Пять причин, почему четырёхдневная рабочая неделя не работает

Пока Guardian с энтузиазмом рассказывает о переходе к четырёхдневной рабочей неделе, фрондёры-ирландцы скептически изучают идею кардинального изменения рабочего порядка. Профессор экономики Университетского колледжа Корка Вим Ноде разобрал опасности, которые скрываются за идеей «работать меньше, получать столько же». И хотя его рассуждения связаны с экономиками Ирландии и Великобритании, здравый смысл всё-таки интернационален.

Четырёхдневная рабочая неделя продолжает набирать обороты, пилотные проекты запущены в Великобритании, Ирландии, США, Канаде и Австралии. В течение шести месяцев с февраля по ноябрь 2022 года сотрудники участвующих в экспериментах предприятий работают только 80% времени, но при этом получают 100% своей заработной платы и бонусов.

Предполагается, что эти схемы, которыми руководит некоммерческая коалиция 4 Day Week Global, «принесут пользу всем» за счёт повышения производительности труда и уровня счастья, улучшения баланса между работой и личной жизнью, а также сокращения безработицы.

Но не слишком ли это хорошо, чтобы быть правдой? Хотя многие компании могут счесть это лучшим вариантом, чем пятидневная рабочая неделя, есть несколько причин, по которым эта концепция нуждается в дальнейшем изучении и обсуждении, прежде чем мы серьёзно поговорим о её внедрении.

1. Проблема производительности

Четырёхдневная рабочая неделя вряд ли повысит производительность, если она уже и так не низкая. Такие страны, как Ирландия и Великобритания, могут похвастаться очень высокой производительностью труда, измеряемой в ВВП за отработанный час.

Действительно, производительность труда в Ирландии — одна из самых высоких в мире: в 2019 году она достигла колоссальных $125 в час (но, по общему признанию, этот показатель несколько искажён присутствием более 1,5 тыс. транснациональных корпораций). И хотя было много дискуссий о том, что производительность труда в Великобритании изо всех сил пытается идти в ногу с другими ведущими экономиками, в целом она всё ещё очень высока и составляет $54 доллара в час. Эквивалентные цифры Китая и Индии — $11 и $8 в час соответственно.

Чтобы даже поддерживать этот уровень при работе четыре дня в неделю, сотрудникам необходимо значительно увеличить свою производительность. Просто потому, что общий ВВП упадёт, если все будут работать на 20% меньше. В 1988 году в Японии продолжительность рабочей недели сократилась с 46 до 30 часов. Производительность не увеличилась настолько, чтобы компенсировать это сокращение, и объём производства в период с 1988 по 1996 год был на 20% ниже, чем мог бы быть, оставь они всё как было.

В таких странах, как Ирландия или Великобритания, могут потребоваться драконовские методы, чтобы выжать достаточную производительность из четырёхдневной недели, в том числе требования работать больше часов в день, чем раньше. Это увеличит вероятность чрезмерного стресса, несчастных случаев на производстве и так далее.

2. Правда о счастье

Заявления, что мы все были бы счастливее, работая четыре дня, игнорируют теорию гедонистической беговой дорожки, которая утверждает, что постоянно испытываемое сверхсчастье — это мираж. Люди могут чувствовать себя счастливее, скажем, в течение шести месяцев. Но в течение более длительного времени они, возможно, вернутся к своему прежнему уровню счастья. В 2000 году во Франции продолжительность рабочей недели среди крупных компаний сократилась с 39 часов до 35 часов. Позже оказалось, что это не помогло повысить уровень счастья работающих.

Теория гедонистической беговой дорожки объясняет, почему многие пенсионеры возвращаются на работу или почему победители лотереи продолжают работать. Или почему, в случае Франции, многие работники нашли вторую работу или перешли в более мелкие фирмы. Именно поэтому нам, по крайней мере, нужно было бы вводить четырёхдневную рабочую неделю в течение более длительного периода времени, чем шесть месяцев.

Кроме того, у нас мало свидетельств кризиса баланса между работой и личной жизнью или неудовлетворенности работой в Ирландии или Великобритании. Согласно опросу Евростата 2018 года, 38% ирландцев оценили свою удовлетворённость работой как «высокую» — шестое место в ЕС после Норвегии, Дании, Исландии, Австрии и Швейцарии. Удовлетворённость работой в Великобритании составила 29%, что всё ещё выше среднего. А согласно переписи населения Великобритании 2021 года, «в целом уровень личного благополучия в Великобритании повысился».

3. Некоторые пострадают

Четырёхдневная рабочая неделя может усугубить неравенство на работе. Ирландия и Великобритания уже страдают из-за опустевших и поляризованных рынков труда, а это означает, что доля рабочих мест среднего звена по сравнению с рабочими местами низового звена падает на протяжении десятилетий.

Четырёхдневная неделя привела бы к видоизменению этой проблемы. Люди, уже работающие четыре дня в неделю — за четырёхдневную заработную плату, — обнаружат, что будут выполнять ту же работу за меньшие деньги, чем те, чей рабочий день только что сократился.

Кроме того, пожилые работники потенциально могут оказаться в невыгодном положении из-за необходимости делать больше за более короткий период времени. Именно это произошло в США, когда во время Великой депрессии средняя рабочая неделя сократилась примерно с 48 часов до 41 часа. Это должно вызывать беспокойство в Ирландии и Великобритании с их стареющим населением.

4. Совместительство и предубеждения

Существует тесная связь между сокращением рабочего времени и увеличением занятости неполный рабочий день. Это связано с тем, что с сокращением рабочего дня сотрудников компании вынуждены дополнительно нанимать людей на неполный рабочий день, чтобы не допустить падения производительности, особенно в сфере услуг.

Однако контракты на неполный рабочий день, как правило, временные и оплачиваются ниже. Таким образом всплеск частичной занятости приведёт к общему снижению доходов.

Это также повысит неуверенность сотрудников в своём положении и может снизить производительность. Хотя данных о производительности здесь довольно мало, она вряд ли возрастёт, учитывая, что компании меньше инвестируют в своих людей, занятых неполный рабочий день. Отчасти это связано с тем, что эти работники увеличивают управленческие и транзакционные издержки работодателя.

5. Пособие по безработице?

Одно из предполагаемых преимуществ сокращения рабочей недели — это снижение безработицы. Вот почему в 1930-х годах в США сократили рабочую неделю — что было разумно, учитывая, что безработица в 1933 году составляла 25%.

Сегодня безработица в Великобритании не превышает 3,7%, что является самым низким показателем более чем за 20 лет. В Ирландии она держится на уровне 4,7%, а долгосрочная безработица составляет ничтожно малые 1,2%. Как недавно написала Irish Times: «В Ирландии полно вакансий, но где работники?»

Когда рынок труда настолько ужат, было бы странно уменьшать предложение рабочей силы, сокращая рабочее время для всех (если, конечно, людям не удавалось работать так же продуктивно, как в течение пяти дней). Такое сокращение усугубит нехватку рабочей силы и потребует больше финансов. Например, службам здравоохранения потребуется больше персонала, что приведёт к увеличению фонда заработной платы.

Четырёхдневная рабочая неделя также повлечёт за собой дополнительный спрос на услуги в сфере досуга. Представьте, что вы захотите провести свои длинные выходные в путешествии, только чтобы оказаться в длинных очередях в аэропортах Хитроу или Дублина. О, подождите, так это уже происходит.

Альтернативы

Есть и другие менее рискованные способы улучшения условий труда, которые могут оказаться более эффективными. К ним относятся гибкие схемы выхода на пенсию и увеличение официальных выходных дней и государственных праздников. Или, если бы правительства оказывали лучшую поддержку предпринимателям-инноваторам, это могло бы стимулировать рост производительности, удовлетворенность работой и декарбонизацию одним махом.


ссылка на оригинал статьи https://habr.com/ru/post/702664/

Дорогие художники: вам не стоит бояться ИИ-генераторов изображений

Да, это правда: новые технологии обесценивают ремесло, меняют правила игры, разрушают традиции и не заботятся о сюжете. Но разве фортепиано не сделало с клавесинами то же самое?

Изображение, сгенерированное Midjourney по запросу "Robotic artist paints a picture"
Изображение, сгенерированное Midjourney по запросу «Robotic artist paints a picture»

В 1992 году поэтесса Энн Карсон опубликовала небольшую книжку под названием «Короткие беседы». Это серия микроэссе, каждое длиной от предложения до абзаца, на, казалось бы, несвязанные темы: орхидеи, дождь, мифическая андская викунья. Например, в ней есть «Краткое измышление об ощущениях при взлёте самолёта». И, вы удивитесь, повествует оно ровно о том, что написано в заголовке. А «Короткая беседа о форели» рассказывает нам главным образом о разновидностях форели, которые встречаются в японских хайку. В предисловии к книге Карсон пишет с присущей всем канадцам суховатой непосредственностью: «Я пойду на все, чтобы не поддаваться скуке. Это цель всей моей жизни».

Позволю себе еще одну небольшую ремарку: книга Карсон вышла в то время, когда Интернет только-только начал набирать обороты.

С тех пор минуло уже 30 лет. Я тоже сознательно борюсь со скукой и праздностью. Вот, например, один из моих способов скрасить досуг: мне нравится засиживаться допоздна и возиться с генерацией изображений при помощи искусственного интеллекта. Таким инструментам, как DALL-E 2, Midjourney и Stable Diffusion, можно дать короткую текстовую инструкцию, а они в свою очередь изучат ее и произведут на свет безвкусную картину маслом в стиле Тициана, изображающую собак в милых шляпках.

Или создадут фотореалистичное изображение пластилиновых астронавтов, которые катаются на лошадях по поверхности Луны. Любой каприз на ваш вкус.

Когда я только-только открыл для себя удивительный мир Stable Diffusion, ИИ с открытым исходным кодом, я чертовски ею увлекся. Очень скоро мне пришли на ум полузабытые «Короткие беседы» Энн Карсон. К чему бы это? Я решил перечитать книжку, дабы понять, в чем дело и откуда взялась эта ассоциация. Спустя несколько страниц я догадался, откуда в моей памяти всплыли «Беседы». Всё дело оказалось в форме.

В мире рекламных технологий часто говорят, что контент — всему голова. Его величество Король Контент. Однако серым кардиналом мира контента является форма – совокупность ограничений, правил, минимумов и максимумов. Вся наша жизнь подчинена изучению различных форм, жанров и их характерных черт. Например, стандартное школьное эссе состоит из пяти-шести небольших абзацев. Получасовая серия ситкома фактически длится 22 минуты, чтобы в паузах можно было показать рекламу. Романы наполнены десятками персонажей и очень длинны. А вот твиты, напротив, ограничены максимум 280 символами.

Отсюда вопрос: чем мой твит или эссе, или любительский кинофильм будет отличаться от вашего? Правильный ответ — выбором, который каждый из нас сделает внутри заданной формы. Проще говоря, нашим стилем. Книга Карсон берет знакомую форму, этакое короткое эмоциональное выступление, и ниспровергает ее. Играет словами и смыслами, пока читатель не начнет чувствовать, что находится посреди ее замечательного мозга и пролистывает ее ментальную историю браузера. Ходит по ее собственным гиперссылках и заглядывает в покрывшиеся паутиной и пылью кроличьи норы. Общение с нейросетевым генератором изображений чем-то похоже на этот процесс — но вместо диалога с одним гениальным канадским мозгом ты попадаешь в плен бесконечно глупого, но бесконечно же огромного «разума», который талантливые программисты собрали со всего мира по нитке. (Вот вам менее физиологическое выражение моей мысли: перед вами во весь рост встает огромное количество данных, сгруппированных в слои, связанных друг с другом до непостижимой степени. Чем-то это похоже на примитивную декоративную картину, которая висит на стене на одном гвозде. Одинокий клиппер, охваченный огнем, качается на волнах Больших Данных).

Люди, которые научатся использовать новые возможности, получат невообразимую свободу действий и власть над профессией. Но это вовсе не значит, что те, кто хорошо владел классическими графическими инструментами (кисти, фотоаппараты, Adobe Illustrator), получат скупую благодарность за работу и уйдут на покой.

Без сомнений, машинное обучение приносит пользу — когда оно помогает хирургам спасать жизни, повышает резкость фотографий, сделанных на допотопный телефон, или прокладывает оптимальный маршрут в обход ремонтов дороги или пробок. Но вот ИИ-генераторы изображений стали бельмом на глазу целой когорты людей.

Эти хитрые штуки перебирают изображения по всему интернету, пытаются осознать и формализовать содержащуюся в них визуальную информацию путем сканирования подписей, а затем добавляют к ним визуальный шум, пока картинки не станут похожи на помехи в старом телевизоре. Чтобы создать новое изображение, ИИ изучает переданную вами подсказку, генерирует пиксельный шум, а затем запускает процесс в обратном направлении, отсекая всякий мусор, пока в нем не проявится изображение, которое более или менее соответствует запросу. (Да, ИИ все еще отвратительно рисует руки, но и я, признаться честно, в этом не слишком преуспел).

Но есть в этом что-то неприятное. Например, видеть, как художники уходят в небытие. Обидно, что кто-то может просто сказать компьютеру: «Я хочу портрет Алекса Джонса в стиле Фриды Кало», и компьютер сделает его без всякого морального осуждения. Такие технологии превращают сюжеты, пространства, культуры — то, что люди считали «своим богатством», «своей жизнью» и «своим ремеслом» — в 4-гигабайтный тарбол с открытым исходным кодом, который можно загрузить на Мак, чтобы изобразить играющего в бейсбол пингвина в стиле Хаяо Миядзаки.

Изображение, сгенерированное Midjourney по запросу "penguin playing baseball, Hayao Miyazaki style"
Изображение, сгенерированное Midjourney по запросу «penguin playing baseball, Hayao Miyazaki style»

Естественно, люди возмущены этим фактом. Арт-сайты запрещают публиковать работы, созданные ИИ — по крайней мере, пока что. Агрегаторы стоковых изображений также отказываются от плодов труда ИИ. Известных блогеров, которые экспериментировали с ИИ и посмели взять кое-какие изображения в качестве иллюстраций к своим статьям, обругали в Твиттере, и они пообещали больше так не делать. При этом компании, занимающиеся ИИ, упорно рассуждают об этике, что неизбежно наводит меня на подозрения, а в интерфейсах генераторов запрещено использовать некоторые слова. И это, кстати, печально, потому что я хотел попросить робота нарисовать «грудастый» коттедж в стиле Томаса Кинкейда. (Нужно бороться со своими глубочайшими страхами.)

Не расстреливайте гонца, принесшего дурную весть: генераторы изображений вскоре будут использоваться буквально повсюду, причем в самых разных целях — добрых, злых или даже сексуальных. Через 10 лет или даже 10 минут (время в таких случаях лишается всякого веса) мы будем командовать ИИ что-то вроде: «Компьютер, сними вариант «Крепкого орешка», где все герои — корги».

Готовый фильм мы опубликуем на YouTube, который при помощи машинного обучения убедится в том, что киностудия получит свою долю за использование звуковой дорожки. Далее поисковые роботы выкачают это абсурдное кино и решат, что между голосом архитеррориста Ганса Грубера (в исполнении Алана Рикмана) и корги существует связь. В результате неавторизованный алгоритм сжатия на базе ИИ заменит во всех эпизодах «Гарри Поттера» Северуса Снейпа на корги, что приведёт к Великой Корги-кинематографической Эпидемии 2024 года. В течение какого-то времени во всех развлекательных фильмах будут фигурировать только корги и их метисы, например, коргипуги и борглы. «Игру престолов» это, вероятно, загнобит, но из «Судной ночи» получится совершенно восхитительный фильм.

Не забывайте: во времена пышных напудренных париков музыканты, которым нравился резкий дребезг клавесина, жаловались, что фортепиано звучит чересчур глухо и скучно. Несколько веков спустя музыканты (и даже целые профсоюзы) боролись с синтезаторами, боясь, что они превратят их ремесло в мартышкин труд. Поначалу всегда кажется, что новые технологии обесценивают мастерство, смещают полномочия, разрушают культуру и низводят ручной труд. Не буду спорить — они действительно это делают, ничего не попишешь. А мы, спускаясь по течению времени, неизменно становимся жертвами исторического заблуждения и говорим: «Ох уж эти беспокойные люди! Как упрямо они цеплялись за свои клавесины. Мы знаем, что без фортепиано не было бы ни Шостаковича, ни Сати, ни Маргарет Ленг Тан; без синтезаторов не было бы ни Венди Карлос, ни Kraftwerk, ни Pet Shop Boys».

Я попросил GPT-3, ИИ-генератор текстов, написать мне «короткую беседу о форели в стиле Энн Карсон». Подумав минутку, нейросеть выдала: «Форель наиболее активна ранним утром и поздним вечером, поэтому это лучшее время для рыбалки». Я открыл оригинальное эссе о форели, встречающейся в хайку. Карсон там пишет: «Измученные, полностью обессиленные, рыбы спускаются вниз по течению, к морю». Думаю, ни у кого не возникнет сомнений, что здесь с точки зрения творчества канадский мозг однозначно победил. Но правда в том, что нам не нужно выбирать победителя и решать, что нам нравится больше: безумный цифровой псевдомозг или одно отдельно взятое безумие, заключенное в писательскую черепную коробку.

Чудо нашего века состоит в том, что теперь мы можем поучиться и у одного, и у другого, стоит нам только этого захотеть. Так, что, друзья, делайте всё что вам угодно. Главное — избегайте праздности и скуки.


ссылка на оригинал статьи https://habr.com/ru/company/ispsystem/blog/702092/

Автофокус — планирование задач для тех, кому сложно

Привет! Сегодня я пришел с очередным планировщиком задач. Если уже нашли идеальный для себя инструмент, то можете смело пропускать. Если нет, то попытайте счастья в этой статье. Сперва расскажу о методе, а потом — про инструмент.

До этого момента у меня не приживался ни один список задач. С одной стороны грузила сложная структура с задачами, подзадачами, проектами, контекстами и областями ответственности. С другой стороны простой список был слишком простым. Периодически что-то где-то записывал, но ничем не пользовался систематически.

Автор Автофокуса — Марк Фостер. У него есть прекрасная книга «Сделай это завтра». Коротко и ясно доносит, что не нужно сразу хвататься и делать, а лучше отложаить задачи на завтра. То что срочно — и так сделаете. Остальное подождет, пока вы сможете без спешки оценить задачу и подумать над тем, как лучше спланировать день.

Рекомендую
Рекомендую

Суть метода 

  • Метод прост. В тетрадку выписываете все задачи. Прям вот все, что можете вспомнить по всем проектам, по дому и т.п. Единственный нюанс: если работа и дом физически разделены, то лучше завести две тетради: одну для работы, вторую для дома. Чтобы домашние задачи, которые не можете сделать на работе, не отвлекали от рабочих и наоборот.

  • Задачи выписали. Теперь быстро просматриваете этот список с ручкой в руке, не задерживаясь ни на одной задаче. В этот момент вы загружаете в подсознание список задач и мозг уже начинает подсознательную магию. Затем медленно и внимательно просматриваете список заново, задерживаясь на каждой задаче. Если в голове стрельнуло — делаю — ставьте рядом с задачей точку или как-то помечаете ее и идете делать.

  • Затем есть два пути. Путь первый — доделали задачу до конца. Тогда просто вычеркиваете ее. Возможно появились новые задачи после этого. Тогда выписываете в самый конец списка. Второй путь — задача большая и вам надоело ее делать. Тогда тоже зачеркиваете, но затем добавляете в конец списка.

  • После этого возвращаетесь к тому месту, на котором остановились, и продолжаете дальше внимательно просматривать список задач. Переходите на следующий лист после того, как текущий закончился, и начинайте с самого верха: сперва быстро пробегитесь по всей странице, а потом медленно пройдите сверху вниз и посмотрите, что будет проситься для того, чтобы сделать это прямо сейчас или начать делать.

  • Дойдя до последней задачи на последней странице — возвращайтесь на первую страницу с незаконченными задачами и начинайте сначала.

  • В какой-то момент вы заметите задачи, которые вы раз за разом пропускаете. Возможно на 10-15 раз стоит подумать, надо ли делать эту задачу? Может ее нужно разбить на несколько, переформулировать, что-то уточнить для того, чтобы начать делать. Отказываетесь от задачи — зачеркните ее, желательно другим цветом, и продолжайте в том же духе.

  • Повторять до бесконечности.

Почему это работает 

Потихоньку двигаете задачи — тут работает принцип «часто и по чуть-чуть».

Отсутствует страх — вы знаете, что через какое-то время наткнетесь на задачу снова и нет страха что-то забыть. Вы можете смело писать в список то, что не будете делать в ближайший месяц или год.

Сделанность — видно, как много сделано. Перед глазами результат вашего труда. А через пару дней счет завершенных задач пойдет на сотни. 

Отсутствие принуждения — сами выбираете, что делать в этот момент. Даже то, что не очень хочется делать, в какой-то момент станет нужным, главное попасть в момент. 

Все в одном месте — больше нет миллиона проектов, групп задач и категорий, простой плоский список. 

Легко очищать голову — все, что приходит к вам и просто добавляете в конец списка и забываете сейчас об этом. 

Отсутствие срочности — успеваете остыть после получения задачи и взглянуть на нее свежим взглядом. Баланс между подсознательным и рациональным — с одной стороны даете подсознанию сделать выбор, чем заняться, но всегда можете осознанно остановиться на какой-то задаче. 

Конечность — несмотря на то, что задач много — перед глазами всего 20-25 задач. Нет ощущения бесконечного списка.


Этот метод так зашел, что уже через неделю появилась десятая заметка из 25 задач (я вел их заметках). Тут я решил сделать онлайн-версию с блэкджеком и ништяками. Мне захотелось автоматизации, статистики, удобного внесения задач в конец списка, связи с календарем. И чтобы на мобильном можно было нормально пользоваться. И я спешу вам представить бета-версию: https://autofocus.su.

В ней реализован основной функционал: можно добавлять задачи, отмечать готовыми, отмечать готовыми и добавлять в конец списка, отмечать отмененными и удалять. Список разбит на страницы по 20 задач. Нормально выглядит на телефоне и компьютере. Авторизация без пароля через ссылку в почту.

Рекомендую посмотреть видео, где наглядно объясняю, как этим пользоваться:

Ссылка на Автофокус

Ссылка на чат поддержки

Будет здорово, если попробуете и поделитесь впечатлениями. В следующей заметке расскажу про то, как все устроено внутри.


ссылка на оригинал статьи https://habr.com/ru/post/702668/

Теория Jobs to be Done на человечках

Это первая, теоретическая часть по JTBD. В ней я доступно объясню суть теории, какие есть подходы, как в них не запутаться, как их подружить и где можно применять теорию JTBD. Все на основе личного практического опыта и 4 основных книг на эту тему. Вторая часть будет посвящена исключительно практике применения.

Так получилось, что мой опыт применения JTBD пришелся именно на недорогие качественные исследования. Я никогда не платил за интервью, я не проводил количественных исследований с огромной выборкой, но доступные инструменты всегда помогали принимать эффективные решения разного уровня. Уверен, помогут и вам.

Суть и появление подхода

Любая книга по JTBD начинается с описания провальных продуктов. А-ля была какая-нибудь идея инновационных скутеров для страны третьего мира, наняли в команду мирового эксперта по скутерам, потратили миллионы долларов на производство шикарных скутеров, еще несколько миллионов на маркетинг. Приносим это все клиентам. Продажи примерно = 0 скутеров. Таких историй полно в прошлом и сейчас не мало. Отсюда основная предпосылка появления JTBD — как то неправильно люди управляют инновациями при запуске и развитии продуктов.

Пример со скутерами — продуктоцентричный подход. Мы вообще не спрашивали ничего у пользователей, а все время потратили на танцы с бубном вокруг нашего прекрасного продукта. Мы уже все знаем, что так не работает, окей. Поэтому на смену пришел клиентоцентричный подход. Люди начали выходить из офиса и спрашивать людей, что им надо. Customer development очень крутая вещь, но и ее иногда используют не правильно. Например, на интервью вместо исследования опыта проблем спрашивают у клиента, как сделать продукт лучше, . Из похожих кейсов и проблем начал появляться подход с несколько иной оптикой. Сейчас у него есть общепринятое название — Jobs To Be Done.

Jobs To Be Done может рассказать и про пользователя тоже, но главный объект изучения — «работа», которую пользователь пытается сделать. Разные авторы сходятся на таком определении «работы»:

Работа — процесс (или прогресс из точки А в точку Б), который пытается пройти пользователь в определенных обстоятельствах.

Давайте разберем такую картинку, чтобы понять, что есть «работа» и где тут находится пользователь и ваш продукт.

Здесь слева у нас есть пользователь. Он находится в определенной ситуации со своими проблемами, контекстом. Это его отправная точка А. Но у него также есть желаемое состояние: точка Б. В этой точке его жизнь в чем-то становится лучше. Его путешествие из точки А в точку Б и называется «работой».

Важно, что «работа» не привязана к конкретному решению. Перебраться из точки А в точку Б пользователь с картинки может множеством разных способов: может перейти по мосту, перепрыгнуть, перелететь на джетпаке или верхом на грифоне. «Работа» в любом случае останется прежней: перебраться через пропасть. Многие «работы» не меняются на протяжении веков, но решения появляются новые: добраться из точки А в точку Б (ногами → конями → такси → телепорт и т.д).

Как связаны разные подходы

Есть разные авторы по теории JTBD. Основные, в которых я погрузился: Энтони Ульвик, Алан Клемент Клейтон Кристенсен и Джим Кальбах (объединил разные подходы). Самые беспощадные Twitter-войны вели Ульвик с Клементом. Оба они называют свою теорию Jobs to be Done. Оба изучают «работу», но понимают ее по разному.

Jobs-activities — «работа» в понимании Ульвика

Главный объект — функциональная «работа» (Do goals): послушать музыку, построить дом, выложить пост в соцсеть и тп.

Jobs-as-progress — «работа» в понимании Клемента.

Главный объект — «ценностная работа», часто эмоциональная (Be goals): зарядиться энергией, быть хорошим отцом, получить внимание и тп.

Из этого разногласия в понимании «работ» поялвяются все основные отличия. Клемент говорит, что на функциональном уровне теряются простор для инновации: если ты рыцарь и твоя работа — «спасти принцессу», но ты это хочешь чтобы «быть обворожительным рыцарем», то можешь не догадаться, что для решения твоей проблемы спасать принцессу может быть не обязательно. Ульвик (и Кристенсен, и Кальбах к слову) замечают, что на слишком высоком уровне абстракции сложно создавать конкретные продукты. Какой продукт делать для работы «быть обворожительным рыцарем», например? Да какой угодно вообще. Процесс от точки А (рыцарь-неудачник) до точки Б (обворожительный рыцарь) очень сложно формализовать для управления продуктом.

Поэтому подходы хорошо дружатся на разном уровне абстракции. Be goals — то, кем мы хотим быть, а Do goals — что мы хотим делать. Снизу вверх мы поднимаемся на более высокий уровень абстракции через вопросы по типу «нафига»? Купить коня — зачем? Чтобы спасти принцессу. Зачем? Чтобы быть обворожительным принцем. Зачем? и тд.

В общем, Ульвик больше практичный и про количественные измерения с нормальной выборкой (вот здесь саммари его подхода на англ.). Такое исследование достаточно тяжеловесное, но более убедительное и работает в 86% случаев, как заявляет автор. Еще, его фреймворки очень полезны в B2B, где процесс покупки и эксплуатации продукта может быть намного сложнее. У Клемента в основном рекомендации по вопросам для интервью и способы формализации мотивации пользователя. Он больше про эмоции, поэтому может пригодиться в B2C.

Подходы можно объединять. Я призываю использовать оба подхода, но основную «работу» брать более конкретную, функциональную (так же советуют Кальбах и Кристенсен). С абстрактными «работами» обычно просто не понятно что делать. Клемент в своей книге по JTBD больше описывает теорию и JTBD Mindset и конкретного процесса исследования не дает.

Подробнее про то, как дружатся разные подходы можете почитать в книге Джима Кальбаха — «The Jobs To Be Done Playbook»

Где можно применять JTBD

Окей, мы разобрались с теорией. Что с ней будем делать?

Ниже я привожу несколько основных способов применения JTBD практике. Подробное описание, что и как применять будет во второй, практической части поста.

Синхронизация описания пользователя внутри команды

Различные фреймворки JTBD помогают говорить о пользователе на одном универсальном языке. Это помогает команде перейти от зацикленности на продукте и решениях к пользователю и его проблемам. Сфокусироваться на доставке реальной, а не воображаемой ценности.

Проработка концепции нового продукта

Всех авторов по JTBD волнует один и тот же вопрос — как сделать инновации управляемыми. Построение активностей вокруг «работы» помогает сделать успех более предсказуемым. Это достигается через глубинное понимание пользователя, его контекста и «работы», которую ему предстоит сделать.

Понять, где точки роста у существующего продукта

Теория JTBD также хорошо применима для существующих продуктов. В принципе для любой ситуации, когда мы хотим решать «работу» пользователя лучше, а значит доносить больше ценности и зарабатывать больше денег. Подход хорошо помогает по новому взглянуть на продукты, у которых есть проблемы с успешностью на рынке.

Поиск новых рынков, сегментов пользователей

Энтони Ульвик в своей книге по JTBD подробно описывает процесс ODI (outcome driven innovation). Он создан для поиска и анализа сегментов неудовлетворенных пользователей и вывода/адаптации продукта для удовлетворения таких групп пользователей.

Коммуникация ценностного предложения, маркетинг

Понимание «работы» ваших пользователей помогает составлять эффективные ценностные предложения для сайтов, креативов и в прочей маркетинговой коммуникации. Такой подход позволяет точно описать, какую «работу» решает помогает выполнить ваш продукт и почему он выполняет лучше конкурентов. После изучения JTBD, вы будете видеть, на решение какой «работы» направлены усилия других компаний.

Описание функционала и задач

Определенные артефакты JTBD помогают отразить существенные моменты требований к новому функционалу для дизайна и разработки. Job story, например, передает контекст и мотивацию пользователя, что необходимо учитывать при создании user friendly фичей и продуктов.

Что почитать

Джим Кальбах — «The Jobs To Be Done Playbook», 2020

На любом уровне погруженности в тему я рекомендую сначала прочитать Кальбаха. Это самое свежее и крутое, что есть по теме. У него понятно описывается основная теория, подходы и есть множество практических кейсов и примеров. Например, как описывать «работу», как формулировать job story, customer needs, гипотезы, job map и многое другое. Этой книгой можно и обойтись.

Энтони Ульвик — «Jobs To Be Done: Theory to Practice», 2018 (бесплатно)

Если хотите больше практики, применимой к B2B, и планируете проводить большие количественные исследования, то можно прочитать Ульвика. Либо прочитать основные моменты книги в его блоге.

Алан Клемент — «Когда кофе и капуста конкуренты», 2018 (бесплатно)

Если есть проблемы с английским, то можно прочитать Клемента. Хорошо, чтобы ознакомиться с подходом и взять несколько базовых инструментов для B2C.

Клейтон Кристенсен — «Competing against luck», 2016

Есть еще Кристенсен, но оно будет дублировать все то, что я перечислил выше. Можно прочитать дополнительно, чтобы ознакомиться с майндсетом JTBD.


Автор: Бутенко Виктор@stickmanpm

Пишите, спрашивайте, ожидайте вторую часть. Могу прислать свой темплейт для проведения JTBD интервью с рекомендациями, если не терпится.


ссылка на оригинал статьи https://habr.com/ru/post/702674/

Делаем физическую лабораторию из смартфона своими руками

Всем привет! Продолжаем наш курс Galaxy Upcycling — Новая жизнь старого смартфона, где обсуждаем, как можно повторно использовать устаревший смартфон, иногда — в неожиданном качестве, как физическую лабораторию.

Этому, например, посвящен небольшой курс “Лаборатория в кармане” педагога Анатолия Шперха. В самом деле, современный смартфон оснащен большим количеством сенсоров, способных измерять параметры окружающей среды. Это акселерометр, компас, GPS (тоже можно использовать для измерения скорости), гироскоп, датчик Холла (магнитометр), датчик освещенности, датчик приближения. 

Я рассмотрю сегодня три урока из приложения для проведения учебных физических экспериментов PhyPhox. Эти уроки относятся к разделу «механика» и задействуют разные сенсоры смартфона:

  1. Скорость лифта (барометр и акселерометр)

  2. Центрифуга (гироскоп и акселерометр)

  3. Свободное падение (микрофон)

Надеюсь, что учителя физики найдут в моем видео интересные сценарии для уроков, а все остальные — полюбят физику после такого несложного знакомства с ней!

Этот текст основан на моем видео:

О приложении PhyPhox

Ставить эксперименты будем в мобильном приложении PhyPhox https://phyphox.org/. Звучит как “Фифокс”. Его название расшифровывается как Physical Phone Experiments. Его разработали в Германии, в Рейнско-Вестфальском техническом университете Ахена. Приложение отличается приятным интерфейсом и качественно снятыми видео экспериментов. Недавно они достигли отметку в 3 миллиона скачиваний, и это заслуженный успех.

Сильная сторона проекта — методические руководства и даже печатные раздаточные материалы. На русский переведен только интерфейс и короткие описания экспериментов в мобильном приложении. Впрочем, авторы готовы сотрудничать с учителями физики со всего мира, и любой желающий может внести свой вклад в перевод.

Чтобы начать, скачайте приложение напрямую из Google Play Market.

Скорость лифта

Видео эксперимента на PhyPhox: https://youtu.be/y-goBtfuXAM

Сейчас мы увидим, как с помощью датчиков телефона — барометра и акселерометра — измерить скорость лифта и понаблюдать за его ускорением. Для этого эксперимента понадобится телефон, в котором есть барометр – а он есть не во всех моделях.

Нужно открыть “Лифт” в приложении, зайти в лифт, положить телефон на пол, нажать “треугольник” (запуск эксперимента) и проехать хотя бы три этажа. Телефон будет измерять три величины:

  • высота (вычисляется из показаний датчика давления по специальной формуле)

  • вертикальная скорость (определяется через изменение высоты (то есть пройденное расстояние) в единицу времени)

  • ускорение по оси Z (передаётся из показаний акселерометра)

Я проехала на лифте с 1 по 15 этаж и вот что получилось.

Рассмотрим результаты эксперимента.

Первый параметр — высота, вычисленная из показаний барометра. Здесь может быть непонятно, почему она начинается с 0, ведь мы находимся не на уровне моря. Но в документации к эксперименту сказано, что измеряющая программа берет первое измерение за нулевое, видимо для наглядности. На графике видно, что относительная высота за время поездки на лифте изменилась примерно на 44 метра. Учитывая, что один этаж имеет высоту приблизительно три метра в современных стандартных зданиях, а проехала я 15 этажей, то это хорошо коррелирует с реальностью.

Но вернемся к барометру и его показаниям. Как узнать, какое у нас на самом деле давление? Его можно измерить отдельно в PhyPhox (для этого откройте раздел «давление» в исходных датчиках). Я измерила, и на первом этаже у меня получилось 987,6 гектопаскалей. Не самая привычная единица измерения, проще перевести ее в миллиметры ртутного столба делением на 1,333. У меня получилось 740 миллиметров ртутного столба. Сравним с показаниями, например, на Гисметео. Там сказано, что в день проведения эксперимента в Москве давление составляло 743 миллиметра ртутного столба, то есть в целом всё совпадает. А поднявшись на 15 этаж, я увидела, что давление стало 982 гектопаскаля, выходит, разница между этажами составляет более 5 гектопаскалей.

Второй параметр — скорость лифта — считается по уже имеющимся данным высоты и времени. Видно, что скорость лифта начала расти от 0 м/с (лифт не двигался) до примерно 1 м/с, долгое время держалась так, а в конце поездки снова упала до нуля. Соответствует ли этот график реальности? Если вы изучите в Интернете сайты компаний-производителей, то увидите, что как раз 1 метр в секунду — это стандартная скорость пассажирского лифта. Скоростной лифт может разгоняться до 2-4 метров в секунду и такой лифт можно встретить в зданиях высотой от 15 до 30 этажей.

Интересно посмотреть на третий параметр — ускорение. В начале поездки оно растёт примерно до 0.5 м/с2 далее большую часть поездки остаётся нулевым, затем меняется на противоположное (минус 0.5 м/с2). Получается, что большую часть поездки мы движемся примерно с постоянной скоростью и нулевым ускорением, то есть равномерно. Поэтому в лифте так комфортно.

Центрифуга

Метатели молота вращают снаряд, ускоряя его. Пока они держат ручку, трос создаёт силу, с которой связано центростремительное ускорение. На фото чемпионка мира Татьяна Белобородова. https://ria.ru/20130816/956848516.html
Метатели молота вращают снаряд, ускоряя его. Пока они держат ручку, трос создаёт силу, с которой связано центростремительное ускорение. На фото чемпионка мира Татьяна Белобородова. https://ria.ru/20130816/956848516.html

Видео эксперимента на PhyPhox: https://www.youtube.com/watch?v=lLCf05Hc83Y

Очень простой эксперимент, в котором мы проверим справедливость формулы a = r·ω², где a — это ускорение, м/с2, r — радиус вращения, м, ω (омега) — угловая скорость, рад/с. При помощи датчиков смартфона — акселерометра и гироскопа — мы измерим ускорение и угловую скорость, и посмотрим на соотношение этих двух параметров.

Нам понадобится:

  1. Смартфон

  2. Вращающийся предмет. Лучше всего подойдет маленькая компактная центрифуга для сушки овощей и зелени. Если нет такой центрифуги, можно использовать всё, что крутится: велосипедное колесо, офисное кресло, карусель.

  3. Полотенце. В него будем заворачивать смартфон, во-первых, чтобы он не повредился, а во-вторых, чтобы не болтался и радиус вращения был постоянным

  4. Второе устройство, будь то ноутбук, планшет или смартфон. На нем мы будем смотреть результаты эксперимента, пока смартфон с датчиками крутится. Это не обязательно, но желательно.

Здесь нам желательно иметь удаленный доступ, потому что иначе не сможем наблюдать график, пока телефон крутится. Открываем эксперимент под названием “Центростремительное ускорение” и вверху справа, в настройках, ставим галочку на “Разрешить удаленный доступ”. Внизу появится информация об IP-адресе, куда нужно зайти для просмотра эксперимента. Открываем этот адрес в браузере и видим ровно то же, что на экране смартфона. Не забывайте нажать на “треугольник”, чтобы эксперимент стартовал.

Заверните смартфон в полотенце, при этом не блокируйте экран. Повращайте его с разной скоростью. 

Увидите, как заполняются два графика — график ускорения и график зависимости ускорения от квадрата угловой скорости . 

Здесь интересен второй график — видно, что он представляет собой почти прямую линию, то есть ускорение линейно зависит от квадрата угловой скорости.

Если мы посмотрим на формулу, a = r·ω², то увидим, что она соответствует действительности! В нашем случае радиус — константа. 

Вы можете заметить странные показания при больших значениях ускорения. Точки на графике перестают ложиться на прямую примерно при ускорении 30 м/с² и выше, а это очень много, больше 3 g., как на аттракционе Центрифуга (Гравитрон). Это связано с тем, что сенсоры смартфона не рассчитаны на такие значения, и поэтому их точность падает или, вообще, они начинают выдавать ошибки

Свободное падение

Видео эксперимента на PhyPhox: https://www.youtube.com/watch?v=zRGh9_a1J7s

А сейчас перейдем к самому сложному, но и самому творческому эксперименту на сегодня — это “Свободное падение”! Этот эксперимент стал самым популярным среди всех роликов PhyPhox. Здесь нам предстоит повторить опыт Галилея, когда он изучал законы механического движения. 

Источник: https://bit.ly/3Vi6jzj
Источник: https://bit.ly/3Vi6jzj

Мы вслед за ним найдем величину ускорения свободного падения. Благодаря тому, что в смартфоне есть микрофон, его можно использовать как акустический секундомер. 

Нам понадобится:

  1. Смартфон

  2. Линейка

  3. Маленький предмет, например, камешек или стеклянный шарик. Я взяла керамзитовый шарик из цветочного горшка.

  4. Ручка или карандаш

  5. Рулетка для измерения высоты

Открываем в PhyPhox раздел “Акустический секундомер” и не забываем запустить эксперимент нажатием на треугольник. Кладем линейку на стол так, чтобы ее конец свешивался, и кладем туда камешек. Ударяем авторучкой по линейке так, чтобы камешек упал на пол. Мы будем регистрировать микрофоном телефона два звука: звук выбивания линейки и звук падения камешка. Повторим этот эксперимент несколько раз, записывая высоту и зафиксированное время падения.

Чтобы грамотно провести эксперимент, придется набрать достаточно измерений, равномерно распределенных в доступном вам диапазоне примерно до 2-3 метров. Попробуйте проявить фантазию и подумать, какие из поверхностей доступны вам. Подойдут столики, шкафчики, полки. Чтобы получить измерение на высоте 2 метра, мне пришлось использовать дверь: высота стандартных дверей в квартирах как раз составляет два метра.

В результате у меня получилась таблица: 

В третьем столбце я посчитала ускорение из имеющихся данных. Мы здесь имеем дело с прямолинейным равноускоренным движением, и соответствующая формула выглядит так:

S = v_0t +\frac{at^2}{2}

где v0 – начальная скорость, м/с, t – время, с, a – ускорение, м/с2, s – пройденный путь, м. Поскольку начальная скорость v0 здесь равна нулю, то формула упрощается, и из нее уже просто вывести формулу для ускорения так, чтобы убрать параметр скорости (которую мы не измеряли):

a = \frac{2S}{t^2}

По полученной формуле, взяв имеющиеся у меня данные, я поделила 2S на квадрат времени, и у меня получился последний столбец с ускорением.

Известно, что ускорение свободного падения — это константа и оно равно в среднем 9,81 м/с². Смотрим столбец с экспериментальным расчетом ускорения и видим, что да, ускорение постоянно и примерно равно этой величине! Причем чем больше высота падения, тем меньше ошибка.

Откуда здесь берется погрешность? Во-первых, понятно, что здесь есть сопротивление воздуха — та самая причина, по которой перышко и железный шар падают с разной скоростью. Оно мешает телу разогнаться, то есть снижает ускорение. Во-вторых, скорость звука — мы ее здесь не учитываем (Звук, имеющий скорость 343 м/с, достигает микрофона в 2 метрах от источника за 5-6 миллисекунд). Наконец, есть погрешность самого измерительного прибора.

Пусть вас не разочаровывает, что мы нашли величину g с ошибкой. В конце концов, сам Галилей считал, что значение g в два раза меньше истинного, но у него даже и секундомера не было. Мы тоже поставили свой эксперимент в очень простых условиях. Главное, что мы увидели — ускорение свободного падения постоянно, и это подтверждается нашими данными!

На этом всё на сегодня! Пишите в комментариях, удалось ли вам повторить какой-либо эксперимент, что нового вы узнали, и стала ли физика вам ближе.

Другие статьи из этого цикла:

Татьяна Волкова

Ведущий специалист управления развития технологических проектов и образовательных программ Исследовательского Центра Samsung в России


ссылка на оригинал статьи https://habr.com/ru/company/samsung/blog/702604/