ИИ оценил руководителей — дёшево и точно.
Сегодня расскажу про свежее экспериментальное исследование на кроликах. На разных командах (человеческих и ИИ-агентах) погоняли кейсовые сценарии и выяснили несколько интересных вещей.
Итак:
✅ ИИ смог реально точно определять вклад лидеров в работу их команд, делая это в 5х дешевле, чем человеки. Это большой вызов всем существующим инструментам оценки.
✅ Пол, национальность и образование практически не влияют на эффективность человека в роли лидера. Что и требовалось доказать, с одной оговоркой — образование всё таки важно для решения специфических задач — это уже моя ремарка.
✅ Для лидера важны межперсональные навыки и живой ум. Я уже писал про то, что важно и тренде, а тут ещё аргументов подогнали. В общем, важен подход и незамутнённость сознания, а не набор клише из книжек по управлению.
✅ “Плохие” лидеры смогли найти только 10% правильных решений в кейсах, тогда как “хорошие” — 53%. То есть поставили не того человека рулить командой, гарантированно продолбали задачи и поймали прямой убыток.
ИИ не спрашивает про харизму, он просто считает результат. Похоже, что скоро качество управления можно будет измерять без долгих и предвзятых 360, просто и быстро. Вопрос — все ли готовы к такой оценке?
Я за всю карьеру работал с парой тысяч команд, как минимум. И мой личный опыт показывает, что сильными руководителями не рождаются. Их можно вырастить, понимая изначальный потенциал и приложив некоторые усилия. Они всегда окупаются. Зато инвестиции в “своего”, но слабенького выходят боком. Такие люди легко вырастают в говорунов шаблонами с раздутым самомнением.
❔ Согласны? Ставьте 🔥, если было полезно, делитесь своим опытом в комментариях.
#управление #эффективность #оценка #Серия_Сильные_руководители
@PeopleManagementTech
Сегодня расскажу про свежее экспериментальное исследование на кроликах. На разных командах (человеческих и ИИ-агентах) погоняли кейсовые сценарии и выяснили несколько интересных вещей.
В исследовании использован термин “лидер”, но думаю, говорят они именно о толковых руководителях.
Итак:
✅ ИИ смог реально точно определять вклад лидеров в работу их команд, делая это в 5х дешевле, чем человеки. Это большой вызов всем существующим инструментам оценки.
✅ Пол, национальность и образование практически не влияют на эффективность человека в роли лидера. Что и требовалось доказать, с одной оговоркой — образование всё таки важно для решения специфических задач — это уже моя ремарка.
✅ Для лидера важны межперсональные навыки и живой ум. Я уже писал про то, что важно и тренде, а тут ещё аргументов подогнали. В общем, важен подход и незамутнённость сознания, а не набор клише из книжек по управлению.
✅ “Плохие” лидеры смогли найти только 10% правильных решений в кейсах, тогда как “хорошие” — 53%. То есть поставили не того человека рулить командой, гарантированно продолбали задачи и поймали прямой убыток.
ИИ не спрашивает про харизму, он просто считает результат. Похоже, что скоро качество управления можно будет измерять без долгих и предвзятых 360, просто и быстро. Вопрос — все ли готовы к такой оценке?
Я за всю карьеру работал с парой тысяч команд, как минимум. И мой личный опыт показывает, что сильными руководителями не рождаются. Их можно вырастить, понимая изначальный потенциал и приложив некоторые усилия. Они всегда окупаются. Зато инвестиции в “своего”, но слабенького выходят боком. Такие люди легко вырастают в говорунов шаблонами с раздутым самомнением.
❔ Согласны? Ставьте 🔥, если было полезно, делитесь своим опытом в комментариях.
#управление #эффективность #оценка #Серия_Сильные_руководители
@PeopleManagementTech