Однородные команды показали более стабильные результаты, разнообразные снизили риск ошибок

❋ 4.6

В корпорациях, спорте и учебе люди часто сталкиваются с задачами, с которыми не справиться в одиночку. В таких случаях важную роль играет правильный подбор команды. Доцент факультета экономических наук НИУ ВШЭ Татьяна Майская вместе с коллегами из зарубежных университетов исследовала свойства команд и показала, что однородные команды лучше подходят для задач, где важен высокий средний результат, а разнообразные по составу — там, где критично избежать провала.

НИУ ВШЭ

# бизнес

# коллектив

# командная работа

# менеджмент

# экономика

Кадр из сериала «Офис» / © Reveille Productions, Universal Pictures

Руководители регулярно сталкиваются с вопросом, как правильно сформировать команду. Нужно ли подбирать всех участников так, чтобы их опыт и компетенции были схожими, или стоит искать специалистов в разных областях? В научной литературе существуют различные подходы: одни работы утверждают, что разнообразные по составу команды более эффективны, другие — что в них чаще происходят конфликты, а их работу труднее координировать.

Авторы статьи разработали формальную модель, которая показала, как конечная цель определяет оптимальное разнообразие команды. Авторы выделяют два типа целей. В первом случае важен высокий средний результат. Во втором — необходимо минимизировать риск провала. От этого напрямую зависит оптимальный состав команды. Статья опубликована в журнале Economic Theory.

Например, в медицине нельзя ориентироваться только на высокий средний результат: провал в одном сложном случае может навредить пациенту, привести к судебным искам и серьезным репутационным потерям, которые не компенсируются успехами в других случаях. Поэтому больнице важно гарантировать минимально приемлемый уровень помощи для разных типов пациентов. В научной работе и инновационных проектах логика часто иная: общий успех команды может определяться наиболее удачными результатами — открытием, сильной публикацией, патентом или новым продуктом, тогда как неудачные попытки считаются частью поиска. Похожая ситуация в киноиндустрии: один успешный фильм может компенсировать для студии несколько менее удачных проектов.

Если цель — максимизировать средний результат, то лучше работают команды с участниками близкой специализации. Интуиция здесь не в том, что различия в навыках вредны, а в том, что при ориентации на средний результат команде выгодно быть настроенной на наиболее частые типовые задачи. Поэтому специализации участников должны быть близки не только друг к другу, но и к тем запросам, с которыми команда сталкивается чаще всего: высокий результат в массовых случаях сильнее повышает средний показатель, чем готовность к редким нестандартным ситуациям.

Если же необходимо не допустить ошибок, разнообразие становится преимуществом. Команда, в которой представлены разные специализации, с большей вероятностью сможет закрыть широкий круг проблем. Например, в отделении неотложной помощи нужны специалисты разного профиля: травматологи, хирурги, анестезиологи и другие.

«Организации часто переоценивают универсальные подходы, пытаясь ставить разнообразные команды на любые задачи. Наша статья показывает, что единого рецепта нет, все зависит от самой цели, — отмечает доцент факультета экономических наук НИУ ВШЭ Татьяна Майская. — Чтобы понять, как правильно построить коллектив, руководителю полезно ответить на вопрос, хотим ли мы добиться хороших средних результатов или избежать провальных случаев? В первом случае при прочих равных подходит команда с более близкими специализациями, настроенными на типовые задачи; во втором — команда с более широким набором компетенций, которая лучше покрывает разные сценарии и помогает не допустить худшего сценария».

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.

Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» — один из крупнейших и самых востребованных вузов России. В университете учится 54 тысячи студентов и работает почти 4,5 тысячи учёных и преподавателей. НИУ ВШЭ ведёт фундаментальные и прикладные исследования в области социально-экономических, гуманитарных, юридических, инженерных, компьютерных, физико-математических наук, а также креативных индустрий. В университете действуют 47 центров превосходства, или международных лабораторий. Вышка объединяет ведущих мировых исследователей в области изучения мозга, нейротехнологий, биоинформатики и искусственного интеллекта. Университет входит в первую группу программы «Приоритет-2030» в направлении «Исследовательское лидерство». Кампусы НИУ ВШЭ расположены в четырех городах — Москве, Санкт-Петербурге, Нижнем Новгороде и Перми, а также в цифровом пространстве — «Вышка Онлайн».