Драйв: Что на самом деле нас мотивирует - Дэниель Пинк Страница 8

Если вы руководите другими людьми, быстро оглянитесь через плечо. Там маячит призрак. Его зовут Фредерик Уинслоу Тэйлор (помните, мы говорили о нем в этой главе?), и он что-то шепчет вам на ухо. «Работа, — еле слышно говорит Тэйлор, — состоит главным образом из простых, не особенно интересных заданий. Единственный способ заставить людей выполнять их — должным образом их стимулировать и тщательно контролировать». В начале 1900-х годов Тэйлор был, в общем-то, прав. Сегодня для жителей большинства стран это уже не совсем верно. Да, некоторые люди по-прежнему заняты рутинным, не вдохновляющим и требующим внешнего контроля трудом. Но удивительно большое число людей выполняют более сложную, более интересную и более самостоятельную работу. И работа этого типа представляет собой прямой вызов положениям Мотивации 2.0.

Начнем со сложного. Ученые, изучающие поведение, часто делят деятельность, которой мы заняты на работе или в школе, на две категории: «алгоритмическую» и «эвристическую». Решая алгоритмическую задачу, вы следуете набору установленных инструкций, проходя по единственному пути, ведущему к единственно верному результату. То есть это работа, у которой есть алгоритм ее выполнения. С эвристической задачей все наоборот. Именно потому, что для нее не существует алгоритма, вы должны экспериментировать, использовать различные возможности и находить нестандартные решения. Работа кассира в продовольственном магазине по большей части алгоритмическая. В основном вы снова и снова проделываете одну и ту же операцию. Разработка рекламной кампании — преимущественно эвристическая работа. Вы должны создать что-то новое.

На протяжении XX столетия большая часть работы была алго­ритмической, и это не только такой труд, который заключался в закручивании одинаковых шурупов одним и тем же способом на протяжении всего дня. Даже после того, как мы сменили синие воротнички на белые, выполняемые нами задачи часто оставались рутинными. То есть большая часть деятельности — в сфере бухгалтерского учета, в юриспруденции, в финансовой сфере, в программировании и других областях — могла быть сведена к сценарию, к спецификации, к формуле, последовательности шагов, которые приводили к нужному результату. Но сегодня почти на всей территории Северной Америки, Западной Европы, Японии, Южной Кореи и Австралии рутинная работа для белых воротничков исчезает. Она переносится туда, где ее выполнение обходится дешевле. В Индии, Болгарии, на Филиппинах и в других странах работники, получающие меньшую плату, в основном выполняют некий алгоритм, вычисляют правильное решение и тут же отсылают его со своего компьютера кому-то, находящемуся на другом конце Земли.

Но перевод деятельности за рубеж — это лишь одна из причин сокращения числа занятых алгоритмической, требующей левополушарной активности работой. Точно так же, как рабочий скот и автопогрузчики в свое время вытеснили простой физический труд, компьютеры сегодня облегчают выполнение простой интеллектуальной работы. Так, параллельно с аутсорсингом, который лишь начинает набирать обороты, совершенствуется программное обеспечение, способное выполнять основанные на алгоритмах профессиональные функции лучше, быстрее и дешевле, чем это делаем мы. Это означает, что вашему кузену, дипломированному бухгалтеру, если он занимается в основном рутинной работой, грозит конкуренция не только со стороны его коллег из Манилы, готовых трудиться за меньшую зарплату, но и со стороны обычной компьютерной программы, способной составлять налоговые декларации, которую может скачать любой желающий, заплатив 30 долларов. По оценке консалтинговой фирмы McKinsey & Co., в Соединенных Штатах лишь 30% новых рабочих мест связаны с алгоритмической работой, тогда как 70% новых работников ждет эвристическая деятельность. Ключевая причина: рутинная работа может быть передана сторонним подрядчикам или автоматизирована, чего обычно нельзя сделать с творческой, требующей приложения душевных сил, нестандартной деятельностью.

Это коренным образом меняет наше представление о мотивации. Исследователи, такие как Тереза Амабайл из Гарвардской школы бизнеса, обнаружили, что внешние поощрения и наказания — и кнуты, и пряники — могут прекрасно работать в применении к алгоритмическим задачам. Но могут оказаться разрушительными для эвристических. Этот тип задач — поиск нестандартных решений или создание продуктов, о потребности в которых люди даже не подозревали, — целиком зависит от треть­ей побудительной силы Харлоу. Амабайл называет это принципом внутренней мотивации творчества. Она пишет: «Внутренняя мотивация способствует творчеству; контролирующая внешняя мотивация пагубна для него». Другими словами, главные догматы Мотивации 2.0 в действительности негативно влияют на эффективность эвристической, правополушарной деятельности, от которой зависят современные экономики.