Выбор сильнейших. Как лидеру принимать главные решения о людях - Клаудио Фернандес-Араос

Я внутренне торжествовал, и вдруг… «Я должна спросить вас, – промолвила она, – вы хорошо пишете?»

Я воспринял вопрос как кинжал, нацеленный прямо в мое авторское сердце. Я снова решил, что прямой ответ будет самым правильным. «Нет, я не писатель, – признался я. – Я никогда не писал ни книг, ни статей. Как вы уже догадались по моему акценту, английский язык не является для меня родным. Так что прославленным редакторам HBR придется мне помочь. Но что я действительно могу предложить – это уникальное сочетание опыта, знаний и личных размышлений о том, как можно совершенствовать решения о людях. И конечно, мой искренний энтузиазм, направленный на то, чтобы помочь компаниям добиться успеха».

Честность и настойчивость сыграли свою роль. Она сказала, что, поразмыслив, оценила мое предложение, а также, что HBR вообще предпочитает работать с авторами, приветствующими помощь редакторов. Получилось!

Со встречи я уходил, чрезвычайно довольный ее результатом, как это бывает, когда один шанс из пятидесяти оказывается твоим. Правда, передо мной замаячила новая проблема: я пока не имел представления, о чем буду писать в этой невероятной статье. Не то чтобы у меня не было идей (на самом деле идеи просто переполняли меня), – скорее, у меня не было структуры статьи.

В конце концов мне удалось справиться и с этой задачей. Под названием «Наем без увольнений» моя работа была опубликована в выпуске за июль/август 1999 года{66}. Она моментально снискала успех, шесть лет продержалась в числе бестселлеров по количеству дополнительно изданных оттисков и вошла в круг обязательного чтения в курсах нескольких университетов и корпоративных программах обучения.

Шесть лет спустя я опубликовал статью Getting the Right People at the Top («Как заполучить правильных людей на самый верх») в MIT Sloan Management Review{67}. Она в одночасье (если не считать тех долгих месяцев, пока я ее писал) обрела успех и моментально вошла в десятку самых популярных репринтов этого журнала.

Как бы мне того ни хотелось, я, к сожалению, не могу констатировать, что этот успех зиждется на моем писательском даре. Главная его причина заключается в том, что тема этих статей оказалась крайне важной для работников организаций всех типов и размеров, и при этом ей было посвящено очень мало публикаций. (Ситуация, к сожалению, пока не изменилась.) Второстепенная причина состоит в том, что мне удалось правильно структурировать свои идеи. После нескольких фальстартов я понял, что начинать надо с так называемых ловушек – то есть причин, по которым привлечение лучших людей было (и остается) столь трудным делом.

Именно об этом здесь пойдет речь. Когда делаешь ставку на победителей, не попадай в ловушки. Давайте рассмотрим типичные.

• Удача вам не благоволит.

• Оценка людей для сложных работ и должностей трудна сама по себе.

• Качество процесса принятия решения страдает от мощных психологических предубеждений.

• Неверная мотивация и конфликты интересов могут с легкостью саботировать эти решения.

Небольшое предостережение: недавно я пролистал книгу, которая обещала превратить меня в Уоррена Баффета, не требуя от меня никакого дополнительного обучения или опыта. С одной стороны, это абсурдное обещание. Чтобы стать таким же, как Баффет, нужно обладать такими же навыками, как у Баффета, и, возможно, некоторой долей присущей ему удачливости. С другой стороны, вы определенно можете изучить несколько простых принципов, таких как «Не кладите все яйца в одну корзину», «Не покупайте бумаги, в которых не разбираетесь» и «Не рассчитывайте переиграть рынок».

Эта глава предложит вам аналогичные общие принципы, а также даст указания, к каким ресурсам обратиться, если вы хотите глубже исследовать тему. Надеюсь, что, раскрыв типичные ловушки в сфере принятия решений о людях, вы не только сможете избежать катастроф – больших провалов, неловкостей или скандалов, – но и постепенно начнете выигрывать.

Как уже говорилось в предыдущей главе и было показано на рис. 2.3, распределение таланта имеет очень широкий диапазон. Людей с исключительной результативностью крайне мало. По этой причине вы с гораздо большей вероятностью наймете человека среднего уровня результативности, а не исключительного. Говоря проще, ваши шансы сделать ставку на победителя заведомо невелики.

Но, как тоже отмечалось ранее, разница между ожидаемой результативностью обычного человека и человека выдающегося может быть просто громадной. Как правило, компания, которая нанимает посредственных руководящих сотрудников, показывает плохие результаты – особенно в сравнении с теми компаниями, которые умеют выявлять, привлекать и удерживать выдающихся лидеров. Очевидно, что ваша задача в данном случае – склонить удачу на свою сторону.

Другая проблема заключается в том, что сама по себе оценка людей при отборе на сложные позиции – дело непростое. Причин тому множество, как то: более высокая цена ошибки при оценке, уникальность и изменчивость самих характеристик предлагаемых позиций, трудность в оценивании неосязаемых черт характера и ограниченный доступ ко многим потенциальным кандидатам. Давайте рассмотрим перечисленные причины по порядку.

Одна из причин сложности оценки людей состоит в том, что ошибки при оценке накладываются друг на друга. Это прямо следует из теории вероятностей. Поскольку многим это непонятно, давайте остановимся на этом подробнее. Откуда берется высокий процент ошибок, если мы мастерски умеем оценивать? Ответ прост: очень трудно добиться высокой избирательности.

Чтобы разобраться с этим, ответьте на следующий вопрос. Предположим, вы хотите взять только лучшие 10 % кандидатов на некую позицию. Пусть точность вашей оценки составляет 90 %.

Итак, какова вероятность успеха? Многие предположат, что 90 %, но на самом деле – всего 50! И вот почему: если вы оцените 100 кандидатов, то 10 из них составят требуемые лучшие 10 % (правда, мы пока не знаем, кто именно). Из этих 10 вы правильно оценили 9, потому что точность вашей оценки составляет 90 %. Звучит неплохо, пока мы не вспомним об оставшихся 90 кандидатах.

Допускаемая вами 10-процентная ошибка при оценке привела к тому, что из этих 90 человек 9 были ошибочно отнесены к категории «лучших» (см. рис. 3.1). Так что из 100 кандидатов к категории лучших вы отнесли 18, половина из которых таковыми не являются. В случае найма всех 18 человек вы бы взяли на работу девятерых «статистов».