Научная сторона поиска талантов важнее всего, когда у вас есть большой массив данных об уже существующих возможностях. В спорте удалось добиться серьезного прогресса при отборе и найме талантливых игроков в основном благодаря измерениям. Вы хотите оценить молодого бейсбольного питчера? Начать, конечно, можно со скорости, которую он придает мячу при броске, но в наши дни вам еще нужно измерить скорость и тип вращения.
Революция, которую Билли Бин устроил в бейсболе (Майкл Льюис написал о ней книгу Moneyball[12], а затем по ней сняли хитовый фильм «Человек, который изменил все» с Брэдом Питтом), стартовала с команды Oakland Athletics в начале этого тысячелетия; средненькая и ничем не примечательная команда сумела в 2002 и 2003 гг. выйти в плей-офф. Философия Moneyball, если упростить ее, — это использование статистики для поиска игроков и стратегий, которые оставались недооцененными бейсбольным истеблишментом. Какое-то время Oakland Athletics удавалось находить и развивать таких игроков, которых не могли отыскать другие команды. Схожий акцент на большие данные стали делать и в большинстве других популярных видов спорта: например, в НБА теперь забрасывают больше трехочковых, и команды начали выбирать на драфте и выставлять на площадку игроков, которые лучше с этим справляются. Цифры хороши, когда ими можно воспользоваться, но нужно понимать, что часто они неважны[13].
Мы надеемся, что подогреем ваш интерес к талантам во всех аспектах вашей жизни и вы будете думать и говорить о таланте так много, как это возможно, не только на работе. Попробуйте разбираться в людях, с которыми встречаетесь, и анализировать ситуации, в которых оказываетесь, даже если явной практической пользы в этом не видите. Обращайте внимание на таланты, не связанные с вашей работой (например, в спорте, индустрии развлечений, политике или даже сплетнях о знаменитостях), и попробуйте разобраться, кто из них действительно талантлив, а кто нет. Если вы встретитесь с другими оценщиками талантов, обязательно воспользуйтесь возможностью и заведите разговор о таланте. Чтобы лучше оценивать его, вам необходимо постоянно проверять и оттачивать навыки, наблюдая за естественным экспериментом, который представляет собой повседневная жизнь. Сделайте оценку таланта одним из ваших хобби.
Мы немало узнали из научных исследований о поиске талантов, но вдобавок обнаружили, что некоторые авторы делают слишком смелые заявления. Многие результаты невозможно повторить, или они изначально неубедительны, или применимы только в очень узком контексте. Например, мы увидим, что качество, которое называют стойкостью, действительно важно, но если посмотреть на цифры, то упорство — черта, которая гораздо важнее, чем одна только страсть. Мы договорились, что не будем основывать наши выводы только на названиях научных статей: мы тщательно проверяли методы, глубину окружающей литературы, качество и специфичность данных, а также соответствие выводов свидетельствам практиков. Иногда мы полагаемся в первую очередь на интуицию и опыт, а не на результаты исследований, и это мы тоже ясно даем понять.
Кроме того, мы призываем вас относиться с долей скепсиса к гиперболам, часто звучащим на страницах книг о менеджменте и технологиях, особенно таким, которые утверждают, что нашли «ту самую вещь (или три вещи), которая сделает вас лучше». Всегда спрашивайте: в каких отраслях это может сработать? Может ли это не сработать? Когда это работает, а когда нет? Последний вопрос мы называем «поиск вариаций поперечного сечения». Если вы не понимаете, когда то или иное утверждение может быть неверным, то, скорее всего, в целом не понимаете утверждения, так что вам не нужно слишком на него полагаться. Именно понимание контекста помогает распознавать таланты.
12
Издана на русском языке: Льюис М. Moneyball. Как математика изменила самую популярную спортивную лигу в мире. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2014.
13
Мы не будем писать о новых программах поиска талантов, основанных на искусственном интеллекте, — их используют, например, HireVue и Pymetrics. Пока не наступило время, когда можно загрузить послужной список, демографические данные и запись интервью в черный ящик ИИ и получить полезные ответы. Поговаривают об измерении мозговых волн и других биометрических данных в реальном времени, а также исследовании профилей в соцсетях, но и к этому мы относимся скептически, по крайней мере пока. Сейчас подобные программы не избавляют нас от потребности в человеческих оценках, и именно им посвящена книга. Об измерении мозговых волн и других, еще более умозрительных методах см. Schellmann H. How Job Interviews Will Transform in the Next Decade // The Wall Street Journal, January 7, 2020.