Egy jótanács munkaadóknak: nem attól lesz a legjobb a csapat, ha a legjobb jelentkezőket vesszük fel
HRA szuperhős filmek tévednek. A legjobb csapatot nem a legjobb emberekből kell összeállítani. Napjainkban a mozik tele vannak szuperhősökkel. No meg szupergonoszokkal. Ezek a szupergonoszok már annyira gonoszak, hogy gyakran csak úgy lehet legyőzni őket, ha a szuperképességekkel rendelkező szuperhősök összeállnak egy csapatba. Így jön létre a szupercsapat. Melyik vállalkozónak ne ez lenne az álma? Összehozni egy szupercsapatot a legjobb képességű munkavállalókból. Így aztán garantált a siker - mondhatni: a vállalkozás sikerre van ítélve. Óriási tévedés! - érvel egy tanulmányában Scott E. Page, a University of Michigan professzora. Page közgazdaságtant, politikatudományt tanít és komplex rendszerek működési modelljeit tanulmányozza.
A megértés hulláma
Írásában visszaidéz egy emléket. Amikor a University of Wisconsin-Madisonon matematikát tanult, volt egy logika kurzusa, ami rendkívül szórakoztató volt. A tanár nyitott volt a problémákra, színesen, érdekesen magyarázott - játszva lehetett tanulni. Page úgy jó tíz évvel később összefutott ezzel a tanárral egy konferencián, amelyen a különböző közlekedési modelleket vitatták meg a résztvevők. Egy prezentáción éppen a közlekedési dugók különböző variációit elemezte egy előadó. Page régi tanárja jelentkezett, és nem is okozott csalódást: “ha a közlekedési dugókat modellezitek, akkor nem az autókat kell figyelni” - mondta. Zavart csend támadt a hallgatóság soraiban - majd bólogatás és mosoly következett. Tipikus helyzet: valaki valami olyat mond, ami látszólag nem a témába vág, sőt éppen ellenkezőleg. Aztán végigsöpör a megértés hulláma a hallgatóságon. A logika tanár beletrafált a problémába: egy közlekedési dugó során az út tele van autókkal. Az autók nyomon követése meglehetősen erőforrásigényes tevékenység. Ha viszont az üres helyeket figyelik, az sokkal kisebb kapacitást vesz igénybe.Három tanulság
Az esetből három tanulság is adódik. Az első: a problémák általában összetettek. A magyarázat nehéz, a megoldást nem könnyű látni, főleg előre jelezni. A második: a probléma megoldásához vezető ötlet nem a semmiből pattan elő, nem valamiféle mágia, vagy varázslat. Általában már meglévő ötletek, megfigyelések vagy szabályok-törvényszerűségek újfajta alkalmazása, látásmódja, kombinációja segít hozzá ahhoz, hogy közelebb kerüljünk a megoldáshoz. A példánkban szereplő logika tanár az információelméletből hozta a megoldást. Ez pedig a legrövidebb leíró hossz (minimum description length) elmélete. Ha például azt akarjuk leírni, hogy nem az “L” betűről van szók, akkor egyszerűbb, ha azt mondjuk, hogy “nem-L”, mintha leírjuk sorrendben az ABC betűit az L kihagyásával. A harmadik tanulság pedig az, hogy az ilyen típusú megoldások általában emberek interakcióiban derülnek ki. Valaki elmondja, hogy szerinte mi a probléma. Egy másik átfogalmazza. Jönnek a megoldási javaslatok. Egyre részletesebb és főleg: egyre tágasabb kép alakul ki. Aztán egyszer csak valakinek minderről eszébe jut valami olyasmi, aminek látszólag semmi köze nincs a problémához, de végül mégis ez vezet a megoldáshoz. A mai, modern kor problémái a legritkább esetben egydimenziósak. Ha mondjuk egy útépítésről van szó, akkor annak környezetvédelmi, társadalmi, gazdasági és politikai aspektusai is vannak. A feladatnak csak az egyik, és gyakran nem is a legfontosabb eleme az, hogy a mérnökök megtervezik A-ból B-be az utat. Az ilyen bonyolult problémáknál nagyon ritka, hogy egy ember képes legyen átlátni őket. Az még ritkább, hogy a megoldást is egyedül találja meg rájuk. Egy repülőgéphordozó anyahajó megtervezése például meglehetősen összetett feladat. Szükség van hozzá mérnöki, aerodinamikai, tengerészeti, hajóépítési, atomenergetikai, fémtechnológiai, hidrodinamikai, információtechnolgóiai, katonai-hadászati ismeretekre - hogy csak néhányat említsünk. Egy vállalat vezetése, vagy egy vállalati probléma megoldása hasonlóan sokféle ismeretet igényel. Henry Ford, vagy Rockefeller korában talán még működött az egyszermélyi vezetés, az egyszemélyi döntés és problémamegoldás. Ma már nem.Nincs legjobb
A több dimenziós, bonyolult problémák kérdése felveti a szakemberek kérdését is. Vajon tényleg a “legjobb” embereket kell alkalmazni minden területen? Egy menedzsernek el kell fogadnia azt a tényt, hogy nincs olyan, hogy “legjobb”. A modern vállalatok - jó például szolgálnak erre a gén- vagy információtechnológiai vállalatok -, olyan csapatot hoznak létre, amelyben különböző területekről érkező emberek, különböző képességeket, tudásformákat hoznak magukkal. És egyáltalán nem kell, sőt nem is célszerű ezekre területük legjobbjait alkalmazni. Ha egy IT cég felveszi a “legjobb” elméleti matematikust, az nagy valószínűséggel nem tud majd együtt dolgozni a többiekkel. Egyrészt tudja magáról, hogy ő a “legjobb”, másrészt nehéz lesz benne kialakítani azt a hozzáállást, hogy képességeit a csapat feladata szolgálatába állítsa. A meritokrácia hívei érvelhetnek úgy, hogy rendben, hozzunk létre különböző területről jött csapatokat, de azokat területük legjobbjai vezessék. Így a nagy csapat a “legjobb” matematikusból, a “legjobb” onkológusból, a “legjobb” biostatisztikusból” áll majd. Az alaphelyzet azonban nem változik meg ettől. Egyrészt nincs olyan kritérium, amely alapján el lehetne dönteni, hogy ki a legjobb. Másrészt a “legjobbak” vagy a legjobbnak ítéltek együttműködési hajlandósága erősen kétséges lesz.Komplexitás
Nézzük például az idegsejtek kutatását! Egy évben nagyjából 50 ezer tudományos publikáció születik ezen a területen. A legkülönbözőbb megközelítések csatáznak egymással, zajlik a tudományos vita. Az ágazat ezer és ezer különböző alágazatra vált szét, ahogy egyre jobban specializálódik a tudomány. Lehetetlen eligazodni ebben a dzsungelben, nem lehet úgy eredményt hirdetni, mint mondjuk a 100 méteres síkfutásban. Mi hát a megoldás? A komplexitás. Ha a probléma komplex, akkor a megoldásnak is annak kell lennie. Az ideális munkaerőfelvétel alapja a kontextus. Az optimális csapat sokoldalú és olyan tagokból áll, akiknek az egymással való együttműködési hajlandóság a legfontosabb tulajdonsága. Napjainkban a vállalatok munkaerő toborzásánál, a kiválasztásnál a “legjobb jelölt” mítosza szinte egyeduralkodó. A legjobb egyetemen a legjobb minősítéssel végzett jelölt szinte biztos befutó. Holott számos jel mutat rá, hogy a legjobb csapat nem a legjobb egyéni jelöltekből áll össze. Astro Teller, a Google anyavállalatához, az Alphabethez tartozó Google X vezérigazgatója mondta egyszer: “az a fontos, hogy különböző beállítódású embereid legyenek. Ha a dolgok mélyére szeretnél ásni, felfedezni új lehetőségeket, akkor nem olyan emberekre van szükséged, akik úgy néznek ki mint te, akik úgy gondolkodnak, mint te”. A legjobb csapat összeállításához nem szuperhősökre van szükség, hanem “egyszerű” csapatjátékosokra.Kell egy csapat
Van egy amerikai film, a “Péncsináló” (Moneyball) a címe. Főszerepben Brad Pitt (na oda a legjobbat szerződtették : ). A sztori szerint az Oakland Athletics baseball csapat nagy válságban van. Kevés a pénz, a csapattól sorra igazolnak el a nagy sztárok, a “legjobbak”, de már a közepes játékosok is szállingóznak elfelé.
A hagyományos alapokon dolgozó játékosmegfigyelők sorra hoznák a fiatal tehetségeket. Pénz azonban nincs az igazolásokra. Az edző, Billy Beane (Brad Pitt) így kénytelen más utakat keresni. A film a 2000-es évek elején, a személyi számítógépek elterjedése idején játszódik. Beane összetalálkozik egy, a Yale-en frissen végzett számítógép szakemberrel. Megküzdve minden külső ellenszenvvel és gánccsal statisztikai adatok alapján kezdenek el összeállítani egy csapatot. Nem az a fontos, hogy ki a “legjobb” a szakma vagy a közönség szerint. Egyedül az, hogy az adott poszton kinek a legjobbak a mutatói és milyen tapasztalata van a csapatjátékban - ehhez egy számítógépes algoritmust dolgoznak ki. Így kiöregedett, sikertelen játékosokból kukáznak össze szinte a semmiből egy csapatot. A kérdés: megnyerik-e az amerikai bajnokságot? A válaszért tessék megnézni a filmet, HR-eseknek kötelező!