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 целом²⁵.

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

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 разброс²⁶в производительности отдельных программистов понятен, но существует точно такой же разброс в производительности организаций, разрабатывающих программное обеспечение²⁷.

Software Productivity

Наше исследование показало огромные различия между 92 организациями, принявшими в нем 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.

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.