TGViewer
HR-аналитика HR-аналитика @hranalitycs · 34.1K subscribers
Post #5312 2.28K
Любишь работу? Получи ещё задач. Исследование о скрытой цене внутренней мотивации

Менеджеры систематически перегружают сотрудников, которые искренне любят свою работу — и недооценивают риск их выгорания.
Вузы авторов и год публикации:
Northeastern University и Cornell University, 2026 год. Статья принята в журнал Organization Science.
Метод:
6 основных исследований + 4 дополнительных.
Полевые опросы менеджеров, лабораторные эксперименты, лонгитюдное исследование на 6 дней и тестирование организационных последствий распределения задач.

🎓Выборка:
— 834 менеджера с реальными подчинёнными
— 324 участника лабораторного эксперимента
— 163 менеджера + реальные «сотрудники» в эксперименте с распределением задач
— 120 менеджеров в 6-дневном исследовании
— 798 участников в тесте организационных последствий
Всего — несколько тысяч наблюдений и решений о распределении задач.

🎓Результаты:
— В лабораторном эксперименте 74% менеджеров отдали дополнительную задачу сотруднику с более высокой внутренней мотивацией. При случайном выборе было бы около 50%.
— В другом исследовании показатель вырос до 81%: менеджеры снова выбирали именно «любящих работу» сотрудников.
— В 6-дневном исследовании менеджеры отдавали дополнительные задачи мотивированным сотрудникам в 69% случаев.
В среднем такой сотрудник получал 4,2 задачи из 6.
— Причём это происходило даже тогда, когда дополнительная задача:
мешала основной работе,
снижала результаты,
уменьшала шанс получить бонус.
— После назначения дополнительной задачи сотрудники показывали хуже результаты по основной деятельности:
у «перегруженных» средний результат был почти в 2 раза ниже.
— Менеджеры систематически ошибались в оценке выгорания:
они считали, что мотивированные сотрудники меньше выгорят,
но сами сотрудники сообщали о таком же уровне выгорания, как и остальные.
— Более того, менеджеры сильно переоценивали удовольствие от дополнительных задач:
менеджеры ожидали уровень удовольствия 4,91 из 7,
реальные сотрудники давали только 2,49 из 7.
— Когда людям сообщали, что менеджер будет распределять задачи неравномерно («тем, кто любит работу, дадут больше»), это резко било по отношению к компании:
удовлетворённость работой падала,
организационная приверженность снижалась,
намерение уволиться росло.
Например:
— у высоко мотивированных сотрудников намерение уйти выросло с 2,62 до 3,65 балла из 7.

🎓Выводы:
Исследование показывает важную ловушку современного менеджмента.
Сотрудники, которые искренне вовлечены в работу, начинают восприниматься как «надёжные носильщики» любых дополнительных задач. Менеджеры делают наивный вывод:
«Раз человеку нравится работа — значит, он спокойно выдержит ещё нагрузку».

Но любовь к основной работе ≠ любовь к бесконечным дополнительным задачам.
В итоге именно самые вовлечённые сотрудники чаще:
— перегружаются,
— теряют удовольствие от работы,
— начинают думать об уходе.
Авторы предлагают простой вывод для организаций:
если не отслеживать распределение «лишней работы», внутренняя мотивация сотрудников постепенно превращается в механизм их эксплуатации.

Мы в телеге | Наш канал в макс | Наш канал в VK
  • 👍 15
  • 👏 6
  • ❤ 5
  • 🔥 4
  • 💯 4
  • 🤡 1
More from @hranalitycs
  1. Sep 21, 2026Картина шока «белых» воротничков Я уже писал про шок, теперь цифры. На диаграмме нормализо…
  2. Sep 21, 2026Спрос на HR сократился: как оставаться востребованным? По данным HeadHunter, в 2026 году в…
  3. Sep 21, 2026Скидка 16% на все курсы Яндекс Практикума для апгрейда команды этой осенью Пока все готовя…
  4. Sep 21, 2026HR-стратегия: 10 слайдов, после которых HR выглядит как бизнес-функция Резюме статьи Страт…
  5. Sep 20, 2026HR-аналитика: расчет и автоматизация показателей в Excel (он-лайн курс) ЧЕТВЕРТЫЙ ПОТОК -…
  6. Sep 18, 2026📊 Зарплатные проекты: изменение базового пакета привилегий С 15 сентября мобильная связь…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →