Продолжение статьи «Экономика наставничества: новые практики».

РИА Агентство практической журналистики «Аквила»

---

Наставничество, как эффективный метод обучения персонала, можно сделать еще продуктивнее, если применять нестандартные способы передачи знаний опытными сотрудниками менее просвещенным.

Необычные варианты управления знаниями, которые можно использовать в системе наставничества -  в статье Веры Приймак.

---

Обратное наставничество: синергия

Обратное наставничество – это нестандартный метод обучения персонала, когда младшие сотрудники учат старших - фактически своих же наставников. Модель таково взаимного наставничества можно назвать «Творческий тандем». Тандем работает совместно, с разделением ответственности за результат, становясь единой рабочей единицей. Отмечается эффект синергии 1 + 1 = 3.

Сильная сторона такого взаимодействия способствует быстрой адаптации нового сотрудника, формированию полноценной команды и отличным результатам «на выходе». Слабая – в сложности подбора взаимно обучающих пар.

Однако в свете проводимой в России пенсионной реформы, основанной на повышении пенсионного возраста, именно эта модель наставничества в скором времени может стать базовой.

Старшему поколению придется стать конкурентно способным еще до достижения того возраста, при котором у работодателя наступает уголовная ответственность за увольнение возрастного сотрудника (иначе уволят раньше - до достижения возраста в 50 лет, так работодателю спокойнее). Тем, кого уже нельзя уволить из-за сдерживающего фактора потенциального уголовного преследования работодателя, также придется учиться и стать эффективными – иначе работодатель найдет способ загрузить непосильной работой.

Член Наблюдательного совета ассоциации «Глобальная энергия», вице-председатель по региональному развитию Мирового энергетического совета (МИРЭС) Олег Бударгин отметил, что современное общество быстро меняется и «наставничество в ближайшем будущем перевернется наоборот»: «Старшему поколению будет принадлежать роль хранителя преемственности в культуре и духовности, а технологическое наставничество возьмут на себя молодые и помогут войти старшим в новый мировой технологический цикл».

Сегодня многие опытные сотрудники просто не понимают, что им могут дать молодые, пока еще не специалисты.

Вице-президент PayPal Шри Шивананде практикует метод обратного наставничества. По его словам, одно из основных преимуществ подобного подхода — возможность узнавать о технологиях и тенденциях, не погружаясь в их изучение. Молодые сотрудники быстрее осваивают новые технологии — и руководителю остаётся лишь задать им нужные вопросы.

Обратное наставничество позволяет руководителю продлить свою карьеру. «Вы должны понимать, что происходит в компании, в индустрии, следить за трендами. Если ваши знания и подход к руководству не актуальны, люди всё ещё будут следовать за вами в течение некоторого времени, но только из уважения и преданности. Лидеры, которые не собираются сдавать свои позиции, должны понимать, что интересует работников и какие изменения происходят в отрасли», - отмечает Шри Шивананде.

Обратное наставничество улучшает процесс принятия решений, повышает уровень знаний руководителей высшего звена, позволит получить новые навыки и компетенции, предотвратит возможные проблемы в общении между сотрудниками и руководящим звеном.  Но наиболее эффективно тандем будет работать только в том случае, если существует обратная связь между проектным заданием на входе и результатом на выходе.

Повышение мудрости толпы

Очень часто, при возникновении в ходе производственной деятельности сложных задач, требующих высокоинтеллектуальных затрат, решения принимаются коллективно. Такой подход можно сравнить с «мудростью толпы». Наставники - реже, наставляемые - чаще, на собственном пути поиска решения, сталкиваются с коллективным разумом. Но коллективный разум не всегда дает продуктивный результат.

Потому что у «мудрости» есть ряд существенных недостатков, которые очень точно описал эксперт в области краудсорсинга в компании Witology Сергей Карелов, а именно:

1) информационная зашумленность (умные мысли, идеи и высказывания тонут под гнетом тысяч простых и банальных высказываний);

2) низкий КПД коллективной работы (итоговый интеллектуальный уровень толпы легко опускается до  уровня её самых «слабых» участников);

3) склонность большинства присоединяться к самому популярному мнению.

 

Ключевыми причинами всех трех названных недостатков коллективного мышления, так или иначе, являются (поодиночке и в совокупности):

А) индивидуальная предвзятость;

Б) социальное влияние (думать, как твое окружение, куда проще, чем проявлять оригинальность).

Поиски эффективных способов борьбы с 1–3 (и соответственно, с А и Б), по мнению Карелова, — главная задача современных исследований о повышении эффективности коллективного неэкспертного (массового!) интеллекта — «мудрости толпы» и краудсорсинга, как способа извлечения и интеграции этой мудрости. И недавно группа авторов исследования (из пяти университетов США и Германии совместно с двумя институтами Санта-Фе и Макса Планка ), цель которого свести на нет негативные эффекты от коллективного мышления, предложили вводить три корректирующие поправки:  поправка среднего значения (усреднения всех оценок); поправка медианного значения; поправка для максимизации вероятности правильной оценки. Однако Карелов заявляет, что Witology уже давно использует более эффективные инструменты для решения задач нивелировки индивидуальной предвзятости и группового влияния.

Имплементируя внутренний опыт компании Witology в производственную среду на предприятии, где общение участников обсуждения острой проблемы происходит в реальном времени и в «живом» формате, появляется объяснение для наставников как вести себя в сложной ситуации и не следовать за «голосом толпы».

Наставникам рекомендуется использовать рейтинги сотрудников подразделения, в котором работает наставник, определяющие «вес мнения» каждого из них в интегрированном «мнении толпы». Рейтинг стоит создавать как интегральную характеристику производственной деятельности сотрудника, включающую в себя данные о его персональной производительности, уровне квалификации и т.д. Чтобы минимизировать социальное влияние на выработку собственного мнения сотрудника, можно собирать первичные предложения работников по решению задачи в краткой письменной форме, созданные в максимально сжатые сроки (за несколько минут – время, достаточное для изложения собственного мнения, без его предварительного обсуждения с другими) или же иным способом анонимизировать процесс выражения мнений по важным вопросам.

Краудсорсинговые технологии могут успешно применяться и на больших предприятиях, где «много людей – много мнений», в том числе наставниками при принятии решений, так как мнения наставников имеют больший вес, чем у рядовых сотрудников.

Поиск неявного знания: разговор с «Deus ex machina»

Реальная ситуация, которая возникла в начале 2010-х годов на предприятиях машиностроительного холдинга ОАО «Атомэнергомаш». Обнаружилось, что обладатели некоторых уникальных навыков сварочных работ, критически важных для выполнения оборонных заказов, находятся в пожилом возрасте и их некем заменить. Для решения проблемы смены поколений и передачи знаний в холдинге был создан проект «Мост поколений». Суть проекта заключалась в разработке методики и внедрении системы выявления особенно ценных знаний, оценки рисков их потери, создании организационных условий для обеспечения преемственности этих знаний и сохранения лучших практик предприятия. Ключевым способом передачи знаний об уникальных навыках стало наставничество.

Хорошо, когда знание - явное, поддается четкому установлению, может быть подробно описано и воспроизведено в схожих условиях бесконечное число раз. Но проблема описанной ситуации в том, что многие уникальные знания находятся в области неявного знания и одним только наставничеством проблему по извлечению этих знаний из их носителя  не решить.

Неявное знание — вид знания, к которому относится то знание, которое не может быть легко передано другим. Типичным примером проявления неявного знания является такая рабочая ситуация: установка вышла из строя, её надо починить. После грамотного и корректного совершения обслуживающим техником всех штатных действий по ремонту и положительного ответа всех систем установки на них, установка все равно не работает. Тогда для ремонта приглашается мастер-инженер, который совершает некие не штатные действия по ремонту машины, которые описать и повторить в точности он не может, после чего установка «вдруг» начинает работать в штатном режиме, как и прежде. В данной ситуации инженер применил неявное знание. В неформальной обстановке технические специалисты, обладающие схожими навыками – обращаться к неявному знанию и результативно использовать его, назовут действия инженера – общением или разговором с Духом Машины (лат. «Deus ex machina»). На бытовом уровне младший технический персонал склонен описывать свои необъяснимые действия (проявление неявного знания) как «танцы с бубном» (устоявшийся фразеологизм).

«Феномен неявного знания известен многим выдающимся личностям. Известный шахматист и математик, чемпион мира по шахматам Э. Ласкер отмечал: «Игроков, которым мастер может с успехом давать ферзя вперед, существуют миллионы; игроков, перешагнувших эту ступень, можно насчитать, наверно, не больше четверти миллиона, а таких, которым мастер ничего не может дать вперед, вряд ли наберется больше двух-трех тысяч...». И хотя самого понятия неявного знания здесь нет, смысл приведенного высказывания состоит в том, что есть особая, ценная, неотделимая от мастера целостная субстанция - знание, которое можно передать только в процессе обучения, непосредственного контакта. Именно это знание современная наука назвала неявным, считая его важным конкурентным преимуществом не только отдельного индивида, но и конкретной организации, фирмы», -  образно разъясняет суть большой научной проблемы кандидат экономических наук, специалист по судебной экспертизе Татьяна Бахарева.

Конкурентоспособность компании действительно определяется в первую очередь неявным знанием, несмотря на то, что освоить его так же непросто (а скопировать - невозможно), как управлять им и применять его на практике. Но многие компании предпочитают заниматься явным знанием, которое проще накапливать и хранить. Однако такой подход опасен - явное знание легко копировать. Если компании удалось собрать обширную базу явных знаний, для ее конкурента не составит труда сделать то же самое, а это сведет конкурентные преимущества обеих компаний на нет.

Неявное знание пытаются «выманить» у его носителя, используя несколько способов проявления знания: языковое общение, аргументацию, экспертизу, научную концепцию и интуицию.

«Неявное знание всегда присутствует в суждениях экспертов. Хотя наука с самого начала декларировала свой абсолютно рациональный характер и полную формализуемость всех своих утверждений (т.е. возможность однозначно и ясно их выразить), любой мало-мальски знакомый с научной практикой человек знает, что это миф. Рациональное и формализуемое знание составляет лишь видимую часть айсберга тех культурных ресурсов, которыми пользуется ученый. Интуиция, верования, метафоры и искусство играют в его работе огромную роль, одинаково важную как в мыслительном процессе, так и в экспериментальных процедурах», - поясняет Бахарева.

Неявное знание с трудом поддается не только алгоритмизации, но и простейшей вербализации, оно личностно, многослойно и неоднородно, строго индивидуально, может агрегироваться в неявное корпоративное знание в рамках конкретной фирмы в соответствующих институциональных формах. Именно эти его особенности и обуславливают уникальность, ценность и незаменимость его как экономического ресурса компании.

Наставничество, по мнению Бахаревой, является способом институционализации неявного знания на предприятии. Но, как показывает практика, наставничество тоже не всегда срабатывает. В отличие от явного, неявное знание плохо поддается систематизации и передаче. Распространение таких знаний требует сложных связей между участниками процесса. К сложным связям относится как раз выходящая за рамки стандартного понимания происходящего, но находящаяся в предметной области философии науки и техники, вера инженеров в то, что любые машины и механизмы являются живыми организмами, что позволят вести с ними разговор, обращаясь к Духу Машины, как машинному разуму, находящемуся в каждом их них. Обычно, в реальности, применение неявного знания сводится к тому, что специалист, обладающий неявным знанием, становится незаменимым. Но, в редких случаях, подобное знание все же передается на интуитивном уровне другим говорящим с машинами. Конечно, со временем, с развитием науки все больше неявных знаний будет открываться людям и формализоваться, но сегодня проще использовать процессы наставничества при передаче все еще неявных знаний.

Картируем всех и вся

Проблема обнаружения, систематизации неявного знания и его каталогизирования интересует многих ученых. Но большой шаг, прорыв, в работе с несвязанными на первый взгляд между собой данными и потоками знания (в той части, которую выявить все-таки удается, хоть и с большим трудом) был сделан доктором технических наук Ириной Александровой и кандидатом социологических наук, Ириной Оробинской.

Авторами разработана и сегодня уже успешно применяется методика картирования интеллектуальных ресурсов организации - «KIRM Expert Locator ©». Картирование означает, что результат исследования оформляется в пространственно-графическом или информационно-графическом виде отображения информации.

Эксперт-Локатор позволяет выявить, количественно оценить и представить в графическом виде (карты) ключевые интеллектуальные ресурсы отдельного сотрудника, команды/подразделения, компании в целом, а именно: идентифицировать актуальные (значимые) для отдельного сотрудника или компании области экспертизы; определить реальных носителей знаний (экспертов) среди сотрудников компании в каждой области экспертизы; количественно оценить проявленность (вес) экспертной позиции, способность к решению профессиональных задач и мотивацию к передаче знаний каждого эксперта в каждой из актуальных областей экспертизы; построить карты каждой актуальной области экспертизы и классифицировать экспертов по признакам «способность решать профессиональные задачи» и «мотивация к передаче знания»; построить индивидуальную «карту знаний» каждого эксперта, то есть перевести его личные ключевые интеллектуальные ресурсы (ключевые знаниевые активы) из неявных в явные и учтенные компанией.

Ирина Александрова рассказала о появлении этого инструмента и его применении в системе наставничества на предприятии:

- «Создавался инструмент в процессе поиска решения задачи в производственной компании, где я работала. Нужно было найти способы повышения производительности труда сотрудников. Возникла идея – найти «точки роста» производительности, и сотрудников с ярко выраженной экспертной позицией, способных помочь HR-департаменту в работе с каждой найденной точкой роста. В результате раздумий и экспериментов появился наш «эксперт локатор».

Если говорить об основных его возможностях, то KIRM EL позволяет:

- картировать «актуальные области экспертизы», то есть те точки рабочих процессов, в которых сотрудники испытывают затруднения, и это снижает их эффективность. Это и есть «точки роста». В дальнейшем по каждой точке компания может провести оценку ситуации и понять причины проблемы, которые могут лежать в самых разных областях – от сбоев в коммуникации и устаревших программ обучения до проблем с оборудованием или организацией бизнес-процессов;

- определить реальных носителей знаний (экспертов) среди сотрудников компании и построить индивидуальную «карту знаний» каждого из них. Это и есть люди, «несущие золотые яйца» для компании. Именно они смогут помочь найти причины проблем и предложить эффективные решения.

Таким образом, в результате применения KIRM EL вы получаете объективные данные, которые затем используются для оптимизации штата, управления потенциалом сотрудников, построения системы обучения, наставничества, внутренней экспертной сети и т.д.».

Прокомментировала практическую сторону работы системы KIRM EL Венера Ровенская, руководитель блока «Наставничество» в проекте ПАО Сбербанк и Google «Бизнес класс»:

«Например, компания планирует создать у себя систему наставничества. Очень часто руководители назначают наставников по каким-то своим критериям. При этом они не учитывают, что наличие профессиональных знаний и умение их развить в другом человеке — это две совершенно разные истории. KIRM как раз и помогает выявить сотрудников, которые умеют эффективно передавать знания. Именно поэтому он так важен в развитии темы наставничества».

На рынок интеллектуальных систем обработки данных выходят новые аналогичные продукты, но лидерство пока остается за Эксперт-Локатором.

Сверхквалификация – друг, ограниченность  - враг

Все чаще в профессиональных средах рекрутеров высказывается (обоснованное рекрутерами!) мнение, что люди со сверхквалификацией при приеме на работу принесут компании больше вреда, чем пользы.

Сверхквалификация (Overqualification) – состояние, при котором человек имеет квалификацию или образование превышающее то, которое необходимо для работы на данной должности.

Роман Шерн, специалист консалтинговой компании «Вайз эксперт» в области управления предприятиями, пояснят абсурдность таких заявлений, и подчеркивает выгоды компании от приема на работу сверхквалифицированного человека:

«Термин «сверхквалификация», применяемый при отказе в приёме на работу, является несусветной глупостью по следующим причинам: определение наличия сверхквалификации производят те, кто этого сделать не могут, так как не являются специалистами в областях, соответствующих вакантным должностям; даже наличие у соискателя большого числа «престижных» квалификационных документов не гарантирует его квалификации. Обычно отказ объясняют тем, что якобы кандидату с высокой квалификацией будет скучно заниматься простым трудом, и он не будет мотивирован трудиться. А кто-нибудь хотя бы раз в таких случаях пытался выявить истинные мотивы «сверхквалифицированного» кандидата? А ведь главный, и часто единственный мотив трудоустройства – регулярное получение денег. Поэтому для предприятия выгоднее нанимать более возрастных с якобы имеющейся сверхквалификацией, чем молодых недоспециалистов».

На практике слова Роман Шерна означают, что сверхквалифицированный работник может сразу показать высокий результат, на который потом сможет ориентироваться компания, повысив требования ко всем остальным, отсеяв при этом необучаемых сотрудников. Кроме того, сверхквалифиированный может стать хорошим примером для коллектива, потянуть за собой сотрудников, преподнести новые идеи и вывести компанию на новый уровень. Сверхквалифицированный сотрудник нередко становится лидером или наставником и может претендовать на большие условия. Именно поэтому люди со  сверхквалификацией могут рассматриваться как друзья компании.

Большие данные и новые профессии

Большинство из 186 новых профессий (таких как, например, архитектор живых систем, кибертехник умных сред, проектировщик личной безопасности, технолог рециклинга летательных аппаратов и многие-многие другие), которые после 2020 года проникнут во все сферы общественной и производственной деятельности граждан России, связаны с использованием Больших Данных (Big Data). С помощью потоков информации (поэтому данные и являются «большими») можно отслеживать практически все действия работника – от состояния его здоровья, что актуально на вредных производствах, до приступов лени – когда он бездействует и не участвует в выпуске продукции, при этом учитывая время на отдых на рабочем месте. Поэтому полезной практикой для наставников уже сегодня может стать приобщение к использованию Больших Данных в качестве инструмента для анализа производственной деятельности подчиненных и корректировки собственного поведения и дружба с вузами, чтобы сразу привлечь на предприятие хорошо подкованных в современных технологиях выпускников будущего.

Все приведенные необычные практики наставничества важны, потому что каждая из них затрагивает тот аспект наставничества, который невозможно массово тиражировать. При учете этих практик именно наставничество (как метод образования) позволяет организовать процесс передачи знаний, умений и навыков, недостижимых методами массового образования.

Вера Приймак