Wie der Hype die Motivation zerstört

Zur Welt der Technik gehört der Hype. Wenn eine neue Technologie auftaucht, sind die Menschen übermäßig enthusiastisch und wollen sie überall anwenden – wir haben das bei Big Data, KI, Data Science, Blockchain, ChatGPT usw. gesehen. Ich habe erlebt, dass Unternehmen bis zu 70 Mitarbeiter eingestellt haben, um ein Produkt zu entwickeln, das einem Trend folgt, ohne zu definieren, was das Produkt leisten soll oder ob die Kunden es wollen.

Erst vor ein paar Wochen hat sich zum Beispiel ein Unternehmen an mich gewandt und um Rat gefragt, wie sie ChatGPT in ihrer Buchhaltungssoftware einsetzen könnten. Sie sagten, dass sie versuchten, Finanzmittel zu beschaffen, und dass die Investoren es nicht gut fänden, wenn sie ChatGPT nicht verwenden würden.

Dieser Ansatz führt dazu, dass Unternehmen ihre Teams überbesetzen, um unnötige Produkte zu entwickeln. Ich denke, dass dies ein weiterer Hauptgrund für die oben erwähnte Aufblähung der Aufgaben und das ständige Däumchendrehen ist, da die Techniker stark demotiviert werden, wenn sie keinen Sinn in ihrer Arbeit sehen.

Einer meiner Freunde verlor jegliches Interesse an seinem Job, als fünf zusätzliche Leute für sein Team eingestellt wurden, weil ein höherer Manager das Thema für trendy hielt, obwohl sie mit der Arbeitsbelastung ganz gut zurechtkamen. Durch die Vergrößerung des Teams wurde die Arbeit auf zu viele Köche verteilt.

In manchen Fällen wird den Mitarbeitern schnell klar, dass das Produkt, an dem sie arbeiten, nie von echten Kunden genutzt werden wird, da es nie den Bedürfnissen der Kunden entsprach, sondern nur einer Modeerscheinung folgte. Aber sie müssen das Produkt trotzdem entwickeln. Warum sollte man sich in solchen Fällen die Mühe machen, hart zu arbeiten, anstatt die Aufgaben aufzublähen und die Zeit für etwas Sinnvolleres zu nutzen, wie die Suche nach dem nächsten Job, das Rasenmähen oder vielleicht das Schreiben dieses Artikels?

Ich habe mich einmal einem Team angeschlossen, um ein Produkt zu entwickeln, das Datenwissenschaftlern innerhalb des Unternehmens helfen sollte. Da ich jahrelang als Datenwissenschaftler gearbeitet hatte, war ich etwas überrascht, als ich sah, dass die Benutzeroberfläche des Produkts nicht die Arbeitsweise von Datenwissenschaftlern widerzuspiegeln schien.

Ich erkundigte mich danach und fand heraus, dass man nicht einmal die Datenwissenschaftler im Unternehmen selbst befragt hatte, um herauszufinden, was sie brauchten – man hatte das Team blindlings zusammengestellt und mit der Entwicklung des Produkts begonnen, weil es Mode war. Als ich nachfragte, sagte mir ein leitender Angestellter: "Wir haben beschlossen, nicht mit den Nutzern zu sprechen; wir werden zuerst das Produkt bauen, von dem wir glauben, dass es für sie richtig ist, und dann sehen, was sie denken." Er nannte dies einen Fail-Fast-Ansatz, aber ich hielt es für einen Fail-for-sure-Ansatz. Stellen Sie sich das Niveau der Motivation und Produktivität in diesem Team vor.

Warum passiert das so oft in der Technologiebranche?

Die Technik ist nicht der einzige Sektor, der von Unproduktivität durchsetzt ist. Aber die Technologiebranche ist besonders anfällig dafür. Ein Grund ist, dass technische Arbeit von Geschäftsleuten nur schlecht verstanden wird.

Wenn also Techniker einem Entscheidungsträger erzählen, dass das Lesen einer Codevorlage eine Woche dauert statt der realistischeren 30 Minuten, dann wird er das wahrscheinlich glauben. Für einen Friseur wäre es viel schwieriger, so zu tun, als würde das Haareschneiden Tage dauern, da jeder schon einmal einen Haarschnitt hatte und ungefähr weiß, was ein Haarschnitt bedeutet.

Außerdem sind die Vorteile vieler Technologieprojekte nicht greifbar. Wenn Sie versprechen, eine KI-basierte Erkenntnismaschine zu entwickeln, ist es für Geschäftsleute schwer, die Investitionsrendite zu verstehen. Die Leistung eines Friseurs lässt sich grob an der Zahl der Haarschnitte messen, aber wie lässt sich der Wert eines Data-Science- oder Analyseprojekts messen?

Die Übernahme agiler Rezepte trägt ebenfalls dazu bei, das Problem zu verschleiern, da sie die Illusion von Agilität und Teamarbeit erzeugt. Von außen betrachtet scheint das Team produktiv zu sein, da alle paar Wochen neue Aufgaben erledigt und andere Aufgaben gemeinsam geplant werden. Es scheint auch viel Teamarbeit zu geben, da sich alle ständig treffen.

Diese Faktoren haben dazu beigetragen, dass Tech-Unternehmen ohne Konsequenzen unglaublich aufgebläht wurden. Wenn Sie es noch nicht getan haben, sollten Sie sich dieses Video mit dem Titel Ein Tag im Leben eines Twitter-Mitarbeiters ansehen.