Алан Игл - Как работает Google
Сегодня также легче бросать вызов сложным задачам, потому что чем он серьезнее, тем более талантливые кадры он привлекает. Между сложными задачами и очень умными, опытными людьми возникают симбиотические отношения: решение сложных задач приносит людям удовлетворение. Поручите такую задачу «неправильным» людям – и вы вызовете у них чувство мучительного беспокойства. Но адресуйте ее «правильным» сотрудникам – и вы вызовете у них радость[190]. Они получают удовольствие, принимая вызов ради самого вызова, а также, как отметила социолог и гуру менеджмента Розабет Мосс Кантер, ради тех реальных выгод, которые этот вызов может дать: новых навыков, новых связей с коллегами в вашей сфере, укрепления репутации – то, что экономисты охарактеризовали бы как инвестирование в человеческий капитал[191]. По этим причинам масштабное мышление является действительно очень мощным инструментом для привлечения и удержания умных креативщиков. Давайте представим, что вы являетесь блестящим, умным креативщиком, совсем недавно окончившим колледж. У вас есть два альтернативных предложения о работе, которые практически идентичны, за одним исключением. В первой компании говорят, что им нравится делать вещи, которые будут в 10 раз лучше, а во второй довольствуются улучшением на 10 %. Какую из них вы выберете?
Наш друг Майк Кэссиди – отличный пример, демонстрирующий, как масштабное мышление может удерживать умных креативщиков в компании. Майк пришел в Google со своей командой в 2010 году, после того как мы выкупили права на интеллектуальную собственность компании Ruba, соучредителем которой он являлся. Майк – серийный предприниматель: Ruba была его четвертой компанией; ранее он занимался поисковой системой Direct Hit, успевшей немного посоперничать с Google, пока ее не продали компании Ask Jeeves. Поэтому мы понимали, что уход Майка из Google с целью начать новый бизнес был лишь вопросом времени. В какой-то момент мы уже перестали успевать следить за работой Майка, но мы периодически видели его на территории кампуса, благодаря чему он по-прежнему является гуглером. Затем, в июне 2013 года, компания анонсировала свой «Project Loon», проект команды Google [x], о которой мы писали выше. Его целью является использование гелиевых шаров для обеспечения широкополосным доступом в Интернет пяти миллиардов людей, до сих пор не имеющих его. Вскоре мы узнали, что Майк, обладавший степенью в области аэрокосмического проектирования, являлся одним из руководителей проекта «Loon» и уже больше года работал над ним. Если бы у него не появилось возможности создать нечто революционное, он, скорее всего, ушел бы из Google. Таким образом, продолжая мыслить масштабно и расширяя границы технологий, нам удалось удержать, по крайней мере, одного выдающегося умного креативщика.
И работа, связанная с чем-то по-настоящему важным, вдохновляет людей, которые ею занимаются, даже если они не являются Майками Кэссиди. Мы часто слышим, как сотрудники Google говорят о необходимости мыслить в 10 раз масштабнее, когда речь идет об их обязанностях, даже если большая их часть не имеет отношения к революционным проектам, прославившим нашу компанию. Это продажники, юристы и бухгалтеры, которые вдохновились позицией Google ставить перед собой высокие и труднодостижимые цели. Масштабное мышление является не только очень мощным инструментом найма и удержания сотрудников, но и очень заразительным принципом.
Ставьте перед собой (почти) недосягаемые цели
Опытный руководитель корпорации владеет многими навыками, и первый среди них – умение ставить годовые и квартальные цели. Данный навык требует деликатного подхода. Если вы ставите слишком легкие цели, то вы, скорее всего, пытаетесь подать себя в хорошем свете, «чудесным образом» перевыполнив план в конце квартала[192]. Но поднимете планку слишком высоко – и вы рискуете потерпеть неудачу. Секрет в том, чтобы найти золотую середину, формулируя цели, которые выглядят сложными, но на деле – вполне посильны. К концу квартала или года идеальный оценочный лист представляет собой 100 % отмеченных пунктов.
В конце 1999 года Джон Доерр выступил в Google с докладом, который изменил компанию, приведя к появлению простого инструмента, позволившего основателям регламентировать свои идеалы масштабного мышления. Джон стал членом совета директоров Google, после того как его фирма Kleiner Perkins инвестировала в нашу компанию. Темой совещания была форма управления с помощью целей, называемых OKR (о них мы рассказывали в предыдущей главе), о которых Джон услышал от бывшего CEO компании Intel Энди Гроува[193]. Но есть несколько параметров, которые отличают OKR от типичных способов корпоративной постановки целей.
Во-первых, хорошие OKR совмещают комплексное представление о цели с ключевым результатом, который можно измерить. Проще простого поставить какую-нибудь неопределенную стратегическую задачу (улучшить юзабилити, поднять командный дух, быть в хорошей форме) в качестве цели, а затем, в конце квартала, объявить о победе. Но когда стратегическая задача измеряется относительно конкретной задачи (увеличить частоту использования функции на X %, поднять показатели удовлетворенности сотрудников на Y%, пробежать полумарафон менее чем за два часа), начинается самое интересное. Например, среди OKR нашей команды, отвечающей за платформу, был следующий пункт: «получить WW новых систем, обслуживающих трафик для XX сервисов с периодом ожидания < YY микросекунд @ZZ% на Юпитере[194]». (Юпитер – это кодовое название, а не локация новейших дата-центров Google.) В этом OKR нет неопределенности; очень легко можно измерить, был ли он выполнен. Другие OKR предусматривали вывод продукта на рынок в определенном количестве стран или цели, касающиеся коэффициентов загрузки (например, один из последних OKR команды Google+ касался ежедневного количества сообщений, размещаемых пользователями в Hangouts), или эффективности (например, средняя продолжительность периода ожидания во время просмотра видео на YouTube).
Во-вторых (и вот где в игру вступает масштабное мышление), хороший OKR должен представлять собой финишную прямую, которой нужно достичь, и выполнение всех OKR на 100 % должно быть практически невозможным. Если все ваши OKR помечены зеленым, значит, вы поставили планку слишком низко. Самые лучшие OKR – рискованны, но реалистичны. Согласно этой странной арифметике, показатель 70 % для правильно составленного OKR зачастую оказывается лучше, чем 100 % для менее правильного OKR.
