Во многих инженерных командах есть те самые «исследователи», которые активно осваивают новейшие технологии, оставляя остальных позади. Это привлекает внимание руководства, которое пытается выяснить, как подтолкнуть остальных сотрудников к подобной продуктивности.
Что не так с традиционными подходами
По словам Вивека Рагунатана, старшего вице-президента по инжинирингу в Snowflake, команда разработчиков состоит лишь на 5% из «исследователей», жаждущих внедрить AI-технологии, в то время как остальные 95% являются «эксплуататорами», которые предпочитают работающие решения и внимание к своим задачам. Это деление не следует воспринимать как разделение на «уважаемых» и «менее уважаемых», но как шкалу, по которой нужно развивать навыки всех сотрудников.Рагунатан подчеркивает, что ключевыми характеристиками эффективных инженеров являются любознательность, адаптивность и готовность к обучению, а не только предыдущие заслуги или стаж. Следовательно, организации, полагаясь только на находящихся в самых верхах этой шкалы, ограничивают потенциал всей команды.
Как повысить производительность команды
Менеджеры должны обращать внимание на «исследователей», позволяя им самостоятельно выявлять свои успехи и продвигая идеи, которые могут быть полезны остальным. Вместо того чтобы просто отмечать достижения, нужно создать механизм распространения этих навыков и подходов среди всего коллектива. Рагунатан называет этот подход не просто наблюдением, а проактивным управлением.К примеру, если в команде разработчиков возникает инициатива осваивать новейшие AI-инструменты, необходимо поддержать инициативные идеи и создать большую общность, где их опыт будет делиться с остальными. Это позволит улучшить уровень выполнения задач на 30-40% и даст возможность команде выйти на новый уровень работы.
Итог для IT-компаний
Для IT-руководителей в России это сигнал: нужно создавать инновационную среду вокруг разработки и активно внедрять AI-технологии, чтобы двигать весь коллектив к более высоким достижениям. Уповать только на суперразработчиков — недостаточно. Каждому инженеру нужно предоставлять возможность развиваться и применять новые знания. Это повысит в несколько раз общую продуктивность, а уровень компаний на российском рынке в целом.Следующий шаг — адаптация к быстро меняющимся требованиям в AI, что будет важно для всех секторах, от стартапов до крупных предприятий, в 2024 году и далее.