Мастер своего дела. Семь практик высокой продуктивности

Наше исследование также оспаривает популярную веру в то, что, если вы потратите на освоение какого-нибудь навыка 10 000 часов, вы непременно станете отличным работником[8]. Наши лучшие производители поступали совершенно иначе. На своей работе они практиковали то, что я называю петлей обучения, – мы расскажем о ней в четвертой главе.

Мы обнаружили и другие критически важные факты. Мастера своего дела не просто работали по-умному в привычном смысле слова. Они применяли более утонченные методы. Например, они делали меньше работы, но зацикливались на своих задачах, или находили задачи, где могли сочетать свою страсть с созданием ценности. Рассматривая эти семь методов, я понял, что все они воплощают идею избирательности. Везде, где можно, лучшие работники тщательно отбирали приоритеты, задачи, коллаборации, совещания, комитеты, анализ, потребителей, новые идеи, процедуры и взаимодействия. Но эти более тонкие подходы к «умной работе» заключались не только в избирательности. Мастера своего дела также трансформировали свою работу так, чтобы она создавала больше ценности (мы дадим определение этому понятию в третьей главе), а затем прикладывали интенсивные, направленные усилия к выбранным рабочим задачам.

На основе наших открытий я пришел к более точному определению «умной работы». Работать с умом означает максимально увеличить ценность работы, выбрав несколько задач и применив к ним интенсивные, направленные усилия.

Испытание новой теории

Чтобы проверить нашу концепцию семи методов «умной работы», мы с командой обновили наш опрос и раздали его 5000 руководителей и работников, представляющих широкий ряд профессий и отраслей корпоративной Америки. Мы не только протестировали работников, но также попросили их оценить собственных руководителей и непосредственных подчиненных, чтобы не полагаться лишь на те данные, которые люди сообщат о себе (об этом подробнее в обзоре исследования). Мы опросили менеджеров по продажам, юристов, педагогов, бухгалтеров, брокеров, врачей, программистов, инженеров, менеджеров магазинов, заводских рабочих, маркетологов, специалистов по подбору персонала, консультантов, медсестер и моего любимца – дилера казино из Лас-Вегаса. Некоторые из опрошенных занимали руководящие должности, но большинство были администраторами, заведующими или главами отделов либо находились на неруководящих позициях. Эти 5000 человек представляли 15 отраслей производства и 22 профессии. Почти половина (45 %) были женщинами (в двух из семи практик проявились гендерные различия)[9]. Возрастные группы опрошенных начинались с миллениалов и завершались людьми старше пятидесяти. Уровень образования – от тех, кто не имели степени бакалавра (20 % опрошенных), до людей со степенью магистра и выше (22 %). Моей задачей было разработать, проверить и распространить концепцию «умной работы», которую могли бы использовать большинство желающих улучшить свою индивидуальную производительность.

Мы проверили полученные данные с помощью надежного статистического метода, который называется регрессионным анализом. Выяснилось, что наши семь методов «умной работы» очень хорошо объясняют различия в производительности. На самом деле они объясняют ошеломляющее 66-процентное отклонение в производительности среди 5000 человек в нашей выборке[10]. Чтобы понять, насколько потрясающий эффект дают методы «умной работы», используем аналогию. Мы знаем, что курение убивает. Но курение, согласно одному исследованию, объясняет только 18 % отклонения от средней продолжительности жизни человека в развитых странах[11]. Считается, что для того, чтобы обеспечить себе безбедную жизнь, нужно получать хорошую зарплату, однако доходы, согласно исследованию среди граждан США в возрасте от 18 до 65 лет, объясняют только 33 % различий в размерах личных активов[12]. Звезда баскетбола Стефен Карри знаменит тем, что забрасывает трехочковые в корзину с расстояния в семь метров, но за свою карьеру он забрасывал такие мячи «всего» в 44 % случаев[13]. Эти средние показатели из других отраслей показывают, насколько существенной является доля в 66 % в объяснении такого результата, как индивидуальная производительность.

Для сравнения мы проверяли и другие факторы, такие как образование, стаж работы, возраст, пол и часы работы, и выяснили, что они отвечают только за 10 % различия в производительности. Количество часов работы в неделю оказывает некоторое влияние на производительность, но, как я объясню в третьей главе, соотношение между ними и производительностью было более запутанным, чем подсказывает вера в «тяжелый труд». Остальные 24 % отклонения мы не смогли объяснить, и, вероятно, они связаны с такими факторами, как удача или талант.