Такие команды нового типа, как считает Вадхва, отнюдь не являются чисто виртуальными. «Моя роль как менеджера, – говорит он, – состояла в том, чтобы координировать действия, понимать, как люди работают и мыслят, разделять объем работ на отдельные сегменты, а также вдохновлять и мотивировать участников на их выполнение».

Выдающиеся лидеры команд всегда знают, как извлечь преимущество из современных технологий. Но лидеру команды большого масштаба недостаточно разбираться в новейших инструментах вроде социальных медиа или краудсорсинга. Он должен выдвигать новые идеи и мотивировать людей на их реализацию. По словам Вадхвы, его работа заключалась в том, чтобы «…выдвинуть идею, а затем сказать: „Ну что ж, используйте свою многочисленность и непредвзятое знание ваших знакомых“».

Краудсорсинг, примененный Вадхвой для написания книги, вряд ли сможет заменить традиционный исследовательский проект, но это интересный подход к организации многочисленных и непостоянных команд. Вполне возможно, в будущем он сыграет гораздо более значительную роль. Нам это может нравиться или не нравиться. Возможно, это покажется неудобным, поскольку и от лидеров, и от членов команды потребуются новые навыки и новое мировоззрение. Но в конечном счете неспособность прогнозировать будущие направления развития команд и командной работы станет серьезной слабостью.

С учетом сказанного, могут ли науки и технологии помочь нам формировать более эффективные команды? Стоит разобраться в этом подробней.

Что заставляет команду добиваться успеха? Это трудный вопрос. Мы все успели в этом убедиться. Но без надежных данных просто невозможно понять динамику развития успешных команд. Все, что у нас есть, это несистематизированные знания о моделях поведения: успешное лидерство, совместная приверженность общим ценностям, доверие, увлеченность и твердость характера – то, что определяет великую команду.

Но ситуация может измениться. Благодаря новым методам сбора и анализа сведений большие данные дают возможность глубже разобраться в моделях социального поведения, определяющих успех или провал командной работы. Ранее эти закономерности оставались вне поля зрения, но после привлечения больших данных выясняется, как работают и общаются тысячи людей в своих командах и подразделениях.

Профессор из лаборатории динамики поведения человека при Массачусетском технологическом институте Алекс Пентланд изобрел специальные датчики, которые записывают новый тип статистических данных, названных «социометрическими». Это измерение взаимодействия людей, в том числе тона голоса, языка жестов и даже уровня эмпатии.

С помощью группы студентов Пентланд раздал датчики сотрудникам банков, университетов, кол-центров и других организаций. В процессе рабочих контактов измерялись продолжительность и интенсивность разговоров. Кроме того, датчики регистрировали, как назвал это Петланд, «бессознательную реакцию на разговор лицом к лицу» – оценивали, являются ли собеседники заинтересованными слушателями или воодушевленными конформистами. Он доказывает, что эти бессознательные сигналы не менее важны для коммуникации, чем произнесенные вслух слова и стоящая за ними логика{35}.

Исследование материалов датчиков позволило Пентланду и его команде выявить коммуникационные модели успешной командной работы. «Мы фиксируем, как люди общаются в режиме реального времени, – объяснил Пентланд. – И мы можем не только определить особые характеристики, свойственные выдающимся командам, но и описать их математически»{36}.

Оказывается, продуктивные команды имеют своего рода отличительные признаки, которые настолько последовательно повторяются, что Пентланд может предсказать успех группы работников, просто глядя на данные и даже не встречаясь с ними.

Собранные данные продемонстрировали и другие интересные факты. Например, индивидуальная одаренность значит для общего успеха команды гораздо меньше, чем можно было бы ожидать. Таким образом, лучший способ создать замечательную команду состоит не в том, чтобы отбирать ее членов по их талантам или достижениям, а в том, чтобы изучить, как они общаются. «Социометрические данные говорят о том, каковы на самом деле факты, независимо от социологических и культурных особенностей, – говорит Пентланд. – Некоторые факты вызывают удивление, например то, что сплетни повышают производительность труда»{37}.

Перемывать косточки коллегам за доллары – кто бы мог подумать?

В результате своих экспериментов команда Массачусетского технологического института идентифицировала ряд социальных сигналов, на основании которых можно предсказать результат презентаций товара, исход деловых переговоров и даже зарождение доверия – основы всех пяти нематериальных конкурентных преимуществ и темы главы 3. Эти сигналы включают продолжительность речи человека; степень внимательности, с которой он следит за беседой; влияние эффекта зеркального отражения, возникающего, когда слушатель бессознательно имитирует мимику, жесты и обороты речи собеседника.

Этот дополнительный канал общения действует параллельно с вербальной коммуникацией и является на удивление мощным. Например, если кто-то из членов команды счастлив и взволнован, остальные также приходят в хорошее настроение – эффект, называемый «заражение настроением». Это помогает снизить в группе чувство риска{38}.

Зачастую принятие решения командой вообще не требует вербального общения. В некотором смысле каждый член команды оценивает любое предлагаемое действие и выражает свое отношение, скажем, легким кивком. Затем, принимая окончательное решение, члены группы могут добавить еще какие-то позитивные жесты для выбора самого подходящего варианта.