Telegram Group & Telegram Channel
#сдохни_или_умри

От ваших ки-пи-ай у меня уже ОКР

Привет, коллега!

На прошлой неделе мы говорили о различных индексах, которые призваны оценивать учёных. И все они не идеальны, как и многие количественные показатели, которыми пытаются измерять труд. Сегодня я бы хотела рассказать о двух подходах к определению эффективности людей и команд. Возможно, эта информация пригодится для того, чтобы говорить с разного рода начальством или хотя бы чтобы понимать, чего они от тебя хотят.

Первый подход оценки работы - это KPI (key performance indicators). Думаю, система знакома многим и у многих вызывает только головную боль 😡 Смысл её в том, чтобы задать некоторые показатели, которые можно будет отслеживать раз в какой-то период, и по результатам, например, определять сколько денежек должен получить сотрудник. Типичные KPI прописаны в трудовом контракте: надо N статей в год, N методичек, N руководства студентами и так далее.

И если ты уже сколько-то поработал в науке, то знаешь, что любые KPI прекрасно закрываются имитационными процессами. Надо N статей? Ок, напишем в нерецензируемые журналы. Надо N статей в Q1? Ок, напишем в MDPI парочку обзоров, а то и вовсе прибегнем к фальсификации данных. Ещё можно покупать соавторство или соавторов, в общем, вариантов масса. Методички посадим писать студентов, которыми и нужно руководить, очень удобно!

И самое главное, люди начинают работать не для какой-то высшей цели, а на выполнение этих самых KPI. Статьи пишутся не ради нового научного знания, а ради самих статей. Ещё пример, в мою аспирантскую пору, полицейские в главном здании МГУ под конец месяца обшаривали все кусты в поисках курильщиков в незаконных местах, чтобы выполнить план по административным преступлениям. Они ещё жаловались, что эти цифры постоянно увеличивают. Не знаю, на что им теперь приходится идти ради показателей 😰

И если мы хотим думать именно о целеполагании, то система KPI не очень подходит и в середине прошлого века стала развиваться альтернативная система оценки эффективности - OKR (Objectives and Key Results). В этой системе первоначально ставятся некие цели (objectives), причём они должны быть достаточно амбициозны, но не недосягаемы. Считается, что эти цели не могут быть достигнуты полностью, иначе они слишком приземлённые, но и слабое продвижение тоже плохо, значит, цели недостижимы. Оптимум считается выполнение на 70%, что бы это ни значило 🤷‍♂️ Далее эти цели разбиваются на 3-5 ключевых результатов (key results). Например, научная группа хочет войти в топ 10 групп по данной тематике в мире. Для этого она ставит ключевые результаты в плане качества работ и, соответственно, журналов для публикации, количества конференций, представленности в соцсетях и тд.

Звучит как KPI, не так ли? Не совсем, очень важно, что key results никак не должны влиять на зарплату сотрудника. И это именно то, на чём часто сыпятся бюджетные учреждения, пытающиеся внедрить систему OKR, не будучи готовыми отпустить финансовые кнут с пряником. И тогда, если спустить ключевые результаты сверху, сотрудники займутся имитацией. Если дать им самим обозначить для себя результаты - то они обозначат те, что заведомо смогут выполнить или даже перевыполнить. А в OKR перевыполнение заведомо невозможно.

Критика OKR связана как раз с туманностью формулировки цели, которую нужно выполнить на 70% и никак иначе, а также с теорией о том, что без финансового стимула люди не будут хорошо делать свою работу. Тем не менее, многие IT компании достаточно успешно работают с OKR.

На мой взгляд, KPI хороши для операционных процессов, не требующих творческого подхода. Завод должен выпускать подшипники в нужном количестве нужного качества и тут KPI подходят как нельзя лучше. Но если завод хочет перестраиваться, выпускать ещё и шарики, то постановка новой производственной линии и системы разделения труда, как мне кажется, требует уже OKR. А если говорить про науку, то это же вообще очень творческий процесс и опыт показывает, что если отстать от учёных с цифрами и дать им относительную свободу - то они сами прекрасно справятся, чай не дураки 🤓
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



group-telegram.com/ad_research/295
Create:
Last Update:

#сдохни_или_умри

От ваших ки-пи-ай у меня уже ОКР

Привет, коллега!

На прошлой неделе мы говорили о различных индексах, которые призваны оценивать учёных. И все они не идеальны, как и многие количественные показатели, которыми пытаются измерять труд. Сегодня я бы хотела рассказать о двух подходах к определению эффективности людей и команд. Возможно, эта информация пригодится для того, чтобы говорить с разного рода начальством или хотя бы чтобы понимать, чего они от тебя хотят.

Первый подход оценки работы - это KPI (key performance indicators). Думаю, система знакома многим и у многих вызывает только головную боль 😡 Смысл её в том, чтобы задать некоторые показатели, которые можно будет отслеживать раз в какой-то период, и по результатам, например, определять сколько денежек должен получить сотрудник. Типичные KPI прописаны в трудовом контракте: надо N статей в год, N методичек, N руководства студентами и так далее.

И если ты уже сколько-то поработал в науке, то знаешь, что любые KPI прекрасно закрываются имитационными процессами. Надо N статей? Ок, напишем в нерецензируемые журналы. Надо N статей в Q1? Ок, напишем в MDPI парочку обзоров, а то и вовсе прибегнем к фальсификации данных. Ещё можно покупать соавторство или соавторов, в общем, вариантов масса. Методички посадим писать студентов, которыми и нужно руководить, очень удобно!

И самое главное, люди начинают работать не для какой-то высшей цели, а на выполнение этих самых KPI. Статьи пишутся не ради нового научного знания, а ради самих статей. Ещё пример, в мою аспирантскую пору, полицейские в главном здании МГУ под конец месяца обшаривали все кусты в поисках курильщиков в незаконных местах, чтобы выполнить план по административным преступлениям. Они ещё жаловались, что эти цифры постоянно увеличивают. Не знаю, на что им теперь приходится идти ради показателей 😰

И если мы хотим думать именно о целеполагании, то система KPI не очень подходит и в середине прошлого века стала развиваться альтернативная система оценки эффективности - OKR (Objectives and Key Results). В этой системе первоначально ставятся некие цели (objectives), причём они должны быть достаточно амбициозны, но не недосягаемы. Считается, что эти цели не могут быть достигнуты полностью, иначе они слишком приземлённые, но и слабое продвижение тоже плохо, значит, цели недостижимы. Оптимум считается выполнение на 70%, что бы это ни значило 🤷‍♂️ Далее эти цели разбиваются на 3-5 ключевых результатов (key results). Например, научная группа хочет войти в топ 10 групп по данной тематике в мире. Для этого она ставит ключевые результаты в плане качества работ и, соответственно, журналов для публикации, количества конференций, представленности в соцсетях и тд.

Звучит как KPI, не так ли? Не совсем, очень важно, что key results никак не должны влиять на зарплату сотрудника. И это именно то, на чём часто сыпятся бюджетные учреждения, пытающиеся внедрить систему OKR, не будучи готовыми отпустить финансовые кнут с пряником. И тогда, если спустить ключевые результаты сверху, сотрудники займутся имитацией. Если дать им самим обозначить для себя результаты - то они обозначат те, что заведомо смогут выполнить или даже перевыполнить. А в OKR перевыполнение заведомо невозможно.

Критика OKR связана как раз с туманностью формулировки цели, которую нужно выполнить на 70% и никак иначе, а также с теорией о том, что без финансового стимула люди не будут хорошо делать свою работу. Тем не менее, многие IT компании достаточно успешно работают с OKR.

На мой взгляд, KPI хороши для операционных процессов, не требующих творческого подхода. Завод должен выпускать подшипники в нужном количестве нужного качества и тут KPI подходят как нельзя лучше. Но если завод хочет перестраиваться, выпускать ещё и шарики, то постановка новой производственной линии и системы разделения труда, как мне кажется, требует уже OKR. А если говорить про науку, то это же вообще очень творческий процесс и опыт показывает, что если отстать от учёных с цифрами и дать им относительную свободу - то они сами прекрасно справятся, чай не дураки 🤓

BY АДовый рисёрч




Share with your friend now:
group-telegram.com/ad_research/295

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

On December 23rd, 2020, Pavel Durov posted to his channel that the company would need to start generating revenue. In early 2021, he added that any advertising on the platform would not use user data for targeting, and that it would be focused on “large one-to-many channels.” He pledged that ads would be “non-intrusive” and that most users would simply not notice any change. One thing that Telegram now offers to all users is the ability to “disappear” messages or set remote deletion deadlines. That enables users to have much more control over how long people can access what you’re sending them. Given that Russian law enforcement officials are reportedly (via Insider) stopping people in the street and demanding to read their text messages, this could be vital to protect individuals from reprisals. Telegram does offer end-to-end encrypted communications through Secret Chats, but this is not the default setting. Standard conversations use the MTProto method, enabling server-client encryption but with them stored on the server for ease-of-access. This makes using Telegram across multiple devices simple, but also means that the regular Telegram chats you’re having with folks are not as secure as you may believe. Russians and Ukrainians are both prolific users of Telegram. They rely on the app for channels that act as newsfeeds, group chats (both public and private), and one-to-one communication. Since the Russian invasion of Ukraine, Telegram has remained an important lifeline for both Russians and Ukrainians, as a way of staying aware of the latest news and keeping in touch with loved ones. The fake Zelenskiy account reached 20,000 followers on Telegram before it was shut down, a remedial action that experts say is all too rare.
from no


Telegram АДовый рисёрч
FROM American