Овцеводам об овцеводстве
Apr. 17th, 2009 06:34 amОчень многие по моим наблюдениям считают идею общественного знания великим благом. Ну тоесть когда все знают всё это считается за хорошо. А если сказать вот вам к примеру что обратное доказать до удивления легко, то вы ведь не поверите? Вы ведь наверняка думаете что если в команде (или во всей стране) каждый знает всё или как можно больше, то общая продуктивность непрменно быдет выше? Ну типа всеобщее оооочень хорошее образование это типа супер и это должно быть бесспорно ведь, права?
А давайте посчитаем на простом примере. Давайте? Представим вот команду людей занимающихся трудом требующим знания. Программисты к примеру. Посчитаем их продуктивность и её зависимость от общего образования. Интересно чего получится?
Итак. Берём тридцать программистов. Предполагаем для начала что для программиста чтобы полностью понять работу выполненную другим программистом требуется столько же времени сколько на выполнение этой работы. Для начала пойдёт.
ТРИДЦАТЬ программистов сели и проработали ОДИН ДЕНЬ.
Теперь исходя из начального предположения каждому из них придётся потратить 29 дней для того чтобы иметь идентичное знание среди всей команды. Ну тоесть чтобы достичь того чтобы каждый обладал идентичным знанием и каждый знал всё.
ТРИДЦАТЬ программистов сели и потратили ДВАДЦАТЬ ДЕВЯТЬ дней на изучение сделанной друг другом работы.
В сумме мы получили что ТРИДАЦТЬ программистов проработали ТРИДЦАТЬ дней, выполнив работы... ой. Вот какая неожиданность - ТРИДЦАТЬ человекодней.
Тоесть ТРИДЦАТЬ в нашем примере оказалось равно ОДНОМУ. Вот какой интересный получился результат. Выходит что один в поле воин уже потому что за месяц делает ровно столько же сколько команда из тридцати. Парадокс?
Ну вы скажете что конечно же время на обучение должно быть меньше чем время работы. Чего там целый день разбирать?! Ну и в таком духе.
Ну давайте теперь предположим что времени на обучение требуется вдвое меньше чем потрачено на работу. Ну тоесть то что один произвёл за день другой изучит за пол дня. Посмотрим как изменится результат. Прикидывайте в уме - 30 * 29 * 0,5 = ...
Упс. В результате тридцать стало равно примерно двум. Тенденция однако.
Выходит что продуктивность коллектива при подходе к труду предполагающем общее знание зависит сильно от скорости обучения. В идеале когда обучение стремится к нулю, то производительность становится идеальной. Но так никогда не бывает! Телепатов среди нас нет.
Если проанализировать зависимость производительности интеллектуёвого труда от времени требуемного на изучение делённого на время работы и числа сотрудников, то не сложно заметить что добавление одного единственного сотрудника в команду действующую по принципу общественного знания наносит такой вред производительности который увеличение скорости обучения даже вдвое не покрывает.
А теперь представим команду из 100 миллионов человек, пытающуюся каждого сделать образоыванным...
Представим что каждый потратил один день на исследования... результаты которых теперь надо поместить в учебники и донести до ВСЕХ остальных. Как вот вы думаете через какое время команда из ста миллионов человек, проведя один день в трудах сможет вновь взяться за дело?
Правильно! Никогда.
Странно правда? А сперва казалось что общее знание это хорошо. А выходит что на практике чем меньше общего знания в команде, тем эта команда эффективнее работает. Теперь вы это тоже видите?
А давайте посчитаем на простом примере. Давайте? Представим вот команду людей занимающихся трудом требующим знания. Программисты к примеру. Посчитаем их продуктивность и её зависимость от общего образования. Интересно чего получится?
Итак. Берём тридцать программистов. Предполагаем для начала что для программиста чтобы полностью понять работу выполненную другим программистом требуется столько же времени сколько на выполнение этой работы. Для начала пойдёт.
ТРИДЦАТЬ программистов сели и проработали ОДИН ДЕНЬ.
Теперь исходя из начального предположения каждому из них придётся потратить 29 дней для того чтобы иметь идентичное знание среди всей команды. Ну тоесть чтобы достичь того чтобы каждый обладал идентичным знанием и каждый знал всё.
ТРИДЦАТЬ программистов сели и потратили ДВАДЦАТЬ ДЕВЯТЬ дней на изучение сделанной друг другом работы.
В сумме мы получили что ТРИДАЦТЬ программистов проработали ТРИДЦАТЬ дней, выполнив работы... ой. Вот какая неожиданность - ТРИДЦАТЬ человекодней.
Тоесть ТРИДЦАТЬ в нашем примере оказалось равно ОДНОМУ. Вот какой интересный получился результат. Выходит что один в поле воин уже потому что за месяц делает ровно столько же сколько команда из тридцати. Парадокс?
Ну вы скажете что конечно же время на обучение должно быть меньше чем время работы. Чего там целый день разбирать?! Ну и в таком духе.
Ну давайте теперь предположим что времени на обучение требуется вдвое меньше чем потрачено на работу. Ну тоесть то что один произвёл за день другой изучит за пол дня. Посмотрим как изменится результат. Прикидывайте в уме - 30 * 29 * 0,5 = ...
Упс. В результате тридцать стало равно примерно двум. Тенденция однако.
Выходит что продуктивность коллектива при подходе к труду предполагающем общее знание зависит сильно от скорости обучения. В идеале когда обучение стремится к нулю, то производительность становится идеальной. Но так никогда не бывает! Телепатов среди нас нет.
Если проанализировать зависимость производительности интеллектуёвого труда от времени требуемного на изучение делённого на время работы и числа сотрудников, то не сложно заметить что добавление одного единственного сотрудника в команду действующую по принципу общественного знания наносит такой вред производительности который увеличение скорости обучения даже вдвое не покрывает.
А теперь представим команду из 100 миллионов человек, пытающуюся каждого сделать образоыванным...
Представим что каждый потратил один день на исследования... результаты которых теперь надо поместить в учебники и донести до ВСЕХ остальных. Как вот вы думаете через какое время команда из ста миллионов человек, проведя один день в трудах сможет вновь взяться за дело?
Правильно! Никогда.
Странно правда? А сперва казалось что общее знание это хорошо. А выходит что на практике чем меньше общего знания в команде, тем эта команда эффективнее работает. Теперь вы это тоже видите?