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: |

"And that set off kind of a battle royale for control of the platform that Durov eventually lost," said Nathalie Maréchal of the Washington advocacy group Ranking Digital Rights. Telegram has gained a reputation as the “secure” communications app in the post-Soviet states, but whenever you make choices about your digital security, it’s important to start by asking yourself, “What exactly am I securing? And who am I securing it from?” These questions should inform your decisions about whether you are using the right tool or platform for your digital security needs. Telegram is certainly not the most secure messaging app on the market right now. Its security model requires users to place a great deal of trust in Telegram’s ability to protect user data. For some users, this may be good enough for now. For others, it may be wiser to move to a different platform for certain kinds of high-risk communications. The Russian invasion of Ukraine has been a driving force in markets for the past few weeks. 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. But the Ukraine Crisis Media Center's Tsekhanovska points out that communications are often down in zones most affected by the war, making this sort of cross-referencing a luxury many cannot afford.
from pl


Telegram АДовый рисёрч
FROM American