Управление людьми по науке

Экономика HR-решений стартует уже в понедельник

Это программа идеально подходит для тех случаев, когда у вас есть настоящая рабочая проблема, для которой пока нет очевидного решения. А может быть, вы уже пытались решить такую проблему, но результат вас не устроил — и хочется еще раз разобрать ситуацию, проверить исходные предположения и понять, что было упущено.

В течение четырех недель каждый участник работает со своей задачей — от первоначальной формулировки проблемы до экономически обоснованной логики решения.

До каждой встречи вы самостоятельно работаете с моделями и фреймворками программы и разбираете практические кейсы. На встречах мы не пересказываем теорию, а разбираем то, что возникает при ее применении к реальной работе.

Например:
— почему проблема, которую принес бизнес, может оказаться не той проблемой, которую действительно нужно решать;
— какие гипотезы объясняют происходящее и какие данные позволят их различить;
— как понять, что именно имеет смысл измерять, если готовой метрики для вашей задачи не существует;
— как оценить экономические последствия проблемы, включая те потери, которые не видны в стандартной отчетности;
— как сравнить несколько вариантов решения, учитывая не только их стоимость, но и то, какие потери каждый из них позволяет предотвратить;
— как проверить собственную модель: где в ней критические допущения и что произойдет с выводом, если они окажутся неверными;
— как превратить весь этот анализ в логику бизнес-кейса, которую можно обсуждать с руководством.

Поэтому на встречу можно прийти не с «домашним заданием», а с тем, с чем вы действительно работаете сейчас: расчетом, проектом, проблемой, данными, неудачной попыткой что-то посчитать или даже просто вопросом «я понимаю, что здесь что-то не так, но пока не понимаю, как к этому подступиться».

Важная часть программы — именно совместная работа над такими задачами. Участники видят не только готовые модели, но и как эти модели применяются, когда данные неполные, исходные предположения спорные, а правильный ответ заранее неизвестен.

В результате у каждого остается не просто набор инструментов, а собственная проработанная логика: что происходит, почему это происходит, какие данные нужны, во что это обходится компании, какие варианты действий существуют и на чем должно основываться решение.

📌 Экономика HR-решений 2.0
Старт — 21 сентября.
Актуальная стоимость — 35 000 руб. Программа последний раз выходит по этой цене, поэтому, если у вас был план ее пройти, — это хороший момент сделать это.
Запись и вопросы: @olga_aka_professor

Почему руководители не хотят участвовать в Performance Management?
И почему проблема не всегда в руководителях.

HR запускает OKR, регулярные встречи по целям и Performance Review. А дальше начинается знакомая история: руководителей приходится напоминаниями возвращать в процесс, цели заполняются формально, встречи переносятся, оценки выставляются в последний момент.

Можно списать это на сопротивление менеджеров. Но часто причина глубже: руководитель просто не видит в процессе инструмента, который помогает ему управлять результатом команды.

24 сентября на вебинаре разберём, как построить Performance Management, который работает не только для HR, но и для бизнеса и руководителей.

Обсудим:
— почему даже правильно сформулированные OKR могут не работать;
— где OKR действительно нужны, а где лучше оставить KPI;
— как сделать цели инструментом управления, а не формой для заполнения;
— как проводить регулярные сверки по целям без дополнительной отчётности;
— что должен делать руководитель в течение всего цикла;
— как оценивать не только процент выполнения целей, но и реальный вклад сотрудника;
— как переводить результаты оценки в развитие и кадровые решения;
— что имеет смысл автоматизировать, когда сама управленческая модель уже определена.

Покажем весь цикл на практических примерах:
стратегия → цели → регулярное управление → Performance Review → развитие.

24 сентября | 14:00 мск (четверг)
90 минут, бесплатно.

Спикер — Екатерина Павлова, эксперт по Performance Management.

Регистрация здесь: https://goo.su/hK7Vk?erid=2Vfnxw9teV2

___
Реклама. ООО «Топфактор-проект», ИНН 3460074952 Erid 2Vfnxw9teV2

О стоимости переключения между задачами

В прошлый раз мы обсуждали стоимость координации, а сегодня добавим к этой экономике еще одну статью расходов — переключение между разными типами работы.

Типичный день менеджера: час работы над сложным проектом, потом срочный вопрос от команды, пара сообщений, согласование, снова проект, потом еще что-нибудь «на пять минут». Формально все это рабочее время, но важно не только сколько часов у нас есть, но и на какие куски они нарезаны.

Seshadri и Shapira смоделировали ситуацию, когда менеджеру приходится распределять внимание между двумя типами задач: короткими текущими вопросами, которые периодически требуют вмешательства, и сложным долгосрочным проектом, которому полезны непрерывные отрезки работы. В их модели каждое прерывание долгосрочной задачи имеет дополнительную цену: после возвращения часть времени уходит на восстановление контекста.

То есть четыре часа на проект — это не всегда четыре часа полноценной работы над ним. Особенно если они разбиты на короткие куски между срочными вопросами. Поэтому имеет значение не только количество времени, но и то, удалось ли сохранить его непрерывным [1].

Есть и экспериментальные данные. Sophie Leroy изучала, что происходит, когда человек переходит от одной незавершенной задачи к другой. Часть внимания продолжает оставаться на предыдущей задаче — автор назвала этот эффект attention residue. В двух экспериментах это было связано с худшими результатами на следующей задаче [2]. То есть мы можем уже заниматься новой задачей, но часть внимания все еще оставлять в старой.

📌 О внимании как управленческом ресурсе

Решает ли проблему асинхронная коммуникация? Rennecker и Godwin различают две проблемы: ожидание и прерывание. Если мне нужна информация и коллега отвечает сразу, я быстро продолжаю работу. Но мой выигрыш может стать его издержкой: ради ответа он прерывает свою задачу. При асинхронном общении контроль смещается к получателю: он сам выбирает момент ответа, зато отправителю приходится ждать. Более того, авторы описывают возможный замкнутый круг: защищаясь от прерываний, люди становятся менее доступными, коллеги дольше ждут и начинают искать более быстрые способы достучаться, создавая новые прерывания [3].

У рабочего времени есть не только продолжительность, но и «качество»: насколько оно непрерывно и сколько ресурсов уходит на возвращение в задачу. Если мы хотим оценивать потери от координации честно, в расчет стоит включать не только время встреч и переписки, но и издержки переключений, задержек и восстановления контекста.

Так мы сможем сделать нашу расчетную модель более объемной, но одновременно и более сложной в интерпретации. Чем больше параметров мы в ней учитываем, тем сложнее нам оценить, как каждый из них влияет на финальный результат в разных сценариях. Найти баланс между глубиной анализа и прозрачностью интерпретации в своих проектах — еще одна важная задача для участников программы «Экономика HR-решений».

Старт нового потока — 21 сентября.
Подробности и запись: @olga_aka_professor

Сколько стоит координация?

Когда команда жалуется на бесконечные встречи, кажется хорошей идеей посчитать стоимость часа всех участников и начать оптимизировать их количество. Логика понятна: если десять человек провели час в Zoom, компания потратила десять человеко-часов. Но если люди работают над связанными задачами, слишком редкая координация тоже может обходиться дорого. Поэтому в расчетах нужно учитывать и результат, который команда теряет, когда согласования не хватает.

В модели Roels и Corbett сотрудники работают параллельно и периодически сталкиваются с вопросами, требующими согласования. Пока они не решены, продуктивность может снижаться. Координация снимает эти проблемы, но отнимает время у основной работы. Например, в одном из сценариев у сотрудника после самостоятельной работы проблема, требующая согласования, возникает с вероятностью 30%. Поэтому, когда команда собирается на координацию, в 70% случаев он предпочел бы продолжить работать. А поскольку команда чередует работу и координацию, 35% всего времени приходится на встречи, во время которых этот сотрудник предпочел бы работать. При этом для команды в целом такая координация может быть оптимальной.

Авторы сравнивают разные правила и показывают, что результат зависит от размера команды, различий в продуктивности и потребности в координации. Универсального ответа вроде «встречаться раз в неделю» модель не дает. В небольших командах гибкие правила могут работать хорошо. С ростом команды они становятся менее эффективными: если встречу может инициировать любой, почти всегда найдется человек, которому она нужна [1].

Похожую задачу Ha и Porteus разбирали на примере двух команд, которые параллельно работают над связанными частями одного продукта. Им нужно время от времени сверяться: передавать друг другу промежуточную информацию и проверять, не разошлись ли их решения. Более частые сверки помогают раньше заметить несовместимости и сократить последующие переделки. Но каждая такая сверка сама занимает время. Поэтому оптимальная частота зависит от того, сколько потерь удается избежать благодаря более раннему согласованию по сравнению со временем, которое на него уходит [2].

Более широкий обзор Joseph и Sengul показывает, что вопрос вообще не сводится к частоте встреч. Изучив 350 работ по организационному дизайну, они делают вывод, что способ координации зависит от характера взаимозависимости. При тесно связанных задачах может быть полезнее централизация решений, в других условиях — обмен знаниями или создание общего понимания задач и ролей. Причем последнее может снижать саму потребность в постоянных коммуникациях [3].

Экономическая задача здесь шире, чем посчитать стоимость встречи. Нужно сравнить, сколько рабочего времени забирает координация и какие потери возникают, когда ее не хватает. А дальше — выбирать подходящий способ организовать её под конкретную работу.

Как сформулировать задачу, какие показатели посчитать и как правильно сделать выводы, разбираемся на программе «Экономика HR-решений».

Старт — 21 сентября.
Подробности и запись: @olga_aka_professor

Я умею считать, но...

История из жизни. HRD хочет запустить программу удержания и просит проверить корректность экономических расчётов. Смотрю. Выглядит все хорошо: есть оценка потерь из-за текучести, стоимость программы, ожидаемый экономический эффект, даже ROI - все красиво. На бумаге программа имеет смысл и должна быть компании выгодна. Но будет ли после ее внедрения компании легче жить - я не знаю.

Я не понимаю, какую проблему компании решает эта программа и решает ли вообще. Да, текучесть часто бывает проблемной, но по совершенно разным причинам, поэтому и подходы к работе с этими причинами будут разными. Более того, программа удержания - почти всегда не единственный и часто не самый оптимальный вариант решения этих проблем.

И таких историй полным полно. Богатые компании затевают масштабные проекты там, где были решения быстрее, дешевле и предсказуемее. Компании поменьше и попроще и вовсе отказываются от решения проблемы, забывая, что бездействие - это тоже дорогостоящий выбор. И у тех, и у других одна и та же болезнь: узкий взгляд на проблему, не допускающий существования альтернативных сценариев.

Оказывается, сделать качественные расчеты недостаточно. Потому что хорошая экономическая оценка начинается не с ROI. Она начинается с понимания того, какую управленческую задачу мы решаем, с каким типом неопределенности работаем и какими рычагами воздействия располагаем.

Именно поэтому на программе «Экономика HR-решений» мы не просто делаем расчеты. Мы выстраиваем логику от проблемы до решения, аккуратно оценивая экономический эффект и риски каждого из возможных сценариев. Если что, ROI мы тоже считаем — куда ж без него 😁

Старт программы — 21 сентября.
Подробности и запись: @olga_aka_professor

Как ИИ меняет содержание управленческой роли?

Внедрение ИИ не только влияет на потребность в руководителях, но и меняет требования к ним. В исследовании, которое мы обсуждали ранее, авторы анализировали около 51 млн вакансий 823 крупных американских компаний за 2010–2022 гг. и рассматривали 100 наиболее распространенных навыков в управленческих вакансиях. При более активном внедрении ИИ реже требовались бюджетирование, управление персоналом, клиентский сервис и стратегическое планирование, но чаще — продажи, закупки, активное слушание и письменная коммуникация. В производственных отраслях более высокая интенсивность внедрения ИИ была связана с большим спросом на креативность, командную работу и взаимодействие со стейкхолдерами и с меньшим — на планирование, расписания и оценку эффективности [1].

Но это не просто история о том, что уходит спрос на hard skills и растёт на soft skills. Широкие группы социальных, когнитивных и коммуникационных навыков в целом оставались стабильными. В компаниях с более активным внедрением ИИ в управленческих вакансиях чаще упоминалась креативность, а реже — требования, относящиеся к управлению людьми, финансовым задачам и ряду задач из блока «принятие решений» [1]. «Принятие решений» здесь — не реальные полномочия, а кластер требований в вакансиях. Его снижение не означает, что менеджеры перестают принимать решения: исследование показывает изменение заявленного набора навыков, но не наблюдает, какие задачи фактически передаются алгоритмам.

Возможный механизм показывает полевой эксперимент Jia и коллег [2]. В телемаркетинге ИИ генерировал лиды, а сотрудники занимались следующей частью продаж. Их креативность в ответах клиентам выросла, а через нее выросли и продажи. Влияние на креативность было сильнее у более квалифицированных сотрудников. Этот пример иллюстрирует, как автоматизация одной части работы может изменить ценность человеческих навыков в другой.

Еще нагляднее это видно в свежем эксперименте Dell’Acqua и коллег с 758 консультантами BCG. На задачах, с которыми GPT-4 справлялся достаточно хорошо, сотрудники с ИИ работали быстрее, выполняли больше заданий и получали более высокие оценки качества. Но на сложной управленческой задаче за пределами возможностей модели использование ИИ, наоборот, снижало вероятность правильного решения [3]. Это показывает важную особенность новой экспертизы: ценность представляет именно способность различать задачи, где ИИ можно делегировать часть работы, и ситуации, где его выводы требуют независимой проверки.

Для компаний это скорее аргумент в пользу пересборки управленческой роли, а не просто обновления списка компетенций. Полезно разложить её на задачи: какие можно стандартизировать или передать ИИ, а где, наоборот, возрастает ценность координации, работы с исключениями и взаимодействия со стейкхолдерами.

Важно: данные в этих исследованиях в основном относятся к предыдущей волне ИИ — до массового распространения генеративных и агентных систем. Академические исследования неизбежно отстают от скорости развития технологий, поэтому переносить результаты напрямую на сегодняшние модели нельзя. Но уже по этим данным можно увидеть направление изменений в содержании управленческой работы.

А вы пересобираете управленческие роли?

👍 Да, уже меняем роли и задачи
🔥 Пока в основном обновляем требования к компетенциям

Сокращает ли ИИ спрос на менеджеров?

Недавно в Strategic Management Journal вышла статья о том, как меняется спрос на руководителей по мере внедрения ИИ [1]. Исследователи проанализировали выборку из 823 крупных американских компаний за 2010–2022 гг. и пришли к выводу, что более интенсивное внедрение #AI связано с большим спросом на управленческие роли.

Авторы использовали долю вакансий, требующих ИИ-навыков, как показатель интенсивности внедрения технологии. Здесь трудно отделить причину от следствия: возможно, компании одновременно активнее внедряют ИИ и нанимают менеджеров из-за роста или перестройки бизнеса. Поэтому авторы дополнительно сравнили фирмы с разной исходной профессиональной структурой, которая заранее делала их более или менее подверженными последующему распространению ИИ по профессиям. В такой модели рост доли вакансий, связанных с ИИ, на 1 п.п. связан примерно с 9% большим числом управленческих вакансий [1]. Причинность это по-прежнему не доказывает, но уже дает хорошую пищу для размышления.

Задачи и роли — это не одно и то же

ИИ может автоматизировать мониторинг, расписания, обработку и передачу информации, но роль руководителя включает также координацию взаимозависимых работ, интеграцию функций и ответственность за решения. Поэтому возможен парадокс: рутинной управленческой работы становится меньше, а спрос на роли — выше, если технология помогает масштабировать деятельность и создает новые зависимости между функциями [1]. Особенно сильна эта связь в производстве и R&D-интенсивных компаниях.

Оговоримся: вакансии показывают заявленный внешний спрос, а не фактическую численность руководителей, а данные относятся к 2010–2022 гг. и преимущественно к предиктивному ИИ, поэтому выводы нельзя автоматически переносить на генеративный и агентный ИИ.

Автоматизация может работать и наоборот

Dixon, Hong и Wu изучали инвестиции фирм в промышленных роботов [2]. Роботизация была связана с меньшим числом менеджеров и большим числом подчинённых на одного руководителя. Авторы также фиксируют изменения в измерении результатов и оплате по индивидуальной эффективности. Их интерпретация: роботы снижают вариативность производственных процессов, поэтому часть контроля можно стандартизировать. То есть технология может уменьшать саму потребность в надзоре, а не просто автоматизировать действия менеджера.

Raisch и Krakowski объясняют теоретически, почему влияние ИИ нельзя свести к выбору «замена или помощь человеку» [3]. В их модели автоматизация и усиление человеческих возможностей могут происходить одновременно: передача части задач машине меняет то, какие задачи остаются людям и как организуется совместная работа. Поэтому одна технологическая волна может одновременно сокращать одни управленческие функции и повышать ценность других. Но это теория, а не прямое доказательство роста спроса на менеджеров.

Для нас важнее понимать, как именно технология меняет саму организацию работы. Сокращает ли она потребность в координации и контроле или, наоборот, создает новые взаимозависимости между функциями, больше нестандартных ситуаций и новые зоны ответственности. От этого и зависит, приведет ли автоматизация к сокращению управленческих ролей или к росту спроса на руководителей другого типа.

А вы как считаете?
👍🏻 Доля руководителей и ценность их труда возрастут
🔥 ИИ снизит необходимость в руководителях

С чем сотрудник сравнивает свою зарплату?

В прошлый раз мы говорили, что разные формы прозрачности оплаты решают разные задачи: одни позволяют сравнить себя с коллегами, другие — понять, по каким правилам сформирована собственная зарплата. Но реакция зависит не только от того, какую информацию увидел сотрудник, но и от того, с чем именно он ее сопоставляет. Давайте пройдемся по ключевым теориям, объясняющим, как это работает:

🔹 Equity Theory / теория справедливости (J. Stacy Adams)

Сотрудник сравнивает не просто две зарплаты, а два соотношения: мое вознаграждение / мой вклад ↔️ вознаграждение другого / его вклад [1].

К вкладу относятся усилия, опыт, квалификация и ответственность, к вознаграждению — зарплата, премии, статус и признание. Поэтому разница в оплате сама по себе не обязательно кажется несправедливой. Если коллега получает больше, но у него выше ответственность, это может выглядеть обоснованно. Напряжение возникает, когда есть ощущение, что «мы вкладываем примерно одинаково, но получаем по-разному».

🔹 Social Comparison Theory / теория социального сравнения (Leon Festinger)

Но кого человек вообще выбирает для сравнения? По Фестингеру, когда объективного стандарта нет, люди оценивают себя через других и чаще ориентируются на тех, кто кажется им сопоставимым [2]. Для зарплаты это означает, что «средний сотрудник компании» может быть не главным ориентиром. Логичнее сравнивать себя с коллегами той же профессии, уровня или опыта. Поэтому важна не только раскрытая цифра, но и считает ли сотрудник этого человека релевантным для сравнения.

🔹 Comparison income и wage rank / референтная зарплата и место в распределении

Сравнивать можно не только себя с конкретным коллегой. Значение имеет и точка отсчета (типичная зарплата группы) и собственное место в распределении [3, 4].

Например, 100 тысяч могут восприниматься по-разному, если большинство сопоставимых коллег получает 80–90 или 110–120. Исследования показывают, что с удовлетворенностью связана не только разница в деньгах, но и ранг зарплаты внутри группы сравнения [4]. Интересно, что медиана может работать сложнее. В исследовании французских компаний более высокая медианная зарплата фирмы при той же собственной зарплате была связана с большей удовлетворенностью: авторы интерпретируют ее как сигнал о будущих возможностях заработка [5]. То есть медиана может быть не только поводом для сравнения, но и ориентиром того, сколько здесь в принципе можно получать.

🔹 Expectancy Theory / теория ожиданий (Victor Vroom)

Здесь сотрудник оценивает уже будущую отдачу от собственных действий [6]: усилия → результат → вознаграждение → ценность награды.

Если сотрудник видит зарплату следующего уровня, она может показывать, что даст продвижение. Но это мотивирует только если он верит, что усилия приведут к нужному результату (т.е. сотрудник в принципе в силах повлиять на результат), результат — к продвижению, а вознаграждение для него ценно.

Получается, зарплатная информация отвечает на разные вопросы: справедливо ли соотношение вклада и награды, с кем имеет смысл себя сравнивать, где я нахожусь в распределении и что я могу получить, если буду развиваться дальше. Из этого следует простой вывод: недостаточно просто раскрыть цифры. Если компания показывает суммы или диапазоны, сотрудникам нужны понятные основания для сравнения — кто входит в сопоставимую группу, чем отличаются уровни и какие критерии объясняют разницу в оплате. А если цель — поддержать развитие и продвижение, важно показывать не только текущую вилку, но и логику перехода между уровнями и связанную с ним отдачу.

О том, что происходит с прозрачностью оплаты в реальных организациях и как научные исследования помогают принимать решения в конкретных рабочих ситуациях, поговорим на онлайн-встрече:

📌 10 сентября, 16:00 по Москве
Pay transparency: прозрачность оплаты труда
Стоимость участия — 5000 руб.
Если хотите присоединиться, напишите мне @olga_aka_professor.

Смена СЕО как сигнал

Современная наука отрицает существование идеального профиля CEO. Да, есть качества и навыки, которые помогают руководителям добиваться результатов, но мы всегда можем найти успешного CEO, который ведет компанию вперед, несмотря на отсутствие этих качеств.

Поэтому правильнее говорить о подходящем CEO, чьи компетенции, опыт и ценности соответствуют потребностям компании на данном этапе развития. И если смотреть на смену CEO с этой точки зрения, назначение нового руководителя можно считать сигналом рынку о том, куда компания собирается двигаться дальше.

Очень показателен пример Apple. После Стива Джобса компанию возглавил Тим Кук. До Apple он много лет работал в IBM, затем в Intelligent Electronics и Compaq, а в Apple отвечал за операции, производство и цепочку поставок. В его профиле хорошо считываются масштабирование, операции и эффективность.

В тот момент Apple в первую очередь нужно было масштабировать созданную Джобсом систему и превратить ее в глобальный бизнес. И новый СЕО не подвел. За время Кука стоимость компании выросла примерно с $350 млрд до $4 трлн, а годовая выручка — со $108 млрд в 2011 году до $416 млрд в 2025 году.

Теперь Кук передает должность Джону Тернусу. Тернус пришел в Apple инженером в 2001 году и практически всю карьеру провел внутри компании. Идеальный внутренний преемник. В 2013 году он стал вице-президентом по инженерии аппаратных продуктов, а с 2021 года возглавлял это направление как старший вице-президент. Он участвовал в разработке iPhone, iPad, Mac, AirPods и Apple Watch.

Профиль Тернуса олицетворяет продукты, технологии и инженерные разработки. Вероятно, именно этот фокус берет компания на новом этапе, что вполне логично на фоне проблем Apple с развитием искусственного интеллекта и поиска новых источников роста.

А если компания оказывается не готова к смене CEO и не может оперативно озвучить имя преемника, для рынка это может стать сигналом отсутствия четкой стратегии и неспособности компании обеспечить непрерывность управления.

Вспомним Microsoft. В августе 2013 года Стив Балмер объявил, что уйдет с поста CEO в течение 12 месяцев после того, как будет найден преемник. Поиск продолжался около пяти месяцев. А когда стало известно, что Алан Мулалли из Ford, считавшийся тогда главным претендентом, не возглавит Microsoft, акции компании за день потеряли около 3%, а рыночная стоимость сократилась примерно на $12 млрд.

В итоге Microsoft выбрала внутреннего кандидата — Сатью Наделлу, который с 1992 года работал в компании и к моменту назначения руководил направлением Cloud and Enterprise. Именно его опыт в облачных технологиях был одной из причин, по которым совет счел его подходящим для следующего этапа Microsoft. Мы уже знаем, что это был хороший выбор, но в моменте реакция рынка была довольно сдержанной. Часть инвесторов предпочитала внешнего руководителя, который мог бы радикально изменить компанию.

Поэтому преемственность — это не просто процесс выбора будущих руководителей. Это вопрос того, готова ли компания к следующему этапу своей жизни.

По оценке исследователей, плохо управляемые переходы руководителей высшего звена ежегодно обходятся мировому рынку в $1 трлн рыночной стоимости.

Я хорошо понимаю, почему компаниям сложно инвестировать в подготовку преемников. Обычно это дорогие программы с непонятной окупаемостью. Насколько точно мы заранее можем определить, в кого стоит вкладывать? Что если потенциальный преемник не оправдает наши ожидания? А если покинет компанию, так и не став СЕО?

Но у отказа от таких инвестиций тоже есть цена. Поэтому мы должны понимать не только, сколько компания должна вложить, чтобы подготовить преемника, но и сколько она потенциально может потерять, если в нужный момент его не будет.

Разобраться в том, как сделать такие расчеты и принять взвешенное решение, можно в рамках программы «Экономика HR-решений».

Новая группа стартует в сентябре.
Подробности и запись — @olga_aka_professor

Что важнее: знать зарплаты коллег или понимать, как формируется собственная?

Что обычно имеют в виду, говоря о прозрачности оплаты? Чаще всего знание о том, сколько получают коллеги. Но прозрачность может означать разное: раскрытие конкретных зарплат, диапазонов, структуры оплаты или правил, по которым принимаются решения [1].

В исследованиях эту информацию обычно разделяют на прозрачность результатов и прозрачность процесса:

🔹Прозрачность результатов помогает понять: «Где я относительно других?»
🔹Прозрачность процесса отвечает на вопрос: «Почему моя зарплата именно такая?»

SimanTov-Nachlieli и Bamberger изучали это различие в двух исследованиях:

1️⃣ В полевой выборке из 321 сотрудника понятность процесса определения оплаты была связана с ощущением, что решения принимаются по понятным и корректным правилам (то есть более высокой процедурной справедливостью) и меньшим контрпродуктивным поведением против организации. Прозрачность результатов давала другую картину. Если сотрудник считал, что получает меньше значимых для сравнения коллег, большая видимость их оплаты была связана с ощущением менее справедливого распределения и большим контрпродуктивным поведением.

2️⃣ Во втором исследовании авторы провели онлайн-эксперимент с 394 работающими участниками. Их оплата была либо выше, либо ниже оплаты других членов команды, а часть участников видела выплаты коллег, тогда как часть знала только свою. После этого они оценивали справедливость распределения и выполняли задачи, где можно было получить выгоду через обман, например, скрыть часть суммы денежного бонуса при его делении с другим участником. Негативная реакция возникала прежде всего тогда, когда прозрачность делала видимым неблагоприятное сравнение: участники, увидевшие, что получают меньше коллег, ниже оценивали справедливость распределения, испытывали больше негативных эмоций и чаще выбирали обман [2].

Возникает логичный вопрос: может быть, важнее не показывать чужие зарплаты, а хорошо объяснять сотруднику, как сформирована его собственная?

1️⃣ В исследовании 643 работающих американцев и прозрачность процесса, и прозрачность результатов были положительно связаны с удовлетворенностью оплатой, причем связь с прозрачностью процесса оказалась сильнее [3].

2️⃣ В другом исследовании участвовали 4 652 сотрудника из 127 подразделений 20 организаций [4]. Там прозрачность процесса означала вполне конкретные вещи: сотрудники знали, где получить ответы об оплате, получали информацию о том, как определяются уровни зарплат, и могли получить объяснение от руководителя. При большей прозрачности процесса сотрудники чаще воспринимали успех как результат развития, обучения и усилий. Эта среда, в свою очередь, была связана с меньшими намерениями уйти и более высокой самооценкой выполнения работы [4].

Но в обоих исследованиях прозрачность не вводили экспериментально, а измеряли такой, какой сотрудники ее уже воспринимали. Поэтому мы видим связи, но не можем уверенно сказать, что именно объяснение правил само по себе повышает удовлетворенность, снижает намерение уйти или улучшает работу.

Скорее прозрачность процесса и прозрачность результатов дают сотруднику разные основания для оценки своей оплаты. Если непонятно, почему зарплата изменилась именно так, важнее информация о критериях и правилах. Если правила известны, но есть сомнения, насколько последовательно они применяются на практике, нужна информация о фактическом распределении оплаты.

Проблема может быть не в недостатке прозрачности вообще, а в том, что организация раскрывает не тот тип информации, который нужен для оценки ситуации. Поэтому для конкретной компании главный вопрос состоит в том, какую проблему она должна решить с помощью прозрачности. И уже от этого зависит, что именно раскрывать, кому и насколько подробно.

⚡️ Онлайн-встреча: Pay transparency — что делать с прозрачностью оплаты на практике

На канале уже вышел первый материал о pay transparency — прозрачности оплаты труда. Тема вызвала большой интерес, поэтому мы решили не просто продолжить разговор в формате нового поста (он выйдет завтра), но и предложить вам поучаствовать в живой онлайн-встрече.

10 сентября соберемся, чтобы вместе обсудить, что происходит с прозрачностью оплаты в реальных организациях и как научные исследования помогают принимать решения в конкретных рабочих ситуациях.

Это не будет лекция, где один человек говорит, а остальные слушают. Будем разговаривать, задавать вопросы, разбирать реальные кейсы и ваши рабочие ситуации.

Можно будет принести собственный вопрос или ситуацию, обсудить ее вместе, услышать мнения других участников и посмотреть, как похожие проблемы решают в других компаниях.

Исследования дадут нам общую основу для разговора, а дальше будем переводить их на язык практики: что из этого следует для конкретного управленческого решения и что с этим знанием делать в работе.

Участие будет платным. Нам важно, чтобы на встрече были люди, которым действительно интересна тема и которые готовы выделить на нее свое время. Кроме того, платные встречи становятся одним из способов поддерживать работу канала: подготовка качественных материалов требует много времени, а реклама постепенно перестает быть для нас основным источником финансирования.

📌 10 сентября, 16:00 по Москве
Pay transparency: прозрачность оплаты труда
Стоимость участия — 5000 руб.
Если хотите присоединиться, напишите мне @olga_aka_professor.

Нужно ли сотрудникам знать зарплаты друг друга?

Пока Европа постепенно движется к большей зарплатной прозрачности, российский рынок, наоборот, закрывает эту информацию. В России, по опросу SuperJob (июль 2026), в 83% компаний информация о зарплатах официально закрыта против 78% годом ранее, а зарплаты всех коллег знают 28% работников против 35% в 2025 году.

Но «прозрачность» бывает разной: можно раскрыть конкретные зарплаты, а можно объяснить, как они формируются. Обзор 108 публикаций показывает, что и последствия у разных форм прозрачности могут быть разными [1]. Что происходит именно тогда, когда сотрудник узнает, сколько получают другие?

🔹Негативная реакция сильнее, чем позитивная. В эксперименте Калифорнийского университета сотрудники с зарплатами ниже медианы своей группы после доступа к зарплатной информации сообщали о меньшей удовлетворенности, а доля ответивших «очень вероятно, что буду искать другую работу» выросла на 4,3 п.п. — примерно на 20% относительно контрольной группы. У тех, кто был выше медианы, сопоставимого позитивного эффекта не было [2]. Иными словами, неприятное сравнение заметно влияет на реакцию, а выгодное — не обязательно улучшает отношение к работе.

🔹Важно, с кем человек себя сравнивает. В полевом эксперименте с 2060 сотрудниками крупной компании в Юго-Восточной Азии более высокая, чем ожидалось, зарплата коллег была связана с меньшим количеством отработанных часов: +10% к воспринимаемой зарплате коллег = около −9,4% часов за следующие 90 дней. Для зарплаты руководителя эффект был обратным: +1,5% [3]. Горизонтальное и вертикальное сравнение, похоже, работают по-разному.

🔹Не всякая разница в оплате ведет к одинаковой реакции. У примерно 20 тыс. американских ученых после появления публичных зарплатных баз средняя продуктивность не снизилась. Те, кого модель относила к «переплаченным» относительно наблюдаемой исследовательской результативности, увеличивали продуктивность. У «недоплаченных» средний эффект был отрицательным, но статистически незначимым и различался по карьерным группам [4]. То есть значение имеет не только сама разница, но и то, насколько она соотносится с наблюдаемым вкладом.

🔹Если разница кажется необоснованной, реакция может стать более негативной. В полевом исследовании у сотрудников, считавших себя ниже оплачиваемыми, прозрачность результатов оплаты была связана с более низкой воспринимаемой справедливостью и большим контрпродуктивным поведением [5].

Если обобщить, реакция на зарплатную информацию зависит от того, что человек узнает, с кем себя сравнивает и может ли понять, почему возникла разница.

Ставьте 🔥, если тема интересна. В следующий раз поговорим о том, что полезнее — знать зарплаты коллег или понимать, по каким правилам сформирована собственная

Экономика HR-решений возвращается

Лето неожиданно всё... А это значит, что пора отправлять детей в школу, а самим — вливаться в рабочий ритм. У меня начинается новый академический год, и я рада пригласить вас в новый поток «Экономики HR-решений».

Это программа о том, как смотреть на HR-инициативы не как на набор полезных инструментов, а как на управленческие решения, которые должны иметь понятную экономическую логику.

Мы будем разбирать, как:
📌 понять, какую бизнес-проблему на самом деле нужно решать;
📌 определить, какие данные помогут оценить масштаб бедствия;
📌 посчитать прямые и косвенные потери, упущенную выгоду и стоимость «нерешения» проблемы;
📌 сравнить несколько вариантов решения и увидеть, какой из них действительно снижает ключевые потери;
📌 оценить не только экономический эффект, но и реалистичность и риски разных вариантов;
📌 собрать из этого бизнес-кейс, который можно обсуждать с руководством.

Программа рассчитана на 4 недели. Мы будем двигаться последовательно — от постановки проблемы и оценки ее стоимости до выбора решения, расчета его экономического эффекта и финальных выводов. В идеале на выходе у вас получится готовый бизнес-кейс, который можно использовать для обсуждения реального проекта с руководством.

Первый поток получился совсем небольшим, хотя желающих было больше. Многие потом спрашивали, будет ли еще один поток и можно ли присоединиться осенью. Так что если в первый раз вы не попали в группу — сейчас самое время.

Основные материалы и логика программы останутся прежними, но я доработаю их с учетом опыта первого потока. Я поняла, что участникам было особенно важно попробовать применить новые знания к своим рабочим задачам и вместе разобрать возникающие вопросы. Ведь, как это часто бывает, на учебных кейсах всё понятно, а как встроить новые модели в свой рабочий контекст — никаких идей.

Поэтому во втором потоке я решила уделить максимум внимания именно переносу знаний из учебной среды в рабочую.

Перефразирую одну из участниц первого потока: моя задача — показать вам, что экономическую оценку можно дать практически всему. Да, в наших расчетах будут допущения и погрешности. Но для принятия управленческих решений нам намного важнее понимать масштаб проблемы и уметь отслеживать изменения, чем иметь точные цифры на руках.

Наш процесс будет выглядеть так. Вы самостоятельно работаете с материалами, изучаете тренировочные кейсы уже с решениями и переносите подходы на свои задачи. Перед каждой встречей присылаете вопросы, которые возникли в процессе. На встрече разбираем их вместе: как применить модель к конкретной ситуации, какие данные использовать, где нужны дополнительные допущения, как усложнить или упростить расчет и т. д.

Я хочу, чтобы у вас была возможность регулярно приносить свои рабочие задачи и разбирать их вместе со мной и другими участниками. Обмениваться идеями и опытом, смотреть, как другие подходят к похожим проблемам, а мне — модерировать ход вашего рассуждения и помогать посмотреть на проблему так, как вы ее раньше не видели.

Если хотите присоединиться, напишите мне @olga_aka_professor. Стартуем в сентябре.

Можно ли восстановиться впрок?

Один из компонентов «Великой усталости» — недостаточное восстановление между периодами нагрузки. Но можно ли накопить ресурс восстановления впрок? Например, если на этой неделе удалось больше отдыхать, гулять, двигаться или общаться с близкими, сохранится ли этот эффект и на следующей рабочей неделе?

Этим летом вышло исследование, которое как раз проверяло, переносятся ли эффекты внерабочей активности с одной рабочей недели на следующую [1]. 333 работающих участника в течение восьми недель раз в неделю рассказывали, чем занимались вне работы и как себя чувствовали. Авторы оценивали не конкретные занятия, а семь их характеристик: физическую, социальную, творческую, умственную, духовную, виртуальную активность и время на свежем воздухе. Параллельно измеряли эмоциональное истощение и рабочую вовлечённость.

Устойчивых связей почти не обнаружилось. Большая физическая или социальная активность, время на природе и другие характеристики отдыха не предсказывали надёжно состояние через неделю. Единственное исключение: неделя с более высокой творческой активностью сопровождалась большей рабочей вовлечённостью на следующей. Но сами авторы предупреждают: из-за большого числа статистических проверок этот результат мог оказаться случайным [1].

Более ранняя работа тех же авторов, где людей опрашивали дважды в день в течение десяти дней, показала связи между характеристиками внерабочих занятий и истощением или бодростью вечером и следующим утром [2]. А метаанализ 32 исследований отпусков показал существенное улучшение благополучия во время и после отпуска [3].

Просто новое исследование смотрит на другой временной масштаб — от недели к неделе. И здесь убедительных доказательств, что эффект конкретных способов отдыха стабильно «переносится» вперёд, почти нет. Отдых может помогать восстановлению, а эффект отпуска — сохраняться некоторое время, но это не то же самое, что однажды накопить запас сил и затем долго его расходовать.

Практический вывод отсюда скорее в другом: восстановление должно происходить регулярно. Если нагрузка повторяется каждый день и каждую неделю, то и возможности от неё восстанавливаться нужны с той же регулярностью — вечером, в выходные и между периодами высокой интенсивности.

Пусть новый рабочий сезон будет не только продуктивным, но и устроенным так, чтобы силы успевали возвращаться.

«Великая усталость»: когда отдых перестает возвращать силы

Недавно аналитическая компания WGSN выпустила отчёт, посвящённый феномену «Великой усталости» (The Great Exhaustion) — ощущению истощения, когда привычные рабочие задачи, встречи с друзьями и даже занятия, которые раньше приносили удовольствие, начинают требовать заметных усилий. Особенно интересно посмотреть на эту идею применительно к работе, потому что здесь постоянная усталость складывается из вполне конкретных процессов, которые организационная психология изучает уже много лет. «Великая усталость» не является отдельным научным понятием. В исследованиях гораздо лучше изучены её возможные составляющие — истощение, интенсификация работы, недостаток ресурсов и проблемы восстановления [1].

Почему люди так устали?

1️⃣ Работа становится интенсивнее. Люди не обязательно проводят на работе больше часов. Меняется то, сколько усилий нужно вложить в каждый час: выполнить больше задач, быстрее отвечать, чаще переключаться, осваивать новые процессы и одновременно поддерживать прежнюю производительность. Обзор 44 исследований связывает такую интенсификацию работы с худшим самочувствием и снижением мотивации [2].

2️⃣ Требования растут, а ресурсов для ответа на них не хватает. В организационной психологии это описывает модель требований и ресурсов работы (Job demands-resources). Требования — это всё, что требует устойчивых физических или психологических усилий, ресурсы — то, что помогает с этими требованиями справляться. Метаанализ 74 продольных исследований показывает: сочетание высоких требований и недостаточных ресурсов связано с последующим ухудшением благополучия [3].

3️⃣ После работы становится сложнее переключиться. Восстановление — это не просто отсутствие рабочих задач. Человек может закрыть ноутбук в шесть вечера, но продолжать мысленно прокручивать разговор, проверять сообщения или планировать завтрашний день.
Метаанализ 316 выборок, включавших 99 329 человек, показал, что психологическое отключение от работы связано с меньшим истощением [4].

4️⃣ Цифровая работа делает требования непрерывными. Исследования технологического стресса показывают несколько потенциально проблемных условий: слишком большой поток цифровых задач, ожидание постоянной доступности, проникновение рабочих сообщений в личное время, сложность новых систем и необходимость регулярно приспосабливаться к изменениям [5]. В результате рабочая нагрузка становится более постоянной: это уже не только восемь часов работы, а множество небольших контактов с ней в течение дня и после его окончания.

Что с этим делать?

🔹 Снижать плотность работы: уменьшать ненужные переключения, искусственную срочность и число параллельных приоритетов.

🔹 Возвращать ресурсы: ясные приоритеты, самостоятельность, поддержку руководителя и понимание, что можно отложить при новой задаче [2–3].

🔹 Защищать право на восстановление: не ожидать от сотрудника ответа и включённости в работу в нерабочее время [4].

🔹 Не сводить проблему к личной «неспособности отдыхать». Отпуск может помочь, но не устраняет хронический избыток требований.

Конечно, причины, связанные с работой, — это только часть факторов, влияющих на всеобщее истощение. Неопределённость и информационный шум вне работы могут сочетаться с высокой плотностью труда, цифровой доступностью и недостатком восстановления. Работа не обязательно единственная причина усталости, но организация может либо усиливать этот фон, либо уменьшать дополнительную нагрузку.

Лёгкой вам пятницы и качественного отдыха в выходные 🤗

Чем опасны «нелегитимные» задачи

В 2026 году вышел масштабный мета-анализ исследований о тех самых нелегитимных задачах (illegitimate tasks), концепцию которых мы разбирали ранее. Ученые проанализировали 141 исследование и данные более 65 000 сотрудников, чтобы понять, как на работу влияют задачи, которые сотрудники воспринимают как ненужные или не соответствующие их роли.

Самые сильные связи обнаружились не с падением производительности, а с тем, как люди чувствуют себя на рабочем месте и как к нему относятся.

Что происходит с сотрудниками, когда «нелегитимных» задач становится много:

🔹 Выгорание и негатив. Связь с выгоранием составила ρ = 0,57, с негативными эмоциями — ρ = 0,54, а с удовлетворенностью работой — ρ = −0,53.
🔹 Отстранение и текучесть. Больше нелегитимных задач связано с большим отстранением от работы (work withdrawal) (ρ = 0,48), более сильным намерением уволиться (ρ = 0,44) и более низкой вовлеченностью (ρ = −0,33).
🔹 Отложенное влияние на результат. Связь с производительностью оказалась заметно слабее: ρ = −0,27. В небольшой группе исследований с временным лагом она была сильнее (ρ = −0,40), чем в одномоментных (ρ = −0,19). Это согласуется с гипотезой, что снижение результатов может проявляться постепенно, но не доказывает ее.

Интересно, что два типа нелегитимных задач — ненужные и неразумные — были очень тесно связаны между собой (ρ = 0,70). Для большинства последствий авторы не нашли статистически значимых различий между ними.

Практический вывод состоит в том, что если у сотрудников растут выгорание или намерение уволиться, нужно проверять не только общий объем нагрузки, но и ее смысловое содержание. Даже если результаты пока не ухудшились, это не значит, что сотрудники довольны своей работой.

Конечно, в реальном бизнесе спорную или рутинную задачу всё равно приходится кому-то делать. В таких случаях авторы исследования рекомендуют работать с контекстом.

Если задачу нельзя отменить или делегировать, важно объяснить сотруднику:

🔹 зачем это в принципе нужно компании;
🔹 почему это поручают именно ему;
🔹 является ли это разовым форс-мажором или теперь это новая часть его роли.

Какие задачи по вашему опыту встречают больше всего сопротивления?

🤯 Те, в которых сотрудники не видят смысла
🤔 Те, которые не соответствуют их роли
💔 Те, которые кажутся несправедливо распределёнными

📚 Источник: Li, C., & Mostafa, A. M. S. (2026). The outcomes of illegitimate tasks at work: A meta-analysis. Journal of Occupational Health Psychology, 31(4), 279–301. https://doi.org/10.1037/ocp0000435

Про "нелегитимные" задачи

Мы привыкли бороться с выгоранием, пытаясь снизить общую нагрузку на команду. Если люди жалуются на стресс, то логичным кажется пересмотреть объем задач или нанять новых сотрудников. Но проблема может быть не только в количестве работы, но и в её сути.

В организационной психологии есть концепция illegitimate tasks (нелегитимных задач) [1, 2]. Это не нарушение трудового кодекса и не просто скучная рутина, которую никто не любит. Так называют задачи, которые нарушают базовое представление человека о том, чего от него разумно ожидать в его профессиональной роли.

Авторы концепции, в первую очередь Норберт Семмер, выделяют два типа таких задач:

🔹 Unnecessary tasks (ненужные задачи). Работа, которой в принципе не должно быть, если бы процессы были выстроены нормально. Например, ручной перенос данных между двумя не связанными системами.
🔹 Unreasonable tasks (неразумно назначенные задачи). Работа может быть необходима организации, но поручать её именно этому сотруднику — странно, учитывая его роль, квалификацию или статус [2].

Нелегитимная задача — не синоним бесполезной. В исследовании 545 норвежских врачей 50,2% сообщили, что не менее 11% задач могли бы выполнять сотрудники больницы. Например, перевозка пациента — задача для санитара, но для врача она может выходить за границы роли [5].

Почему бизнесу вообще нужно об этом думать? Рабочая задача может нести в себе не только нагрузку, но и социальный смысл. Если компания системно поручает эксперту работу, не соответствующую его профессиональной роли, это может считываться как сигнал о том, что его время и квалификацию здесь не особенно ценят. По модели Семмера, такие задачи могут задевать профессиональную идентичность и самооценку [2].

Масштаб проблемы хорошо показывают дневниковые исследования. В двух выборках дни, когда сотрудникам приходилось выполнять больше нелегитимных задач, были связаны с более низкой ситуативной самооценкой. В одной из выборок — ещё и с большим гневом, депрессивным настроением и меньшей удовлетворенностью работой [4]. То есть связь была заметна уже на уровне конкретного рабочего дня.

Есть данные и о поведении. В исследовании Семмера нелегитимные задачи были связаны с counterproductive work behavior (контрпродуктивным рабочим поведением) [1]. Это не значит, что сотрудник в ответ обязательно начинает саботировать процессы, затягивать сроки или делать минимум для галочки. Но связь между нарушением ролевых ожиданий и проблемным рабочим поведением действительно находили.

Концепция нелегитимных задач предлагает внимательнее смотреть на логику распределения работы: насколько задачи соответствуют профессиональным ролям, понятна ли причина их назначения и не создают ли криво настроенные процессы лишнее сопротивление там, где его можно было избежать.

Часто сталкиваетесь с тем, что рядовые задачи вызывают у сотрудников непропорционально сильное сопротивление? Возможно, это повод задуматься об их "легитимности".

Когда любимая работа становится бесплатной

В прошлый раз мы разбирали исследование Kim и коллег о том, что одно и то же несправедливое требование кажется более допустимым, если сотрудника считают увлечённым своей работой [1]. Участники исследования предполагали, что для увлеченного сотрудника сама работа уже является частью вознаграждения, поэтому дополнительная нагрузка или работа без оплаты выглядели чуть менее несправедливо.

Давайте посмотрим, подтверждается ли это кейсами из реальной жизни.

🔹Миланская индустрия моды. Arvidsson, Malossi и Naro изучали условия труда людей, для которых работа в модной сфере была важной частью профессиональной идентичности [2]. Работники с полной занятостью сообщали в среднем о 48 часах работы в неделю, а в периоды высокой нагрузки — о 60-70 часах. Медианный доход составлял около €1150 в месяц, среди работников младше 30 лет — менее €1000 (исследование 2010 года). Постоянный контракт имели только около 9% участников выборки [2]. При этом 75% говорили, что довольны своей работой. То есть людей удерживали не только деньги и условия. Работа давала доступ к престижной профессиональной среде, творчеству, интересным проектам и определённой идентичности. Авторы описывают такую конструкцию как passionate work: символическая ценность профессии помогает сделать материально невыгодные условия субъективно более приемлемыми [2].

🔹Креативные фрилансеры. Mackenzie и McKinlay опросили 224 работников британских творческих индустрий. В среднем участники сообщали о 13 неоплачиваемых часах работы в неделю. В музыке, исполнительских и визуальных искусствах показатель доходил до 17 часов, в дизайне — до 16 [3]. Причём исследователи спрашивали не только о количестве бесплатной работы, но и о том, почему люди на неё соглашались. Среди объяснений особенно заметными были страсть к профессии и удовольствие от самой работы [3]. Конечно, дело не только в любви к своему занятию. Бесплатная работа могла быть инвестицией в портфолио, контакты или надежду получить следующий проект. Но кейс показателен: работа одновременно приносит удовольствие и создаёт ситуацию, в которой значительный объём неоплачиваемого труда становится нормальной частью профессиональной жизни.

🔹Разработка видеоигр. Dorigatti и коллеги провели 73 интервью с работниками, работодателями и отраслевыми организациями в Дании, Италии и Нидерландах [4]. Для многих разработчиков возможность делать игры сама по себе была важным мотивом выбора профессии — настолько, что худшие условия воспринимались как своеобразная цена входа в индустрию. Один датский работодатель привёл характерный пример: специалист, который мог получать 38 000 крон в другой компании, соглашался примерно на 33 000, чтобы работать именно в игровой индустрии [4]. Этот пример хорошо показывает принцип: когда работа обладает высокой внутренней ценностью, часть разницы в оплате человек может быть готов компенсировать тем, что ему нравится само содержание работы.

У плохих условий есть множество других причин: конкуренция за привлекательные профессии, нестабильная занятость, слабая переговорная позиция, особенности отраслевых рынков труда. Но то, что сотрудник получает от работы удовольствие, может незаметно начать восприниматься как часть его компенсации.

Увлечённость сотрудника не должна становиться скидкой на его труд. Можно любить работу и рассчитывать на нормальную оплату. Можно считать профессию призванием и не соглашаться на систематические переработки. А готовность иногда сделать больше не означает готовности постоянно делать больше бесплатно.

А как в вашей сфере относятся к увлечённости работой?

👍 если это просто плюс, на условия не влияет
🔥 если от увлечённых часто ждут большего
💔 если увлечённостью иногда оправдывают меньшую оплату

Любовь к работе как повод требовать больше

Любовь к работе обычно считают преимуществом. Но если человек увлечён тем, что делает, не становится ли проще попросить его задержаться, поработать в выходной или взять дополнительную задачу без оплаты?

Jae Yun Kim и коллеги назвали этот механизм legitimization of passion exploitation — легитимизацией эксплуатации через увлечённость работой. В восьми исследованиях на американских выборках авторы проверяли, как увлечённость работой влияет на допустимость плохого обращения с работником.

В одном эксперименте участники читали об одном и том же художнике. В одном случае работа была для него средством заработка, в другом — сильным увлечением. Затем их спрашивали, насколько допустимо просить его бесплатно работать сверхурочно, прервать выходной с семьёй или выполнять неприятные задачи вне обязанностей. Для увлечённого сотрудника такие требования оценивали как более допустимые.

Результаты исследований поддержали два предполагаемых механизма:

1️⃣ Участники чаще ожидали, что увлечённый сотрудник сам согласился бы работать больше без дополнительной оплаты.

2️⃣ Они чаще воспринимали саму работу как часть вознаграждения: удовольствие и смысл как будто частично компенсируют отсутствие материальной отдачи.

В исследовании с участием 191 реального руководителя разница особенно проявилась в ожиданиях: вероятность того, что увлечённый сотрудник добровольно станет работать больше без оплаты. Но это не означало, что сами руководители чаще считали такую эксплуатацию допустимой или сообщали, что действительно поступают так. Увлечённость прежде всего меняла их представление о том, на что сотрудник готов согласиться.

Авторы проверили и обратное направление. Участникам описывали аспиранта, которого научный руководитель заставлял работать по 15 часов, давал ему не связанные с обучением задания и иногда обращался с ним грубо. Такого аспиранта участники считали несколько более увлечённым своей работой, чем того же человека без описания эксплуатации. То есть само плохое обращение могло становиться поводом приписать человеку больше страсти к работе.

Статья объясняет, почему дополнительные требования к увлечённым сотрудникам могут казаться более допустимыми. Конечно, это ещё не означает, что в реальной жизни таких сотрудников действительно чаще эксплуатируют. Но руководителям полезно будет вспомнить, что увлечённость работой не равна согласию на дополнительную неоплачиваемую нагрузку.

Поэтому перед тем, как требовать от сотрудника больше, полезно задать себе вопрос: казалась бы та же просьба столь же допустимой, если бы сотрудник относился к работе просто как к работе?

📚 Источник: Kim, J. Y., Campbell, T. H., Shepherd, S., & Kay, A. C. (2020). Understanding contemporary forms of exploitation: Attributions of passion serve to legitimize the poor treatment of workers. Journal of Personality and Social Psychology, 118(1), 121–148. https://doi.org/10.1037/pspi0000190

Как новые впечатления помогают увидеть больше вариантов

Креативность — это не только способность придумать что-то необычное. Важно и то, сколько разных направлений мы способны увидеть, прежде чем остановимся на одном решении. Исследования говорят о том, что новые впечатления чаще связаны именно с расширением области поиска идей, а не с ростом оригинальности.

В серии из пяти исследований Su, Chen и Lin изучали, как новизна среды во время путешествий связана с генерацией идей [1]. Результаты соответствовали следующей модели: непривычная среда вызывала больше интереса, интерес был связан с большей когнитивной гибкостью — способностью переключаться между разными способами посмотреть на задачу, — а гибкость, в свою очередь, с более разнообразными идеями.

Важно, что это не то же самое, что оригинальность. Новизна среды сама по себе не делала решения более необычными.

В более раннем исследовании De Bloom и коллеги протестировали 46 сотрудников до и после отпуска с поездкой [2]. После отпуска люди предлагали более разнообразные варианты использования обычных предметов — легче переходили от одного направления поиска к другому. Но оригинальность ответов не выросла.

Похожий эффект находят и вне контекста путешествий. Ritter и коллеги создавали в экспериментах необычные ситуации, нарушающие привычные схемы [3]. Например, участников просили приготовить бутерброд необычным способом: сначала высыпать шоколадную посыпку на тарелку, затем намазать хлеб маслом и положить его намазанной стороной вниз. После такого активного нарушения привычного сценария участники показывали большую когнитивную гибкость. Она возрастала, когда участники сами активно включались в непривычный опыт. Простого наблюдения оказалось недостаточно.

В исследовании Liu и коллег 323 работающих участника оценивали self-expansion — ощущение, что новый опыт расширяет представления о себе и мире [4]. Чем сильнее было это ощущение, тем выше были показатели креативности. Но здесь связь корреляционная: нельзя заключить, что именно новый опыт вызвал изменение.

Исследования пока не позволяют утверждать, что новый опыт напрямую повышает креативность. Но есть основания считать, что он может расширять пространство поиска: помогать замечать больше возможных подходов и легче переключаться между ними. А оригинальность и практическая ценность итоговой идеи зависят уже от других условий.

Замечали ли вы такой эффект от новых впечатлений?