Автор - Nicole Forsgren is the VP, Research & Strategy at GitHub. Автор отмеченной наградами книги «Accelerate: The Science of Lean Software and DevOps», она также была ведущим исследователем крупнейших на сегодняшний день исследований DevOps.
Итак,
О производительности труда
Что значит быть продуктивным? В начале пандемии, когда многие работники ушли на удаленку, у некоторых менеджеров возникло искушение начать считать - будь то часы, предметы или другие вещи. Но прошло около 100 лет, и две промышленные революции опоздали: во время механической и электрической революций производительность действительно была мерой выпуска, и она помогала стимулировать экономику. Мы создали автомобили, машины, виджеты, успешно измеряя вещи таким образом.
Но в настоящее время экономика большинства стран выходит далеко за рамки этого типа измерительного мышления, поскольку компании и даже национальные экономики (измеряемые ВВП) полагаются на интеллектуальную работу и эффективность цифровых технологий для обеспечения работы всех наших систем, будь то здравоохранение, банковское дело или розничная торговля. Однако это не просто установка на эффективность, а на изобилие. Подумайте о том, чтобы сделать снимки: раньше это было относительно дорого и обходилось реже (пленка, а не биты), поэтому количество сделанных и распечатанных снимков можно считать мерой производительности. Но когда каждый может делать снимки профессионального уровня на своих телефонах, сразу же просматривать их и хранить практически бесплатно, повышение продуктивности не сводится к тому, чтобы делать больше снимков. Это больше о возможностях, которые открываются благодаря огромному количеству изображений - например, в области медицины, где фотографии используются для более ранней диагностики рака (с помощью машинного обучения).
И все же, если бы мы измерили эту производительность камер по объему производства, это ничего бы не рассказало нам о благосостоянии потребителей, не говоря уже о ВВП. Экономист Хэл Вариан уже много лет трубит об этом так называемом «парадоксе производительности», как и другие, которые находятся в авангарде современных экономических исследований и создания стоимости. Но теперь, когда наши базовые показатели для удаленной, облачной, распределенной работы ускорились, вопрос о том, как мы ценим работу (и системы, обеспечивающие эту работу), означает, что мы должны изменить то, как мы измеряем и думаем о производительности, наконец, выйдя за рамки реликвий прошлое.
Если лидеры и менеджеры хотят иметь возможность принимать решения или понимать, что происходит в их системах (или среди их сотрудников), они должны использовать более эффективные меры. Меры имеют значение: они меняют наше внимание и наше поведение. Но когда вы используете только один или даже несколько показателей, основанных на активности, о том, что делают воркеры - строки кода, количество коммитов, количество частных репозиториев, - вы на самом деле не знаете, что происходит; недостаточно принять осознанное решение или пошевелить иглой.
Чтобы понять, осмыслить и улучшить сложную многомерную работу и системы, мы должны иметь многомерные меры.
Платформа для измерения производительности на рабочем месте
Даже самые продвинутые системы искусственного интеллекта требуют, чтобы люди были в курсе событий, опираясь на их творческий потенциал, изобретательность или просто их готовность часами классифицировать изображения (чтобы у нас были лучшие результаты поиска или алгоритмы прогнозирования). Если игнорировать благополучие людей, управляющих этими системами, результатом будет усталость и выгорание. Чрезмерно упрощенный или редукционистский подход - когда лидеры измеряют только одно измерение - сломает систему. А когда что-то терпит неудачу в сложных системах, они часто терпят неудачу беспорядочно, сложно и эффектно.
Опросов или оценок на рабочем месте недостаточно; они не говорят нам, как стать лучше. То же самое и с телеметрией: запись или передача с помощью инструментов, которые мы используем, может сказать нам, насколько быстро команды отправляют код или насколько быстро (или медленно) выполняется набор тестов. Но по отдельности эти данные не могут сказать нам, что на самом деле замедляет работу наших команд, помочь нам понять нашу среду разработки или какие факторы позволят нам улучшить выполнение тестов и время выполнения.
Более целостная структура производительности - та, которая раскрывает более полную картину - должна включать несколько параметров, включая удовлетворение и благополучие, производительность, активность, общение и сотрудничество, а также эффективность и поток. Кратко это можно обозначить аббревиатурой SPACE. И хотя здесь я сосредоточен на продуктивности разработчиков и ИТ (что я потратил более десяти лет на измерения в организациях всех типов), реальность такова, что работа разработчиков - это творческий труд, поэтому большая часть этой структуры может применяться не только разработчиками.
Satisfaction and well-being - Удовлетворенность и благополучие отражают, насколько люди довольны и довольны своей работой или системами, которые они используют для выполнения своей работы, и как эта работа влияет на них. Эти сигналы неразрывно связаны с тем, как мы обычно думаем о производительности, при этом несколько исследований показывают, что удовлетворенность коррелирует с результатами и может быть ведущим индикатором увеличения объема работы - например, объема производства и инноваций - и снижения, такого как выгорание и его снижение. влияет на работу. Но эти меры говорят о гораздо большем, чем то, насколько человек счастлив; Удовлетворение и благополучие - это то, как люди и команды работают вместе для создания ценности. Речь также идет о том, насколько хорошо мы можем работать с нашими системами в контексте технологий. Например, создание превосходных возможностей для разработчиков позволяет компаниям быстрее разрабатывать и поставлять программное обеспечение, будь то новые функции для клиентов и конечных пользователей, критическая цифровая инфраструктура или исправление уязвимостей безопасности в системах.
Performance - Производительность измеряет результаты - насколько хорошо работает система или процесс - и включает такие показатели, как качество, скорость и влияние. Эти меры часто исключаются из того, что мы думаем о производительности. Но если мы хотим использовать данные для принятия решений или улучшения, производительность важна для понимания того, дали ли наши рабочие усилия желаемый, намеченный эффект.
Activity - Активность измеряет количество выполненных дел. Это наиболее распространенные показатели производительности, поскольку они наиболее известны в силу своей исторической осведомленности, а также их легче всего автоматизировать. Однако практически невозможно полностью уловить многомерный и сложный характер работы на основе количества отправленных / выполненных / нажатых элементов. Наши системы изобилуют слепыми пятнами и несоответствиями, и поэтому даже не так хороши в этих простых, автоматизированных подсчетах.
Communication and collaboration - Коммуникация и сотрудничество связаны с тем, как люди и команды работают вместе, и, возможно, это наиболее упускаемый из виду аспект в структуре. (Соответственно, ранние исследования «невидимой работы» (“invisible work”) новаторского антрополога на рабочем месте Люси Сучман также подчеркнули важность выявления лежащих в ее основе методов работы, потому что способы работы людей и то, как эта работа поддерживает продуктивность команды, не всегда очевидны.) Разговор и связи часто не «видны». засчитывается »в традиционных показателях производительности. Коммуникация и совместная работа также должны включать системную документацию, которая позволяет легко использовать и совместно использовать, а также модульную конструкцию системы и возможность поиска, которая позволяет разработчикам находить, совместно использовать и повторно использовать код.
Efficiency and flow - Оперативность и отслеживание хода работы; это может включать измерения времени или скорости прохождения через систему, количество передач обслуживания, прерываний и способность оставаться «в потоке». Эффективность также очень связана со всеми другими параметрами, описанными выше: например, лучший поток коррелирует с повышенным удовлетворением. Эффективность балансировки становится критической, когда мы принимаем во внимание другие факторы. Например, оптимизация индивидуального потока за счет сокращения перерывов и максимального увеличения времени написания кода может блокировать работу других и прерывать общий поток команды, заставляя других ждать проверки кода или дизайна. Или же максимизация потока через систему может быть доведена до крайности, когда команды решат отправить весь код в рабочую среду по умолчанию, независимо от тестирования или обнаруженных дефектов, что приведет к увеличению количества ошибок и ошибок, обнаруженных клиентами.
Все вышеперечисленные показатели следует настраивать и изменять в зависимости от меняющихся приоритетов или потребностей команды / организации. Простое принятие того же стандартного набора метрик может быть удобным для базовых показателей, но если ваши данные не помогают вам принимать важные решения - или если они фокусируют внимание ваших разработчиков на неправильных вещах, изменяя их поведение в неправильном направлении - эти меры , как и любые другие, может работать против вас.
Удаленная разработка, сотрудничество и продуктивность
Как работники умственного труда (опять же, в первую очередь разработчики) поступили с этими мерами во время пандемии? COVID-19 и запреты на работу на дому предоставили беспрецедентную возможность измерить, как люди работают в крайне неопределенных условиях, а также в удаленных. Например, исследование, которое я проводил с GitHub в прошлом году, показало, что команды работали дольше и загружали больше кода по сравнению с прошлым годом в четырех часовых поясах по всему миру: часовой пояс Великобритании, восточный часовой пояс США, часовой пояс Тихоокеанского региона США и Япония. Стандартный часовой пояс.
Используя «окно push» - время между первой и последней отправкой в основную ветвь или репозиторий разработчика - в качестве приблизительного приближения времени, затраченного на работу, мы увидели, что разработчики во всех часовых поясах работали дольше по сравнению с предыдущим годом, когда началась блокировка, причем многие разработчики работают на 10-20 минут в день больше, а затем перескакивают на 60-80 минут в день в июне и июле 2020 года.
Другими словами: люди работали больше, пока пандемия продолжалась.
Чтобы убедиться, что разработчики просто распределяют свою работу, приспосабливаясь к новым рабочим процедурам и графикам, мы посмотрели, сколько работы они сделали, используя количество нажатий в качестве приблизительной прокси. Опять же, мы увидели в основном стабильную работу по сравнению с предыдущим годом во всех изученных нами часовых поясах, с некоторыми скачками до тех пор, пока она не выровнялась, но мы не заметили какого-либо заметного снижения.
Но эта работа не происходит изолированно; развитие - это сотрудничество. И даже через год, когда наши процедуры были перевернуты, разработчики стали сотрудничать больше и быстрее. Один из основных способов сотрудничества разработчиков - это запросы на вытягивание. При слиянии запроса на вытягивание группа разработчиков проекта просматривает изменения, обсуждает код и иногда выполняет дополнительные коммиты; наконец, запрос на перенос объединяется. Чтобы проксировать этот процесс совместной работы, мы измерили, сколько времени требуется командам, чтобы объединить запросы на включение, и сравнили это с прошлым годом.
Команды с открытым исходным кодом, которые привыкли работать и сотрудничать удаленно, начали объединять код на 3,5 часа быстрее в апреле, когда начали происходить блокировки, и в течение остальной части 2020 года они колебались на 1-7 часов быстрее по сравнению с годом ранее. Даже команды, работающие в более традиционных условиях рабочего места, увидели более быстрое сотрудничество: при первоначальном улучшении времени слияния в апреле время подскочило примерно на один час, затем оно изменилось с двух часов до пяти часов быстрее, причем в большинстве периодов времени наблюдается улучшение по сравнению с предыдущим годом.
С первого взгляда можно было бы уйти от этих данных и заявить, что «продуктивность выросла!»
Однако мы также знаем, что продолжение работы под давлением не является устойчивым. Недавние результаты Индекса рабочих тенденций 2021 года, основанные на исследовании Microsoft с участием более 30000 человек в 31 стране и анализа триллионов сигналов о производительности и рабочей силе в Microsoft 365 и LinkedIn, показали, что «высокая производительность скрывает истощенную рабочую силу». . В отчете также отмечается, что более 40% глобальной рабочей силы рассматривают возможность ухода от своего работодателя в этом году.
Если мы серьезно не подумаем о переоценке того, как мы измеряем - и, следовательно, лучше нацелены на решение - нашей проблемы производительности, у нас не будет проблем с производительностью, о которых стоит думать.
Удаленная работа научила нас некоторым вещам. С одной стороны, мы узнали, как поддерживать совершенно новые способы работы (многие компании делают это практически в одночасье): мы можем создавать команды с людьми из любого места, используя технологии для поддержки гибких решений. Организации заимствуют учебные пособия из открытого исходного кода - изначальной площадки для распределенной разработки, когда сотрудники не находятся в одной организации, не говоря уже о местоположении, - и перепрофилируют их для быстрой совместной работы с высоким уровнем доверия. Мы можем перейти в облако и оптимизировать для получения чистых, быстрых инструментов и интуитивно понятного интерфейса для разработчиков, который позволяет им создавать решения, даже если они не осознают, что они «разработчики», потому что появление инструментов с низким кодом и без кода позволяют каждому использовать технологии для строительства.
С другой стороны, мы должны учитывать это в наших мерах. Выполнение сложной работы, которая входит в наши знания и цифровую экономику, - это больше, чем просто сидеть в кресле, набирать номер на совещании Zoom или набирать больше строк кода. Это включает в себя творчество и решение проблем; сочетание сотрудничества и времени для сосредоточения; и уравновешивание индивидуальных и командных потребностей для достижения наилучших результатов. Большинство наших измерительных систем не готовы к полной телеметрии, и некоторые вещи лучше всего измерять, задавая вопросы людям, а не инструменты, потому что только люди могут сказать вам, каково это создавать системы, и только люди могут выявить слепые пятна в вашей системе. системы.
Удаленная работа также действительно продемонстрировала, что продуктивность - это личное дело каждого: некоторые люди преуспели в переходе на работу из дома, в то время как другим действительно пришлось бороться.
Продуктивность - это личное
До сих пор я фокусировалась на управленческом аспекте в вопросе о том, как лучше всего измерить продуктивность. Но есть и личный аспект. В недавнем исследовании (опубликованном всего несколько недель назад) мы с Эйрини Каллиамваку спросили, заботятся ли разработчики о производительности и как мы можем помочь им улучшить ее.
Мы обнаружили, что они не доверяют слову «продуктивность» и хотели получить заверения в том, что проект и данные будут конфиденциальными после года наблюдения и отслеживания. Но всем им нравилась идея лучше разбираться в своей работе и как можно чаще проводить «хорошие дни». Поскольку в ходе двухнедельного исследования разработчики GitHub в конце рабочего дня предлагали пройти быстрый опрос, чтобы спросить об их работе (на основе платформы SPACE), и сопоставили ее с их инженерными данными, мы показали им шаблоны и подсказки, чтобы улучшить их дней. Что мы нашли:
- Поиск потока является ключевым моментом, а прерывания - препятствием. Минимальные перерывы или отсутствие перерывов дают разработчикам 82% шансов на то, что у них будет хороший день, но перерывы в течение дня уменьшают вероятность хорошего дня до 7%.
- Встречи бывают одновременно прекрасными и ужасными. Сотрудничество улучшает нашу работу, но слишком много встреч может стать препятствием; переход от двух до трех встреч в день снизил шансы на достижение поставленных целей на 60%.
- Двухминутные ежедневные размышления могут улучшить ваши дни. Разработчики сообщили, что ежедневные размышления стали отличной новой привычкой, и видение закономерностей дало им четкие представления о том, что нужно изменить в их дни.
Другое исследование показало, что разработчики, использующие рефлексию (размышления), улучшают свою продуктивность и самочувствие, а размышления в конце дня, как правило, вызывают меньше стресса по сравнению с постановкой целей в начале дня. Быстрые ежедневные опросы и размышления позволяют получать данные с высокой точностью и сводить к минимуму перебои. Это показывает нам силу личных показателей, при условии, что мы также соблюдаем конфиденциальность и доверие.
* * *
Как только сотрудники умственного труда ушли домой - вне поля зрения, но определенно не из головы - многие менеджеры, которые использовали физическое присутствие в офисе, чтобы убедить себя в том, что их команды работают, теперь изо всех сил пытались найти способы сообщить о своей работе и прогрессе. Их прежние методы «мониторинга» исчезли.
Но были ли эти методы действительно хорошими для начала? Отслеживание часов или виджетов - это не то, что сигнализирует о продуктивности отдельного человека или команды - и, по сути, исследования показали, что эти наивные показатели можно использовать для обмана руководства. У нас могут быть причудливые технологии, но нам нужны более эффективные меры, чтобы использовать их правильно.
Наша технология изменилась; пришло время изменить правила измерения производительности на рабочем месте. Наконец то.
Комментариев нет:
Отправить комментарий