Руководство по выживанию ИС - парадокс производительности

Попробуйте, однако, забрать ПК у ваших сотрудников, и вы получите такой же эффект, как если бы отняли ружья у членов Национальной ружейной ассоциации - они бы вцепились в них мертвой хваткой. В этом и заключается парадокс.

Наиболее подходящим способом завершить эту тему представляется дискуссия о производительности и о том, как ее измерить.

Во-первых, согласитесь с тем, что производительность необходимо измерить.

Голый факт состоит в том, что понятие производительности применимо не на каждом рабочем месте в организации. Вот почему так много умных людей пытались разработать способы измерения производительности "белых воротничков" и потерпели в этом неудачу.

Когда вы измеряете производительность, вы измеряете, сколько чего-либо человек, группа или машина могут сделать в единицу времени.

Продуктов в час. Приложений в день. Страниц в минуту.

Понятие производительности имеет смысл для повторяющихся процессов, связанных с производством или обработкой одинаковых объектов. Эта концепция зародилась на фабричном производстве. На фабрике производятся вещи определенного типа - и в больших количествах. Чем больше вещей произведено за то же количество времени, тем меньше капитальные затраты и заработная плата, приходящиеся на каждую вещь. Это способствует снижению ценам и увеличению доходов - и то, и другое хорошо.

Некоторые из занятий "белых воротничков" действительно представляют собой повторяющиеся процессы. Центр по обслуживанию телефонных звонков, обработка страховых исков и заявлений по закладным - все эти процедуры имеют много общего с работой на фабрике. Автоматизация заметно увеличивает производительность в этих областях.

Интерактивные системы с голосовым ответом обеспечивают окупаемость инвестиций на 400% и больше. Только функция вывода на экран при интеграции телефона и компьютера может сократить время каждого телефонного звонка на 15 секунд - зачастую это эквивалентно увеличению производительности на 5-10%. Некоторые системы визуализации и делопроизводства буквально удвоили производительность обработки исков, что измеримо.

Однако во многих видах работы единственным повторяющимся процессом является посещение собраний.

Чтобы доказать это, рассмотрим крайний случай: возьмем голливудского сценариста. Придумаем подходящую меру производительности - число напечатанных слов в минуту. Если вы начнете делать кино, то возьмете ли сценарий у того, кто быстрее всех печатает?

Конечно, я не знаю, как быстро печатают Стивен Спилберг и его друзья, да это и неважно. Такая производительность не имеет значения. Воздействие на зрителя - вот что важно, но как его измерить? Вам не удастся изобрести объективную меру для его оценки. Вы вынуждены полагаться на суждения.

Производительность - это всего лишь одна из мер эффективности, которая является более общей мерой ценности. Для фабричного рабочего эти две меры более или менее совпадают. Для сценариста производительность не имеет ничего общего с эффективностью.

В этом одна из причин, по которой нам не удалось обнаружить какого-либо увеличения производительности от введения компьютеров на рабочих местах - мы измеряли не то.

То, что нам нужно, это единицы измерения эффективности, и мы должны осознать небольшой неприятный факт: часто единственные меры эффективности субъективны.

В этом другая причина парадокса производительности. Развитие технологии привело к полному преображению рабочего места. Люди теперь печатают (а не диктуют) свои собственные записи, и претворяют их после нескольких исправлений, внесенных вручную. Часто вместо этого они пишут послания для электронной почты и сразу же их отсылают, вообще ничего не печатая. Финансовые анализы включают графические представления десятков вариаций финансовой модели, заменяющие многократный просмотр бумажной ленты с целью убедиться в том, что цифры введены правильно.

Современные исследования связаны с поиском в интерактивных базах данных и сети Internet, а не поездками в библиотеку.

По существу, наши сегодняшние должности могут называться так же, как и 15 лет назад, но имеют с ними очень мало общего.

Статистики называют такие данные "нестационарными", и они не используют их при анализе тенденций. (Я хотел использовать родственный термин "гетероскедастичными" (имеющими дисперсию, существенно зависящую от другой случайной величины), но не смог ввести его. Может быть, в следующий раз. Парадокс производительности? В действительности мне все равно, какова моя производительность. Мне важно, какова эффективность моей работы. О ней следует позаботиться и вам.