Ознакомительная версия. Доступно 10 страниц из 48
В это время я организовал и провел одно из самых крупных исследований человеческого потенциала, проходивших в Гарварде. Тысяча шестьсот студентов заполняли батарею психометрических тестов и других анкет, на что уходило около часа. Я хотел составить матрицу индивидуальных характеристик, которая позволила бы спрогнозировать, кто в Гарварде достигнет наибольшего успеха и будет счастливее всех. Другими словами, смогу ли я вычислить совершенного студента? Я собрал столько данных, что мой слабенький недорогой ноутбук начал сбоить. У меня была информация обо всем: доход семьи студента, его средний балл в школе и результаты теста SAT на проверку готовности к высшей школе, сколько часов он спит, сколько курсов посещает, в какие клубы ходит и так далее.
Но начав анализировать данные, я довольно скоро обнаружил нестыковку. Индивидуальные характеристики студентов практически никак не были связаны с их достижениями и успехами! По статистике студенты, сдавшие тест SAT с высоким баллом, могли получать по всем предметам «удовлетворительно». Студенты без денег были так же счастливы и получали такие же оценки, что и их богатые сверстники. Количество друзей в Facebook не говорило ни о чем, даже об экстравертности. Когда я уже начинал раздражаться из-за того, что проделал такую огромную работу впустую и не выявил никакой значимой корреляции, я наконец-то нашел, что искал: социальные связи.
Используя самый известный тест, измеряющий, связан ли человек с другими людьми и чувствует ли их поддержку, я обнаружил, что именно социальные связи — бесспорный показатель будущих успехов и в учебе, и в личной жизни. Социальные связи лучше всего говорили об эмоциональном равновесии и оптимизме человека, были главной защитой от депрессии и показывали, сильно ли будет паниковать студент перед экзаменами и олимпиадами. Как оказалось, для выпускников колледжа они также предопределяли долгосрочные достижения в карьере. Эти доказательства привели меня к, казалось бы, дикому заключению. Успех в Гарварде зависит не столько от индивидуальных характеристик студента, сколько от того, как он вписывается в культуру сообщества и взаимодействует со своими сверстниками. Другими словами, потенциальный успех в Гарварде — это не про «выживание сильнейших», а про «выживание наиболее приспособленных к обществу».
Казалось бы, суперзвездами должны стать те, кто может светить ярче всех. Но в действительности самые яркие вспышки исходили от тех, кто нашел свое место в созвездии. И как вскоре я узнал, эта концепция также верна и за стенами Гарварда. Она применима везде, где мы пытаемся реализовать свой потенциал: на работе, в команде, в личной жизни и карьере.
Пересматриваем определение потенциала
За год до написания этой книги меня пригласили выступить на конференции re: Work в Google, целью которой были поиск и аккумуляция хороших идей для дальнейших организационных изменений. Вечером накануне выступления я присутствовал на торжественном ужине в ресторане веганской кухни — тускло освещенном, с отделкой из кедрового дерева (как раз в духе Калифорнии и Google). Я сидел рядом с незнакомым улыбчивым мужчиной — он задал мне несколько очень интересных вопросов о моем исследовании. Только на следующее утро, когда этот человек поднялся на сцену, я выяснил, что он — не только ведущий этой конференции, но и один из самых уважаемых бизнесменов в мире.
Ласло Бок был руководителем легендарного отдела по работе с персоналом компании Google. В нем сочетаются яркая харизма и блистательный талант, и эти качества, безусловно, помогли ему сделать Google лучшим работодателем и принесли звание HR-руководителя десятилетия. Как он пишет в своем бестселлере «Работа рулит!», суперспособность этой компании нанимать самых креативных сотрудников с самым высоким потенциалом основана — что неудивительно — на практике Google собирать огромное количество данных обо всем.
Big Data — термин, обозначающий массив цифровых данных, которые генерируются каждый раз, когда мы посещаем веб-сайты, общаемся в социальных сетях, покупаем что-то в интернете и так далее. В последнее время он привлекает все больше внимания психологов, поскольку сложные алгоритмы, которые анализируют данные, выявляют тренды и закономерности, позволяют нам лучше понять поведение людей. Big Data меняет все: то, как компании ведут бизнес, как правительства учитывают демографические тенденции, как врачи и работники государственной системы здравоохранения диагностируют заболевания. Менее известно то, что Big Data — также один из лучших инструментов, имеющихся в нашем распоряжении, чтобы раскрыть Большой потенциал. Имея такой объем данных на руках, мы можем не ограничиваться простым измерением уровня интеллекта, творческих способностей или ощущения счастья. Мы также можем оценить наше влияние на интеллект, креативность и счастье других.
Когда несколько месяцев спустя команда Опры Уинфри попросила меня пригласить к ней на интервью пять руководителей для нашего семинара по счастью, я воспользовался возможностью позвать Ласло в надежде узнать, как одна из самых успешных компаний в мире прогнозирует величие и потенциал своих сотрудников. Другими словами, я хотел услышать о проекте «Аристотель».
Чтобы взломать код истинного потенциала, специалисты по обработке данных всемирно известной аналитической группы HR-отдела Google запустили инициативу по Big Data с не таким уж секретным названием «Проект “Аристотель”». Их первоначальной миссией было создание идеальной команды. На первый взгляд задача может показаться простой. Если хочешь создать команду мечты, просто пригласи в нее ярких личностей с самыми высокими достижениями, верно? Возникает следующий вопрос: какие именно качества этих людей требуются под ваши задачи? Высокий IQ? Свободное владение несколькими языками? Способность быстро решать квадратные уравнения в уме? По сути это именно то, что пытался выяснить проект «Аристотель» с помощью самого сложного алгоритма в истории. Проанализировав невероятный объем данных — включая десятки тысяч ответов от 180 команд — обо всем, от интроверсии, набора компетенций и уровня интеллекта до черт характера и биографических данных, проект «Аристотель» попытался создать профиль идеального работника. Результат был потрясающим. Он подвергает сомнению все, что, как вам кажется, вы знаете о потенциале.
Обнаружилось, что профиля «идеального исполнителя» не существует. Проект «Аристотель» пришел к такому же выводу, что и я, проводя свое исследование в Гарварде. Когда речь идет о потенциале, индивидуальные черты и способности личности не определяют успеха всей команды. Один из руководителей отдела People Analytics в Google, Абир Дуби, обозначил это: «Мы в Google умеем находить закономерности. А здесь нет четких закономерностей. Для этого уравнения не имеет значения переменная “кто”»[11]. Минуточку! Только задумайтесь. Компания, превзошедшая всех в мировой истории в поиске закономерностей, не может обнаружить закономерность, в которой набор индивидуальных компетенций (отточенных в одиночку) мог бы предсказать успешность конкретного человека в команде. Другими словами, не важно, насколько вы умны, какие у вас ученые степени, какой характер, какие оценки вы получали. Не важно, какие дисциплины изучали, насколько вы креативны, на скольких языках можете читать. Важно — мы снова и снова возвращаемся к этому, — насколько вы вписываетесь в команду. Google подтвердил то, что я обнаружил в Гарварде. Применяя самые современные методики анализа данных при попытке рассчитать успех и потенциал, мы замеряем неверные переменные. Почему? Потому что это индивидуальные показатели. Другими словами, в этом уравнении переменная «кто» описывает ваш малый потенциал и только. А малый потенциал и близко не предопределяет ваш успех в работе или жизни.
Ознакомительная версия. Доступно 10 страниц из 48
