Пол Фрига - Инструменты McKinsey. Лучшая практика решения бизнес-проблем

На ранних этапах проектов я активно прибегаю к интервью, чтобы прояснить гипотезы, определить, какие основные материалы понадобятся, и убедить сотрудников в необходимости определенных шагов. Мы разрабатываем планы интервью и заранее рассылаем их, чтобы собеседники смогли подготовиться и найти недостающую информацию. После интервью мы записываем полученные данные и передаем эти документы собеседнику, чтобы убедиться, что правильно его поняли, и устранить все недоразумения.

Обратите внимание на последнюю фразу. Такая работа с собеседниками после интервью повышает пользу от него, позволяя подтвердить полученные данные и убедиться, что вы верно поняли все сказанное. Гораздо лучше получить это подтверждение на раннем этапе, так как потом последствия ошибки могут расти как снежный ком. (Помните детскую игру в «испорченный телефон», когда участники по кругу шепчут друг другу фразу, которая в итоге оказывается искаженной до нелепости?) И, как мы уже говорили, не забудьте послать благодарственное письмо после встречи – крайне важный шаг, которым часто пренебрегают.

И наконец, по поводу деликатных тем: не спешите и проявляйте осторожность. В большинстве случаев можно начать с рассказа о том, к чему вы в целом стремитесь и почему решили встретиться именно с этим человеком. Подумайте, как можно растопить лед, но избегайте банальностей вроде «Правда, сегодня хорошая погода?». Попытайтесь поставить себя на место собеседника и понять его деятельность. Например: «С моим зрением я вряд ли смог бы находить дефекты в этих приборах. Насколько острым должно быть зрение, чтобы выполнять вашу работу?» Конечно, обстоятельства могут потребовать другого подхода, но так или иначе нужно наладить контакт с собеседником, прежде чем добиваться ответов на деликатные вопросы.

– Разработайте план интервью. Сначала определите, когда оно будет. Потом перечислите свои цели или основную информацию, которую вы хотели бы получить (исходите из своей гипотезы, как рассказывается в главах 1 и 2). А теперь сократите этот список: по возможности объединяйте его пункты, а необязательные вычеркивайте. В итоге у вас должны остаться две-три основных цели этой встречи. Затем структурируйте план интервью на основе этих ключевых вопросов. Не забудьте учесть личные цели собеседника и будьте начеку, чтобы не попасть впросак со щекотливыми вопросами. Пошлите этот план будущему собеседнику по крайней мере за два дня до интервью.

– Напишите благодарственное письмо. Здесь нет ничего сложного; это просто упражнение на развитие дисциплинированности. Напишите его по старинке, от руки, или напечатайте. Если вам понравилось, напишите еще одно!

Сегодня управление знаниями (knowledge management, KM) – одно из самых популярных, но хуже всего понимаемых выражений в бизнесе. Согласно данным недавнего опроса, проведенного изданием Business Week, более 80% из 158 крупных международных корпораций уже проводят или активно разрабатывают официальные программы управления знаниями [12]. McKinsey уже давно является признанным лидером в этой области, и у нее есть чему поучиться другим организациям.

Что такое управление знаниями? Во-первых, нужно сказать, что знания – это не данные или информация. Данные – это просто факты, наблюдения за происходящим и цифры. Информация – это какой-либо синтез данных. А знания – это сочетание информации, опыта и понимания контекста в процессе создания добавленной стоимости. Знания до поры до времени остаются в сознании людей (в таком случае мы называем их некодифицированными), а затем ими можно делиться с другими путем обсуждений или документирования (и в этот момент знания становятся кодифицированными). КМ – это систематический процесс, с помощью которого организация максимизирует ценность имеющихся у нее некодифицированных и кодифицированных знаний. В целом это означает, что кодифицированные знания зафиксированы в базах данных или документах.

Многие руководители и ученые сосредоточивают свои усилия на стратегиях кодификации знаний, включая технологические платформы. Но в McKinsey считают, что даже лучшие технологии КМ способны зафиксировать лишь малую часть знаний, которыми в действительности обладает фирма. Поэтому реального успеха достигнет та стратегия, которая выйдет за пределы технологии, чтобы зафиксировать ценный опыт, «гуляющий» по коридорам компании, и извлечь из него самое ценное.

Бывший сотрудник McKinsey Билл Росс, работавший в General Electric менеджером по развитию бизнеса в транспортном отделении, так отзывается о процессе управления знаниями в этой организации:

Мне повезло оказаться в компании, которая ценит знания так же, как McKinsey. GE – самообучающаяся организация, и эти усилия контролирует Джек Уэлч. Он сам говорит, что умение GE управлять знаниями – основной элемент, который привел компанию к такому огромному успеху.

Все в GE уделяют внимание лучшей практике – как в самой организации, так и за ее пределами. Подразделения осуществляют между собой регулярную коммуникацию, и есть специальные группы (например, совет по вопросам услуг), с помощью которых мы остаемся в курсе всех основных проектов GE. Мы не пытаемся сделать это с помощью массивной базы данных, так как ее слишком трудно все время обновлять. Гораздо эффективнее обсуждать лучшую практику на ежеквартальных встречах с участием представителей разных групп.

КМ означает, что нужно воспользоваться имеющимися знаниями для максимизации ценности фирмы. Мы убеждены, что это важное начинание; и в McKinsey разделяют наше мнение, судя по тому, сколько времени и усилий там уходит на КМ.

В данной части мы кратко рассмотрим основные пункты стратегии КМ в McKinsey и поделимся советами и рассказами об этом процессе в других организациях.

Центральный принцип управления знаниями в McKinsey таков: не изобретайте велосипед.Над какой бы проблемой вы ни работали, существует вероятность того, что кто-то уже делал нечто подобное. McKinsey понимает, какую ценность представляет сбор и использование этого опыта, и прилагает большие усилия для его кодификации. В Фирме ведется две основных базы данных. Одна называется PD-Net и содержит предыдущие отчеты, составленные и «вычищенные» для использования консультантами McKinsey; можно сказать, что это база данных «о чем-то». Другая база данных – справочник по всем экспертам Фирмы в различных отраслях и областях практики; назовем ее базой данных «о ком-то». Пользователи любой из этих баз могут сортировать данные по отраслям, времени, экспертам, представительствам и ряду других критериев.