Читаем Deadline полностью

— Это уже в некотором роде модель, однако в ней отсутствует динамика — не показаны поток увольняющихся и поток новичков, которых вы набираете на освободившиеся рабочие места. Если попробовать смоделировать результат прямо сейчас, мы получим константу — все те же сто человек

— А теперь изобразим на нашей модели канал для потока увольняющихся… на клапане напишем, какова доля увольняющихся… Исходная цифра — четыре человека в месяц.

— Маленькое облачко в конце канала означает, что уволившийся персонал моделью более не учитывается. А теперь дорисуем канал для потока тех, кого принимают на работу. Количество принимаемых на работу совпадает с количеством уволившихся, поэтому мы просто соединим оба клапана. Теперь поместим на модели резервуар для обучающихся сотрудников, вот так, — и он дорисовал картинку.

— Теперь давайте проверим, к чему может привести наше предположение о том, что число увольняющихся удвоится. До 1 мая оно остается неизменным — четыре человека в месяц, а с 1 мая — уже восемь. Все, можно запускать модель и смотреть, каким будет результат.

Мистер Томпкинс с удивлением наблюдал, как на подвижной модели меняется число сотрудников в основном «резервуаре». Когда все стабилизировалось, доктор Джамид остановил работу модели и несколькими щелчками мышки получил диаграмму — график изменения количества персонала, занятого в проекте.

— Ну, это не совсем то, чего я ожидал, — признался мистер Томпкинс — Получается, что количество работников в течение нескольких месяцев будет уменьшаться, потом в июле стабилизируется, но так никогда и не вернется к исходной цифре в сто человек. Интересно, почему так?

Доктор Джамид задумался.

— Я тоже не могу ответить с ходу. Может быть, придется постоянно обучать все больше людей? Мне кажется, даже такую тривиальную задачу сложно решить без вспомогательных инструментов. А модель учитывает все взаимодействующие факторы и без труда проводит тот арифметический анализ, с помощью которого и решается такая задача.

— Да, что-что, а арифметический анализ в голове или желудке не проведешь, — засмеялся мистер Томпкинс, — Я, кажется, начинаю понимать, что вы имели в виду.

Доктор Джамид молчал, и мистер Томпкинс задумчиво уставился куда-то в потолок. Как все эти эксперименты с моделированием помогут ему в Моровии, где ему предстоит за два гола разработать шесть программных продуктов? Как моделирование поможет ему закончить все проекты в срок? Ответов пока не было, но он уже начинал ощушать, что в недалеком будущем моделирование предчувствий и интуитивных ощущений окажет ему большую услугу.

— Ну, хорошо, — повернулся мистер Томпкинс к своему новому другу, — допустим, вы меня убедили, Абдул. Что мне теперь делать с этими моделями? Как мне начинать использовать их в работе, в настоящих задачах?

— Давайте сделаем так: возьмем одно какое-нибудь предчувствие, какую-нибудь интуитивную уверенность из вашей «базы», и проверим его на прочность. Скажем, я выдвину какое-то вопиющее утверждение, а потом вы мне расскажите, почему оно кажется вам неправильным.

— Отлично, давайте начнем.

— Итак, я ваш начальник. Вы говорите мне, что десять человек разработают программное приложение за один год. Но я хочу, чтобы вы справились быстрее, поэтому предлагаю вам взять в проект двадцать человек вместо десяти и закончить его за полгода. Что скажете?

Мистер Томпкинс помимо воли нахмурился:

— Скажу, чтобы вы пошли на озеро и утопились.

— То есть вам кажется, что двадцать человек не смогут сделать за полгода ту работу, которую десять человек сделают за год?

— Нет, мне не кажется, — вознегодовал помимо воли мистер Томпкинс. — Я абсолютно в этом уверен.

Доктор Джамид взял листок бумаги и стал быстро чертить на нем какую-то схему. Через несколько секунд он подвинул листок к мистеру Томпкинсу, чтобы тому было видно.

— То есть эти две схемы не эквивалентны друг другу?

— Конечно же, нет!

— Вы хотите сказать, что производительность одной команды будет отличаться от производительности другой?

— И даже очень.

Доктор Джамид хитро улыбнулся:

— Э… и насколько же?

— Простите?

— Насколько будут различаться производительности первой и второй команд разработчиков? Предположим, что команда из десяти человек может разработать за год приложение величиной в тысячу единиц (каких единиц, я пока не знаю, их еще не изобрели, но пусть это будут некие условные единицы). Так вот, если десять человек за год вырабатывают тысячу единиц, то сколько единиц сделает за полгода команда из двадцати человек, предположительно такой же квалификации?

— Меньше, чем тысячу.

— А насколько меньше?

— Намного!

— Намного — это на сколько?

— Очень много. Поймите, эти двадцать человек будут постоянно зацикливаться на своих взаимоотношениях. Они не смогут сделать столько, сколько сделает меньшая команда за больший промежуток времени, — мистер Томпкинс уже начинал сердиться. — Неужели вам самому это неясно?

Перейти на страницу:

Похожие книги

100 абсолютных законов успеха в бизнесе
100 абсолютных законов успеха в бизнесе

Почему одни люди преуспевают в бизнесе больше других? Почему одни предприятия процветают, в то время как другие терпят крах? Известный лектор и писатель по вопросам бизнеса нашел ответы на эти очень трудные вопросы. В своей книге он представляет набор принципов, или `универсальных законов`, которые лежат в основе успеха деловых людей всего мира. Практические рекомендации Трейси имеют вид 100 доступных для понимания и простых в применении законов, относящихся к важнейшим сферам труда и бизнеса. Он также приводит примеры из реальной жизни, которые наглядно иллюстрируют, как работает каждый из законов, а также предлагает читателю упражнения по применению этих законов в работе и жизни.

Брайан Трейси

Деловая литература / Маркетинг, PR, реклама / О бизнесе популярно / Финансы и бизнес