Метрика полезна, пока помогает понять, что происходит в команде. Проблемы начинаются, когда от конкретного числа начинает зависеть оценка сотрудника, KPI, а ещё хуже премия или зарплата.
В этот момент люди довольно быстро учатся делать так, чтобы хорошо выглядело именно число.
В IT таких примеров много.
Если оценивать разработчиков по количеству закрытых задач, большие задачи начинают дробить на множество маленьких. Иногда настолько, что они перестают быть самостоятельными: одна задача - добавить колонку в БД и модель, вторая - заполнить колонку, третья - добавить заполнение этого поля при отправке данных на сервер. Формально задач закрыто три. Но ценности от этого не стало в три раза больше.
Похожая история с количеством коммитов. Если нет коммитов, значит, будто бы человек не работал. В результате появляются отдельные коммиты с обновлением версии библиотеки, правкой README или другими мелкими изменениями только ради активности.
То есть output (количество сделанного) есть, а outcome (ценность от этой работы) может отсутствовать.
Особенно актуальный пример: внедрение AI-инструментов.
Допустим, компания хочет ускорить разработку с помощью AI и начинает измерять, насколько активно сотрудники им пользуются: количество запросов, потраченных токенов или долю задач, в которых использовался AI. Очень быстро использование AI само может стать целью.
Разработчик начинает отправлять запросы даже там, где быстрее написать код самому, генерировать лишние варианты решений или просто активнее расходовать токены. В отчёте внедрение AI выглядит отлично, но производительность команды при этом может вообще не измениться, а затраты только вырасти.
Ещё один пример уже из моего собственного опыта:
В одной из первых компаний, где я работал, важной метрикой было количество часов, натреканных в Upwork. Даже некоторые сотрудники говорили не «я сегодня хорошо поработал», а «я сегодня много часов натрекал». От количества часов зависела зарплата. Если я не набирал норму, начинал переживать об этом вместо того, чтобы спокойно думать о задаче и результате.
В итоге метрика, которая должна была показывать загрузку и объём работы, сама начала влиять на поведение и отвлекать от работы.
Проблема здесь не в AI, Upwork или самих метриках. Проблема начинается, когда показатель становится важнее первоначальной цели.
То же самое может произойти почти с любой метрикой.
Поэтому метрика полезнее как повод задать вопрос:
Почему этот показатель изменился?
а не как требование:
Сделайте так, чтобы это число выросло.
Метрика должна помогать понимать результат, а не становиться самим результатом.