Допустим, у нас есть знание x, принадлежащее области деятельности X. Допустим, это знание соответсвует правилу Парето и 20% знаний позволяет закрывать 80% задач из этой области. Или, если коротко:
∃x∈X: 0.2x → 0.8X, x → X
Тогда, возьмем две такие области знаний и изучим их обе на 20%:
0.2x + 0.2y = 0.8X + 0.8Y + N,
где N∈[0, 1) - эффект синергии знаний x и y
А теперь давайте вычтем наше получившееся уравнение из следующего базиса
x = X
Получаем что-то такое
x - 0.2x - 0.2y = X - 0.8X - 0.8Y - N
Или
0.8x - 0.2y = 0.2X - 0.8Y - N
Теперь, если считать скорость изучения знаний x и y сопоставимой, то мы можем произвести следующую замену: x = y = t (время изучения).
И получим
0.6t = 0.2X - 0.8Y - N
Или
0.2X = 0.8Y + N + 0.6t
Получается, что не слишком глубокое (чисто по правило Парето) изучение разных синергирующих областей дает вам существенный буст как в рамках объема накопления знаний, так и возможного поля действий и решаемых задач.
Однако, часть задач, которые требует глубоких знаний одной области, будут для вас недоступны. Поэтому вы сами должны решать, что вам важнее – решать широкий круг совсем разных задач за счет изучения множества знаний и эффекта синергии между ними или узкоспециализированные задачи за счет глубоких знаний.
Но очевидно, что поверхностное изучение смежных тем позволит вам значительно быстрее (и за меньшие трудозатраты) расширить базу доступных вам знаний и круг решаемых вами задач. В этом и есть концепция T-Shape.
Однако, это работает не всегда. И в следующем посте я как раз хочу рассказать свои размышления на тему краевых ситуций, когда это не работает.
#продуктивность #карьера