Джедайские техники. Как воспитать свою обезьяну, опустошить инбокс и сберечь мыслетопливо

Здесь будет нелишне повторить: не стоит даже пытаться найти одну-единственную программу, чтобы «хранить все в одном месте». С точки зрения моей бабушки, все и так хранится в одном месте — в компьютере. Не усложняйте.

4.3. О цифрах и метриках

Многим из нас очень хочется иметь какую-то волшебную формулу, куда стоит только подставить правильные цифры, и получишь правильный ответ. Что делать? Что выбрать? Куда пойти? Кого нанять? Кого уволить? Сколько задач себе планировать на день, а сколько на неделю? Правда, было бы здорово? Просто измеряй нужные показатели, подставляй цифры в нужную формулу. Больше не надо думать, чтобы получить правильный ответ. Так? Ах ты, опять нежелание думать… Может, это и есть та самая сила, что заставляет нас любить цифры?

Очень многие любят разнообразные измерения. Возможно, эта любовь уходит корнями в старое высказывание, популярное среди менеджеров: «Ты не можешь управлять тем, что не можешь измерить». Кто был автором этого утверждения — сложно сказать, я его встречал у Питера Друкера, Джека Филипса, лорда Кельвина, Тома Демарко… Что характерно, Том Демарко (довольно известный деятель в области программной инженерии и разработки ПО) в 1982 году издал книгу о том, как контролировать ход программного проекта на основе количественных данных{66[123], а менее чем через 30 лет опубликовал статью{67[124], в которой чуть ли не раскаялся в прежних убеждениях, сформулировав примерно то, что Эдвардс Деминг написал в своей книге в том же 1982-м{68[125]:

Наиболее важные факторы, необходимые для управления любой организацией, как правило, неизвестны и количественно неопределимы.

Думаю, это утверждение справедливо не только для управления организацией, но и в более широком смысле. В этом параграфе практически не будет конкретных рекомендаций, основная моя задача здесь — описать в общих чертах возможности и границы количественного управления.

4.3.1. Черный закон метрик

В свое время мы сформулировали этот закон вместе с Романом Ивлиевым, и в таком виде он был представлен в 2013 году на конференции CodeFest{69[126]:

Рис. 50. Черный закон метрик

Для тех, кто не учил математический анализ в вузе, это наверняка выглядит как руны гномов из мира Толкиена, да и остальные, скорее всего, не все понимают.

Дословно этот закон звучит следующим образом:

Для любой системы KPI[127]существует такая стратегия В, что показатели KPI при следовании этой стратегии находятся в зеленой зоне, но при этом сам проект через ж*пу идет в неизвестность.

И, что самое неприятное, складывается такое впечатление, что эта самая стратегия соответствует пути наименьшего интеллектуального напряжения и поэтому имеет тенденцию к самореализации.

Наверняка на практике многие сталкивались с ситуацией, когда попытки сделать что-либо объективным и измеримым приводили к еще большим бедам, чем те, от которых этим методом пытались избавиться. Самый обширный набор подобных примеров — это попытки установить «объективные, понятные и прозрачные» правила премирования и/или пересмотра зарплат. Возможно, вы знаете людей, которые, будучи полными разгильдяями, удовлетворяли всем формальным критериям для повышения.

Фактически этот закон утверждает, что никакой системой метрик и измерений вы не замените необходимость думать и самостоятельно принимать решения (очень часто — в условиях неопределенности), не перекладывая ответственность на формулу или алгоритм. Измерения и метрики помогут вам получить объективную информацию, но не обо всей ситуации, а лишь о какой-то ее части. Остальное все равно придется додумывать самостоятельно, опираясь порой на собственную интуицию[128].

.

Рис. 51. Черный закон метрик в еще одном из своих проявлений

У метрик есть еще одна неприятная сторона (она становится особенно заметной, когда мы измеряем какие-то свои параметры). Мы подсознательно склоняемся к той линии поведения, которая поможет оптимизировать эти параметры, и избегаем действий, которые отдаляют эти параметры от желаемых значений (даже если именно эти действия и оказываются для нас полезными в более широком смысле).