Большой потенциал. Как добиваться успеха вместе с теми, кто рядом. Шон Эйкор

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ 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 СКАЧАТЬ