Share |

воскресенье, 25 июня 2017 г.

Забудьте про Майерс-Бригс, или как математический расчет точнее предскажет слаженность команды

Перевод статьи Forget Myers-Briggs, algorithms can better predict team chemistry. Перевод выполнен Анной Отчик. Анна специалист в сфере обучения и развития персонала, тренер, разработчик бизнес-игр, методолог. Рекомендую обращаться к ней, если вашей организации необходимо создать и развивать систему обучения персонала, а также разработать и провести обучающие программы, деловые игры по темам "коммуникации, сервис, подбор и адаптация, обучение молодых руководителей".
Перевод выполнен в рамках нашего проекта переводы статей по hr-аналитике на английском. Если Вы хотите присоединиться, напоминаю: я вам даю интересную статью, с Вас перевод. Пишите
Возвращаясь к статье, сообщаю, что статья - ответ всем специалистам по оценке персонала про то, как правильно использовать любой инструмент оценки персонала. 

Забудьте про Майерс-Бригс, или как математический расчет точнее предскажет слаженность команды

Возвращаясь с работы в общественном транспорте, можно услышать разговоры людей о работе.  Как правило, говорят не о коллективных успехах, а скорее о каких-либо трудностях в межличностных отношениях и о связанных с этим волнениях и эмоциях. В несработавшихся командах люди несчастны, демотивированы, их труд непроизводителен, по этой причине люди чаще всего меняют работу.
Алистер Шепард, основатель лондонского стартапа по новым подходам к управлению персоналом с применением Big Data, считает такое положение вещей  проблемой, которую легко и недорого можно решить с помощью методики, надо просто произвести расчеты.
“Более 80% стартапов убыточны и не возвращают вложения своим инвесторам, а в 2\3 из них нет слаженной командной работы, - говорит он, цитируя своего преподавателя в Harvard Business School, профессора Ноама Вассермана, автора труда “Дилемма Основателей”, - мне интересно знать, что будет дальше.”
В прошлом Шепард занимался аэрокосмическим проектированием (он получил степень доктора наук в Великобритании), а также он изучал предпринимательство в Гарвардском университете и в Школе менеджмента Слоан МТИ. Сегодня он по-прежнему инженер-исследователь и предприниматель в Университете Саутгемптона. Saberr, свой третий стартап, Шепард основал в 2013 году, в нем создана хорошая  проектная команда, во многом благодаря обаянию основателя.
“Большая часть деятельности HR заключается в понимании и управлении людьми, работающими в командах. Это отражается на производительности команд”, - говорит Шепард.
“Исторически сложилось, что психология и психометрическое профилирование, например Майерс-Бригс, исследуют вас, но не могут предсказать, что может заставить людей хорошо работать вместе, - говорит он, добавляя, что “если бы можно было уйти от этого шаблона исследований, то многие бизнесы и сообщества, да и весь мир, достигли бы большего. Инновационные циклы ускорились бы, а научные открытия происходили бы чаще. Ключ лежит глубоко в интеллектуальной обработке данных.  “Это не про то, как подобрать в команду людей с определенными психологическими типами, это гораздо тоньше”, - поясняет Шепард. 
Компании используют сложное аналитическое ПО от Saberr, чтобы принимать более качественные решения по найму и решать проблемы с неэффективными командами, уже работающими как в продажах, так и в сфере IT-разработки.
Проведенные исследования подтверждают, что если сотрудники разделяют основные ценности компании, то и работают они лучше. Технология, предложенная компанией Saberr, сделала шаг вперед, показав, что общие ценности важны для команды в целом. Благодаря этой технологии можно понять и просчитать в команде:
  • мотивацию каждого сотрудника, 
  • реакцию каждого сотрудника на скрытые потребности коллег. Например, если одному нужна свобода для выполнения работы, а другому - тесные рамки и контроль. 
Методика Saberr для формирования команд создавалась с использованием некоторых методов сайтов знакомств. Известно, что пользователи этих сайтов отвечают на вопросы анкеты, на основе которых делается вывод, будет ли успешным тот или иной союз, -  в технологии Saberr такие вопросы решают судьбу команды.
Впервые Шепард включил эти вопросы в тест  для конкурса бизнес-планов в Университете Бристоля. Задолго до конкурса, который проходит в течение недели, Шепард попросил всех участников соревнующихся команд заполнить анкеты. Он не встречался ни с кем из конкурсантов, в анкетах не было вопросов об их бизнес-планах, навыках, опыте или демографических данных. Получив анкеты, Шепард произвел расчеты, спрогнозировал рейтинг 8 команд и предоставил информацию в запечатанном конверте для организаторов конкурса. По итогам конкурсной недели прогноз Шепарда подтвердился с точностью до 100%. “Мы точно просчитали все 8 позиций”, - говорит Шепард. Шанс предсказания такого исхода конкурса был 1 из более чем 40 000 возможных. Это уже был результат для новой технологии!
Метод прогнозирования  Saberr доступен для любых компаний как облачное решение. Его можно использовать чтобы:
  • уменьшить риск нарушения слаженной работы команды вновь нанятыми сотрудниками,
  • избежать разочарования обеих сторон, если новые сотрудники не вольются в корпоративную культуру.
Компания Saberr была принята в Seedcamp, крупный инвест-центр для стартапов, в конце 2013 и получила в 3 этапа финансирование 1,8 млн фунтов стерлингов.
Сейчас в стартапе работает 10 сотрудников, а база клиентов включает такие игроков, как Microsoft, Coca-Cola, Deloitte, Capco, Virgin и Bank of Ireland, а также несколько развивающихся  стартапов. Все клиенты Saberr  стремятся создавать и развивать высокопроизводительные команды.
Поскольку компания еще в начале пути, лучше всего продемонстрировать ее потенциал может прогноз эффективности либо неэффективности команды задним числом, без доступа к информации об их производительности в настоящем. 
Однако компаниям, которые уже наняли персонал и оказались лицом к лицу с проблемами в работе с неэффективными командами, Saberr также предлагает свои услуги.
В апреле этого года компания Saberr получила 1 млн. фунтов стерлингов с помощью фонда Ангелов софинансирования, эти средства будут направлены на новую фазу разработки технологии. “У нас есть блестящий инструмент для найма и создания лучших команд. Следующая задача - сделать так, чтобы заработали неэффективные команды без необходимости замены людей”, - говорит Шепард. Для решения этой задачи Saberr будет выступать в качестве “командного диджитал-коуча”.
Почему именно коучинг? Пример: одно из качеств, которое измеряется методикой Saberr с помощью анкеты, это толерантность к набору альтернативных ценностей своих коллег.
Коучинговое решение помогает формировать и развивать навык толерантности, вызывая изменения в осознанности, мышлении и поведении. “Люди легко обучаются, если им помогать в этом,” - поясняет Шепард. “Наша задача с помощью технологии скомпоновать все необходимое  для формирования и развития этого навыка и передать людям”. Что мы предлагаем? Например:
“Известно, что частое взаимодействие или контакт между людьми укрепляет отношения. Мы предлагаем использовать любую самую простую ситуацию, например, пить кофе с человеком, с которым придется работать через 2 недели”.
Инструмент оптимизации команды, предлагаемый Saberr, демократизирует, делает доступными, такие навыки, которые компания покупает, нанимая дорогого командного коуча, с целью восстановить гармонию в несработавшихся командах, объясняет он.
“Теперь компании понимают, что формирование толерантности, например, - уже не роскошь и не прерогатива только  высшего руководства. Ведь стоимость услуг нанимаемых для высшего менеджмента executive coach в день составляет 3 000 фунтов стерлингов.
Мы предлагаем компаниям получить на порядок дешевле такие же идеи на том уровне управления, который сейчас лишен внимания и работающих решений”.
Предполагается, что расширение направлений возможного применения  новой методики увеличивает рынок для предложения продукта компании Saberr. 
Эндрю Мэрит, основатель OrganizationView, международной компании по применению BigData в HR-аналитике, высказывается о технологии Saberr: “Saberr использует современный подход к BigData в сфере, в которой у всех организаций всегда проблемы, имея ввиду проведение подбора для командной работы и получаемые ими результаты. Saberr - пионеры подхода нового вида”. 
Мэрит убежден, что если добавить к имеющейся технологии  методику развития созданных команд, это будет мудро, несмотря на то, что рекрутмент стал горячей темой, занимая до 50% HR-деятельности в стартапе.
“ Модель, созданная Saberr, сейчас детально изучается, они делают хорошее дело”, - говорит Мэрит. “Мой совет компании - сосредоточиться на одной области применения, преодолевая соблазн охватить все области”.
Он добавил, что для молодого бизнеса исключительно важно избегать слишком большой диверсификации и уметь фокусироваться на том, в чем у него лучшие результаты. “В случае Saberr, это создание и преобразование команд”, - добавил Мэрит.
__________________________________________________________
На этом все, читайте нас в фейсбуке и телеграмме

Комментариев нет:

Отправить комментарий