Сотрудник первым закрывает задачи, быстро отвечает коллегам и раньше других осваивает новые инструменты. Со стороны он выглядит эффективнее остальных.
Но скорость показывает только часть результата. Она не учитывает ошибки, доработки и последствия решений, которые проявятся позже. Иногда сотрудник работает дольше, потому что проверяет данные, сравнивает варианты и заранее замечает риски.
В этой статье разобрались, в каких ситуациях лучше никуда не спешить.
Почему быстрые сотрудники только кажутся эффективными
Скорость легко измерить. Например, в рекрутменте можно сравнить сроки закрытия вакансий.
Один рекрутер закрыл вакансию за 25 дней, другой — за 35. Через несколько месяцев может оказаться, что первого кандидата пришлось заменить, а второй успешно прошел испытательный срок. Поэтому нельзя оценивать эффективность только на основе скорости в вакууме.
| Ученые пришли к выводу: в большинстве случаев сжатые сроки повышали производительность, но снижали качество работы. |
Что скрывает скоростное выполнение задач
Быстро выполненная задача может создать проблему позже: исправления, повторные согласования, дополнительные проверки. Поэтому к сроку выполнения полезно добавлять такие «метрики», как качество с первого раза, количество доработок и негативные последствия решения.
Иначе сотрудник, который быстрее передает работу дальше, будет выглядеть сильнее коллеги, который потратил больше времени и сразу выдал качественный результат.
Заполните форму, и мы пришлем вам 200 вопросов для структурированного интервью
Когда медленный темп дает лучший результат
Да, высокая скорость полезна в типовых задачах с понятным алгоритмом и низкой ценой ошибки. Но чем больше неопределенности, тем важнее время на проверку и оценку разных вариантов.
В эксперименте, опубликованном в Scientific Reports, при ограничении времени люди чаще повторяли знакомые решения и не глубоко продумывали последствия.
Почему опытные сотрудники чаще не спешат
В BambooHR разбирают это на примере ситуации с внедрением ИИ. Бизнес-аналитик Симран Каур считает, что сотрудников, которые задают больше вопросов и не спешат передавать задачи ИИ, легко принять за противников изменений. Но именно они в итоге лучше знают слабые места инструмента и используют его эффективнее коллег.
Поэтому скорость выполнения задачи, в том числе освоения ИИ, сама по себе мало говорит об эффективности. Важнее, понимает ли сотрудник, что можно ускорить, а где, наоборот, стоит замедлиться ради лучшего результата.
Плюсы и минусы быстрых и медленных сотрудников
| Быстрая работа | Медленная работа | |
| Плюсы | Больше задач за то же время | Более глубокая проработка решения, меньше времени на доработки после |
| Где полезна | Типовые задачи с понятным результатом | Сложные и многослойные проблемы |
| Основной риск | Вероятность ошибок и дополнительное время на доработки | Не позволяет переключаться между задачами, можно долго не видеть важное «в очереди» |
| На что обратить внимание | Сохраняется ли качество работы или сотрудник поставил задачи на конвейер | Улучшает ли дополнительное время результат или доработки и переосмысление все равно нужны после |
Если «медленная» работа сотрудника позволяет не допускать ошибок и гарантирует более устойчивый результат, такой подход оправдан на 100%. Именно поэтому скорость всегда нужно оценивать вместе с качеством работы и последствиями после ее сдачи. Тогда сразу становится понятно, кто действительно работает эффективно, а кто просто первым закрывает задачи.
Хантфлоу помогает смотреть на работу рекрутеров шире одного показателя скорости. В системе можно отслеживать не только сроки закрытия вакансий, но и этапы подбора, причины отказов, а также другие данные по процессу найма. Так проще оценить результат в контексте, а не только по тому, кто справился быстрее.
