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?

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.

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».

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

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

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.

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

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%.

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

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:

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

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:

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

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

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:

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

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

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:

— 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

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)

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?

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

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.

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

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

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

В 25 ТЫ ЕЩЁ НЕ ШАРИШЬ. В 55 — УЖЕ НЕ ВЫВОЗИШЬ.

Молодой сотрудник предлагает убрать два согласования из процесса закупок, потому что из-за них задерживаются комплектующие. Опытный руководитель возражает: эти согласования появились после дорогостоящей ошибки и защищают компанию от её повторения.

Кто прав?

Понятия не имею. Нужно разобраться, сколько времени теряется на согласованиях, какие ошибки они предотвращают и во что всё это обходится компании. Возможно, согласования давно пора отменить. А может, молодой сотрудник просто не понимает, сколько стоит ошибка, от которой они защищают.

Но зачем так усложнять?

— Типичный зумер. Сначала опыта наберись.

— Типичный совок. Боится любых изменений.

Всё, разобрались. Можно возвращаться к работе — если комплектующие когда-нибудь доедут.

Возраст — охренительно удобный аргумент. Особенно когда не хочется разбирать чужие.

В 2026 году исследователи НИУ ВШЭ опубликовали работу на основе 20 глубинных интервью с работодателями Санкт-Петербурга. Руководители рассказывали о сложностях работы с зумерами: недостатке ответственности, проблемах с субординацией, профессиональной незрелости.

Но есть занятная деталь: большинство опрошенных работодателей сами оказались миллениалами.

Исследователи изучали именно представления работодателей, а не реальные профессиональные качества поколения Z. И среди прочего обнаружили, как через эти представления проводятся границы между поколениями.

Соловьева, Петрова, 2026

Всё-таки удивительная карьера у поколения. Ещё недавно ты был молодёжью, которую старшие не понимают, а теперь сам объясняешь следующей молодёжи, что с ней не так.

Но молодыми дело не ограничивается.

В 2023 году российские исследователи отправили 600 заявок на бухгалтерские вакансии от имени трёх вымышленных соискательниц — 26, 37 и 48 лет. Резюме составлялись с сопоставимыми навыками и образованием, а опыт работы учитывал возраст.

Из 200 заявок от каждой соискательницы положительных ответов получили:

- 26-летняя — 55;
- 48-летняя — 19.

Результаты опубликованы в 2025 году. Это эксперимент в конкретном сегменте найма, а не статистика по всей России.

Котырло, Мун, 2025, таблица 2

До собеседования дело ещё не дошло, а положительных откликов на одно резюме уже почти втрое меньше.

Вот здесь эйджизм перестаёт быть темой для корпоративного тренинга о взаимном уважении.

Возрастной стереотип может стать фильтром, через который компания пропускает сотрудников, идеи и решения.

Возрастными ярлыками охотно обмениваются обе стороны. Но есть существенная разница. Сотрудник может считать руководителя динозавром. А руководитель может на основании такого же предубеждения не допустить сотрудника к проекту.

Одно дело — считать человека некомпетентным. Другое — иметь полномочия сделать эту оценку решением компании.

У меня есть неприятная гипотеза: часть конфликтов поколений вообще не имеет отношения к поколениям. Это борьба за право не доказывать собственную правоту.

Одному достаточно должности и двадцати лет стажа. Другому — уверенности, что всё новое по определению лучше старого.

«Мы так работали двадцать лет» — это биография. А не обоснование бизнес-процесса.

Но и «старые методы не работают» — не аргумент, пока не показано, что именно не работает и почему.

Вернёмся к закупкам. Пусть молодой сотрудник покажет потери от задержек и предложит другой способ контролировать риск. А руководитель объяснит, какие именно ошибки предотвращают два согласования и сколько стоит эта защита.

Вполне может выясниться, что прав руководитель. Или сотрудник. Или вообще нужен третий вариант.

Но если вместо этого один услышал «подрасти сначала», а другой — «динозавры опять тормозят прогресс», организация так ничего и не узнала о собственной проблеме.

Зато каждый ушёл с ещё большей уверенностью, что с другим поколением невозможно работать.

Два согласования на закупку оставили. А необходимость согласовывать собственные убеждения с реальностью — отменили.

#EAMT #управление #организации #эйджизм #поколения

ВСЕХ ВЕРНУЛИ В ОФИС. А ЧТО ИМЕННО ИСПРАВИЛИ?

В октябре 2026 года Федеральный резервный банк Нью-Йорка опубликовал исследование с почти издевательским названием — «Удалённая работа из офиса».

Выяснилось, что примерно половина офисных дней у опрошенных американских специалистов проходит вообще без очного рабочего взаимодействия. Люди приезжают, работают самостоятельно и созваниваются с коллегами.

Удалёнку победили. Теперь до неё нужно ехать.

ФРБ Нью-Йорка, 2026

Другое исследование охватило 17 команд разработчиков. Даже высокая посещаемость офиса не гарантировала, что коллеги вообще окажутся там одновременно. Все добросовестно ходили на работу. Просто в разные дни.

Moe и коллеги, 2024

Решение напрашивается само собой: обязать всех приходить пять дней в неделю.

И ведь сработает! По крайней мере, сотрудники одного офиса перестанут разминаться по дням. А коллег из других городов пятидневка всё равно не соберёт за одним столом.

Для сложного проектирования, обсуждения архитектуры, обучения молодых специалистов совместная работа действительно может быть полезна.

Но из того, что инженерам полезно работать вместе, ещё не следует, что им необходимо сидеть в офисе пять дней в неделю.

А теперь самое неприятное.

Исследователи Чикагского университета изучили последствия возвращения сотрудников в офис в Microsoft, Apple и SpaceX.

После введения обязательного присутствия они обнаружили снижение среднего стажа и должностного уровня сотрудников относительно контрольных групп. Результаты указывают на риск ухода более опытных специалистов, в том числе к конкурентам.

Van Dijcke, Gunsilius & Wright, 2024

Компания собирает инженеров в одном помещении, чтобы они лучше обменивались опытом. А опыт тем временем может уходить к конкурентам.

Довольно дорогой способ организовать совещание.

В китайской Trip.com решили проверить альтернативу экспериментом с 1612 сотрудниками.

Одни работали в офисе пять дней в неделю. Другие получили возможность два дня работать дома.

По исследованным показателям производительности ухудшения не обнаружили. Зато увольнений в гибридной группе стало примерно на треть меньше.

В компании оценили замену одного ушедшего сотрудника примерно в 20 тысяч долларов и распространили гибридный режим на остальные подразделения.

Новичков на испытательном сроке в эксперимент не включали. И распространять его результаты на любую команду было бы слишком смело.

Bloom, Han & Liang, 2024

Конечно, выигрыш от совместной работы может полностью оправдывать дополнительные расходы и даже некоторую текучесть. Но тогда оценивать нужно и выигрыш, и его цену.

И вот это уже предмет управленческого решения, а не религиозной войны сторонников офиса и удалёнки.

Я не собираюсь доказывать, что удалёнка лучше пятидневки. Вполне возможно, что для конкретной компании обязательное присутствие — правильный выбор.

Но есть одна тонкость.

Посещаемость офиса — показатель того, насколько хорошо выполняют распоряжение. А не того, насколько лучше стала работать компания.

Можно добиться стопроцентной посещаемости, отчитаться об успешном возвращении сотрудников и даже действительно улучшить их взаимодействие.

А потом обнаружить, что сложные проекты стало выполнять труднее, потому что часть необходимой экспертизы компания потеряла.

Что компания действительно выиграла от возвращения людей в офис — и каких специалистов, возможностей и денег ей стоил этот выигрыш?

#EAMT #управление #организации #офис #удалёнка

ПЛАН ВЫПОЛНЕН. А ПРОЦЕСС ТУТ ВООБЩЕ ПРИ ЧЁМ?

На китайской фабрике электроники рабочие прятали от начальства не халтуру. Они прятали улучшения.

Начальник рядом — всё по инструкции. Ушёл — можно делать быстрее и проще.

Исследователь Гарвардской школы бизнеса Итан Бернстайн отгородил часть производственных линий занавесами. Прирост выпуска годной продукции в час достигал 10–15%. Преимущество перед контрольными линиями сохранялось пять месяцев.

Чтобы увидеть улучшения, пришлось перестать смотреть людям через плечо.

Бернстайн, 2012

Но не каждое отклонение — инновация.

В американской больнице закончилось чистое бельё. Медсестра сходила в соседнее отделение, принесла необходимое. Пациент получил помощь. Задача выполнена.

Бельё, правда, так и не научилось появляться вовремя.

Анита Такер и Эми Эдмондсон обнаружили: в 93% наблюдавшихся проблемных эпизодов медсёстры устраняли помеху, не предпринимая действий, чтобы она не повторялась. На преодоление системных сбоев уходило в среднем 33 минуты восьмичасовой смены. Почти 7% рабочего времени.

Tucker & Edmondson, 2003

На фабрике сотрудники находили способ работать лучше системы. В больнице — помогали работе состояться вопреки её сбоям.

Но есть и третий вариант. Самый тихий.

Никто ничего не обходит. Никто никого не спасает. Все идеально выполняют инструкцию — просто в ней может быть зашита лишняя работа.

Повторно вводят данные. Ждут согласования, которое ничего не меняет. Готовят никому не нужный отчёт.
Нарушений нет. Компания исправно оплачивает лишние действия.

А в отчётах у всех трёх случаев одна галочка: «Выполнено».

План показывает, что результат получен. Но не объясняет, благодаря процессу, вопреки ему или какой ценой.

Теперь представьте: компания хочет отгружать больше заказов без расширения штата.

С чего начинать улучшения, если по отчётам улучшать нечего?

Я бы взял несколько заказов — отгруженных и застрявших — и восстановил их путь. Кто участвовал? От каких решений и ресурсов зависели сроки?

Допустим, выяснилось, что на этот результат влияют двадцать процессов.

И вот что интересно: все двадцать выполняют свои показатели. Прямо выставка образцового управления.

Какой из них улучшать? Тот, чей начальник меньше понравился на совещании?

Нет. Эти двадцать — пока не список проблем. Это поле поиска: мы знаем, что процессы участвуют в получении нужного результата, но ещё не знаем, где скрывается резерв.

Поэтому каждому — одинаковую короткую проверку. Несколько сопоставимых завершённых задач, разные исполнители, документы, согласования, переделки.

Как положено по инструкции? Как было на самом деле? Во что это обошлось?
И ещё: что сделали строго по правилам, хотя без этого результат мог быть тем же?

Проверяем повторяемость и сверяем рассказы с записями. И помним фабрику: если за отклонения наказывают, начальству покажут спектакль «У нас всё по инструкции».

Теперь у нас три возможных источника резерва:
Нашли лучший способ — проверяем качество, безопасность и эффект от распространения.
Постоянно спасают процесс — считаем частоту сбоев, цену обходов и риск неудачи.
Честно делают лишнее — выясняем, зачем действие вообще существует и что случится, если его убрать.

И не спешите радоваться: найденные часы — ещё не заработанные деньги.

Ускорили обработку заказов, но производство не может выпустить больше? Дополнительных продаж может не быть. Убрали согласование, а вместе с ним важную проверку? Получили не экономию, а риск.
Исправили мелкий сбой за большие деньги? Возможно, прежний обход обходился дешевле.

Поэтому для глубокой диагностики я бы выбирал из первоначального списка не процесс с самыми громкими жалобами, а тот, где проверяемый резерв сильнее всего повлияет на нужный компании результат с учётом затрат и рисков изменений.

Не видно различий? Не выдумывайте рейтинг. Проверьте ещё случаи или начните там, где особенно высока цена ошибки.

И да, иногда лучший результат диагностики — ничего не менять.

Методические материалы в Лаборатории.

#EAMT #управление #организации #диагностика