人間のエゴと願望はエンジニアリングソリューションの原動力です

要件に合っているという理由でテクノロジーを選択していると思いますか?あなたは間違っている可能性があります。



実際の状況に触発された可能性のある例から始めましょう。チームはイベントブローカーを見つける必要があります。 KafkaとPulsarの2つの候補があります。



開発者Aは、実際の状況でKafkaを使用した豊富な経験があります。 Kafkaのスケーリングの複雑さについて言及されており、Pulsarに委託されています。開発者Bは、テクノロジーが業界標準になり、一般的に強力なサポートを提供しているため、Kafkaのサポーターです。しかし、チームはそれについてほとんど経験がありません。両者は、当面の間ワークロードの変更はなく、これら2つのソリューションが準拠していることに同意します。しかし、チームの他のメンバーはそれほど自信がありません。



会議に何時間も費やし、それを技術的基準のグリッドと1つずつ比較した後、チームはKafkaを選択しました。この決定が正当化され、理論的根拠が文書化され、チームが実装を進めたことに全員が同意しました。



しかし、選択の本当の動機は明らかにされていますか?










男は難しい



実際、個人は工学的合理性の背後にあります。 Manは、使い慣れた、しかし完全に制御できないオペレーティングシステムを備えた複雑なマシンです。



意思決定は合理性によって行われる(または行われるべきである)と考えていますが、実際には、意思決定は即時または予想される感情によって曇っています。たとえば、マーケティングでは、人々が感情で購入し、論理的に購入を正当化することはよく知られている事実です。



一部の人々は、不合理な議論は望ましくない偏見の原因であり、適切に規制する必要があると主張しています。他の人は、感情が適応的な役割を果たすと主張し ます。意思決定と個人の幸福の利益のために。確かなことは、私たちが最初に感情で決定し、次に論理的な理由で決定を正当化することがあるということです。さらに、私たちは自分たちが選んだ絶対的な客観性を自分たちに納得させることの達人です。



これらの感情的または心理的バイアスをそのまま認識し、それらを有用なものに変えることは、すべてのチームメンバーの義務です。紹介の例を詳しく見てみましょう。



意思決定プロセスのレビュー



開発者Aは才能のある一般開業医です。そのような専門家は、その深さよりも幅広い知識を好みます-すべての取引のジャックはまったくマスターではありません。そのような人々はすぐに1つの主題に取り組むことに飽きます。当然のことながら、テクノロジーの選択に関しては、そのような人々はすべて新しいものを好む傾向があります。



開発者Bはより保守的です。そのような人々はいくつかの技術に本当に情熱を持っており、それらを習得したいと思っています。彼らはおなじみのものを選ぶ傾向があります。彼らはまた、あまり積極的ではなく、テクノロジーに夢中になっているかもしれませんが、話したり考えを共有したりするのは難しいと感じています。



どちらも、ジェネラリストとして、スペシャリストとしてのキャリアを追求しています。テクノロジーやビジネスへの新しいアプローチを習得することは、あなたのキャリアを少し後押しします。



これらの要素はすべて意思決定において重要ですが、通常、意思決定時に名前が付けられたり認識されたりすることはありません。



だから何をすべきか?



見えないものを見えるようにする



簡単に言えば、テクノロジーを選択する際には、これらの不合理な基準を考慮する必要があります。誰もが自分の気持ちを表現できるとは期待できませんが、意思決定に新しい基準を導入して、好みの開示を奨励する必要があります。



それはすべて、技術基準の単純なグリッドから始まり、それぞれが制約と優先順位に従って最大の評価を持っています。



基準

最大評価

テクノロジー1

テクノロジー2

関数



- -
安全性



- -
エコシステム

50

- -
設置費用

30

- -
メンテナンス費用

150

- -
ライセンス費用

150

- -
互換性

50

- -




これらが主なものです。次に、主観的な要素を追加します。新しいアイテムを提案し、チームと話し合う必要があります。



基準

最大評価

テクノロジー1

テクノロジー2

キャリアへの関心

30

- -
人気

50

- -
知り合い

30

- -




もちろん、これはほんの一例です。チームの願望と一致する必要があります。これらの基準は次のように理解できます。



  • キャリアへの関心は自明です。テクノロジーがキャリアプランにどのように適合するかについての基準です。

  • テクノロジーの人気:斬新さへの渇望、誰もが会議で話し合うクラウドテクノロジーを理解する時間。

  • 私がなじみのないかもしれない技術に精通していることの快適さ。



次に、ボーナスを追加して考えられる解決策を評価し、全員の動機をよりよく理解します。各チームメンバーは、グリッドを全員と共有する前に、自分でグリッドを完成させる必要があります。

はっきりさせておきますが、基準は最善ではない可能性があります。それらのいくつかはあなたにとって面白いか、ほとんどの見解とは非常に異なっているように見えるかもしれませんが、それは重要ではありません。私は人々がどう思うか、何が彼らの選択に影響を与えることができるかを伝えたいと思います。



反対する権利



明らかに、特に推定値が等しい場合、最終的な選択は冷静な算術的真実に対応しない可能性があります。このような状況では、通常、グループリーダーが最終的な方向性を選択します。チームのメンバーが他の選択肢を強く信じて落胆するのは当然のことです。この不一致を認める必要があります。実際、意見の不一致を助長するのはリーダーの義務です。 Peter Druckerの古典的な話は、それをうまく要約しています。



想像力を刺激するには反対意見が必要です(Peter Drucker)


コンセンサスの罠を回避する唯一の方法は、意見の不一致を助長することです。しかし、結局のところ、人々は反対し、コミットメントをしなけれ ばなりませんこのフレーズは、投資家への手紙の1つでジェフベゾスのおかげで有名になりました。



「フレーズを使用してください」あなたは反対することができますが、そうします。このフレーズはあなたにたくさんの時間を節約します。特定の方向に自信があるが、それについてコンセンサスが得られない場合は、次のように言うと役立ちます。同意しませんか?誰も正しい答えを知りません。」


しかし、なぜ人々は最初は同意しないという決定を下すのでしょうか?誰もが自分の意見を表明し、耳を傾ける機会があったという理由だけで。チームが論理的な議論だけでなく、彼らの願望も表現する機会を得たことが重要です。したがって、最終的な決定は適切に定式化されており、誰もが簡単に行うことができます。



結論



技術選択の人的要因の構造を見てください。エンジニアリングの背後にある冷静な論理的根拠については、人間の心理学と願望を考慮に入れる必要があります。彼らの認識は誰もが幸せになり、共通の目標に強い焦点を当てます。



2020 . , , , , , , ! 2021. :-)



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