Человеческий фактор: успешные проекты и команды

Индивидуальные различия

Одним из первых результатов военных манёвров стало доказательство огромной разницы между участниками соревнований. Разумеется, на этот факт и раньше обращали внимание. На рис. 8.1 представлены результаты, полученные из различных источников, и он иллюстрирует масштабы различий между индивидуумами [23] :

Похоже, что при измерении вариаций производительности для выборки индивидуумов действуют три основных правила:

23

Рисунок 8.1 с вариациями производительности и три основных правила происходят из трех источников: Boehm, 1981 (9), стр. 435-437, 447; Sackman и др., 1968 (46), стр. 3-11; Augustine, 1979 (6). Последующий анализ, проведённый Майклом Лоуренсом из Университета Нового Южного Уэльса, придаёт этим трём правилам ещё больший вес (см. Lawrence, 1981 (36)).

• Отношение производительности лучших сотрудников к производительности худших составляет примерно 10:1.

• Наиболее производительный сотрудник в 2,5 раза более производителен, чем средний.

• Наиболее производительная половина сотрудников имеет в 2 раза большую производительность, чем менее производительная половина.

Эти правила действуют практически на любые параметры производительности, которые возможно определить. Так, к примеру, лучшая половина выборки сделает заданную работу минимум в полтора раза быстрее остальных; представители другой половины, которые чаще ошибаются, сделают две трети всех ошибок и так далее.

Результаты военных манёвров разработчиков достаточно точно соответствовали такому распределению. В качестве примера рассмотрим рис. 8.2, на котором показано распределение затрат времени на достижение первого промежуточного финиша (чистая компиляция, готовность к тестированию) для манёвров 1984 года [24] :

Лучшая производительность в 2,1 раза превышает среднюю. Лучшая половина опережает худшую в соотношении 1,9:1. Результаты последующих манёвров были практически идентичны этим.

24

Рисунок 8.2, отражающий вариации производительности в военных манёврах разработчиков 1984 года, взят из работы DeMarco и Lister, 1985 (22).

Что не влияет на производительность

Исследуя результаты состязаний, мы обнаружили, что следующие факторы слабо влияли на производительность или не влияли вовсе:

• Язык: Разработчики, использовавшие старые языки, такие как COBOL или Fortran, выполняли задание не хуже тех, кто писал на Pascal и С. Внутри каждой языковой группы распределение производительности было таким же, как в целом по выборке. Единственным исключением из этого наблюдения стал язык ассемблера: участники, писавшие на ассемблере, сильно отстали от всех остальных языковых групп. (Впрочем, люди, пишущие на ассемблере, привыкли к такому положению вещей.)

• Опыт: Люди с десятилетним опытом не превосходили по производительности тех, у кого опыта было всего два года. Опыт и производительность никак не коррелировали, разве что люди, менее шести месяцев имевшие дело с языком, работали не так эффективно, как другие участники.

• Количество недочётов: Около трети участников выполняли упражнение с нулевым количеством недочётов. В целом не было отмечено снижения производительности из-за более высокой точности работы. (Более того, в среднем эта треть участников выполняла задание быстрее, чем участники, допускавшие недочёты.)

Зарплата: Уровень зарплаты достаточно сильно варьировался для выборки. Между зарплатой и производительностью наблюдалась весьма слабая связь. Лучшая половина получала на десять процентов больше худшей, но работала почти в два раза эффективнее. Распределение производительности для любого уровня зарплаты было примерно таким же, как для выборки в целом [25] .

Опять же ничего удивительного, поскольку большинство таких особенностей отмечалось ранее. Немного более удивительными были факторы, которые, как мы выяснили, на производительность влияли.

25

Более подробно об очень слабых связях производительности и таких факторов, как зарплата и опыт, можно узнать из работы Lawrence и Jeffery, 1983 (37).

Об этом не стоит рассказывать боссу

Среди обнаруженных нами факторов, положительно влияющих на производительность, оказался и весьма неожиданный: большое значение имел выбор напарника. Если вам доставался производительный напарник, все получалось и у вас. Если ваш напарник никак не мог закончить работу, не могли закончить её и вы. Если он совсем не мог завершить упражнение, вероятнее всего, то же получалось и у вас. В среднем разница в производительности для участников пары не превышала 21%.

Почему это так важно? Дело в том, что, хотя пары не работали совместно, участники каждой пары происходили из одной организации. (В большинстве случаев организацию представляли лишь два участника.) Они работали в одной физической среде и происходили из одной корпоративной культуры. Тот факт, что у них была практически одинаковая производительность, позволяет предположить, что широкое распределение способностей среди участников манёвров невозможно в организации: любые два человека из одной организации, как правило, имеют близкую производительность. Это означает, что лучшие работники накапливаются в определённых организациях, в то время как в других собираются худшие. Этот эффект Харлан Миллз (Harlan Mills) предсказал в 1981 году:

Такой разброс [27] в производительности отдельных программистов понятен, но существует точно такой же разброс в производительности организаций, разрабатывающих программное обеспечение [26] .

Software Productivity

Наше исследование показало огромные различия между 92 организациями, принявшими в нём участие. В целом по выборке лучшая организация (показавшая лучшую среднюю производительность своих сотрудников) работает в 11,1 раза быстрее, чем худшая. Код, созданный участниками из быстрейшей организации, оказался не только самым быстрым, он также прошёл основные приёмочные испытания.

27

10 к 1

26

Цитата Харлана Миллза из работы Mills, 1983 (40), стр. 266

Это вызывает серьёзную тревогу. В течение многих лет руководители проявляли определённый фатализм в отношении индивидуальных различий. Они утверждали, что различия присущи людям, так что с ними ничего нельзя поделать. Гораздо труднее проявлять фатализм по поводу эффекта накопления. В некоторых компаниях дела обстоят гораздо хуже, чем в других. Что-то в среде и корпоративной культуре этих компаний противодействует привлечению и сохранению хороших сотрудников или не позволяет им эффективно работать.

Влияние рабочего места

Суровая правда жизни такова, что многие компании предоставляют разработчикам места столь тесные, шумные и подверженные внешним воздействиям, что невозможно работать, не испытывая раздражения. Один этот факт может объяснить пониженную эффективность, а также тенденцию перехода хороших сотрудников в другие компании.

Гипотеза о том, что свойства рабочего места могут сильно влиять на эффективность труда разработчика, легко поддаётся проверке. Достаточно разработать набор фиксированных тестовых задач, сходных с теми, которые разработчики обычно выполняют во время работы, и понаблюдать, насколько хорошо люди справляются с этими задачами в различной обстановке. Военные манёвры разработчиков проектировались именно с этой целью.