Забудьте о «тихом уходе»: 3 стратегии для повышения эффективности бизнеса за меньшее количество часов
За время своей карьеры (сначала в JP Morgan Chase, затем в Amazon) я встречал коллег, которые, кажется, постоянно находятся в состоянии стресса: они работают долгие часы и усердно работают, не создавая при этом большого реального влияния. С другой стороны, я также встречал коллег, которые постоянно оказывали большое влияние на свою организацию, не выглядя при этом напряженными, и при этом работали в разумные часы.
Как такое может быть? Почему одни люди кажутся намного более эффективными, чем другие?
Сначала я думал, что дело в везении: некоторым людям просто поручают работать над лучшими и более эффективными проектами, и поэтому они оказывают большее влияние за меньшее время. Это правда, что удача играет роль, но я утверждаю, что она не является главным фактором, определяющим, какое влияние вы оказываете внутри организации.
Вместо этого ответом является рычаг, отношение созданного воздействия к затраченному времени. Рычаг — это центральный ориентир, который эффективные люди используют, чтобы решить, где и как проводить свое время, — говорит Эдмонд Лау в своей книге Эффективный инженер.
Кредитное плечо — это мощная концепция: если ваше кредитное плечо остается прежним, вы можете добиться большего эффекта, только работая больше часов, а ваши часы фундаментально ограничены. Работать сверхурочно для достижения большего результата нецелесообразно. Вместо этого, увеличив эффективность своей работы, вы сможете увеличить свое влияние в 10 и более раз, сохраняя при этом свое рабочее время разумным и устойчивым.
Как повысить свою эффективность в качестве индивидуального участника внутри организации — это большая тема, которую освещают такие люди, как Лау. В этом посте мы рассмотрим только 3 стратегии, которые я считаю наиболее эффективными, с несколькими конкретными примерами из профессии специалиста по данным:
- правильно управлять своим временем,
- оптимизировать для обучения и
- заранее подтверждайте свои идеи.
Давайте начнем.
1. Хорошо управляйте своим временем
«Я делаю одно дело за раз. Это то, что ученые-компьютерщики называют пакетной обработкой — альтернативой является включение и выключение. Я не переключаюсь туда-сюда. […] То, чем я занимаюсь, требует долгих часов изучения и непрерывной концентрации». — Дональд Кнут
Одна из самых эффективных вещей, которую вы можете сделать, — это научиться хорошо управлять своим временем: немного заранее спланировав, вы сможете высвободить несколько часов своего времени каждую неделю, которые затем сможете инвестировать в более эффективную работу. Если вы чувствуете постоянный стресс, но мало что можете показать, это хороший показатель того, что, возможно, вам нужно улучшить свое управление временем.
Вот несколько идей о том, как лучше управлять своим временем.
Сведите к минимуму переключение контекста. Переключение контекста, термин из компьютерных наук, относится к акту временной остановки одной задачи для запуска другой задачи. Вы переключаете контексты, например, когда останавливаете работу над проектом из-за уведомления по электронной почте или встречи. Переключение контекста обходится гораздо дороже, чем люди думают: «20-минутный перерыв во время работы над проектом влечет за собой два переключения контекста; на самом деле это прерывание приводит к потере нескольких часов действительно продуктивной работы», — пишет Дэйв О’Коннор в Проектирование надежности сайта: как Google управляет производственными системами. Приложите сознательные усилия, чтобы как можно меньше переключаться между контекстами и как можно дольше оставайтесь на одной задаче. Не «переключайтесь», как сказал бы Дональд Кнут.
Попрактикуйтесь в объединении прерываний. Большой вклад в переключение контекста вносит преобладание специальных запросов: «почему этот временной ряд имеет всплеск?» или «почему эта метрика внезапно упала?» и так далее. В своей книге Алгоритмы, по которым нужно жить авторы Брайан Кристиан и Том Гриффит рекомендуют объединять прерывания — еще один термин из компьютерных наук: вместо того, чтобы немедленно обрабатывать нерегламентированный запрос, добавьте его в список невыполненных работ. Затем раз в неделю или около того выделяйте несколько часов, чтобы позаботиться обо всех этих небольших запросах одним пакетом. Объединение прерываний имеет большое значение, потому что оно высвобождает непропорциональное количество времени (из-за уменьшенного переключения контекста) с помощью простой настройки вашего управления временем.
Свернуть встречи. Не секрет, что не все встречи полезны. Особенно проблематичны повторяющиеся встречи, которые стоят вам времени и смены контекста каждую неделю. У главного инженера Amazon Стив Хьюн есть практический совет для решения этой проблемы: одну неделю просто не приходите на следующую повторяющуюся встречу, которую вы считаете бесполезной, и посмотрите, что произойдет. Если никто не спрашивает, где вы были, это означает, что никто даже не заметил, как вы ушли, и вы нашли встречу, которую можете навсегда удалить из своего календаря. Если кто-то прокомментирует ваше отсутствие, вы можете извиниться и сказать, что вернетесь в следующий раз.
Назначайте определенные часы каждый день для целенаправленной работы. Хьюн рекомендует постоянно уделять 2–4 часа в день самому важному делу, которое вам нужно сделать. Возьмите за привычку отключать любые уведомления в это время: помните, что переключение контекста обходится гораздо дороже, чем вы думаете. Я также счел полезным использовать простой секундомер для определения времени моей сосредоточенной работы. Еще одна хорошая идея — заблокировать эти часы в своем рабочем календаре, чтобы другие не назначали на это время неожиданную встречу. Самые эффективные профессионалы — это те, кто постоянно находит время, чтобы сосредоточиться и отсечь маленькие кусочки от большой проблемы.
2. Оптимизация для обучения
«Я абсолютно знаю, что это сложно, но мы научимся это делать». — Джефф Безос
Изучение нового навыка, такого как новый фреймворк, API или язык программирования, — это, пожалуй, самое полезное занятие, на которое вы можете потратить свое время. Например, если изучение нового фреймворка отнимет у вас несколько часов вашего времени, но сделает один из ваших обычных рабочих процессов на 10 % быстрее, это инвестиции, которые гарантированно окупятся со временем.
«Оптимизация для обучения» означает, что вы делаете осознанный выбор, который заставляет вас постоянно осваивать новые навыки. Вот несколько идей, как это сделать:
- Беритесь за проекты в проблемной области, с которой вы не знакомы, не ограничивайтесь только проблемами, которые вы уже знаете, как решить. Поверьте, что вы «научитесь это делать», как сказал бы Джефф Безос.
- Присоединяйтесь к команде, где люди умнее вас. Смените команду или компанию, если вы чувствуете, что ваше обучение стало насыщенным.
- Читайте книги, технические блоги и научные статьи. Опять же, применяется принцип рычага: сосредоточьтесь на тех ресурсах, которые могут принести вам наибольшую выгоду за время обучения. Если статья не имеет применения в вашей предметной области, рычаги ее прочтения более или менее равны нулю. Сосредоточьтесь на прикладных работах: хорошим ресурсом является кураторский список Юджина Яна прикладных работ по машинному обучению.
- Следите за более опытным инженером или специалистом по данным во время их рабочего процесса. Иногда это всего лишь один маленький трюк, который в конечном итоге сэкономит вам огромное количество времени, и единственный способ научиться этому трюку — это слежка.
- Читайте и пытайтесь понять код других людей. Чем больше кода вы читаете, тем лучше вы становитесь программистом. Попытайтесь понять, что происходит под капотом распространенных API, которые вы используете, таких как scikit-learn.
- Начните писать и создайте свой собственный блог. В наши дни любой может легко начать вести блог на таких платформах, как Medium или Substack (и у меня есть несколько советов, как начать здесь). Следуйте технике Фейнмана: лучший способ чему-то научиться — научить этому.
Наконец, психологи представили (слишком упрощенную, но все же поучительную) дихотомию фиксированное мышление и мышление роста. Люди с фиксированным мышлением склонны избегать проблем, потому что боятся потерпеть неудачу. Люди с установкой на рост принимают вызовы, потому что они приветствуют возможность учиться, даже если поначалу они терпят неудачу. Возьмите за привычку установку на рост: даже если вы еще не знаете, как это сделать, вы поймете это по ходу дела.
Кстати, слова, приведенные выше, произнес Джефф Безос, когда предложил идею о том, что Amazon должна построить цифровую книгу для чтения, которая впоследствии стала известна, конечно же, как Kindle. Amazon раньше не создавал электронные гаджеты, и поэтому коллеги отнеслись к его идее скептически. Его ответ: «Я прекрасно знаю, что это сложно, но мы научимся это делать», — отличный пример установки на рост.
3. Проверяйте свои идеи заранее
«Что самое страшное в этом проекте? Это часть с наибольшим количеством неизвестных и наибольшим риском. Сначала сделайте эту часть». — Зак Брок, технический менеджер Meta
Возможно, концепцией, которая воплощает в себе концепцию кредитного плеча, является концепция минимально жизнеспособного продукта, MVP. Основная идея MVP состоит в том, чтобы как можно раньше подтвердить вашу гипотезу ценности (то есть гипотезу о том, что предлагаемый продукт или часть программного обеспечения имеет экономическую ценность) с минимальными инвестициями. Таким образом, разработка хорошего MVP — это деятельность с высокой отдачей: небольшие первоначальные инвестиции оказывают непропорционально большое влияние на бизнес, а именно способность подтвердить, что мы на правильном пути.
Хорошим примером этой концепции является история платформы электронной коммерции обуви Zappos. Вместо того, чтобы фактически создавать физическую и цифровую инфраструктуру, необходимую для такого приложения, основатель Ник Суинмурн просто пошел в свой местный торговый центр, сделал фотографии доступной обуви и загрузил их на свой сайт. Когда покупатель совершал покупку, Суинмурн возвращался в торговый центр, покупал обувь и отправлял ее покупателю, выплачивая небольшую комиссию владельцу магазина. Zappos оказался успешным и позже был приобретен Amazon за 1,2 миллиарда долларов. Но важно то, что Суинмурн смог подтвердить свою ценностную гипотезу на раннем этапе с очень небольшими первоначальными вложениями: всего лишь стоимость цифровой камеры.
Давайте также рассмотрим контрпример. Лау, автор книги Эффективный инженер, рассказывает историю Cuil, который должен был стать «убийцей Google»: основатели Cuil предположили, что смогут победить Google, предложив поисковую систему. с большим поисковым индексом. (Поисковой индекс — это справочная таблица, которая сопоставляет поисковые запросы с URL-адресами: больший поисковый индекс означает более высокий отклик за счет более длительного времени запросов.) Команда Cuil потратила годы на создание своей новой поисковой системы, но в конце концов она провалилась. Пользовательский интерфейс был слишком медленным и глючным, и оказалось, что пользователи предпочли малую задержку большему поисковому индексу. Джош Леви, изобретатель Cuil, сказал, что ему следовало проверить свой продукт раньше:
Не откладывайте. Получать отзывы. Выясните, что работает. Это намного лучше, чем пытаться что-то построить и верить, что вы все сделали правильно, потому что вы не можете сделать все правильно.
Итак, как вы можете проверить свои идеи на раннем этапе, будучи специалистом по данным? Вот несколько практических советов.
Используйте коллег в качестве доски. Сделайте привычкой делиться своими идеями с коллегами. Обычно люди рады услышать о новой проблеме или идее и высказать свое мнение. Это выводит их из привычной колеи. Неформальные беседы за чашкой кофе с коллегами — отличный способ начать такой неформальный обмен идеями.
Прежде чем приступать к реальной работе, напишите одностраничник. В этом документе опишите проблему, которую вы пытаетесь решить, как вы хотите ее решить и каков ваш предполагаемый показатель успеха. Попросите людей просмотреть одностраничник: если в вашем предложении есть серьезный недостаток, вы захотите узнать об этом, прежде чем приступить к работе и, возможно, потратите свое время.
Сначала решите самую пугающую часть проекта. Подумайте, в какой части проекта больше всего неизвестных. В проектах машинного обучения это часто интеграция модели с серверной инфраструктурой: может ли модель выполнять автоматические действия во время вывода? Решение этой части в первую очередь — отличный способ заранее проверить свои идеи.
Разверните модель машинного обучения как можно скорее. Часто возникает соблазн продолжить оптимизацию вашей модели в автономном режиме и попробовать еще одну вещь перед развертыванием в рабочей среде. Тем не менее, офлайн-производительность не гарантирует онлайн-производительность, и поэтому на практике эффективность увеличения времени, затрачиваемого на улучшение автономной производительности, может быть довольно низкой. Ученый по данным Дэмиен Бенвенист рекомендует ограничивать время каждого шага в процессе разработки машинного обучения, чтобы у вас не возникло соблазна спуститься в кроличью нору офлайн-оптимизации.
Вывод: вместо того, чтобы «тихо уйти», вместо этого максимизируйте рычаги
Кредитное плечо, отношение созданного воздействия к затраченному времени, является центральным, направляющим показателем, который вы должны использовать, чтобы решить, как потратить свое время. Вы можете повысить эффективность своей работы, среди прочего, (1) научившись хорошо управлять своим временем, (2) оптимизируя обучение и (3) проверяя свои идеи на ранней стадии.
Когда я проводил исследование для этой статьи, тихий отказ от курения стал новым модным словечком, популяризированным инженером Зайдом Ханом в видео TikTok. Идея тихого увольнения заключается в том, чтобы выкарабкаться и выполнять минимальный объем работы, который, как ожидается, сохранит вашу работу, чтобы у вас было больше личного времени для себя. Хан объясняет:
«Вы не сразу бросаете свою работу, но вы отказываетесь от идеи делать все возможное. Вы по-прежнему выполняете свои обязанности, но больше не придерживаетесь менталитета суетливой культуры, согласно которому работа должна быть вашей жизнью. На самом деле это не так — и ваша ценность как личности не определяется вашим трудом».
С точки зрения рычага, который мы используем здесь, предпосылка тихого отказа от курения, а именно то, что вам нужно работать долгие часы, чтобы сделать «выше и выше», ошибочна. Наоборот, изучение левериджа учит нас тому, что мы можем делать все возможное, работая меньше, а не больше часов. Главное — максимально использовать эти часы работы, а не их количество.
Перед тем, как ты уйдешь…
Понравился этот контент? Найдите больше моих статей на моей странице профиля. Подпишитесь/подпишитесь на Medium, чтобы не пропустить новые посты, которые я напишу в будущем. Стань участником Medium, чтобы читать неограниченное количество статей. И не забудьте подписаться на меня в LinkedIn и/или Twitter!
Хотите узнать больше о науке тайм-менеджмента? Прочтите мою статью ниже.
