам и решениям?
И если такая граница есть — чем она действительно обусловлена: требованиями ситуации или нашим собственным представлением о том, каким должен быть руководитель?
#управление #лидерство #организации
Давно замечаю за собой одну странность.
По работе я общаюсь очень много: сотрудники, партнёры, переговоры, конференции. Казалось бы, какого ещё общения может не хватать?
Но почти в каждом таком разговоре у меня есть задача: принять решение, договориться, что-то придумать, помочь. Я знаю, зачем участвую и чего от меня ждут.
А просто поговорить — без повестки и понятного KPI — уже другой коленкор.
Люди, которым я могу написать без рабочего повода, чаще всего остались ещё из прошлой жизни — до нынешнего круга профессионального общения.
И тут возникает другой вопрос:
А есть ли в моём рабочем окружении люди, с которыми я могу говорить не только о задачах?
Например, попросить совета, поделиться сомнением или честно сказать: «Я пока сам не понимаю, что с этим делать».
В исследованиях и литературе здесь видны как минимум две версии.
Sarah Wright, Anthony Silard и Alaric Bourgoin разбирают особенности самой роли CEO, которые могут усиливать дистанцию и одиночество: статус, конфиденциальность, необходимость сохранять уверенность и принимать решения, которые не всегда можно обсуждать с окружающими.
Wright, Silard & Bourgoin
А в исследовании Petriglieri & Sheprow обнаружился другой механизм: у части руководителей, уже переживавших устойчивое одиночество на работе, самоизолирующее поведение входило в представление о том, что необходимо для успеха.
Получается, дистанцию может создавать сама роль. А иногда руководитель продолжает поддерживать её уже сам.
При этом рабочая дистанция иногда действительно необходима. Есть подчинённость, конфиденциальность, конфликт интересов, решения, за которые отвечаешь именно ты.
Поэтому для себя я бы проверял другое: где ограничение реально, а где я просто продолжаю играть роль человека, который должен знать, что делать.
Полезно посмотреть, какие разговоры в рабочем окружении вообще не происходят. Можно ли попросить совета, поделиться сомнением, признать, что пока не знаешь ответа — или роль руководителя каждый раз возвращает разговор к задачам и решениям?
И если такая граница есть — чем она действительно обусловлена: требованиями ситуации или нашим собственным представлением о том, каким должен быть руководитель?
#управление #лидерство #организации
💯6❤3❤🔥1✍1
ПЕРЕДЕЛАТЬ СЛЕГКА
Представьте: сделали коллеги классную-прекрасную штуку. Хотели поставить такую чуть ли не в каждую квартиру, но получилось дорого. Нашли компромисс: одна большая установка на многоквартирный дом. Изделия пошли в серию.
Потом снова вспомнили первоначальную мечту:
— А давайте всё-таки сделаем квартирную версию. Поменьше, послабее и дешевле.
Пришли к главному инженеру:
— Переделай слегка. Чего тебе стоит?
Ну да. Слегка.
Только у главного инженера очередь других разработок и, как назло, в сутках всё ещё 24 часа.
Бизнес требует не ждать.
Собрали трёх молодых инженеров, дали им чертежи, требования и документацию по работающему изделию. Добавили ИИ — быстрее читать документы, искать варианты, помогать с расчётами.
Логика совершенно нормальная. Изделие уже существует, основные решения приняты, многое записано. Пусть новая команда попробует сделать сама, а главный инженер потом посмотрит.
Только свободного времени у него от этого почему-то не появилось.
Может оказаться, что команда подготовит отличный вариант и проверка займёт два часа.
А может — что главному инженеру сначала придётся разобраться, что именно они сделали, потом обнаружить пропущенные ограничения, объяснить, почему «очевидное решение» пять лет назад уже пробовали, и в конце переделать половину конструкции.
И это не только наши грабли.
В Ford тоже решили, что ИИ и уже записанных требований к автомобилю будет достаточно для качественного результата.
И облажались.
В 2026 году вице-президент Ford Чарльз Пун сформулировал это почти без дипломатии: компания ошибочно считала, что достаточно подключить ИИ и загрузить существующие требования — и на выходе получится качественный продукт. Он же признал, что Ford недооценил опыт наиболее знающих инженеров.
В рамках работы над качеством Ford пришлось привлечь около 300 опытных инженеров к ранней проверке новых разработок. Причём их специально освободили от ежедневной производственной текучки: они проводят обязательные разборы конструкций до того, как чертежи уходят в производство.
Для нашей истории важно не число 300.
Важно, что Ford сначала переоценил, сколько опыта уже можно заменить требованиями, автоматизацией и ИИ. А потом пришлось снова выделять опытных людей и их время.
У нас пока этого ресурса нет.
Есть только фраза:
— Главный инженер потом посмотрит.
Прекрасно.
А когда?
Ведь именно потому, что времени у него не было, мы и отдали задачу другой команде.
И здесь появляется очень удобная управленческая иллюзия.
Мы предполагаем, что молодая команда с документацией и ИИ справится самостоятельно. Но одновременно держим в голове запасной вариант: если что-то пойдёт не так, главный инженер подключится.
То есть его времени в плане вроде бы нет.
Но пользоваться им мы уже собираемся.
Вот это и есть бесплатная страховка, которой на самом деле не существует.
Если без главного инженера задача не закрывается, вариантов немного: освободить ему время, найти другого специалиста, изменить срок или пересмотреть сам план разработки.
Какой вариант правильный — зависит от задачи.
Но есть вариант, который точно не работает: оставить человеку всю прежнюю очередь и поверх неё незаметно положить ещё одну работу со словами:
Вот что я бы проверял, когда это слышу:
Не только:
«Справятся ли молодые инженеры с ИИ?»
А ещё:
«Если не справятся — где в нашем плане человек, который должен будет их вытащить?»
Потому что:
«Он потом посмотрит» — не план, если его время уже занято другими проектами.
Источники: Bloomberg News ; Ford / From the Road.
#EAMT #управление #экспертиза #разработка #ИИ #организации
Представьте: сделали коллеги классную-прекрасную штуку. Хотели поставить такую чуть ли не в каждую квартиру, но получилось дорого. Нашли компромисс: одна большая установка на многоквартирный дом. Изделия пошли в серию.
Потом снова вспомнили первоначальную мечту:
— А давайте всё-таки сделаем квартирную версию. Поменьше, послабее и дешевле.
Пришли к главному инженеру:
— Переделай слегка. Чего тебе стоит?
Ну да. Слегка.
Только у главного инженера очередь других разработок и, как назло, в сутках всё ещё 24 часа.
Бизнес требует не ждать.
Собрали трёх молодых инженеров, дали им чертежи, требования и документацию по работающему изделию. Добавили ИИ — быстрее читать документы, искать варианты, помогать с расчётами.
Логика совершенно нормальная. Изделие уже существует, основные решения приняты, многое записано. Пусть новая команда попробует сделать сама, а главный инженер потом посмотрит.
Только свободного времени у него от этого почему-то не появилось.
Может оказаться, что команда подготовит отличный вариант и проверка займёт два часа.
А может — что главному инженеру сначала придётся разобраться, что именно они сделали, потом обнаружить пропущенные ограничения, объяснить, почему «очевидное решение» пять лет назад уже пробовали, и в конце переделать половину конструкции.
И это не только наши грабли.
В Ford тоже решили, что ИИ и уже записанных требований к автомобилю будет достаточно для качественного результата.
И облажались.
В 2026 году вице-президент Ford Чарльз Пун сформулировал это почти без дипломатии: компания ошибочно считала, что достаточно подключить ИИ и загрузить существующие требования — и на выходе получится качественный продукт. Он же признал, что Ford недооценил опыт наиболее знающих инженеров.
В рамках работы над качеством Ford пришлось привлечь около 300 опытных инженеров к ранней проверке новых разработок. Причём их специально освободили от ежедневной производственной текучки: они проводят обязательные разборы конструкций до того, как чертежи уходят в производство.
Для нашей истории важно не число 300.
Важно, что Ford сначала переоценил, сколько опыта уже можно заменить требованиями, автоматизацией и ИИ. А потом пришлось снова выделять опытных людей и их время.
У нас пока этого ресурса нет.
Есть только фраза:
— Главный инженер потом посмотрит.
Прекрасно.
А когда?
Ведь именно потому, что времени у него не было, мы и отдали задачу другой команде.
И здесь появляется очень удобная управленческая иллюзия.
Мы предполагаем, что молодая команда с документацией и ИИ справится самостоятельно. Но одновременно держим в голове запасной вариант: если что-то пойдёт не так, главный инженер подключится.
То есть его времени в плане вроде бы нет.
Но пользоваться им мы уже собираемся.
Вот это и есть бесплатная страховка, которой на самом деле не существует.
Если без главного инженера задача не закрывается, вариантов немного: освободить ему время, найти другого специалиста, изменить срок или пересмотреть сам план разработки.
Какой вариант правильный — зависит от задачи.
Но есть вариант, который точно не работает: оставить человеку всю прежнюю очередь и поверх неё незаметно положить ещё одну работу со словами:
— Ты там только посмотри быстренько.
Вот что я бы проверял, когда это слышу:
Не только:
«Справятся ли молодые инженеры с ИИ?»
А ещё:
«Если не справятся — где в нашем плане человек, который должен будет их вытащить?»
Потому что:
«Он потом посмотрит» — не план, если его время уже занято другими проектами.
Источники: Bloomberg News ; Ford / From the Road.
#EAMT #управление #экспертиза #разработка #ИИ #организации
❤11👍3👏3👎2❤🔥1
КТО ЕЩЁ СДЕЛАЛ «УСПЕХ ЯКОККИ»?
На полке восемь историй успеха.
Якокка. Найт. Джобс. Маск. Безос. Уолтон. Брэнсон. Крок.
Такие книги легко читать как учебники: герой-провидец сделал ход, компания взлетела — запоминаем ход и пытаемся повторить.
Возьмём «Карьеру менеджера» Ли Якокки и посмотрим, из чьей работы на самом деле состояли результаты, которые сегодня связывают с его именем.
И довольно быстро рядом с фамилией Якокки появляется другая.
Хэл Сперлих.
Начнём с Mustang
Якокку до сих пор называют «отцом Mustang». Но The Henry Ford отдельно отмечает вклад Сперлиха: именно ему приписывают идею строить Mustang на существующей платформе Falcon. Это позволило существенно снизить стоимость и сроки разработки. Сам автомобиль создавался большой командой инженеров и дизайнеров. (The Henry Ford)
При этом роль Якокки была вполне реальной: он увидел рынок молодых покупателей, участвовал в формировании концепции, поддерживал проект внутри Ford, добивался ресурсов и выводил Mustang на рынок. (The Henry Ford)
То есть уже здесь привычная формула «Якокка создал Mustang» оказывается слишком простой.
А дальше Сперлих появляется снова.
В Ford он продвигал идею небольшого переднеприводного фургона. Проект не запустили, а самого Сперлиха уволили. Позже Якокка рассказывал, что Генри Форд II фактически заставил его это сделать. (MotorTrend)
Сперлих ушёл в Chrysler.
В 1977 году — раньше Якокки.
По воспоминаниям самого Сперлиха, уже там он запустил работу над тем, что позже стало K-cars и минивэном. После увольнения Якокки из Ford именно Сперлих уговаривал его перейти в Chrysler и показывал эти проекты. (MotorTrend)
Позже K-cars дали Chrysler денежный поток, который, по словам Сперлиха, помог профинансировать минивэн. Минивэн стал ещё одним большим продуктовым успехом компании. (MotorTrend)
Получается любопытная повторяемость.
Mustang — рядом Якокка и Сперлих.
Восстановление Chrysler — снова Якокка и Сперлих.
MotorTrend прямо отмечал, что и в истории Mustang, и в истории минивэна большую часть публичного признания получил Якокка. Это оценка издания, а не доказательство того, что сам Якокка сознательно присваивал чужие заслуги. (MotorTrend)
Самый простой вывод — объявить, что настоящий герой вообще Сперлих, а Якокка просто удачно стоял рядом.
Но это будет та же ошибка. Только с другой фамилией.
Их работа была разной и пересекалась.
Если судить по этим эпизодам, у Сперлиха особенно заметна продуктовая сила: увидеть новую категорию, собрать из существующих технологий новый продукт и найти для него работающую экономику.
У Якокки в этих же эпизодах особенно заметна способность увидеть рынок, провести идею через большую организацию, получить ресурсы и мобилизовать вокруг неё поддержку. Но и это разделение условно: их роли пересекались.
В Chrysler это видно особенно хорошо.
Компания была близка к банкротству, и Якокка — человек, много говоривший о свободном предпринимательстве, — пошёл просить федеральные гарантии.
Сенатор Уильям Проксмайр спросил его, не противоречит ли это прежней позиции.
Якокка ответил:
«Да, противоречит».
И сказал, что без федеральной гарантии Chrysler не спасти. (American Archive)
Раньше я видел здесь обычное переобувание. Если честно, это ощущение до конца не исчезло. Но к вопросу о его управленческом вкладе это имеет лишь косвенное отношение.
Chrysler получил около $1,2 млрд частных займов под федеральные гарантии и затем погасил их досрочно. GAO отмечало, что без государственной поддержки достаточное частное финансирование компании было маловероятно. (GAO) (UPI)
На полке восемь историй успеха.
Якокка. Найт. Джобс. Маск. Безос. Уолтон. Брэнсон. Крок.
Такие книги легко читать как учебники: герой-провидец сделал ход, компания взлетела — запоминаем ход и пытаемся повторить.
Возьмём «Карьеру менеджера» Ли Якокки и посмотрим, из чьей работы на самом деле состояли результаты, которые сегодня связывают с его именем.
И довольно быстро рядом с фамилией Якокки появляется другая.
Хэл Сперлих.
Начнём с Mustang
Якокку до сих пор называют «отцом Mustang». Но The Henry Ford отдельно отмечает вклад Сперлиха: именно ему приписывают идею строить Mustang на существующей платформе Falcon. Это позволило существенно снизить стоимость и сроки разработки. Сам автомобиль создавался большой командой инженеров и дизайнеров. (The Henry Ford)
При этом роль Якокки была вполне реальной: он увидел рынок молодых покупателей, участвовал в формировании концепции, поддерживал проект внутри Ford, добивался ресурсов и выводил Mustang на рынок. (The Henry Ford)
То есть уже здесь привычная формула «Якокка создал Mustang» оказывается слишком простой.
А дальше Сперлих появляется снова.
В Ford он продвигал идею небольшого переднеприводного фургона. Проект не запустили, а самого Сперлиха уволили. Позже Якокка рассказывал, что Генри Форд II фактически заставил его это сделать. (MotorTrend)
Сперлих ушёл в Chrysler.
В 1977 году — раньше Якокки.
По воспоминаниям самого Сперлиха, уже там он запустил работу над тем, что позже стало K-cars и минивэном. После увольнения Якокки из Ford именно Сперлих уговаривал его перейти в Chrysler и показывал эти проекты. (MotorTrend)
Позже K-cars дали Chrysler денежный поток, который, по словам Сперлиха, помог профинансировать минивэн. Минивэн стал ещё одним большим продуктовым успехом компании. (MotorTrend)
Получается любопытная повторяемость.
Mustang — рядом Якокка и Сперлих.
Восстановление Chrysler — снова Якокка и Сперлих.
MotorTrend прямо отмечал, что и в истории Mustang, и в истории минивэна большую часть публичного признания получил Якокка. Это оценка издания, а не доказательство того, что сам Якокка сознательно присваивал чужие заслуги. (MotorTrend)
Самый простой вывод — объявить, что настоящий герой вообще Сперлих, а Якокка просто удачно стоял рядом.
Но это будет та же ошибка. Только с другой фамилией.
Их работа была разной и пересекалась.
Если судить по этим эпизодам, у Сперлиха особенно заметна продуктовая сила: увидеть новую категорию, собрать из существующих технологий новый продукт и найти для него работающую экономику.
У Якокки в этих же эпизодах особенно заметна способность увидеть рынок, провести идею через большую организацию, получить ресурсы и мобилизовать вокруг неё поддержку. Но и это разделение условно: их роли пересекались.
В Chrysler это видно особенно хорошо.
Компания была близка к банкротству, и Якокка — человек, много говоривший о свободном предпринимательстве, — пошёл просить федеральные гарантии.
Сенатор Уильям Проксмайр спросил его, не противоречит ли это прежней позиции.
Якокка ответил:
«Да, противоречит».
И сказал, что без федеральной гарантии Chrysler не спасти. (American Archive)
Раньше я видел здесь обычное переобувание. Если честно, это ощущение до конца не исчезло. Но к вопросу о его управленческом вкладе это имеет лишь косвенное отношение.
Chrysler получил около $1,2 млрд частных займов под федеральные гарантии и затем погасил их досрочно. GAO отмечало, что без государственной поддержки достаточное частное финансирование компании было маловероятно. (GAO) (UPI)
🤔6🤡4❤3👍2🙏2❤🔥1🥰1🤮1
То есть Якокка мог не быть человеком, который придумал продукты, сыгравшие важную роль в восстановлении Chrysler.
Если судить по этим эпизодам, Якокка делал другую работу: добивался финансирования, проводил решения через организацию и помогал доводить продукты до рынка.
И тогда вопрос «кто сделал результат?» перестаёт иметь простой ответ.
Сперлих?
Якокка?
Инженеры?
Кредиторы?
Государство?
Рынок?
Значит ли это, что у Якокки нечему учиться?
Нет.
Но не потому, что «Якокка создал Mustang» или «Якокка спас Chrysler».
Интереснее отдельно изучать, какую работу в этих результатах действительно делал он — и какую делали люди вокруг него.
Поэтому следующий раз, когда я открою историю великого CEO, первым будет не вопрос:
«Что у него скопировать?»
А другой:
Из чьей работы на самом деле состоял результат, который мы сегодня называем именем одного человека?
Пожалуй, поэтому истории успеха интереснее читать не как учебники.
А как расследования.
#управление #менеджмент #лидерство #организации #историиуспеха
Если судить по этим эпизодам, Якокка делал другую работу: добивался финансирования, проводил решения через организацию и помогал доводить продукты до рынка.
И тогда вопрос «кто сделал результат?» перестаёт иметь простой ответ.
Сперлих?
Якокка?
Инженеры?
Кредиторы?
Государство?
Рынок?
Имя руководителя становится названием результата — и за этим легко перестать видеть работу, из которой этот результат был собран.
Значит ли это, что у Якокки нечему учиться?
Нет.
Но не потому, что «Якокка создал Mustang» или «Якокка спас Chrysler».
Интереснее отдельно изучать, какую работу в этих результатах действительно делал он — и какую делали люди вокруг него.
Поэтому следующий раз, когда я открою историю великого CEO, первым будет не вопрос:
«Что у него скопировать?»
А другой:
Из чьей работы на самом деле состоял результат, который мы сегодня называем именем одного человека?
Пожалуй, поэтому истории успеха интереснее читать не как учебники.
А как расследования.
#управление #менеджмент #лидерство #организации #историиуспеха
👏8💯4👀4👍2🍾2❤🔥1😐1
ВЫ БЫ НАНЯЛИ ЛИ ЯКОККУ?
Представьте, что к вам на собеседование приходит Ли, мать его, Якокка.
Хочет работать коммерческим директором.
В резюме Ford, Mustang, Chrysler. Денег просит много. Но допустим, деньги у нас есть.
Ну что, берём?
Я бы очень хотел.
Передо мной человек, который участвовал в создании одного из самых знаменитых автомобилей в истории и руководил вытаскиванием Chrysler из тяжелейшего кризиса.
Тут хочется не собеседование проводить, а спросить, когда он сможет выйти на работу.
И вот именно в этот момент я бы себе не доверял.
Потому что нанимаю я Якокку, а мысленно уже покупаю Mustang и спасение Chrysler.
Хотя ни Ford, ни Chrysler ко мне вместе с ним не переедут.
Я фактически делаю две ставки.
Первая: прошлые успехи действительно во многом объяснялись способностями Якокки, а не только системой, командой, рынком и людьми, которые остались за кадром.
Вторая: эти способности сработают у меня.
И если первую ещё можно как-то проверить, то со второй всё гораздо веселее.
В моей компании другие люди. Другая история. Другие ресурсы. Есть команда, которую я не собираюсь разгонять ради нового начальника. Есть решения, которые принимаю не я. Есть собственник, который вполне может сказать «нет», даже когда Якокка уверен, что надо сказать «да».
А мы помним, что с Генри Фордом II у него отношения тоже не сложились.
Теперь представьте: этот человек сидит напротив меня, а я пытаюсь понять, что произойдёт, когда его выдающиеся способности встретятся с нашими совершенно невыдающимися ограничениями.
Может, мы получим второй Chrysler.
А может, два очень дорогих управленца будут полгода выяснять, кто здесь главный.
И знаете, что обиднее всего? Оба сценария до подписания контракта могут выглядеть одинаково убедительно.
Поэтому я бы перестал спрашивать Якокку, как он добился своих великих результатов. Разобрать прошлое, конечно, необходимо. Но устраивать третье интервью ради очередной порции восхищения его биографией — удовольствие сомнительное.
Я бы положил на стол нашу реальность.
Вот компания. Вот команда, которую я хочу сохранить. Вот деньги. Вот ограничения. Вот решения, которые находятся не в твоих полномочиях.
А вот результат, за который мы готовы тебе платить.
Что будешь делать?
Мне гораздо интереснее увидеть, что в моей картине он поставит под сомнение, где увидит главное ограничение и с какими условиями вообще не согласится работать.
И самое интересное — в какой момент скажет:
«Павел, при таких вводных я вам этот результат не обещаю».
Вот тут собеседование наконец начнётся.
Возможно, после такого разговора я пойму, что кандидат нам не подходит. А возможно — что часть проблемы находится не в кандидате, а в условиях, которые я сам считаю нормальными.
Но даже если мы идеально проведём интервью, неопределённость никуда не денется.
Якокка может оказаться неподходящим. Я могу ошибиться. Рынок может измениться. Собственник может передумать.
Никакого волшебного вопроса, который гарантирует удачный найм, у меня нет.
И вот после всего этого передо мной по-прежнему сидит Ли Якокка.
Согласен работать.
Деньги есть.
Берём?
Хочется ужасно.
И ссыкотно тоже.
#почемуорганизацииработаютименнотак #управление #найм #руководитель #команда #EAMT
Представьте, что к вам на собеседование приходит Ли, мать его, Якокка.
Хочет работать коммерческим директором.
В резюме Ford, Mustang, Chrysler. Денег просит много. Но допустим, деньги у нас есть.
Ну что, берём?
Я бы очень хотел.
Передо мной человек, который участвовал в создании одного из самых знаменитых автомобилей в истории и руководил вытаскиванием Chrysler из тяжелейшего кризиса.
Тут хочется не собеседование проводить, а спросить, когда он сможет выйти на работу.
И вот именно в этот момент я бы себе не доверял.
Потому что нанимаю я Якокку, а мысленно уже покупаю Mustang и спасение Chrysler.
Хотя ни Ford, ни Chrysler ко мне вместе с ним не переедут.
Я фактически делаю две ставки.
Первая: прошлые успехи действительно во многом объяснялись способностями Якокки, а не только системой, командой, рынком и людьми, которые остались за кадром.
Вторая: эти способности сработают у меня.
И если первую ещё можно как-то проверить, то со второй всё гораздо веселее.
В моей компании другие люди. Другая история. Другие ресурсы. Есть команда, которую я не собираюсь разгонять ради нового начальника. Есть решения, которые принимаю не я. Есть собственник, который вполне может сказать «нет», даже когда Якокка уверен, что надо сказать «да».
А мы помним, что с Генри Фордом II у него отношения тоже не сложились.
Теперь представьте: этот человек сидит напротив меня, а я пытаюсь понять, что произойдёт, когда его выдающиеся способности встретятся с нашими совершенно невыдающимися ограничениями.
Может, мы получим второй Chrysler.
А может, два очень дорогих управленца будут полгода выяснять, кто здесь главный.
И знаете, что обиднее всего? Оба сценария до подписания контракта могут выглядеть одинаково убедительно.
Поэтому я бы перестал спрашивать Якокку, как он добился своих великих результатов. Разобрать прошлое, конечно, необходимо. Но устраивать третье интервью ради очередной порции восхищения его биографией — удовольствие сомнительное.
Я бы положил на стол нашу реальность.
Вот компания. Вот команда, которую я хочу сохранить. Вот деньги. Вот ограничения. Вот решения, которые находятся не в твоих полномочиях.
А вот результат, за который мы готовы тебе платить.
Что будешь делать?
Мне гораздо интереснее увидеть, что в моей картине он поставит под сомнение, где увидит главное ограничение и с какими условиями вообще не согласится работать.
И самое интересное — в какой момент скажет:
«Павел, при таких вводных я вам этот результат не обещаю».
Вот тут собеседование наконец начнётся.
Возможно, после такого разговора я пойму, что кандидат нам не подходит. А возможно — что часть проблемы находится не в кандидате, а в условиях, которые я сам считаю нормальными.
Но даже если мы идеально проведём интервью, неопределённость никуда не денется.
Якокка может оказаться неподходящим. Я могу ошибиться. Рынок может измениться. Собственник может передумать.
Никакого волшебного вопроса, который гарантирует удачный найм, у меня нет.
SF-072
Когда мы нанимаем руководителя по его прошлым результатам, мы делаем две ставки: что эти результаты действительно связаны с его способностями и что эти способности сработают в нашей системе.
И вот после всего этого передо мной по-прежнему сидит Ли Якокка.
Согласен работать.
Деньги есть.
Берём?
Хочется ужасно.
И ссыкотно тоже.
#почемуорганизацииработаютименнотак #управление #найм #руководитель #команда #EAMT
👍20❤8🤯5👏2🤗2❤🔥1🤓1👀1
Обычно здесь я пишу об организациях и управлении, почти не рассказывая о собственной работе.
Но сегодня хочется сделать исключение.
Команда Lumasky подготовила шоу дронов для прощального матча Лионеля Месси за сборную Аргентины.
Я знаю этих ребят и очень рад, что они участвуют в событиях такого масштаба.
Горжусь ими.
За несколькими минутами красивого зрелища — огромный труд людей, которых зритель никогда не увидит.
Сегодня просто хочу показать, что у них получилось.
https://www.youtube.com/watch?v=XYSvz75Av7o
Но сегодня хочется сделать исключение.
Команда Lumasky подготовила шоу дронов для прощального матча Лионеля Месси за сборную Аргентины.
Я знаю этих ребят и очень рад, что они участвуют в событиях такого масштаба.
Горжусь ими.
За несколькими минутами красивого зрелища — огромный труд людей, которых зритель никогда не увидит.
Сегодня просто хочу показать, что у них получилось.
https://www.youtube.com/watch?v=XYSvz75Av7o
🔥17👏5👎4👍3😱2
СИЛЬНАЯ ФОРМУЛИРОВКА — ЕЩЁ НЕ ДОКАЗАТЕЛЬСТВО
Есть особое удовольствие в том, чтобы поймать сложную историю одной фразой. До этого долго разбираешь, кто что решил, как это повлияло на других и почему результат оказался именно таким. А потом вдруг находишь слова, после которых всё как будто встаёт на место.
Так появился мой список SF — Strong Formulations, или сильных формулировок. Некоторые уже встречались в канале под номерами. Сначала я просто сохранял удачные мысли, пока не заметил одну неприятную вещь: чем красивее получается объяснение, тем меньше хочется сомневаться в его правильности.
Особенно легко объяснять, когда результат уже известен. События выстраиваются в стройную историю — только непонятно, действительно ли ты обнаружил причину или подобрал к финалу подходящий сюжет.
Вот
SF-013:
«Организация теряет управляемость не тогда, когда люди перестают работать, а тогда, когда начинают работать ради разных результатов».
Представим: продажи обещают клиентам короткие сроки ради выполнения плана, а производство собирает заказы в крупные партии ради снижения себестоимости. Оба подразделения улучшают свои показатели, но клиенты получают заказы с опозданием.
Очень хочется объявить причину найденной: у всех разные цели. Осталось согласовать показатели и потребовать командной работы.
Но что, если производство просто перегружено? Или партии собирают не ради красивой себестоимости, а потому, что иначе не позволяет технология? А если руководство прекрасно видит противоречие и сознательно выбирает экономию ценой сроков, то мы, возможно, имеем дело с неудачным решением, но ещё не с потерей управляемости.
Чтобы разобраться, я бы взял несколько выполненных и сорванных заказов и восстановил их путь: когда обещали срок, где заказ остановился, почему его не запускали и кто мог изменить решение. Иначе легко потратить месяцы на согласование целей, хотя проблема была совсем в другом месте.
Но даже если причина задержек — конфликт целей, остаётся выяснить, замечает ли компания это противоречие и способна ли изменить решения, из-за которых страдает общий результат.
SF-013 мне по-прежнему нравится. Она заставляет обратить внимание на ситуации, когда каждый хорошо выполняет свою работу, а общий результат ухудшается. Но она подсказывает, куда смотреть, а не сообщает, что причина уже доказана.
Есть ещё
SF-068:
«Одинаковый симптом не даёт права на одинаковое управленческое воздействие».
Два сотрудника говорят руководителю: «Я свою часть сделал». Один передал задачу соседнему отделу и считает, что его ответственность закончилась. Другой понимает, что общий результат не достигнут, но не может снять возникшее препятствие без чужого решения.
Можно собрать обоих и объяснить им, что надо быть ответственнее. Разговор получится убедительным. Только у одного, возможно, нужно менять порядок передачи задач, а другому — дать способ вовремя получить необходимое решение.
Да, иногда одинаковое решение подойдёт обоим. Но мы узнаем это, только когда разберёмся в причинах. А выбирать воздействие по одной и той же произнесённой фразе — значит угадывать, а не управлять.
Для меня важнее другое: выдержит ли моя мысль встречу с фактами и поможет ли не потратить силы на исправление не той проблемы?
Так список красивых фраз постепенно становится реестром SF — частью EAMT, моего прикладного подхода к диагностике организаций. В нём есть гипотезы о причинах, управленческие принципы и различия между похожими ситуациями. Некоторые придётся проверять на новых случаях, другие — ограничивать условиями, а от каких-то отказываться.
Теперь я стараюсь спрашивать себя: что могло бы убедить меня, что в этой ситуации моя формулировка не работает? И какое решение я приму иначе, если она окажется полезной?
Если ответов нет, возможно, передо мной пока всего лишь удачная мысль. Её тоже жалко выбрасывать.
Но менять на её основании организацию я бы не стал.
#EAMT #SF #сильныеформулировки #организационнаядиагностика
Есть особое удовольствие в том, чтобы поймать сложную историю одной фразой. До этого долго разбираешь, кто что решил, как это повлияло на других и почему результат оказался именно таким. А потом вдруг находишь слова, после которых всё как будто встаёт на место.
Так появился мой список SF — Strong Formulations, или сильных формулировок. Некоторые уже встречались в канале под номерами. Сначала я просто сохранял удачные мысли, пока не заметил одну неприятную вещь: чем красивее получается объяснение, тем меньше хочется сомневаться в его правильности.
Особенно легко объяснять, когда результат уже известен. События выстраиваются в стройную историю — только непонятно, действительно ли ты обнаружил причину или подобрал к финалу подходящий сюжет.
Вот
SF-013:
«Организация теряет управляемость не тогда, когда люди перестают работать, а тогда, когда начинают работать ради разных результатов».
Представим: продажи обещают клиентам короткие сроки ради выполнения плана, а производство собирает заказы в крупные партии ради снижения себестоимости. Оба подразделения улучшают свои показатели, но клиенты получают заказы с опозданием.
Очень хочется объявить причину найденной: у всех разные цели. Осталось согласовать показатели и потребовать командной работы.
Но что, если производство просто перегружено? Или партии собирают не ради красивой себестоимости, а потому, что иначе не позволяет технология? А если руководство прекрасно видит противоречие и сознательно выбирает экономию ценой сроков, то мы, возможно, имеем дело с неудачным решением, но ещё не с потерей управляемости.
Чтобы разобраться, я бы взял несколько выполненных и сорванных заказов и восстановил их путь: когда обещали срок, где заказ остановился, почему его не запускали и кто мог изменить решение. Иначе легко потратить месяцы на согласование целей, хотя проблема была совсем в другом месте.
Но даже если причина задержек — конфликт целей, остаётся выяснить, замечает ли компания это противоречие и способна ли изменить решения, из-за которых страдает общий результат.
SF-013 мне по-прежнему нравится. Она заставляет обратить внимание на ситуации, когда каждый хорошо выполняет свою работу, а общий результат ухудшается. Но она подсказывает, куда смотреть, а не сообщает, что причина уже доказана.
Есть ещё
SF-068:
«Одинаковый симптом не даёт права на одинаковое управленческое воздействие».
Два сотрудника говорят руководителю: «Я свою часть сделал». Один передал задачу соседнему отделу и считает, что его ответственность закончилась. Другой понимает, что общий результат не достигнут, но не может снять возникшее препятствие без чужого решения.
Можно собрать обоих и объяснить им, что надо быть ответственнее. Разговор получится убедительным. Только у одного, возможно, нужно менять порядок передачи задач, а другому — дать способ вовремя получить необходимое решение.
Да, иногда одинаковое решение подойдёт обоим. Но мы узнаем это, только когда разберёмся в причинах. А выбирать воздействие по одной и той же произнесённой фразе — значит угадывать, а не управлять.
Для меня важнее другое: выдержит ли моя мысль встречу с фактами и поможет ли не потратить силы на исправление не той проблемы?
Так список красивых фраз постепенно становится реестром SF — частью EAMT, моего прикладного подхода к диагностике организаций. В нём есть гипотезы о причинах, управленческие принципы и различия между похожими ситуациями. Некоторые придётся проверять на новых случаях, другие — ограничивать условиями, а от каких-то отказываться.
Теперь я стараюсь спрашивать себя: что могло бы убедить меня, что в этой ситуации моя формулировка не работает? И какое решение я приму иначе, если она окажется полезной?
Если ответов нет, возможно, передо мной пока всего лишь удачная мысль. Её тоже жалко выбрасывать.
Но менять на её основании организацию я бы не стал.
#EAMT #SF #сильныеформулировки #организационнаядиагностика
🤓9❤6👏5💯3👍1🔥1