Но в достоинстве гауссова распределения также кроется и его недостаток. Им так легко пользоваться и оно явно описывает так много различных явлений, что применяется даже тогда, когда некорректно отражает реальность. Гауссово распределение как средство прогнозирования занижает периодичность наступления значимых природных и экономических событий (сильные землетрясения, ураганы и колебания на фондовом рынке), критические расхождения в экономических результатах для людей (увеличивающаяся пропасть между 1% самых богатых и 1% самых бедных) и исключительные результаты, которых добиваются отдельные люди (Майкл Джордан в сравнении с другими баскетболистами его поколения). Землетрясение 2011 г. в Японии (с магнитудой 9 баллов), размер состояния Билла Гейтса (свыше 70 млрд долларов), даже население Нью-Йорка (8,3 млн человек) заметно отличаются от средних значений, и вряд ли гауссова модель сможет это предсказать в качестве вероятного сценария, хотя, как мы знаем, все это реальные факты126.
Статистически эти явления лучше всего описывает экспоненциальная кривая. На рисунке ниже она представлена рядом с гауссовой кривой.
Сравнение распределения показателей роста людей и магнитуды землетрясений. Рост отклоняется от средних значений примерно вполовину с обеих сторон (выше среднего и ниже среднего). А подавляющее большинство землетрясений имеет магнитуду ниже среднего
Большинство компаний управляет кадрами на основе нормального распределения: большинство сотрудников получают ярлык «нормальных», а самые плохие и лучшие отправляются в «хвосты». «Хвосты» так же несимметричны, как и при распределении по росту, потому что отстающих увольняют, а самых плохих даже на порог не пускают; так что левый «хвост» короче. Кроме того, компании обращаются с кадрами так, как если бы реальность соответствовала распределению по гауссиане. Это неправильно.
На деле производительность в организациях для большинства должностей распределяется по экспоненте. Эрман Агуинус и Эрнест О’Бойл из Университета Индианы и Университета Айовы разъясняют: «Вместо большой группы средних исполнителей, которые преобладают… по закону больших чисел, наблюдается ситуация, при которой основную работу выполняет небольшая группа элитных сотрудников»127. Большинство организаций и недооценивают, и недостаточно вознаграждают заслуги лучших работников, даже не осознавая этого. В главе 10 я объясню, почему это так, и покажу, как можно лучше управлять кадрами и вознаграждать их.
Пока достаточно указать, что у каждой команды есть «хвосты» — люди, которые располагаются с обоих концов кривой распределения рабочей эффективности. Большинство компаний избавляются от «исполнителей нижнего хвоста», которые живут в постоянном страхе совершить ошибку и каждую минуту ожидают увольнения. У «исполнителей верхнего хвоста» жизнь — просто сказка: продвижения, бонусы и восхваления от коллег и начальства.
Помогите нуждающимся
Большинство компаний упускают из виду, что люди из «нижнего хвоста» олицетворяют грандиозную возможность повысить производительность компании, а представители «верхнего хвоста» могут объяснить, как ее реализовать.
Джек Уэлч обеспечил популярность модели управления «вверх или вон», представленной на первых страницах этой книги, когда аттестация сотрудников в General Electric проводилась каждый год и по ее результатам 10% худших увольнялись: либо вы будете продвигаться вверх в своей организации, либо вылетите.
Но разве это не затратный подход? Компания тратит время и деньги, чтобы набрать новые кадры. Они зачастую обходятся дороже старых, их нужно учить новым обязанностям — и иногда безуспешно! Профессор Борис Гройсберг из Гарвардской школы бизнеса провел исследование, в котором участвовали тысячи аналитиков из инвестиционных банков. Он заключил, что «звездные аналитики демонстрируют внезапный и продолжительный спад эффективности», переходя в другую компанию128. Их предыдущие успехи во многом зависели от коллег, доступных ресурсов, вживания в корпоративную культуру и даже личной репутации или созданного ими бренда.
В идеальной ситуации вы бы с самого начала нанимали только подходящих людей, а при наличии объективного, откалиброванного рекрутингового процесса вы, возможно, уже недалеки от цели. Но даже тогда вы наделаете ошибок, и они отдрейфуют на нижний край кривой эффективности.
Мы в Google регулярно выявляем около 5% отстающих. Эти люди образуют нижний «хвост» кривой распределения эффективности. Отметим, что это происходит вне рамок формального процесса управления производительностью. Мы не ищем поводов уволить людей: мы ищем тех, кто нуждается в помощи.
Признаюсь, что у нас нет абсолютно надежной меры результатов каждой работы и мы не форсируем разбивку рейтингов, потому что разные команды выполняют задачи на разных уровнях. Было бы безумием заставлять лидера команды, состоящей из суперзвезд, навешивать на кого-то из подчиненных ярлык отстающего. Так что это процесс, зависящий от человеческого фактора, а не повинующийся алгоритму; здесь и менеджеры, и команда People Operations ориентируются на конкретных людей. На практике «нижний хвост» включает тех, кому «требуются улучшения», и так называемых скиммеров[65]. Это люди, которые долго умудряются скользить на грани между «нижним хвостом» и «соответствует ожиданиям». Так, мы отслеживаем всего 5% на высших уровнях организационной структуры. В некоторых группах в эту категорию не попадает никто, в некоторых — более 5%. Мы задались вопросом: а не уволить ли таких личностей, как во многих других компаниях? Но при этом пришлось бы каждый год отбраковывать 20% действующего состава (по 5% в квартал). Кроме того, это означало бы, что наш рекрутинговый процесс неработоспособен. Если бы мы с успехом искали и находили не просто «мозги на палочке», а блестящих, способных к адаптации, сознательных гуглеров, то в регулярной отбраковке не было бы нужды.
Поэтому, вместо того чтобы пойти по традиционному пути и наградить плохих исполнителей «поцелуем смерти», мы решили применить другой подход. Наша цель — объяснить всем и каждому в категории «нижние 5%», что они в этой категории. Такую беседу вести непросто. Но можно облегчить задачу, донеся до отстающих сообщение: «Вы в числе 5% худших работников Google. Знаю, звучит неприятно. Говорю это потому, что хочу помочь вам улучшить ситуацию и вырасти как специалисту».
Это не разговор по принципу «справляйся или выметайся»; это деликатное общение, имеющее целью помочь человеку добиться личностного развития. Один мой коллега однажды назвал это «сострадательным прагматизмом». Плохие результаты редко бывают следствием того, что человек некомпетентен или просто бяка. Обычно корень проблемы кроется в отсутствии навыков (что иногда можно исправить, а иногда нет) или воли (если отсутствует мотивация к выполнению работы). Последний случай может быть проблемой личности, а может — полезным индикатором, указывающим на то, что в команде есть проблемы посерьезнее, на которые следует обратить внимание.
