[Перевод] Революция «умной лени»: сможет ли ИИ заставить нас переосмыслить продуктивность?

Меня всегда восхищало то, как мы измеряем продуктивность - как мы относимся к времени, будто это валюта, которую нужно потратить, оптимизировать или пустить на ветер. Но чем больше я наблюдаю за тем, как на самом деле функционируют организации, тем яснее вижу, что наша одержимость эффективностью часто ведет к стагнации, а не к прогрессу.

40-часовая рабочая неделя, например, никогда не создавалась для интеллектуального труда. Это была оптимизация заводского цеха и соглашение о трудовых правах начала 20-го века, способ выжать предсказуемую выработку из повторяющегося труда. И все же мы до сих пор цепляемся за нее, загоняя сложную творческую работу в жесткие графики, которые вознаграждают за потраченное время, а не за произведенный эффект.

В продолжающейся шумихе вокруг генеративного ИИ я фокусируюсь на том, что он может стать той силой, которая заставит нас пересмотреть наши роли и развить новые способности. В то время как класс руководителей может сосредоточиться на устранении потребности в работниках, меня восхищает то, что ИИ дает многим из нас время на обдумывание реальных инноваций. Меньше времени на исполнение, больше времени на размышления о том, какие лучшие результаты возможны.

Microsoft и другие пытаются выстроить нарратив, что ИИ эффективен для замены многих рабочих мест, но по правде говоря, наша работа одновременно сложна и глубоко человечна. Все не так просто, как нам кажется: нельзя просто засунуть работу в чат-бот и пойти домой.

Генеративный ИИ не просто автоматизирует задачи - он показывает, что большая часть того, что мы называем «продуктивной работой», была перформативной суетой. Когда ИИ берет на себя рутину, мы остаемся лицом к лицу с неудобной правдой: настоящие инновации всегда требовали неструктурированного времени для ошибок, исследований и глубоких размышлений - вещей, которые наши нынешние системы активно наказывают.

Пока мы рассуждаем о том, как технологии изменят суть труда, вы можете уже сейчас делегировать часть рутинных задач вместе с BotHub!

Это удобный доступ к топовым нейросетям без VPN и с оплатой российскими картами.

Архитектура инноваций (или урок от 3M)

Возьмем, к примеру, 3M. В какой-то момент они стали настолько одержимы «Шестью сигмами» (Six Sigma) - сокращением неэффективности и оптимизацией процессов - что их легендарный конвейер инноваций почти пересох. Та самая компания, которая подарила нам стикеры Post-it и скотч, внезапно оказалась неспособной идти на риск, который приводит к прорывным идеям.

Инновации вернулись только тогда, когда они ослабили хватку эффективности и восстановили свою политику «15% времени», когда сотрудники могли изучать проекты вне своих основных обязанностей.

Google усвоил тот же урок. Когда они снизили приоритет своего знаменитого «правила 20% времени», побочные проекты сошли на нет, а вместе с ними и некоторые из их самых успешных экспериментов.

Ирония? В обоих случаях реальная продуктивность заключалась не в том, чтобы делать больше за меньшее время, а в том, чтобы освободить место для идей, которые не вписывались аккуратно в цикл спринта или почасовую разбивку.

Вы добавили Agile в мой Scrum

А еще есть культ Agile. В теории методологии вроде Scrum обещают баланс между структурой и адаптивностью, но на практике они часто становятся просто еще одной формой микроменеджмента. Спринты, стендапы и бесконечные ретроспективы создают иллюзию скорости, загоняя творческое решение проблем в искусственные дедлайны. В худшем случае Agile ставит выпуск продукции (output) выше результата (outcomes), не оставляя места для глубокой, сфокусированной работы, которая на самом деле двигает прогресс.

Некоторые компании, такие как Spotify, поняли это рано и отказались от универсального подхода, позволив командам работать так, как им удобно - кто-то в структурированных спринтах, кто-то в циклах решения проблем с открытым финалом. Неудивительно, что они увидели рост инноваций и значимый прогресс.

Проблема не в самом времени, а в том, как мы его измеряем.

Исследования показывают, что после примерно 50 часов работы в неделю продуктивность резко падает, но мы все равно воспеваем переработки, как будто истощение является доказательством эффективности. Самые эффективные мыслители не пашут на износ; они колеблются между интенсивной концентрацией и намеренным отдыхом.

Basecamp, разработчик софта для управления проектами, работает по этому принципу, используя шестинедельные циклы проектов вместе с двухнедельными периодами «остывания» вместо ежедневной рутины списков задач. Microsoft Japan поэкспериментировала с четырехдневной рабочей неделей и увидела рост продуктивности на 40% - не потому, что люди работали усерднее, а потому, что они работали умнее, отсекая перформативную занятость, которая заполняет стандартный график с 9 до 5. Даже Dropbox полностью перешел на асинхронную работу, доказав, что когда сотрудники контролируют свои графики, они делают больше, а не меньше.

А что, если настоящий миф о продуктивности заключается в том, что она вообще имеет какое-то отношение к времени? Может быть, вопрос не в том, сколько мы работаем, а в том, как мы создаем условия для реального прогресса - где у правильных идей есть время сформироваться, а лучшая работа не загоняется в произвольный график.

Формирование сильных команд и реальное сотрудничество требуют доверия и времени. Некоторые вещи можно оптимизировать, конечно. Но самая ценная работа - та, которая действительно меняет индустрии, создает новые способы мышления или толкает нас вперед - никогда не процветала под гнетом тикающих часов.

Потому что нас так учили

Образование - один из самых ярких примеров искусственных метрик продуктивности, где структуры, основанные на времени, часто работают против осмысленного обучения. Так же, как компании путают отработанные часы с эффективностью, школы часто путают время, проведенное в классе, с реальным интеллектуальным прогрессом.

Возьмите «Единицу Карнеги» (Carnegie Unit) - систему, которая диктует, сколько часов студент должен отсидеть в аудитории, чтобы получить зачет. Она была разработана в 1906 году - не для оптимизации обучения, а для стандартизации пенсий преподавателей. Она предполагает, что обучение линейно и основано на времени, а не индивидуально и основано на понимании. В результате студенты двигаются вперед на основе потраченного времени, а не достигнутого мастерства.

Та же логика применима к 120-часовому диплому колледжа - структуре, которая остается практически неизменной, даже когда доступ к знаниям был радикально преобразован технологиями. Высшее образование работает по еще более странному парадоксу: на уровне бакалавриата студенты часто перегружены жесткими расписаниями курсов, экзаменами и структурированными дедлайнами - но на уровне аспирантуры ожидания переворачиваются. Внезапно студенты остаются один на один с самоуправляемыми исследованиями, жонглированием преподавательскими обязанностями и созданием оригинальной работы почти без структурированного надзора.

Это переход от чрезмерно измеряемой эффективности к неструктурированному интеллектуальному исследованию, однако этот переход редко проектируется с учетом этого. Система предполагает, что студенты адаптируются, но на самом деле это показывает, насколько произвольны эти временные структуры изначально.

Есть также проблема школьных расписаний K-12, которые все еще построены на устаревших моделях индустриальной эпохи. Стандартный учебный день с 8 утра до 3 дня, как широко сообщается, был разработан, когда дети должны были помогать с работой на ферме. А летние каникулы были для сельскохозяйственного труда. Правда в том, что это было сделано для «дистилляции урбанизации», зеркально отражая заводские смены, чтобы привить дисциплину, пунктуальность и структуру растущей городской рабочей силе.

Исследования в подавляющем большинстве показывают, что раннее начало занятий вредит когнитивной деятельности, особенно у подростков, чьи циркадные ритмы смещаются на более позднее время. Страны вроде Финляндии, которые постоянно занимают высокие места в глобальном образовании, отказались от долгих учебных дней и чрезмерных домашних заданий, вместо этого сосредоточившись на меньшем количестве часов высококачественного, сфокусированного обучения - и они превосходят США почти по всем показателям.

Самый большой недостаток системы в том, что мы измеряем образовательную продуктивность временем «сидения на месте» и результатами тестов, а не реальным интеллектуальным ростом. Как и в корпоративном мире, стандартизация часто стоит на пути реального прогресса.

Представьте, если бы студенты могли продвигаться на основе продемонстрированного понимания, а не просто потраченного времени - так, как это начинает проявляться в компетентностном образовании. Или если бы университетские модели признали, что глубокое мышление и исследования не происходят по семестровым часам, а требуют гибких, адаптивных сроков. Образование, как и рабочее место, путает структуру с эффективностью. Лучшее обучение, как и лучшая работа, не всегда аккуратно вписывается в заранее определенное расписание.

Вопрос в том: мы оптимизируем потраченное время или полученные знания? Прямо сейчас система все еще склоняется к первому - но история показывает, что когда мы ставим под сомнение эти искусственные ограничения, за этим обычно следует реальный прогресс.

Встроено в систему

Продуктивность - это не просто одержимость на рабочем месте, она заложена в национальную политику. Правительства устанавливают правила того, как мы работаем, как нам платят, и даже того, что считается «продуктивным» в экономических терминах. США, в частности, держатся за устаревшие трудовые структуры, укрепляя идею, что больше часов автоматически означает больше ценности. 40-часовая рабочая неделя не была создана для работников умственного труда, но она остается стандартом, диктующим все: от права на здравоохранение до оплаты сверхурочных.

В основе этого лежит ВВП, тупой инструмент, который измеряет национальную продуктивность. Формула проста: общий объем производства, деленный на отработанные часы. По этой логике, работая меньше, страна может выглядеть менее продуктивной, даже если индивидуальная эффективность взлетает до небес. Это создает встроенное сопротивление изменению того, как мы работаем. Вместо оптимизации ради лучших результатов, мы в конечном итоге оптимизируем ради большего количества зарегистрированных часов - что объясняет, почему в США одни из самых долгих рабочих часов в мире, в то время как фактический рост продуктивности замедлился.

Другие страны вырвались из этой ловушки. Германия умудряется поддерживать один из самых высоких ВВП на душу населения в мире, работая в среднем всего 34 часа в неделю. Нидерланды сделали работу на полставки мейнстримом без ущерба для экономических показателей. Франция даже приняла закон, дающий работникам «право на отключение», юридически защищая их от рабочих писем в нерабочее время. Общая нить? Эти страны перестали приравнивать долгие часы к ценности и начали проектировать системы, которые ставят осмысленную работу выше перформативной занятости.

США меняются медленнее, но признаки движения есть. Эксперименты с четырехдневными рабочими неделями показали, что сокращение часов часто увеличивает продуктивность, а не наоборот. Некоторые компании отходят от жестких графиков и фокусируются на влиянии, а не на часах. Проблема не только в политике - она в мышлении. Переработка все еще рассматривается как добродетель, а истощение ошибочно принимают за преданность делу.

Генеральный директор Bill Anderson из Bayer agribusiness (crop science) создал модель Dynamic Shared Ownership, которая заменяет традиционные иерархии кросс-функциональными, автономными командами, сфокусированными на результатах. Хотя это может и не сократить отработанные часы, слои менеджмента были сокращены с 13 до 6–7. Команды работают в 90-дневных адаптивных циклах, разделяя ответственность за P&L (прибыли и убытки) и связываясь горизонтально без одобрения начальников.

Такие примеры более быстрых, отзывчивых или даже культурных сдвигов в сторону общих целей вместо иерархии указывают на то, готовы ли мы переосмыслить основы. Если продуктивность не в потраченном времени, то почему мы продолжаем измерять ее именно так? Другие страны доказали, что есть лучший подход. Единственное, что стоит на пути - это убеждение, что работа считается только тогда, когда она ощущается как работа.

Что действительно важно?

Широкая экономика не застрахована от этой иллюзии. Подумайте о ВВП, этом священном числе, которое экономисты любят выставлять как меру национального прогресса. Он считает каждый потраченный доллар, неважно, насколько расточительно. Завод, который производит виджеты, которые никто не покупает, все равно вносит вклад в ВВП. Точно так же, как и усилия по очистке после обрушения плохо построенного моста.

Много лет назад я разговаривал с экономистом, который пошутил, что стихийное бедствие может поднять ВВП из-за усилий по восстановлению. «Чем больше отходов, тем лучше экономика», - сострил он. Это звучало абсурдно, но логика работала: ВВП не различает продуктивную деятельность и действия по исправлению ошибок. Это как награждать повара за то, что он сжег жаркое, при условии, что он готовит еще одно.

Это поощряет циничную точку зрения: если нам суждено жульничать и полагаться на более низкий уровень осмысленной отдачи от наших усилий, мы можем винить систему. И это, наряду с фокусом на себе и постоянным переключением контекста из медиа, позволяет нам оставаться в антиутопии, похожей на «Черное зеркало». Это может быть комфортно и развлекать нас, но это происходит за счет личностного роста и общего счастья.

Построение или разрушение социального контракта

Рассмотрим две из самых успешных технологических компаний последних двух десятилетий.

Valve Corporation, компания, стоящая за Half-Life, Portal и Steam, работает с нулем менеджеров. Сотрудники буквально катят свои столы туда, где они создадут наибольшую ценность, формируя и распуская команды органически вокруг идей, которые их волнуют. Там нет оценки производительности в традиционном смысле - только вопрос о том, создаете ли вы что-то стоящее и хотят ли талантливые коллеги работать с вами.

*Meta, напротив, работает на семиуровневых рейтинговых системах, полугодовых обзорах производительности и «ранжировании по стеку» (stack ranking). Бывшие сотрудники описывают атмосферу «культа», где проявление инакомыслия не поощряется, а культуру доминирует «почти постоянная борьба за выживание». Один бывший исследователь ИИ назвал это «метастатическим раком» с отношением «каждый сам за себя», воровством проектов и мотивацией, привязанной к избеганию увольнения, а не к миссии. Увольнения, нацеленные на тех, кто возвращается из отпуска, жесткая бюрократия и черные списки для повторного найма усиливают восприятие беспощадной, политически заряженной атмосферы.

Успех в *Meta означает оптимизацию ради видимости, документации на внутренних платформах и тщательного управления баллами от коллег.

Обе компании дико прибыльны. В обеих работают блестящие инженеры. Но только одна из них структурирована вокруг того вида работы, которую ИИ не может сделать - неструктурированное исследование, экспериментальные тупики, проекты, которые существуют потому, что кто-то нашел их увлекательными, а не потому, что они выполнили квартальные цели.

Вот неудобная правда: мы знаем, как строить организации, которые способствуют реальным инновациям. Valve доказывает, что это возможно. Проблема в том, что модель Valve требует чего-то, от чего большинство публичных компаний отказались десятилетия назад - доверия.

Доверия, что сотрудники выберут ценную работу без указки. Что продуктивность присуща позитивной обратной связи от роста и экспертизы, полученной через сотрудничество и командную работу. Доверия, что хорошие идеи привлекут таланты органически. Доверия, что вы можете измерять ценность результатами, а не часами, видимостью или баллами в обзорах.

Когда Джек Уэлч превратил GE в шаблон для современного управления публичной компанией - ранжирование, одержимость квартальными отчетами, принудительное распределение оценок - он не просто изменил то, как мы измеряем продуктивность. Он разрушил фундамент, который делает возможными инновации в стиле Valve. Нельзя сказать сотрудникам «вас могут уволить на основе распределения вашего рейтинга», а затем ожидать, что они пойдут на риски, ведущие к прорывным продуктам.

И вот где ИИ становится катализатором: все те перформативные метрики, под которые оптимизируется *Meta - документация, посты для видимости, тщательно созданные отзывы коллег - это именно тот вид работы, с которым ИИ справляется играючи.

Что остается? Работа в стиле Valve. Беспорядочная, неизмеримая, требующая высокого доверия работа по фактическому созданию чего-то нового. Мой фокус сейчас - создание такого инструмента, который измерял бы не рабочую продуктивность, а рабочую вовлеченность и эмоциональную отдачу. Напишите в комментариях, если хотите узнать больше об этой коварной подтеме: как мы не признаем и не компенсируем эмоционально требовательную работу.

Итак, перед нами выбор. Мы можем удвоить ставку на модель *Meta, измеряя себя все точнее против ИИ в задачах, которые не имеют значения. Или мы можем признать, что системы, которые мы построили за последние 40 лет - те, что оптимизировали контроль вместо доверия, видимость вместо влияния и измеримую эффективность вместо значимых инноваций - устарели.

Спасибо за прочтение!

*Meta и Facebook признаны экстремистскими организациями и запрещены в РФ