Похожий сценарий можно наблюдать в спорте, а точнее в области силы и кондиционирования. Когда для оценки прогресса спортсмена и, следовательно, эффективности тренировочной программы используются особые оценки, это, естественно, побуждает практикующих тренировать спортсмена, чтобы он набирал высокие баллы по оценкам, а не готовил его к соревнованиям в этом виде спорта. Еще раз, придание важности метрике уводит поведение от исходной цели.

Точно так же популярная в настоящее время практика тренировки на основе скорости , когда спортсмены получают обратную связь о скорости штанги после каждого повторения, предсказуемо побуждает спортсменов гоняться за числами, с мало внимания к тому, как они выполняют движение. Действительно, погоня за цифрами — удачное описание многих сценариев, в которых акцент на метриках отрицательно сказывается на качестве результатов и отвлекает или даже смещает первоначальную цель усилий.

Есть также множество примеров из множества доменов, которые демонстрируют, как люди (и другие разумные существа) находят способы игры с выбранной метрикой, так что метрика сама управляет их поведение для получения большего вознаграждения, а не просто участие в самой первоначальной задаче. Одним из таких примеров было внедрение GPS-мониторинга в командные виды спорта, при котором игроки оцениваются на основе таких показателей, как общее пройденное за игру расстояние, что привело к тому, что некоторые игроки бессмысленно бегали во время перерывов в игре, просто чтобы увеличить свои общие показатели расстояния.

Поощрение работы с помощью показателей, основанных на производительности, еще больше меняет источник мотивации. То, что мы стремимся развивать и сохранять, — это внутренняя мотивация, проистекающая из самой работы, и неотъемлемое удовлетворение от выполнения хорошей работы. В свою очередь, это связано с чувством цели и смысла нашей работы. Когда мы начинаем использовать метрики в попытке сформировать желаемое поведение по определению, мы вводим внешнюю мотивацию, которая непостоянна, и это идет в ущерб внутренней мотивации, которую мы ищем.

И снова отраслевой подход к стимулированию производительности с помощью вознаграждений (или наказаний) на основе показателей неизбежно имеет тенденцию к транзакционному мышлению, а это отравляет чувство цели, смысла и, в конечном итоге, лояльность или привязанность к команде или организации.

ВЫПОЛНЕНИЕ СУЖДЕНИЯ И ДВИГАТЕЛЬ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ…

Как мы упоминали ранее, когда мы выбираем метрику и придайте ему значение, естественно, это приведет нас к оптимизации для этой метрики, и, таким образом, метрика начинает определять наше поведение, а не сама задача. На поверхностном уровне кажется, что оптимизация производительности — это хорошо. Однако возможности человека — сложное явление. Стремление к оптимизации и эффективности оправдано и имеет смысл, когда дело доходит до процедур и операций, которые снова поддаются стандартизации и оценке. Более сложные отношения с людьми гораздо менее поддаются этому. Когда мы пытаемся применить этот подход, мы сталкиваемся с проблемами.

Простые системы легко оптимизировать. Сложных систем нет. Наши попытки оптимизировать сложные системы неизбежно приводят к чрезмерному упрощению, и мы заменяем производительность более простыми и легко поддающимися количественной оценке метриками. В различных сферах деятельности человека мы выбираем ключевые показатели эффективности. Показатели эффективности отделены от самой производительности, особенно когда речь идет о производительности человека. И снова, когда мы выбираем ключевые показатели эффективности, естественно, есть тенденция к оптимизации для этих показателей. При этом поведение определяется оптимизацией по метрике ключевого показателя эффективности, а не самой производительности.

В этом стремлении использовать показатели и оптимизировать явно мы потеряли нашу первоначальную цель. Из этого следует, что когда мы имеем дело со сложными явлениями, такими как деятельность человека, нам необходимо сдерживать стремление отрасли к оптимизации.

Мы можем избежать этих проблем, если мы используем данные и усилия по оптимизации, подкрепленные критическим мышлением. . Когда мы имеем дело со сложными адаптивными системами, такими как люди, использование профессионального суждения кажется гораздо лучшим подходом, чем полагаться исключительно на показатели и стандартную операционную систему независимо от критического мышления и профессионального суждения.

Как ни странно, профессиональное суждение в значительной степени забывается в эпоху больших данных и нынешнего стремления к оптимизации и работе на основе данных . Редким исключением в сфере спорта является концепция профессионального суждения и принятия решений , предложенная Мартиндейлом и Коллинзом. Эта структура была разработана как инструмент для оценки применяемой практики вспомогательного персонала и оценки эффективности их вклада и вмешательства (в отличие от использования стандартизированной оценки). В равной степени это своего рода оазис в море оценки результатов на основе данных и метрик, которая так широко распространена в профессиональном спорте, и эта тенденция, похоже, будет продолжаться.