Управление персоналом

Светлана Симоненко: Компетенции — человеческий драйвер развития производства

Для современных высокотехнологичных промышленных компаний всё большее значение приобретают компетенции персонала. Речь здесь идет не только о наличии актуальных профессиональных знаний, но и об отлаженных навыках их применения, а также о профессиональной культуре, включающей в себя способность сотрудника к непрерывному образованию и самообучению. Моделирование профессиональных компетенций для всех групп должностей в компании — процесс ответственный, очень трудоемкий и небыстрый. Проблема еще и в том, что эту работу невозможно сделать раз и навсегда, а при сегодняшних темпах технологических изменений компетенции в ряде случаев и вовсе становятся «скоропортящимся» продуктом. О подходах к решению этой проблемы в интервью Умнпро рассказывает Светлана Симоненко — сооснователь и управляющий партнер Detech Group — консалтинговой компании в области оценки человеческого потенциала и развития лидерских компетенций.
28 октября 2020

Две линии — два мира

Основатель и управляющий партнер Detech, на конференции — о том, как формируются инновационные команды и как отбирать для них людей

— Сейчас в индустрии за все более короткие сроки разрабатываются и внедряются новые технологии и сервисы, появляются новые профессии и специальности и отмирают действующие, меняются подходы к управлению бизнес-процессами. Каким образом все это влияет на модели компетенций, успевают ли они перестраиваться?

Начнем с того, что компетенции в промышленных компаниях подразделяются на две линии. Одна линия — это компетенции для административно-управленческого персонала, их так и называют — управленческие компетенции, или корпоративные. Они — про координацию, организацию, стратегию развития и т.д., вопросы же производства они не затрагивают. Другая линия связана с инженерными кадрами. С работниками, которые непосредственно участвуют в производственных процессах, проектируют, конструируют, разрабатывают и адаптируют технологии. И очень большая проблема — в том, что эти две линии сегодня в большинстве случаев параллельные.

В советской промышленной школе всё было иначе: специалисты с высшим образованием, чтобы правильно войти в производство, начинали свой карьерный путь с низовых производственных должностей. Они должны были понять принципы построения производства, все нюансы его функционирования, и постепенно вырастая профессионально и в плане должности, начинали, что называется, на кончиках пальцев чувствовать, как работает их предприятие. И потом, поднявшись до ступеней гендиректора или главного инженера завода или фабрики, либо уйдя на высокие руководящие должности, например, в главки или министерства, они досконально понимали предмет, которым они управляют. А сейчас произошёл разрыв. Разрыв этот драматический и именно он, а не быстрая смена технологий и инструментария, наиболее сильно и негативно влияет на ситуацию в промышленности. На производство приходят люди с заученными схемами и пытаются «оптимизировать бизнес-процессы», не понимая ни самой сути этих процессов, ни специфики производства, ни особенностей его функционирования. У них нет базы. Не удивительно, что словосочетание «эффективный менеджер» в этих кругах стало ругательным.

Конечно, среди менеджеров есть и немало настоящих профи. С одним из таких доводилось сотрудничать — это высококлассный управленец, способный по-настоящему оптимизировать, наверно, любое производство. Но он сам — из производственников, понимает, что такое технологический процесс, знает физическую природу производственных процессов. Поэтому, приходя на предприятия разных отраслей и масштабов, он всякий раз сначала подробно изучает производственный процесс и только потом начинает вводить необходимые коррективы.

Но такие специалисты и такие подходы сейчас, к сожалению, скорее из разряда исключений. Мы видим, что сегодня на предприятиях былой преемственности поколений профессионалов уже нет, а если говорить про компетенции, то, повторюсь, управленческое звено и производственный сектор живут каждый своей жизнью.

— И ведь, что особенно обидно, эту нашу традицию преемственности давно и весьма успешно ввели у себя ведущие промышленные компании во всем мире, к которым мы теперь ездим за передовым опытом. Несколько лет назад в «Умнпро» была опубликована серия материалов о компанияхрезидентах особых экономических зон в Калужской области. В их числе — мировой бренд «Фольксваген». Так вот, там как раз это эффективно работает: любого приходящего туда устраиваться специалиста, невзирая на все его дипломы вузов и МВА, для начала определяют на два месяца на рядовую работу в цех, на конвейер. И только потом, после успешной стажировки в этом качестве, он займёт ту позицию, на которую устраивался в концерн.

На самом деле такие подходы сейчас применяют многие компании, в том числе сервисные, где есть элементы производства. Например, KFC и некоторые другие сети ресторанов быстрого питания. Любой специалист, который устраивается туда на руководящую позицию, сначала идёт на несколько месяцев работать в ресторан официантом, смотрит, как работает кухня. И только потом получает свое руководящее кресло. И только таким образом у них выстраивается устойчивая система управления. У нас её нет, и, к сожалению, на большинстве отечественных производств приходится констатировать, что тот вектор, по которому сейчас движется наше образование, который сейчас активно педалируется на федеральном уровне, всё дальше раскручивает эту центробежную силу, отделяя управленцев от реального производства и от реальной жизни.

Как рождаются компетенции

— И это при том, что в российских технических вузах уже несколько лет, по крайней мере, на уровне деклараций, как внедряется приоритет компетентностного подхода к подготовке специалистов. В последние годы начали меняться принципы взаимодействия технических вузов и промышленных компаний — будущих работодателей их выпускников. В вузах создаются профильные кафедры корпораций, в ряде регионов реализуется эксперимент по дуальному образованию будущих инженеров и управленцев и т.д. Но, получается, и в этом случае что-то пошло не так?

Давайте вспомним, откуда вообще пришло это понятие — «компетентностный подход». Во второй половине прошлого, двадцатого, века в Соединённых Штатах в управленческой среде задумались о том, что для эффективности людей важны не только их интеллектуальные способности, но и компетенции, то есть то, как человек, собственно, использует эти способности, как он себя ведёт на рабочем месте. Потому как знания у человека могут быть самыми обширными, но при этом способности их эффективно применять — близкими к нулю. Отсюда и вырос этот компетентностный подход. Ведь что такое компетенция? Это некий набор поведенческих проявлений человека, которые мы можем зафиксировать, описать, и которые определяют его успешность на конкретном рабочем месте.

Сравним для примера механиков и операторов. Если для оператора станка, особенно с ЧПУ, алгоритм расписан, пошаговые инструкции у него всегда перед глазами, то механик, которого вызвали к засбоившему оборудованию, должен в каждом конкретном случае разобраться в причинах проблемы и предложить возможные варианты ее решения. Но только ли в этом разница между двумя специальностями? Не только. И более того: далеко не все операторы, даже отлично знающие оборудование, могут стать механиками. Почему? Потому что в данном случае у работника должно включаться дополнительное необходимое качество — умение смотреть на станок не только с точки зрения операции, но системно. Увидеть в целом, как работает технологическая линия, как на ней связано одно с другим, и в результате понять, найти корневую причину неполадки. А затем механик должен ещё и связаться с сервисной службой — своего предприятия или компании-поставщика оборудования. Грамотно объяснить, что это за неполадка, составить необходимую отчётную документацию… Как видим, появляется целый ряд новых навыков, которыми он должен обладать. Собственно, это и есть компетенция.

А если, к примеру, механик захочет стать мастером цеха, он должен приобрести новое умение — управлять людьми. Научиться определять сильные и слабые стороны работников, оценивать их профессиональные возможности и, исходя из этого, ставить им задачи, мотивировать на их выполнение. А это уже новые модели поведения, которые совсем не требуются работнику, стоящему за станком.

Итак, чем выше по карьерной лестнице поднимается работник, тем более сложные и разнообразные задачи он выполняет. При этом он должен понимать, за счёт какого инструментария, каких навыков можно с этими задачами справиться. Таким образом рождаются компетенции. И если начальнику цеха, к примеру, нужно отобрать из числа операторов-станочников претендентов на должность мастера участка, ему целесообразнее рассматривать в качестве кандидатов не местных лидеров по выработке, а тех работников, которые, вполне справляясь с планом, обладают ещё и потенциалом организаторов и координаторов. Кстати, по такому же принципу следует отбирать и наставников, обучающих молодых работников. Сейчас, в попытках возродить столь необходимое для производств наставничество, на многих предприятиях идут по самому простому, но далеко не самому правильному пути — назначают наставников из числа работников с высокой производительностью и доплачивают им энные суммы за эту дополнительную нагрузку. Но все ли эти назначенные наставники в состоянии действительно обучать рабочую молодежь, все ли хотят этим заниматься, пусть и за дополнительную плату? Далеко не все. А между тем рядом с ними, в том же цехе, могут работать люди той же квалификации, готовые обучать новичков даже бесплатно — просто потому что наставничество даёт им возможность реализовывать их личностные качества воспитателей от природы, эта деятельность сама по себе является для них мотиватором. Таких и надо двигать в наставники. И вот такой компетентностный подход реально меняет принципы работы с персоналом — от найма работников до оплаты их труда, мотивации, стимуляции их профессионального и карьерного роста и так далее.

— Закладывать принципы работы с персоналом, и не только, — это прерогатива заводских топов. 

— Безусловно.

— Но они, в массе своей, как мы отмечали чуть выше, тоже являются жертвами драматического разрыва в преемственности. И при этом мало кто из них владеет современным инструментарием в области командообразования, моделирования компетенций, создания системы корпоративных ценностей и т.д. 

К сожалению, это так. И в этой ситуации тем ценнее опыт руководителей, сумевших спасти свои предприятия от разорения в 1990-ых годах, провести их через все кризисы и удерживать вектор развития до сего дня. Нам доводилось работать с крупными холдингами в процессе консолидации. Управляющие компании ставили задачу сделать оценку персонала вновь включенных компаний, в том числе их топов. И при этом не скрывали своей настороженности по отношению к ним: мол, эти «красные директора» не понимают современных подходов и не хотят меняться в соответствии с требованиями момента, могут быть нелояльны и т.д. Но, когда мы проводили по своим методикам оценку этих руководителей, выводы были, как правило, в пользу их безусловной компетентности и преданности делу, которому они отдали многие десятилетия своей жизни. И во многом именно благодаря этим людям у нас до сих пор занимает лидирующие позиции в мире наша атомная отрасль, в значительной степени сохранили свой потенциал и сейчас уверенно развиваются многие предприятия, входящие в госкорпорацию Ростех. Их пресловутый «оборонный консерватизм» во всех смыслах этого слова в данном случае оказался во благо, прекрасно выполнив защитную функцию. В то же время, конечно, следует признать тот факт, что он же оказался и фактором торможения в процессах внедрения инноваций. Ведь для того, чтобы на предприятии приращивать инновации, необходимы знания и навыки выполнения функции фильтра, способности различать действительно прорывные идеи и продукты от конъюнктурных подделок и обычного шарлатанства. Но вот это промежуточное звено, люди, которые бы и производство понимали, и могли привносить инновации и фильтровать их — сейчас в острейшем дефиците. 

По стандартам каменного века 

— За последние два года был разработан и утвержден целый ряд профстандартов, в том числе в индустрии. В какой степени они могут служить опорой при моделировании компетенций, при оценке персонала всех уровней?

Это зависит от качества самих профстандартов, во многом обусловленного, в свою очередь, целеполаганием их разработчиков. Например, вполне рабочие профстандарты действуют в сфере ИТ: в этой сфере у нас в основном заняты специалисты новой формации — молодые, креативные, заточенные на развитие, их профессиональное сообщество и разработало соответствующие стандарты, по которым им удобно работать и которые будут способствовать развитию отрасли. Вполне профессионально подошли к созданию профстандартов и в ряде госкорпораций. И здесь не последнюю роль сыграло их положение монополистов: ведь стандарты должны согласовываться с профессиональным сообществом, и здесь чем больше интересантов, тем труднее выработать взаимоприемлемое решение. Взять, к примеру, автодорожную отрасль: там и промышленные компании, и профильные научные и образовательные организации, и профсоюзы. И у всех — разные взгляды на то, какими должны быть профстандарты в их сфере, и весьма низкая договороспособность в этом вопросе. Те же проблемы — и в ряде других отраслей, где рынок не консолидированный, есть очень много экспертных точек и много интересантов.

В результате в ряде случаев на выходе были получены такие профстандарты, которые в принципе невозможно никак использовать. Поскольку они, что называется, обо всём и ни о чём. Увы, к их числу можно отнести и стандарт на специалиста в сфере управления персоналом. Практики-эйчары схватились за голову: в стандарте отсутствуют принципиально важные для этой сферы компетенции, а многие из тех, что туда вписаны, практически никак не привязаны к реальным задачам, связанным с управлением персоналом. Создается впечатление, что разработчики стандарта совершенно не владели предметом и не представляли, как этот документ будет применяться. 

Отдельная тема — профстандарты в сфере образования, в том числе вузовского. Сложилась весьма забавная ситуация: предложением стандартов занимались те самые образовательные учреждения, которые должны были стать рычагом для реформирования профессионального образования. То есть, по факту, они, выиграв соответствующий тендер Минтруда, получили зеленый свет в разработке правил реформирования самих себя. А поскольку с некоторых пор образование у нас — это услуга, образовательные учреждения теперь в первую очередь заинтересованы не в качестве подготовки своих выпускников, а в продаже своих услуг. И при разработке стандартов танцевали именно от этой печки. Ведь чем больше компетенций будет вписано в стандарт, тем больше курсов по каждой компетенции вузы сделают, тем больше смогут их продать. Так теперь работают образовательные организации. Чтобы быть конкурентоспособными, у них должен быть большой арсенал услуг, соответственно, они должны под них получать бюджетное финансирование. Вот вам замкнутый круг.

— Такая система ложной, порочной мотивации…

Именно. Понятно, что мир меняется, все время появляются какие-то новые технологии во всех сферах, и все, кто занят на рынке труда, должны их осваивать, учиться применять, повышать квалификацию. Но при этом непонятно, зачем в таком вузе, как МГТУ им. Баумана, появился факультет психологии. Или еще пример из того же ряда: я, как человек, который преподавал несколько лет на кафедре пиара и рекламы одного из ведущих вузов, не понимаю, зачем впоследствии эта кафедра была разделена на две отдельные кафедры — рекламы и пиара. Причем дисциплины преподаются с первого по пятый курс с последующим присвоением квалификации по данным дисциплинам. Я считаю это абсурдным и полагаю, что надо получать высшее образование по фундаментальным дисциплинам, а затем в течение одного — двух лет, в зависимости от того, как составлен учебный план, можно получать дополнительное прикладное образование, которое позволит студенту специализироваться дополнительно и т.д.

— Давайте вернемся к теме компетенций. Как известно, их моделирование должно начинаться с анализа работ на всех уровнях компании. Но по силам ли это заводским эйчарам, погруженным в каждодневную рутину?

Конечно, не по силам. Впрочем, они этим и не занимаются. Вообще, мы часто убеждаемся, что на предприятиях чаще всего нет даже понимания сути этой работы, хотя призывы заняться ею звучат постоянно. Надо понимать, что это — сложная аналитическая работа, которая должна вестись на всех уровнях, на всех рабочих местах. Она дает понимание, как строится работа каждого человека, занятого на производстве, из каких операций она состоит. Она также включает в себя анализ стратегии компании. Ведь компетенции разрабатываются с ее учетом и, что называется, немного на вырост, а «здесь и сейчас» все сотрудники немного не дотягивают до них. Чем полезен такой подход? Подразумевается, что для повышения квалификации персонала до планки, установленной разработанными компетенциями, будут задействованы образовательные программы. И прошедшие такую подготовку люди уже подтянут на новый уровень производственные процессы. Поэтому сегодня не должно устраивать простое описание работы «здесь и сейчас», которое содержится в профстандартах, — ведь таким образом на фоне модернизации производства и освоения новых технологий фиксируется и закрепляется в качестве нормы тот «каменный век», в котором застряли многие наши производства.

А между тем компетенции на самом деле являются человеческим драйвером развития производства. Надо только понять, что можно вписать владение новыми технологиями в соответствующие компетенции и затем поэтапно обучать людей. Затем, по истечении двух-трех лет такого доучивания, делаем новый срез — смотрим, каких профессиональных высот достигли эти специалисты, как это сказалось на эффективности производства. А потом идут следующие этапы обучения и контрольные срезы его результатов… В этом плане показательный пример успешного применения таких подходов — Трансмашхолдинг. В том, что вошедшие в ТМХ предприятия поднялись из руин, в которых пребывали в 1990-е годы, и теперь представляют собой современные высокотехнологичные компании, поставляющие продукцию на экспорт, огромная заслуга менеджмента холдинга.

Чтобы не поменяться с машиной местами

— Как, по вашим наблюдениям, меняется подход к разработке и оценке компетенций и эффективности персонала в связи с внедрением цифровых сервисов, инструментария цифрового управления бизнеспроцессами, развитием IoT, ставкой на машинное обучение и максимально возможный уход от влияния человеческого фактора?

Естественно, когда меняется производство, должны меняться и компетенции людей, которые на нем работают и им управляют. В связи с этим возникает следующий вопрос — могут ли машины полностью заменить людей. Сейчас вроде бы уже все эксперты сошлись во мнении, что — нет, не могут. Вот весьма показательный пример: побывав на производстве у одного из наших клиентов — известного производителя табачной продукции, мы обратили внимание в одном из цехов на пылившийся без дела выключенный агрегат, который должен определять соответствие табака стандартам качества по всем параметрам, состав влаги и т.д. Мы спросили, почему у них столь нужная техника в нерабочем состоянии, и услышали в ответ: да у нее погрешность большая, и при этом есть в числе работников эксперты, которые на ощупь, руками это определяли лучше любой техники. Правда, это было давно. Может быть, сейчас уже такой аппарат нового поколения научился работать точнее.

— Скорее всего. К тому же сейчас в цифровой повестке — машинное обучение, машины учат сами себя и друг друга…

По поводу того, стоит ли целиком полагаться на машинное обучение, приведу еще один пример из нашей практики. Итак, у нас несколько лет назад был кейс, когда мы проводили оценку нескольких тысяч человек из разных регионов страны для отбора волонтеров сначала на Олимпиаду в Сочи, потом на мундиаль. Были организованы опросы претендентов на местах. Таким образом у нас накопилось огромное количество данных об участниках этих опросов: мы не знаем их имен, но располагаем общими данными о них — знаем их пол, возраст, образовательный уровень и т.д. Владение этим массивом информации помогает нам обучать машины. А недавно у нас стажировался молодой специалист, которому мы дали тестовое задание: проанализировать 200 тысяч результатов опросов и по итогам анализа составить рейтинг факторов влияния на выбор претендентов. Результаты его работы планировалось впоследствии использовать в целях машинного обучения. Так вот, отчет нашего стажера содержал неожиданные для нас результаты: оказывается, при отборе волонтеров на мундиаль лучше всех должны были проходить отборочные интервью пожилые люди, показавшие высокие результаты тестирования способностей и проживающие в одной из автономных республик! Абсурд, не так ли: получается, что проживание претендента в Москве или Санкт-Петербурге с соответствующими образовательными возможностями никак не влияет на его перспективу попасть волонтером на футбольный чемпионат, а проживание в данной автономной республике стало одним из определяющих факторов! И что — теперь следует обучать наши машины, опираясь на этот вывод?

Вот вам наглядная иллюстрация сегодняшних проблем построения моделей машинного обучения. Модель машинного обучения — это второе поколение статистических теорий, фактически статистика. Однако, применяя огромные массивы цифр и при этом не понимая природы вещей, вы рискуете прийти к ошибочному выводу о том, что между некими фактами или явлениями имеется связь, которой на самом деле нет. Это как если бы вы, например, всякий раз, когда на улице начинается дождь, включали свет в своей комнате, а потом, просчитав корреляцию, решили бы, что с помощью своего выключателя можете управлять осадками. Примерно так же получился и вывод о влиянии на лучшие волонтерские качества человека его проживание на территории конкретного региона. На самом деле полученная статистика, с учетом других данных по этой республике и ее жителях, может говорить о том, что в ней участникам опроса по какой-то причине массово завышали оценки. И для этого вывода не требуются сложные модели цифрового обучения, достаточно просмотреть результаты опросов в среднем по стране и увидеть, сколь противоестественно выделяются данные по этой республике.

Ноябрь 2019 г. Подписано соглашение с индонезийским партнером. Detech начинает работать в Индонезии

— Таким образом мы снова приходим к выводу о первейшей необходимости учить матчасть.

Конечно! В данном случае сначала нужно было разобраться в процессе, понять интересы его участников, построить гипотезу, отобрать действительно важные факторы, а уж потом выстраивать модели машинного обучения. Но проблема в том, что навыки основной массы программистов ограничиваются умением писать код. Ведь и цифровизация на отечественных предприятиях внедряется с таким трудом во многом по причине дефицита переводчиков с языка процессов на язык программирования. Потому что специалисты, пишущие код, должны хорошо понимать, как выстроены процессы, а для этого те, кто ставит задачи программистам, должны уметь им это доходчиво объяснить. Потому как у нас, что называется, исторически сложилось, что программист — это техническая специальность, люди этой профессии не любят коммуницировать, для них проблема — задать вопрос на смежные темы, что-то уточнить. И можно очень долго искать специалиста, который, имея необходимые технические знания, в то же время обладал бы столь же необходимыми компетенциями — умением понимать не только технический язык, доносить до коллег свою мысль, декомпозировать задачи. Основная же масса программистов рассуждает так: мол, у нас есть массивы данных, мы знаем, что они как-то связаны между собой, и мы можем это использовать для прогнозирования. Пытаешься им объяснить, что, располагая огромным массивом данных, какую-то связь между ними вы всяко найдете, но эта связь может оказаться случайной. А чтобы уверенно говорить о наличии связи, нужно понимать природу связи. На что они отвечают — мол, а нам и не надо понимать: зачем, если машина сама найдет всю необходимую информацию, обсчитает и проанализирует ее. Я в таких случаях говорю: если вы не знаете, как построены процессы, то не вы будете давать задачу машине, а она вам, и вы будете вынуждены выполнять эти операции, не понимая, что происходит. Кстати, об этой проблеме сейчас говорят многие производственники, имеющие дело с робототехникой. Изначально роботы создавались в помощь людям, чтобы человек управлял машиной, как высокоточным инструментом, а по факту часто получается наоборот: машина управляет человеком. Да возьмем, к примеру, хотя бы автомобильный навигатор: машина фактически диктует вам, каким путем ехать. 

Хорошо еще, когда человек, работающий с умными машинами, осознает эти риски, понимает процессы и может ими управлять, ну или хотя бы пытается. Но нынешняя система образования уже наплодила «специалистов одной кнопки», способных только бездумно нажимать на эти самые кнопки, надеясь на то, что машина сама со всем справится. Отсутствие критического анализа информации теперь подается как норма жизни — вот что страшно.

— Или, в нашем случае, как норма производства, норма управления…

Именно. Да, машины сейчас многое могут, а многого не могут, при этом они учатся, самообучаются. Основная проблема не в них, а в людях, которые ставят им задачи, составляют им программы обучения. Если эти люди не обладают необходимыми компетенциями, пониманием природы процессов, но ставят задачи машинам и производству в целом, они разваливают производство, наносят ущерб экономике. Но еще опаснее, когда эти подходы переносятся на уровень управления обществом, когда это проникает во все сферы, меняет жизнь людей на Земле в целом, влияет на природные процессы на планете, и эти перемены необратимые.

Увидеть за цифрами людей

— Какими качествами, на ваш взгляд, должен обладать современный производственник, управленец, чтобы быть способным подняться над искусственным интеллектом и реально поставить его на службу производству?

Несколько лет назад мы провели такое исследование взаимосвязи личностных качеств людей, занимающих руководящие должности, с их эффективностью в роли управленцев. И в его ходе выявили, что умение обрабатывать информацию, то есть быстро понимать услышанное или прочитанное, и умение быстро делать расчеты всегда влияет на эффективность руководителя. Но вот что бы ни говорили сейчас про эмоциональный интеллект и лидерство — кстати, эти понятия очень субъективны, — здесь корреляции нет. Мы также обнаружили, что на такую компетенцию руководителя, как нацеленность на результат, способность его достигать, — напрямую влияет способность вникать в суть дела, задавать правильные вопросы, докапываться до мельчайших деталей. То есть более эффективный лидер — это человек, готовый задавать вопросы о тех аспектах, в которых он не является специалистом, вникать в тонкости, а не прибегать к отговоркам,— я мол, в такой-то теме ничего не понимаю, но это не беда, у меня есть хороший заместитель.

— А нет ли здесь противоречия с современной управленческой доктриной, где акцент делается на командообразование и на делегирование полномочий, а первому лицу отводится роль верховного стратега?

На самом деле это вещи совершенно не противоположные и не взаимоисключающие — умение делегировать и умение управлять.

— Но как здесь найти золотую середину, оптимальный баланс?

Одно дело, если вы вникаете и разбираетесь в том, чем управляете, и другое дело — то, как вы управляете. Одно дело, когда вы замыкаете все на себе, пытаясь контролировать каждую мелочь, и совсем другое — когда вы можете грамотно подобрать команду, — а это, к слову, — как раз про компетенции, когда вы разбираетесь не только в цифрах и станках, но и в людях. Как правило, эта способность у многих атрофирована.

— То есть в первую очередь именно в людях?

Конечно. Вам необходимо понимать, на что способен каждый член вашей команды, видеть потолок их возможностей. Генеральный директор должен уметь задавать эти вопросы, даже себе, а многие не умеют их даже формулировать. Мы в этом не раз убеждались, например, анализируя результаты оценки клиентами своих управленческих команд или инженерных кадров. При этом используется специальная методика, по которой сотрудники сравниваются по их функционалу, объему выполняемых работ, по уровню принятия решений, по достижению поставленных целей и т.д. Проанализировав таким образом рейтинг сотрудников, составленный менеджментом компании-клиента, мы нередко обнаруживаем, что кто-то из лидеров этих рейтингов на самом деле по всем параметрам оказывается ниже тех, чьи позиции — где-то в середине рейтинга. А затем выясняется, что этот якобы суперэффективный профи просто работает в этой компании много лет, возможно, он даже когда-то был наставником нынешних топ-менеджеров и так и остался для них в образе местного патриарха с непререкаемым авторитетом, при том что его знания и навыки уже давно не соответствуют уровню современного производства.

Подобные «оценки оценок» бывают весьма полезными для топов компании еще и в том плане, что помогают им раскрыть глаза и наконец увидеть вокруг себя — людей, а не только таблицы с цифрами. И понять, что они, погрязнув в рутине и контроле за всем и вся, теряют время, необходимое для решения стратегических задач, и при этом они сами создали для себя окружение, не способное им эффективно помочь. Поэтому, повторюсь, управленческие навыки, конечно, нужно развивать, но — непременно с пониманием предмета. Все-таки я считаю, что это надстройка, а не базис, и их не надо менять местами.

— И тогда, должно быть, наконец получится справиться с проблемой дефицита управленческих элит в реальном секторе.

Эта проблема вполне решаема: нужно, во-первых, помочь производственникам, обладающим управленческими навыками, оттачивать их, и, во-вторых, глубже погружать в производство с целью обучения тех специалистов-управленцев, которые обладают такими навыками, но слишком далеки от цеховых реалий. Уже стало распространенной практикой годовое обучение инженеров менеджменту, почему же до сих пор у нас не пытаются менеджеров хотя бы в течение года поучить производству, как минимум, его основам? Почему считается, что инженер без управленческого образования не может управлять заводом, а экономист без технического образования, не понимающий системы и основ производства, может им управлять? Думаю, пора уже системно восполнять этот пробел.