Всем привет! Я продолжаю небольшую серию нудных статей о базовых знаниях, необходимых для понимания HR-процессов и их экономической составляющей. Сегодня расскажу о концепции роста производительности сотрудника, которая часто используется для расчета точки окупаемости. Правда ли, что, выходя на работу, мы начинаем приносить пользу не сразу? От чего это зависит и что с этим делать компании?

Модель производительности сотрудника — это концептуальный подход, описывающий, как сотрудник создает ценность для организации с течением времени с учетом его адаптации, развития навыков и вклада в результаты компании. Эта модель применяется в HR, консалтинге и управлении для оценки эффективности найма, обучения и удержания сотрудников. Рассмотрим ключевые аспекты модели, ее историю и разберем, действительно ли производительность сотрудника на старте ниже 100% и как она растет со временем.

История развития моделей производительности сотрудника

1. Ранние подходы (начало XX века):

   • Первые попытки моделировать производительность связаны с научным менеджментом Фредерика Тейлора (1910-е годы). Тейлор анализировал производительность рабочих через тайм-менеджмент и стандартизацию задач, фокусируясь на физическом труде. Его подход не учитывал адаптацию или развитие навыков, а предполагал, что сотрудник должен быть продуктивен с первого дня при правильной организации труда.

   • В этот период производительность рассматривалась как линейная функция: сотрудник либо выполняет норму, либо нет.

2. Эра человеческих ресурсов (середина XX века):

   • С развитием психологии труда (например, работы Элтона Мэйо и исследований Хоторнского эффекта в 1920–1930-х годах) стало понятно, что производительность зависит не только от физических усилий, но и от мотивации, вовлеченности и условий труда.

     

   • Появились первые модели, учитывающие адаптацию. Например, исследования показали, что новым сотрудникам требуется время для интеграции в коллектив и освоения процессов.

3. Модели кривой обучения (1960–1980-е годы):

   • В 1960-х годах экономисты и HR-специалисты начали использовать кривую обучения (Learning Curve), разработанную изначально для промышленности. Эта модель показывала, что производительность сотрудника растет по мере накопления опыта, но с убывающей скоростью (логарифмическая кривая).

   • В 1970-х годах появились исследования, описывающие период адаптации (onboarding period), в течение которого сотрудник работает с пониженной эффективностью.

4. Современные модели (1990-е – настоящее время):

   • С развитием HR-аналитики и технологий (например, HRM-систем) модели производительности стали более сложными, учитывая индивидуальные факторы (навыки, мотивация), организационные (культура, обучение) и рыночные (конкуренция, автоматизация).

   • Появились такие подходы, как модель компетенций (Competency-Based Models), которые связывают производительность с развитием конкретных навыков, и модель ценности сотрудника (Employee Lifetime Value), оценивающая вклад сотрудника за весь период работы.

   • Современные исследования (например, McKinsey, Deloitte) подчеркивают, что производительность зависит от этапов жизненного цикла сотрудника: найм, адаптация, развитие, пик производительности, удержание или уход.

Правда ли, что сотрудник на старте не на 100% производителен?

Да, это правда, и этот факт подтвержден многочисленными исследованиями и практикой. На старте работы сотрудник, как правило, не достигает 100% производительности из-за нескольких факторов:

1. Период адаптации (Ramp-up Period):

   • Новые сотрудники нуждаются во времени, чтобы освоить процессы, инструменты, корпоративную культуру и ожидания. Обычно этот период длится от 3 до 12 месяцев в зависимости от роли:

     • Простые роли (например, операторы call-центра): 1–3 месяца.

     • Сложные роли (например, разработчики, менеджеры проектов): 6–12 месяцев.

   • В этот период производительность может составлять 20–50% от целевого уровня, так как сотрудник тратит время на обучение и интеграцию.

     

2. Кривая обучения:

   • Согласно модели кривой обучения, производительность растет по мере накопления опыта. Например, сотрудник через 3 месяца может выполнять задачи на 60% от уровня опытного коллеги, через 6 месяцев — на 80%, а через год — на 100% или выше.

   • Исследования (например, BCG, 1980-е) показывают, что производительность растет нелинейно: быстрый прогресс в первые месяцы, затем замедление по мере приближения к пиковому уровню.

3. Факторы, влияющие на низкую стартовую производительность:

   • Недостаток знаний: Новички могут не знать специфики процессов или продуктов компании.

   • Социальная адаптация: Время на установление связей с коллегами и понимание командной динамики.

   • Отсутствие уверенности: Новые сотрудники могут действовать осторожно, пока не освоятся.

   • Затраты на обучение: Время, потраченное на тренинги или наставничество, снижает продуктивность.

4. Рост производительности со временем:

   • После адаптации производительность обычно растет, достигая 100% (или выше, если сотрудник превосходит ожидания) за счет:

     • Освоения навыков и инструментов.

     • Накопления опыта в решении типичных задач.

     • Повышения уверенности и автономности.

   • В некоторых случаях сотрудники могут превышать 100% производительности (например, внедряя инновации или оптимизируя процессы).

Современная модель производительности сотрудника

Современные модели производительности обычно описывают следующие этапы:

1. Этап 1: Онбординг (0–3/6 месяцев):

   • Производительность: 20–50%.

   • Основные задачи: обучение, знакомство с процессами, установление рабочих отношений.

   • Затраты превышают вклад сотрудника.

2. Этап 2: Адаптация и рост (3–12 месяцев):

   • Производительность: 50–90%.

   • Сотрудник начинает выполнять задачи самостоятельно, но может требовать поддержки.

   • Вклад начинает приближаться к затратам (точка окупаемости).

3. Этап 3: Полная производительность (12+ месяцев):

   • Производительность: 100% или выше.

   • Сотрудник работает на уровне опытных коллег, приносит стабильную ценность.

   • Вклад превышает затраты, начинается чистая прибыль от сотрудника.

4. Этап 4: Пик производительности или спад:

   • В зависимости от мотивации, развития и карьерных возможностей сотрудник либо продолжает улучшать результаты, либо его производительность может стагнировать/снижаться (например, из-за выгорания или отсутствия роста).

Факторы, влияющие на производительность

Вот довольно простая классификация факторов, которые влияют на производительность.

• Индивидуальные: навыки, мотивация, обучаемость.

• Организационные: качество онбординга, поддержка руководства, доступ к ресурсам.

• Внешние: рыночные условия, технологические изменения.

Промежуточный итог

Да, на начальном этапе работы сотрудник действительно не достигает 100% производительности из-за необходимости адаптации, обучения и интеграции. Со временем производительность возрастает по мере накопления опыта, что описывается кривой обучения и подтверждается современными моделями HR-аналитики. Для ускорения этого процесса компании инвестируют в качественный онбординг, наставничество и мотивационные программы.

Следующий логичный вопрос: является ли эта модель универсальной или существуют исключения?

Бывают ли случаи, когда сотрудник демонстрирует высокую производительность с самого начала, иногда даже превосходя коллег? Это зависит от специфики работы, квалификации сотрудника, организационных факторов и контекста. Рассмотрим такие случаи, их причины, примеры и ограничения данной модели.

Случаи, когда модель производительности может не работать

1. Высококвалифицированные специалисты с узкой экспертизой:

   • Пример: Программист с многолетним опытом в конкретной технологии (например, разработчик Rust или эксперт по машинному обучению) может сразу писать код быстрее и качественнее, чем коллеги, если его навыки идеально соответствуют задачам.

   • Почему: Такие сотрудники уже прошли кривую обучения в своей области, и их адаптация минимальна. Они могут сразу применять отработанные навыки без необходимости изучать процессы компании.

   • Контекст: Это чаще встречается в технологических компаниях (например, Яндекс, VK), где нанимают специалистов с нишевой экспертизой, или в стартапах, где задачи узкоспециализированы.

2. Роли с низким порогом входа и высокой стандартизацией:

   • Пример: Рабочий, укладывающий кирпичи, или сотрудник на сборочной линии (например, в строительных компаниях или на заводах). Если сотрудник уже имеет опыт, он может сразу работать на уровне или быстрее коллег, так как задачи стандартизированы и не требуют сложной адаптации.

   • Почему: В таких ролях производительность зависит от физических навыков или повторяемых процессов, а не от сложных организационных знаний. Опытный сотрудник сразу достигает 100% или выше производительности.

   • Контекст: Производственные компании, строительные фирмы, логистические центры.

3. Гениальность или уникальные способности:

   • Пример: Разработчик-«рок-звезда» (как Линус Торвальдс в свое время для Linux) или дизайнер с исключительным талантом может сразу создавать код, продукт или решения, превосходящие стандарты команды.

   • Почему: Уникальные способности или исключительный талант позволяют обойти стандартную кривую обучения. Такие сотрудники могут сразу вносить значительный вклад, особенно в творческих или инновационных ролях.

   • Контекст: Креативные индустрии (например, игровые студии, такие как Blizzard), научные лаборатории или стартапы.

     

4. Сильная предварительная подготовка:

   • Пример: Сотрудник, прошедший интенсивный буткэмп (например, по программированию от LeetCode или Яндекс.Практикум) или имеющий опыт в аналогичной компании, может сразу демонстрировать высокую производительность.

   • Почему: Знания и навыки, полученные до найма, минимизируют период адаптации. Например, разработчик, перешедший из одной компании FAANG в другую, может сразу писать код на уровне коллег благодаря схожим процессам.

   • Контекст: Технологические компании с похожими стеками.

5. Роли, где результат зависит от индивидуального вклада:

   • Пример: Фрилансеры или контрактники, нанятые для выполнения конкретной задачи (например, написание кода для определенного модуля или выполнение разовой строительной работы). Они могут сразу показать результат, так как их работа изолирована от сложных внутренних процессов.

   • Почему: Такие роли не требуют глубокой интеграции в команду или долгосрочного изучения процессов.

   • Контекст: Проектные команды, консалтинг, фриланс-платформы.

Почему модель может не работать в этих случаях?

Модель производительности, основанная на кривой обучения, предполагает, что:

• Сотруднику нужно время для освоения внутренних процессов, инструментов и культуры.

• Производительность зависит от постепенного накопления опыта в конкретной компании.

Однако в описанных выше случаях:

• Навыки уже сформированы: Сотрудник приходит с готовым набором знаний и опытом, минимизирующим адаптацию.

• Простота задач: Роли с низкой сложностью или высокой стандартизацией не требуют длительного обучения.

• Автономность: Некоторые роли позволяют работать независимо от команды, что снижает необходимость интеграции.

• Исключительный талант: Уникальные способности позволяют сразу создавать ценность, обходя стандартные этапы.

Ограничения таких исключений

Даже в случаях, когда сотрудник сразу демонстрирует высокую производительность, есть нюансы:

1. Социальная адаптация: Даже высококвалифицированный сотрудник может столкнуться с трудностями в интеграции в команду или понимании корпоративной культуры, что временно снижает эффективность (Bauer et al., 2007).

2. Контекст компании: Если процессы или инструменты компании уникальны (например, внутренние фреймворки Google), даже опытный сотрудник может потребовать адаптации.

3. Долгосрочная ценность: Высокая стартовая производительность не гарантирует устойчивого роста. Например, «рок-звезда» может выгореть или столкнуться с ограничениями в масштабировании своего вклада (Maslach & Leiter, 2016).

4. Ожидания компании: Если компания ожидает от сотрудника немедленных результатов (например, в стартапах), но задачи сложнее, чем предполагалось, производительность может быть ниже ожидаемой.

   

Как компании могут адаптировать модель?

Для учета таких исключений компании:

• Оценивают опыт на этапе найма: Используют тесты, кейсы или портфолио, чтобы определить, может ли сотрудник сразу работать на высоком уровне (Harter et al., 2002).

• Упрощают онбординг: Для опытных сотрудников делают акцент на знакомстве с процессами, а не на обучении навыкам.

• Фокусируются на индивидуальных KPI: Оценивают производительность по конкретным результатам, а не по стандартной кривой.

• Используют гибкие модели: Например, модель ценности сотрудника (Employee Lifetime Value) учитывает, что некоторые сотрудники сразу приносят высокую ценность (McKinsey, 2020).

Заключение

Чаще всего развитие производительности сотрудника описывается моделью с низкой стартовой эффективностью. Однако эта модель не является универсальной. В случаях, когда сотрудник обладает высокой квалификацией, работает в стандартизированной роли, имеет уникальный талант или выполняет изолированные задачи, он может сразу демонстрировать производительность на уровне 100% или даже выше. Такие ситуации характерны для технологических, производственных, креативных или консалтинговых компаний. Тем не менее, даже в этих случаях социальная адаптация и уникальные процессы компании могут потребовать определенного времени, что частично подтверждает применимость указанной модели.

Зачем HR-специалисту разбираться в этом? Ответ очевиден. Понимание модели роста производительности сотрудника позволяет влиять на этот процесс. Через грамотный онбординг, обучение, развитие, установление KPI, долгосрочных целей и ценностей можно значительно ускорить рост производительности.