Во-вторых, постарайтесь проверить уровень кандидатов, предложив им стандартное рабочее задание или практическую задачу. Не ограничивайтесь интервью и проверкой рекомендаций. Конечно, если вы ищете человека на высокую должность, предполагающую разные задачи, это вам вряд ли удастся, но стандартные профессии — от сборщика автомобилей до программиста, от графического дизайнера до спичрайтера — нередко позволяют проверить кандидата на компетентность.
И наконец, обязательно попросите, чтобы вам помогли оценить кандидата. В горном деле для получения чистейшего золота используется последовательность фильтров. Тот же прием годится и для принятия решений по поводу людей. Впрочем, как я еще объясню в следующей главе, к этому процессу имеет смысл подключить лишь нескольких «вице-богов» — но ни в коем случае не «обезьян».
Глава 12
Проблема демократии
Рассказывая о моделях, которые применяются в организации для принятия решений о людях, руководитель нередко использует политические метафоры. Порой описывают настоящую диктатуру, в рамках которой лидер группы, подразделения или компании единолично решает, кого нанять, уволить, перевести или продвинуть. Вариант получше — благожелательная монархия: король или королева правит всем, но всегда учитывает интересы группы. Бывает, говорят о демократии — все заинтересованные стороны имеют право голоса или, в экстренном случае, право вето. Увы, ни одна из этих систем не идеальна. Потому что в действительности нам необходима избирательная аристократия, при которой для принятия решения формируется группа из трех наиболее компетентных оценщиков, способных снабдить вас ценной информацией.
Это решение я предлагаю не только как консультант по поиску и подбору топ-менеджеров с многолетним стажем и самым невероятным опытом, но и как инженер, тщательно просчитавший все плюсы и минусы модели. Вернемся к гипотетическому примеру из главы 11 и представим себе, что вы — «вице-бог» и способны выбрать лучшего работника в 90% случаев. Если у вас будет сотня кандидатов, в половине случаев вы примете ошибочное решение. Но если вы привлечете к делу еще одного (такого же хорошего) специалиста по отбору и поручите ему опрашивать только тех, кого вы одобрили, в его распоряжении изначально окажется более качественная выборка и шансы на ложноположительный результат — на то, что оба вы причислите к лучшим средненького работника, — упадут до 10%. Добавляем третью ступень фильтрации — и вот мы имеем всего 1% ошибок (рис. 12.1). Это хорошая новость.
