Decyzje podejmowane przez nas w sferze zawodowej pod względem wagi ustępują tylko tym podejmowanym w obszarze osobistym. Dylemat: zmienić pracę czy nie zwykle będzie wtórny w stosunku do kwestii typu: w jakim kraju czy mieście żyć, czy związać się z tą czy z inną osobą albo mieć czy nie mieć dzieci. (Aczkolwiek warto pamiętać, że decyzje w sferze zawodowej – zwłaszcza wybór zawodu – mogą znacznie determinować życie osobiste.)
Jak podejmujemy istotne decyzje zawodowe? Czasem decyzja niejako podejmowana jest za nas, np. w przypadku zwolnień czy problemów ze zdrowiem. Czasem pula możliwości, jakimi dysponujemy, do tego stopnia ograniczona jest przez zewnętrzne, niezależne od nas okoliczności, że decyzja nasza w istocie niewiele zmienia. Całkiem często ilość i jakość opcji, jakie mamy przy podjęciu istotnej decyzji, jest pochodną wielu pozornie nieistotnych decyzji, jakie podjęliśmy wcześniej. Przykład: wybór oferty pracy (istotna decyzja) może być mocno ograniczony przez niezliczone, małe, codzienne, kumulujące swój efekt w czasie decyzje o tym, by zamiast uczyć się angielskiego scrollować Facebooka.
Załóżmy jednak, że stojąc w obliczu istotnej decyzji zawodowej mamy w ręku mocne karty i jesteśmy w stanie dokonać mającego poważne konsekwencje wyboru. Jak wówczas postępujemy?
W ciągu ostatniego roku – prowadząc w 7N Career Development Program i pracując częściowo w roli coacha kariery – miałem możliwość przyjrzeć się karierom kilkudziesięciu doświadczonych ekspertów IT, poznać wyzwania, przed jakimi stawali oraz decyzje, jakie niektórzy z nich mieli podjąć. Pięćdziesiąt osób to różnorodna pod wieloma względami grupa, jednak wydaje mi się, że u wielu jej członków dostrzegłem pewien charakterystyczny rys jeśli chodzi o planowanie kariery zawodowej i podejmowanie decyzji zawodowych.
Rys ten opisałbym następującymi głównymi cechami:
– potrzeba maksymalnej obiektywizacji (np. w określeniu własnej sytuacji zawodowej i wyznaczaniu celów zawodowych)
– potrzeba optymalizacji (w wyznaczeniu drogi osiągnięcia tych celów)
– potrzeba dowodów i danych (na każdym etapie procesu)
Gdybym miał określić ten rys jednym przymiotnikiem, wybrałbym pewnie: naukowo-inżynierski. Nie powinno to dziwić, zważywszy na wykształcenie i zawód (IT) większości osób, których rozwój kariery wspieram. (Ten typ jest mi swoją drogą bliski, co potwierdzą pewnie osoby mnie znające, jak i narzędzia analizujące wzory zachowań i myślenia, którymi dotychczas się „prześwietlałem”).
W podejściu naukowo-inżynierskim do życia jest jednak pewien problem – po prostu taki, że wielu z ważnych jego aspektów nie da się zobiektywizować, zmierzyć, zoptymalizować czy ubrać w dane i liczby. Jak przekonuje w przeczytanej przeze mnie niedawno książce (Wild Problems: A Guide To Decisions That Define Us) ekonomista Russ Roberts, istnieje cała klasa problemów, w których najlepsza nawet nauka czy inżynieria na niewiele się zdadzą.
Nie da się naukowo-inżynieryjnie określić, jaki stan cywilny będzie dla kogoś najbardziej odpowiedni, jaka będzie będzie dla niego optymalna liczba dzieci albo gdzie najlepiej będzie mu się mieszkać czy jaki zawód powinien wybrać. W przypadku tej ostatniej kwestii, obiektywna analiza i liczby będą w stanie odpowiedzieć na pytania takie jak: w którym zawodzie najlepiej się zarabia albo w którym jest najmniejsze bezrobocie; ewentualnie: przedstawiciele którego zawodu deklarują w ankietach najwyższą satysfakcję z pracy. Nie za wiele.
Przyjrzyjmy się dokładniej typowemu dylematowi, przed jakim może stanąć ekspert IT w którymś momencie swojej kariery, mianowicie: czy warto objąć stanowisko liderskie albo managerskie. Dane i liczby będą w stanie powiedzieć właśnie co najwyżej tyle: w Twoim skillsecie, w zależności od wielkości firmy, team liderzy zarabiają od 10% do 20% więcej od specjalistów, pracują średnio od 5% do 15% więcej oraz otrzymują od 20% do 30% mniej ofert pracy od rekruterów. Przyznacie, że nie za dużo wiedzy, by móc podjąć decyzję o fundamentalnej w końcu wadze, bo decydującej o czyimś zawodowym szczęściu.
A nawet gdy ktoś już podjął decyzję i wyznaczył sobie cel (np. objęcie stanowiska team leaderskiego), dane, liczby i algorytmy nigdy nie dadzą pewnej recepty na osiągnięcie tego celu. Powiedzą co najwyżej o możliwym prawdopodobieństwie osiągnięcia go, pod warunkiem wykonania jakichś kroków. To nie Google Maps, które powie nam, ile czasu i jaką trasą zajmie nam dotarcie z Warszawy do Gdańska. Algorytm nigdy nie powie nam, po co i czy w ogóle warto do tego Gdańska pojechać. Nie powie też, czy po dojechaniu do Gdańska będzie nam lepiej niż w Warszawie.
W odpowiedzeniu sobie na pytania typu „co zrobić” albo „po co to zrobić” (w odróżnieniu od „jak to zrobić”) przydatne – a może nawet niezbędne – jest odpowiedzenie sobie na pytanie: kim jestem i co jest dla mnie ważne? Nasz hipotetyczny inżynier rozważający wejście na ścieżkę liderską czy managerską prawdopodobnie będzie w stanie dokonać wyboru trafniejszego i dokonać go z większym przekonaniem, gdy odpowie sobie właśnie na te fundamentalne pytania.
Co może pomóc w odpowiedzeniu sobie na nie? Pewnego wsparcia mogą dostarczyć narzędzia czy testy psychologiczne. Jeśli są uznane, sprawdzone i przeszły próbę czasu i weryfikacji w różnych kontekstach kulturowych (nie o wszystkich niestety da się to powiedzieć), mogą przybliżyć nam poznawczo samych siebie; mogą pozwolić zrozumieć, kim jesteśmy i w jaki sposób myślimy czy podejmujemy decyzje. (Przykładowo, w obszarze wyznawanych wartości związanych z pracą, uznanym narzędziem są Kotwice Scheina).
Wspomniany Russ Roberts radzi w swojej książce, by w okresach niepewności co do kierunku jaki obrać, dać sobie czas i miejsce na… bezczynność. Pisze tak: Sometimes being aimless helps you discover where to aim. Sometimes it’s better to sit and wait and watch and see what happens. Sometimes doing your utmost means marely waiting. But it’s not waiting idly. It’s waiting attentively. It’s about paying attention. Sometimes doing your utmost means doing nothing but being ready for what comes next. Slowing down can help you see, when it arrives.
Co jeszcze może pomóc w lepszym zrozumieniu siebie, niezbędnym w podjęciu właściwej istotnej decyzji zawodowej, gdy dane i algorytmy na niewiele się zdają? Na pewno dobry coach. Jako osobie o mindsecie naukowo-inżynierskim zajęło mi trochę czasu przekonanie się do coachingu, ale dziś – po odbyciu iluś szkoleń, na których w jakimś stopniu też byłem coachowany – widzę w coachingu niezaprzeczalną wartość. Rozmowa z drugim człowiekiem, który poprzez zadanie odpowiednich pytań powoduje, że widzimy rzeczy, których nigdy wcześniej nie widzieliśmy (bo nikt nam wcześniej takich pytań nie zadał) – doceni to tylko ten, kto tego wcześniej doświadczył.
Podsumowując: dane, liczby, analiza zysków i strat oraz algorytmy są wspaniałymi wytworami ludzkiego umysłu, zdolnymi wesprzeć nas w wielu codziennych decyzjach, także tych zawodowych, także tych ważnych. Ale w wielu nie dadzą rady. I chyba dobrze. Gdyby wszystkie decyzje można było podjąć przy pomocy logiki, algorytmów i liczb, byłoby trochę nudno, a może nawet niebezpiecznie.