Текст книги "Deadline. Роман об управлении проектами"

Итак, мистер Томпкинс руководил непосредственно экс-генералом и шестью менеджерами, которые должны были обеспечить появление на рынке продуктов – конкурентов для Quicken, QuarkXPress, Photoshop, Painter, Lotus Notes и PageMill. Под руководством каждого из них работали по три команды – А, Б и В. Работали по разным методологиям, соревнуясь между собой, кто напишет лучший программный продукт быстрее остальных.

Томпкинсу предстояло еще отобрать восемь ключевых фигур в этой диаграмме, причем одну из них – на роль своего непосредственного подчиненного. Он решил, что будет советоваться с генералом Марковым каждый раз, когда ему понадобится мнение опытного администратора, а в остальных случаях будет считать его руководителем резерва персонала компании. Помимо этого у генерала будет полная свобода для работы над офшорными проектами, разумеется, при условии, что шесть ключевых проектов будут иметь бесспорный приоритет.

– Да, конечно, это еще не все. – Мистер Томпкинс смотрел на вопросительные знаки, оставшиеся на диаграмме. И все же, как много они успели сделать за неделю: укомплектовали одиннадцать из восемнадцати рабочих групп! Белинда говорит, что она очень довольна тем, как продвигаются дела, а мистер Томпкинс уже привык полагаться на ее поразительное чутье. Он и сам был доволен, но чтобы не забывать о суровой действительности, велел Вальдо повесить на стене счетчик, который показывал, сколько дней осталось до конца проекта. И сейчас на табличке бодро красовалась цифра 705.

Осталось всего 705 дней!

За вычетом выходных и праздников до конца контракта оставалось меньше пятисот рабочих дней. Конечно же, этого недостаточно для таких проектов, как PShop (а ведь здесь даже нет менеджера для команды Б!). Пока еще никто не устанавливал никаких сроков сдачи проектов, к тому же мистер Томпкинс предупредил, что не потерпит, чтобы сроки эти спускали сверху. Но если смотреть на вещи трезво – кого он пытается обмануть? Все ждут, что к концу его контракта проекты (пусть не все шесть, но бо́льшая их часть) будут успешно завершены. И несмотря на всю его нелюбовь к заранее установленным срокам сдачи проекта, сейчас он находился именно в такой ситуации. У него осталось семьсот пять дней…

Мистер Томпкинс достал свою записную книжку и потянулся за ручкой.

Из записной книжки мистера Томпкинса

Игра в защите

1. Сокращайте потери.

2. Успех проекта можно скорее обеспечить сокращением ненужных усилий, чем стремлением к новым победам.

3. Чем раньше вы прекратите ненужную работу, тем лучше это отразится на проекте в целом.

4. Не создавайте новые команды без необходимости – лучше привлеките к работе уже сложившиеся.

5. Поощряйте совместную работу участников команд и после окончания проекта (если они сами того хотят), чтобы избежать лишних проблем с формированием новых команд.

6. Считайте, что команда, участники которой готовы и дальше работать вместе, – это одна из основных целей любого проекта.

7. День, потерянный в начале проекта, значит так же много, как и день, потерянный в конце.

В последнем пункте он процитировал Белинду, которая повторяла эту фразу чуть ли не каждое утро, приходя на работу. Мистер Томпкинс поднял голову и посмотрел на счетчик, который повесил Вальдо. Завтра утром он будет показывать уже 704 дня. Можно ли считать, что сегодняшний день был действительно настолько плодотворным, как ему сейчас представляется? Или потом он покажется ему потерянным для проекта? В данный момент мистер Томпкинс этого не знал. Время покажет. Он посмотрел на сегодняшнюю запись в дневнике, подумал немного и добавил еще один пункт. Эту истину он понял давным-давно и вот опять к ней вернулся:

8. Есть тысяча и один способ потратить день зря и ни одного, чтобы вернуть этот день.

Глава 10. Абдул Джамид

Мистер Томпкинс приехал в Рим, совмещая полезное с приятным. С одной стороны, его привели сюда дела, с другой – просто хотелось немного отдохнуть. Все проекты были укомплектованы, люди успешно трудились над поставленными задачами, и мистер Томпкинс почувствовал себя вправе потратить немного времени на выяснение вопроса, который занимал его уже не первый месяц. Регистрируясь в отеле «Хасслер», он протянул клерку новую корпоративную кредитку American Express. Тот недоуменно уставился на надпись.

– «Моровицке нацональне буро до дата шмерцингу», – медленно прочел он. – Как же это понимать? «Моровийское национальное бюро…»

– …шмерцинг-информации, – любезно закончил за него мистер Томпкинс.

– А… значит, по-английски это так и будет – «шмерцинг-информации»… А как перевести это на итальянский, вы не знаете?

– Шмерцационе? – предложил мистер Томпкинс.

– О! Э-э-э, добро пожаловать в Рим, мистер Томпкинс. Рады видеть вас в «Хасслере».

– Спасибо.

Уже через несколько минут мистер Томпкинс в сопровождении портье вошел в удобный номер, откуда открывался потрясающий вид на отель «Спэниш Степс». Как только портье откланялся, мистер Томпкинс тут же водрузил на стол ноутбук, подключился к Wi-Fi и отправил заранее подготовленное письмо в Нью-Йорк.

На следующий день в семь утра его разбудил телефонный звонок. Звонил его адвокат, мистер Споффорд.

– Вебстер! Вставай, Вебстер, просыпайся, жизнь прекрасна!

– Привет, Джек.

– Вот уж привет так привет. Я получил твой e-mail. Весь день провел на телефоне, ну а ближе к вечеру зашел на Уолл-стрит, пообщаться с мисс Лэмнул, как ты просил. Она была сама любезность. Сказала, что ты предоставил все необходимые бумаги и что я могу действовать от твоего имени.

– Хорошо.

– Мы проверили состояние твоего счета и сравнили его с той табличкой, которую ты видишь, когда заходишь в систему из Моровии.

– Ну и?

– Никаких «ну и», все в порядке! Они абсолютно идентичны. Ты действительно заходишь на свой счет и действительно проводишь операции со своими деньгами, никакого подвоха.

– Уф-ф. А я боялся, что…

– Что твои новые друзья из КБГ славно подшутили над тобой? Понимаю, дорогой Вебстер, но можешь вздохнуть с облегчением.

Мистер Томпкинс, по совету своего адвоката, вздохнул с облегчением.

– Значит, они действительно перевели на мой счет всю сумму за два года?

– До последнего пенни, как и договаривались. Более того, деньги пришли на день раньше, чем они обещали.

– Отлично. Спасибо большое, Джек. И ты уже открыл новые счета и перевел туда деньги?

– Как ты и просил. Старый счет закрыт, все деньги лежат на новых. Пароли доступа те самые, которые ты указал в письме. Кстати, ты ведь не забудешь их поменять, правда?

– Конечно.

– И не забудь стереть их из своего компьютера. Иначе твоим моровийским друзьям будет достаточно позаимствовать у тебя ноутбук. Ты ведь об этом уже подумал, а?

– Ну разумеется! – На самом деле мистеру Томпкинсу это даже в голову не пришло. Надо будет запомнить все пароли наизусть и стереть их из всех программ.

– Вот и славно, – продолжал между тем Джек, – значит, с деньгами все в порядке, можешь не волноваться. У меня для тебя еще кое-что.

– Что такое?

– Помнишь, прошлым летом я был у тебя в гостях, и ты познакомил меня с пожилым джентльменом, Джонни… как его бишь?

– Джонни Джей, мой бывший начальник. Конечно же, помню. Как жаль, что он уволился. Если бы он продолжал работать, я бы тоже никуда не ушел – о таком боссе можно только мечтать.

– Да, это настоящий джентльмен.

– Знаешь, Джек, я чуть ли не каждый день его вспоминаю. Иногда мне кажется, что я занимаюсь менеджментом только для того, чтобы когда-нибудь дойти своим умом до того, что в Джонни заложено от природы. Он лучший из лучших. Я так рад, что мне довелось с ним работать.

– Ваши симпатии обоюдны… Я ведь встретил его здесь, в Нью-Йорке, в прошлую субботу.

– Правда, что ли?

– Правда. Они с женой приехали послушать оперу в Линкольн-центре. В антракте он сам к нам подошел, и мы немного поболтали – в основном о тебе. Он уже в курсе, что ты работаешь в Моровии.

– Старый проныра! Ну как он вообще?

– Отлично выглядит. И он, и жена, кстати, тоже. Сказали, что на следующий день собираются отчаливать – сначала на остров Мартас-Виньярд, а потом дальше, куда-то в Мэн, что ли. Он спросил меня, как можно с тобой связаться. Говорит, есть один парень, с которым тебе обязательно нужно повстречаться. Я сказал, что не знаю твоего моровийского телефона и что два дня ты проведешь в Риме, а остановишься в «Хасслере».

– Охотно встречусь с любым человеком, которого рекомендует Джонни. Значит, он мне позвонит?

– Нет, скорее сразу придет знакомиться. Джонни сказал, этот парень сейчас в Европе и сам тебя найдет. Его зовут…

– Погоди, я возьму ручку. Да?

– Его зовут Абдул Джамид.

Погода стояла солнечная и прохладная. Мистер Томпкинс провел все утро, осматривая руины и фонтаны, потом замечательно пообедал недалеко от виллы Боргезе. Когда он вернулся в отель, было уже почти три часа.

– Мистер Томпкинс, я полагаю? – Навстречу ему поднялся необыкновенно красивый человек, похожий на молодого Омара Шарифа.

– Да, это он, – ответил мистер Томпкинс, – то есть я. Он…

– Меня зовут доктор Джамид. Ваш друг, мистер Джей…

– О, конечно, доктор Джамид. Очень рад познакомиться. Если человека рекомендует Джонни Джей… Очень, очень рад.

– Вы так любезны.

– Ничуть. Мистер Джей хотел, чтобы мы встретились, и, конечно же, я очень рад нашей встрече. Кстати, вы не знаете, почему он хотел, чтобы мы познакомились?

– Из-за моей работы. Я изучаю динамику менеджмента, и когда я показал кое-что из написанного на эту тему Джонни, он сразу подумал о вас и вашей новой работе.

– Джонни всегда старался всем помогать, а в нашем случае, кажется, он пытается помочь нам обоим. Очень интересно узнать о вашей работе, доктор Джамид. Я здесь пробуду еще два дня. Этого нам хватит?

– Для начала, думаю, да.

– Ну так давайте начнем! – Томпкинс протянул собеседнику руку. – Вебстер.

– Абдул, – серьезно ответил тот, пожимая руку мистера Томпкинса, и они направились вверх по лестнице.

Несколько часов спустя мистер Томпкинс с трудом оторвался от ноутбука. У него уже голова шла кругом.

– Сделаем перерыв, а? Я уже слегка подустал. Вы говорите о «базе предчувствий»…

– Как о сумме всех предчувствий и интуитивных ощущений, с помощью которых вы управляете проектом.

– Это я понимаю, но вы рассуждаете об этом так необычно, я никогда до этого не слышал ничего подобного! Вы говорите о предчувствиях, как будто они берутся из какой-то базы данных у меня в мозгу. Моя внутренняя программа рассматривает входящую информацию и предлагает свой вариант ответа или реагирования. Вы действительно считаете, что интуиция именно так и работает?

– А разве нет?

– Ну, возможно, – в какой-то степени. То есть я хочу сказать, у меня внутри действительно есть некоторая база данных – суммарный жизненный опыт. И вероятно, есть какие-то алгоритмы, которые подсказывают мне, как относиться к поступающей информации.

– Совершенно верно.

– Но вы предлагаете построить точную модель моих предчувствий и интуитивных ощущений относительно хода проекта, а потом использовать эту модель для предсказания результатов.

– Верно.

– Но зачем все это? Почему бы не оставить интуицию там, где ее место – будь то в голове или в желудке…

– Конечно, так тоже можно. Но тогда вы не сможете работать над совершенствованием своей интуиции. А вам ли не знать, что чем лучше у руководителя развита интуиция, тем лучше он управляет проектом. Значит, вы должны быть в первую очередь заинтересованы в том, чтобы ваши предчувствия со временем стали точным отражением будущей реальности.

– Это было бы замечательно, но при чем здесь моделирование?

– С помощью модели вы создаете из своих предчувствий четкую картину разработки проекта. Потом запускаете модель, сравниваете результаты, которые она выдает, с реальным положением дел и делаете соответствующие выводы. А если у вас еще есть напарник с хорошо развитой интуицией…

– О да. Ее зовут Белинда.

– В таком случае вы можете разрабатывать эти модели вдвоем и учиться друг у друга. А без модели у вас есть только какие-то смутные и малопонятные ощущения не то в голове, не то в желудке. Например, вы чувствуете, что сейчас в проект не стоит привлекать новых людей, это только замедлит работу. Но это всего лишь интуиция, неясные ощущения. Однако это чувствуете вы, это чувствую я и, возможно, Белинда. Как же нам обсудить свои ощущения-опасения? Может быть, опасения Белинды, скажем, в два раза сильнее наших – а как мы об этом узнаем, ведь нам нечем измерить смутные ощущения в желудке? Если мы чувствуем, что появление новых людей замедлит темпы работы, то наглядно показать это мы можем только преобразовав интуитивные ощущения в модель.

Мистер Томпкинс грустно улыбнулся:

– Однако ясность и наглядность модели не гарантируют ее правильности, верно?

– Вы абсолютно правы, это всего лишь теория. Зато теперь у нас есть возможность проверить ее на практике. А у вас с Белиндой есть прекрасный инструмент для проверки интуиции и совместного ее совершенствования.

– Хорошо. Как говорят в таких случаях, я покупаю эту идею. Мне бы хотелось, конечно, увидеть ее в деле и оценить реальную пользу от ее применения… Но в целом мне нравится идея моделирования интуитивных ощущений, особенно возможность вытащить их наружу. Правда, я не совсем понимаю, зачем нам моделировать точные результаты. Это уже перебор, вам не кажется?

– Если бы интуиция выдавала зараз только одно ощущение, вы были бы правы. Однако представьте, что вас охватывает сразу с десяток предчувствий. Вы сможете сказать, какой у них будет суммарный эффект?

Но убедить мистера Томпкинса было не так-то легко.

– Благодаря моделированию результатов мы получаем суммарный эффект моих ощущений – так вы говорите. Однако если на входе у нашей модели есть только мои ощущения, а на выходе – их суммарный эффект, то чем это точнее моего предчувствия о суммарном эффекте?

– Значит, вы полагаете, что можете сами вычислить суммарный эффект нескольких факторов? – Доктор Джамид внимательно посмотрел на Томпкинса. – Вы можете выполнить это чисто математическое действие в абсолютно нематематической среде, где обитают ваши предчувствия и интуиция? За время нашего разговора вы несколько раз упоминали об ощущениях, которые возникают в голове, желудке и даже, кажется, в костях! Скажите, Вебстер, вы действительно можете вот так взять и подсчитать суммарный эффект ощущений в своих костях?

– Ну…

– Впрочем, давайте попробуем. Возьмем какой-нибудь простой пример из литературы по имитационному логическому моделированию. Предположим, вы руководите проектом, в котором занято около сотни человек (на 1 января). Вы занимаетесь этим проектом уже два года и высчитали, что приблизительный отток персонала равен четырем процентам в месяц. Как только кто-нибудь уходит, вы тут же нанимаете на его место другого человека, два месяца обучаете его, после чего он вливается в команду и работает над проектом.

– Так.

– А теперь представьте, что у вас возникло смутное ощущение того, что новая корпоративная политика, которая вступит в силу 1 мая, значительно увеличит отток персонала. Скажем, вдвое.

– Понятно. Теперь мы будем терять по восемь человек в месяц.

– Совершенно верно. А теперь попробуйте задействовать свою интуицию, чтобы посчитать, сколько человек будет работать над проектом 1 августа.

– Как? Разве не все сто?

– Вы так полагаете?

– Мне казалось, вы говорили, что у меня в этом проекте всегда занято сто человек. И если я нанимаю нового, как только увольняется кто-то из старых, то так оно и будет – сто человек. Обучаю новых… постойте-ка. Кажется, я начинаю понимать, о чем вы говорите. Несколько человек всегда находятся на обучении, а после 1 мая их число увеличится. – Мистер Томпкинс задумался. – Так, значит, в первый месяц количество человек, работающих над проектом, резко уменьшится, потому что с 1 мая многие начнут увольняться. Итого вместо ста у меня будет девяносто два человека. Но разве потом их не будет снова сто? Нет? А вот сколько человек будет работать над проектом 1 августа… честно говоря, не могу сказать. Моему внутреннему калькулятору, похоже, такой пример не по силам.

– А ведь это простенький пример, Вебстер, действительно один из самых простых. Куда примитивнее тех задач, которые вы решаете каждый день с помощью интуиции. Ну давайте посмотрим, что предложит нам модель относительно этого примера с числом персонала. – Доктор Джамид придвинул к себе ноутбук и начал рисовать модель[9]9
  Доктор Джамид заимствует свой пример из книги «Introduction to Systems Thinking – iThink» (Hanover, N. H. High Performance Systems, Inc., 1994), с. 17–18.


[Закрыть]. – Прямоугольник обозначает персонал, работающий над проектом. Чем выше уровень, тем больше людей у вас работает. Исходное значение – сто человек.

– Это уже в некотором роде модель, однако в ней отсутствует динамика: не показаны поток увольняющихся и поток новичков, которых вы набираете на освободившиеся рабочие места. Если попробовать смоделировать результат прямо сейчас, мы получим константу – все те же сто человек.

– А теперь изобразим на нашей модели канал для потока увольняющихся… на клапане напишем, какова доля увольняющихся… Исходная цифра – четыре человека в месяц.

– Маленькое облачко в конце канала означает, что уволившийся персонал моделью более не учитывается. А теперь дорисуем канал для потока нанимаемых работников. Количество нанятых и уволившихся совпадает, поэтому мы просто соединим оба клапана. Теперь поместим на модели резервуар для обучающихся сотрудников, вот так. – И он дорисовал картинку.

– Теперь давайте проверим, к чему может привести наше предположение о том, что число увольняющихся удвоится. До 1 мая оно остается неизменным – четыре человека в месяц, а с 1 мая – уже восемь. Все, можно запускать модель и смотреть, каким будет результат.

Мистер Томпкинс с удивлением наблюдал, как на подвижной модели меняется число сотрудников в основном резервуаре. Когда все стабилизировалось, доктор Джамид остановил работу модели и, несколько раз щелкнув мышкой, получил диаграмму – график изменения количества персонала, занятого в проекте.

– Ну, это не совсем то, чего я ожидал, – признался мистер Томпкинс. – Получается, что количество работников в течение нескольких месяцев будет уменьшаться, потом в июле стабилизируется, но так никогда и не вернется к исходной цифре в сто человек. Интересно, почему так?

Доктор Джамид задумался.

– Я тоже не могу ответить с ходу. Может быть, придется постоянно обучать все больше людей? Мне кажется, даже такую тривиальную задачу сложно решить без вспомогательных инструментов. А модель учитывает все взаимодействующие факторы и без труда проводит тот арифметический анализ, с помощью которого и решается такая задача.

– Да уж, арифметический анализ в голове или желудке не проведешь, – засмеялся мистер Томпкинс. – Я, кажется, начинаю понимать, что вы имели в виду.

Доктор Джамид молчал, и мистер Томпкинс задумчиво уставился в потолок. Как все эти эксперименты с моделированием помогут ему в Моровии, где ему предстоит за два года разработать шесть программных продуктов? Как моделирование поможет ему закончить все проекты в срок? Ответов пока не было, но он уже предвидел, что в недалеком будущем моделирование предчувствий и интуитивных ощущений окажет ему большую услугу.

– Ну хорошо. – Мистер Томпкинс повернулся к своему новому другу. – Допустим, вы меня убедили, Абдул. Что мне теперь делать с этими моделями? Как мне начинать использовать их в работе, в настоящих задачах?

– Давайте сделаем так: возьмем одно какое-нибудь предчувствие, какую-нибудь интуитивную уверенность из вашей «базы», и проверим на прочность. Скажем, я выдвину какое-нибудь несостоятельное утверждение, а вы мне объясните, почему оно кажется вам неправильным.

– Отлично, давайте начнем.

– Итак, я ваш начальник. Вы говорите мне, что десять человек разработают программное приложение за один год. Но я хочу, чтобы вы справились быстрее, поэтому предлагаю вам взять в проект двадцать человек вместо десяти и закончить его за полгода. Что скажете?

Мистер Томпкинс нахмурился:

– Скажу, чтобы вы пошли на озеро и утопились.

– То есть вам кажется, что двадцать человек не смогут сделать за полгода ту работу, которую десять человек сделают за год?

– Нет, мне не кажется, – вознегодовал мистер Томпкинс. – Я абсолютно в этом уверен.

Доктор Джамид взял листок бумаги и стал быстро чертить на нем какую-то схему. Через несколько секунд он подвинул листок к мистеру Томпкинсу, чтобы тому было видно.

– То есть эти две схемы не эквивалентны друг другу?

– Конечно же, нет!

– Вы хотите сказать, что производительность одной команды будет отличаться от производительности другой?

– И даже очень.

Доктор Джамид хитро улыбнулся:

– Э… и насколько же?

– Простите?

– Насколько будет различаться производительность первой и второй команд разработчиков? Предположим, что команда из десяти человек может разработать за год приложение величиной в тысячу единиц (каких единиц, я пока не знаю, их еще не изобрели, но пусть это будут некие условные единицы). Так вот, если десять человек за год вырабатывают тысячу единиц, то сколько единиц сделает за полгода команда из двадцати человек, предположительно такой же квалификации?

– Меньше тысячи.

– А насколько меньше?

– Намного!

– Намного – это на сколько?

– На очень много. Поймите, эти двадцать человек будут постоянно зацикливаться на своих взаимоотношениях. Они не смогут сделать столько, сколько сделает меньшая команда за больший промежуток времени, – мистер Томпкинс уже начинал сердиться. – Неужели вам самому это не ясно?

– Конечно, ясно. Вебстер, я ведь не спорю с вами, я просто пытаюсь выразить вашу интуитивную уверенность в цифрах. Так насколько же меньше успеет сделать большая команда за шесть месяцев?

Мистер Томпкинс всплеснул руками.

– Ну, не знаю, может быть, наполовину. Нет, скорее всего, на четверть. Нет, не знаю.

– Вы это серьезно? – улыбнулся доктор Джамид.

– Но я же действительно не знаю, сколько они сделают. То есть я хочу сказать, я не знаю точной цифры.

– Даже с точностью до второго знака?

– Почему вас это так веселит?

– Потому что как руководитель вы просто обязаны это знать. Поиски компромисса между количеством людей в команде и скоростью работы – это то, с чем менеджеры сталкиваются чуть ли не каждый день. И вы тоже постоянно с этим сталкиваетесь. Как же вы это делаете?

– У меня возникает ощущение…

– Это ощущение и есть модель. Видите ли, где-то внутри вас возникает модель, но невозможно ни посмотреть на нее самому, ни показать другим. Все, что нам нужно, – это вывести ее на поверхность. Давайте посмотрим, как можно смоделировать ваши ощущения по поводу того, как изменится производительность команды, если количество человек в ней удвоится.

– Ну что ж, давайте.

– Вы будете рассказывать мне о своих ощущениях, а я постараюсь перенести их на модель так, чтобы она смогла все воспринять и обработать. Итак, что происходит, когда в команду приходит новый сотрудник?

Мистер Томпкинс на мгновение задумался.

– Первоначальный результат будет отрицательным, – начал он. – Новичок еще ничего не знает, поэтому в первый день он не произведет ничего полезного, да еще и отнимет время у окружающих, потому что будет просить их ввести его в курс дела и задавать вопросы. Итак, получается, что совокупная производительность команды сначала упадет.

Пока мистер Томпкинс говорил, доктор Джамид за ноутбуком быстро исправлял и достраивал модель.

– Постепенно новичок становится полноценным членом команды. – Теперь мистер Томпкинс взял листок бумаги и быстро нарисовал на нем простой график. – Вот что-то вроде этого.

Доктор Джамид посмотрел на схему. Он еще пару раз щелкнул мышкой и что-то ввел с клавиатуры – и схема была внесена в модель.

– Но есть один нюанс, – продолжал между тем мистер Томпкинс. – Если этот новенький был седьмым в команде, то толку от него будет меньше, чем если бы, скажем, он был шестым или пятым. Потому что, как мне кажется, при увеличении команды всегда нужно учитывать «поправку на рост». Чем больше людей в команде, тем больше им нужно времени на разговоры. Следовательно, тем больше рабочего времени мы теряем.

– Ну-ка, напрягитесь еще раз. Нарисуйте мне график того, о чем вы только что сказали.

– Ну вот, смотрите. – Мистер Томпкинс перевернул листок и стал рисовать на обратной стороне. – Если мы примем общую производительность за функцию от размера команды, то идеалом будет прямая под углом в сорок пять градусов. В таком случае каждый новый сотрудник делал бы столько же, сколько и предыдущий, то есть увеличение команды вдвое привело бы к удвоению производительности. При этом «поправка на рост» была бы равна нулю. Однако на самом деле все обстоит иначе. В действительности все происходит приблизительно вот так.

– То есть отклонение от идеального графика, или разница между действительностью и недостижимым идеалом, и есть «поправка на рост».

Доктор Джамид посмотрел на рисунок.

– Понятно. Сейчас я перенесу ваш график в модель. – Он показал на среднюю часть кривой, изображающей реальную производительность. – Скажите, пожалуйста, для команды какого размера поправка составляет треть от идеальной производительности?

– Что?

– Я выбрал на кривой то место, где «поправка на рост» составляет приблизительно половину всей реальной производительности. То есть в этой точке напрасно расходуется около трети времени, которое мы приняли за идеал.

– Так, это мне понятно.

– И сколько человек будет работать в команде в этот момент?

– Понятия не имею.

– Ну конечно же, вы не можете назвать точную цифру. Но мы и не пытаемся сейчас получить от вас точные сведения. Мы пытаемся понять ваши ощущения. Спросите у своей интуиции: сколько человек должно работать в команде программистов, чтобы треть всего времени уходила на общение и тому подобные вещи?

– Но мой ответ будет очень и очень приблизительным.

– Давайте, давайте, говорите. Сколько?

– Я бы сказал – четверо.

– Иными словами, «чистая производительность» четырех человек, работающих в одной команде, будет приблизительно на треть меньше, чем «производительная мощность» человека, работающего над проектом в одиночку, помноженная на четыре?

Мистер Томпкинс пожал плечами.

– Разумеется, я не могу говорить с полной уверенностью, но мне кажется, так оно и есть.

– Хорошо. – Доктор Джамид опять обратился к ноутбуку и стал вносить в модель необходимые дополнения. Еще через несколько минут дело было сделано. Доктор Джамид повернул экран к мистеру Томпкинсу. – Вот она, модель ваших интуитивных ощущений относительно размеров команды.

– Что-то вроде многозначных кодов?

– Ну, если не найдем чего-нибудь получше, можно взять и многозначные коды. Способность выполнять поставленные задачи контролируется клапаном под названием «Общая производительность труда». Чем выше ее значение, тем быстрее работа перемещается из первого резервуара во второй. Естественно, общая производительность должна выражаться в тех же единицах, что и количество работы в резервуарах.

– Понятно… – протянул мистер Томпкинс, хотя на самом деле был в этом далеко не уверен.

– Вот эти тонкие стрелочки – зависимости. Они показывают, например, что общая производительность зависит от четырех факторов: размера команды; того, сколько в ней новичков, которые еще не вошли в курс дел; «поправки на рост» и «стоимости интеграции».

– А «стоимость интеграции», если я правильно понимаю, – это отношение производительности, которую команда теряет при появлении в ее составе новых членов, к скорости работы?

– Да. А теперь я напишу уравнение или построю графическое определение для каждого клапана и каждого измерителя. Например, вот как я определяю значение «поправки на рост».

Как видите, ее начальное значение – ноль, и к тому времени, когда у вас в команде появляется четыре человека, оно вырастает приблизительно на треть. А дальше – это просто мои догадки относительно того, какой вы хотели бы видеть эту кривую.

Мистер Томпкинс уставился на модель. Интересно, это и есть графическое представление его догадки о том, как влияет на работу команды увеличение числа программистов?

Доктор Джамид, казалось, умел читать мысли.

– Пока мы играем с этой моделью, вам, возможно, захочется что-то в ней изменить. Может быть, в этой вот кривой, а может, даже перестроить всю модель целиком.

– Да, чтобы она соответствовала тому, что мне подсказывает интуиция.

– Абсолютно верно.

– Так вот, как раз сейчас моя интуиция подсказывает мне, что в эту модель необходимо внести некоторые исправления. А именно – ее не устраивает, что значение «поправки на рост» остается неизменным. Может быть, оно должно выражаться динамической функцией от времени. В конце концов, с течением времени люди привыкают работать вместе.

Доктор Джамид согласно кивнул.

– Расскажите мне об этом поподробнее, пожалуйста.

Мистер Томпкинс помолчал и задумчиво начал:

– Иногда мне кажется, что команды могут достигать такой слаженности в работе, что значение «поправки на рост» с течением времени становится отрицательным. Происходит нечто, после чего команда становится единым целым – ее производительность становится больше, чем сумма производительности ее членов. Все начинают работать вместе… и… не знаю, как точнее это выразить… происходит слияние.

Через несколько минут Абдул повернул монитор к мистеру Томпкинсу:

– Что-то в этом роде?

– Да, похоже. В командах действительно может наблюдаться «эффект слияния», как вы это называете. А теперь можно вернуться к стоимости интеграции и переопределить ее значение.

– Разумеется.

Мистер Томпкинс молча рассматривал модель на экране ноутбука.

– Как только вернусь, сразу куплю себе такой же.

– Я использую iThink[10]10
  iThink является зарегистрированной торговой маркой компании High Performance Systems, Inc., Hanover, N. H.


[Закрыть], – ответил доктор Джамид, – но покупать его вам не нужно. Разрешите мне вам его подарить, – и он достал из сумки запечатанную коробочку.

– О, Абдул. Ну зачем же?! Я бы прекрасно мог и сам…

Доктор Джамид протестующе поднял руки.

– Пожалуйста, Вебстер. Это просто дополнение к тому, о чем мы говорили, ко всем моим моделям и схемам. Кроме того, оно обошлось мне дешевле, чем тот замечательный обед, которым вы меня угостили сегодня в Риме, поверьте. – С этими словами он протянул мистеру Томпкинсу коробочку, и когда тот взял подарок, снова полез в сумку и достал оттуда диск. – А здесь вы найдете все модели, которые мы с вами разработали за два дня. Это вам пригодится для начала…

– …для начала работы над моделированием всех наших интуитивных предположений, – продолжил фразу мистер Томпкинс. – И мы будем этим заниматься, пока не опишем их все. Обещаю вам, Абдул. Обещаю, мы это сделаем.

Из дневника мистера Томпкинса

Моделирование процесса разработки

1. Моделируйте свои предположения и догадки о том, как пойдет процесс работы.

2. Обсуждайте эти модели вместе с партнерами, чтобы лучше понимать процесс работы и вносить необходимые исправления.

3. Предсказывайте результаты работы с помощью модели.

4. Сравнивайте результаты, полученные в процессе моделирования, с реальными.