Джефф Колвин - Талант ни при чем! Что на самом деле отличает выдающихся людей?

Проблемы начинаются, если копнуть глубже. Взгляните на своих знакомых. Вы почти наверняка знаете людей, преуспевших в бизнесе, иногда довольно значительно, и не отличающихся блестящим интеллектом. Обычно мы объясняем их успех тем, что они умеют ладить с людьми, или очень усердно работают, или вкладывают в свое дело душу. Такие факторы могут относиться к гарднеровскому «множественному интеллекту» или гоулменовскому EQ. Но важно то, что, чем бы эти люди ни обладали, это определенно не общий интеллект — первое указание на то, что IQ не может объяснить успешную работу, как мы обычно о нем думаем.

Этот момент гораздо более существенен, чем наши собственные случайные опыты. Многочисленные исследования показывают, что соотношение между IQ и успехом отнюдь не столь тесно, как можно предположить на основании средних результатов, а во многих случаях отсутствует вовсе.

Например, рассмотрим исследование деятельности продавцов. Оно представляет собой метаанализ, крупнейший в своем роде за все времена, со сбором данных с нескольких десятков предшествующих исследований и привлечением около сорока шести тысяч человек. Изучение деловых людей в реальном мире — сложная задача, так как в целом невозможно контролировать условия проведения теста, а результаты часто неясны. Продавцы — привлекательный объект для анализа, так как по крайней мере их деятельность — продажи — доступна измерению.

Как оказалось, руководитель продавцов может составить рейтинг своих подчиненных, в котором достаточно хорошо будет отражен уровень их интеллекта. Боссы часто считают, что чем умнее продавец, тем он эффективнее. Но когда исследователи сравнили показатели интеллекта продавцов и фактические результаты их продаж, ожидаемой взаимосвязи они не обнаружили. В общем, что бы ни было залогом успешных продаж, это явно не мозги.

Эти результаты, кроме прочего, показывают, что руководители продавцов сами себя сбивают с толку. Можно подумать, что они стремятся любым способом узнать, насколько эффективно работают их подчиненные, и составить их рейтинг на основе этих данных, но, по всей видимости, этого не происходит. Похоже, наше убеждение в том, что наш интеллект непременно обеспечивает успешную работу, скрывает от нас реальность. Этот вывод подтверждают результаты по меньшей мере еще одного крупного исследования.

Вот более подробное исследование, объектом которого стала деятельность, во многом подобная бизнесу: ставки на бегах. Изучаем факты, оцениваем вероятности и решаем, куда вложить деньги, — все это не слишком отличается от управления. Исследователи пришли на ипподром и собрали группу испытуемых. На основании их способности предсказывать вероятность исхода скачек вначале этих испытуемых разделили на экспертов и неэкспертов. Эксперты по определению лучше справлялись с этой задачей, но в остальном обе группы оказались в среднем равны в нескольких отношениях, в которых должны были бы различаться: опыт участия в скачках, годы официального образования, успехи в обучении, IQ. Средние и переменные значения IQ в обеих группах не только оказались одинаковыми, но и в точности совпадали с общими показателями по всему населению. Прогнозисты-эксперты не были умнее неопытных прогнозистов или людей в целом.

На основании этих данных исследователи заключили, что знание IQ конкретного человека не позволяет определить, является ли он экспертом. Например, один из экспертов — строитель с IQ 85 (человека с таким показателем создатели тестов на IQ определили бы как «тупицу») — регулярно ходил на ипподром в течение шестнадцати лет. Он называл победителя в десяти случаях из десяти и трех победителей в правильном порядке в пяти случаях из десяти. А одним из неэкспертов был юрист с IQ, равным 118 («одаренный», почти «выдающийся»), регулярно посещавший скачки в течение пятнадцати лет. Он называл победителя только в трех из десяти случаев, а трех победителей — в одном из десяти.

Эти результаты тем более интересны, что точное предсказание вероятностей сопряжено с крайней сложностью. Учитываются более дюжины факторов, находящихся в сложных соотношениях. Собственно говоря, обнаружилось, что опытные прогнозисты использовали модели куда более сложные, чем неэксперты, — так называемые мультипликативные модели, в которых ценность некоторых факторов (таких, как состояние дорожек) воздействовала на важность других (например, скорости в конце гонки). Иными словами, эксперты выполняли весьма тонкую работу. И еще раз: IQ, похоже, значения не имел. «Эксперты с низким IQ всегда использовали более сложные модели, чем люди с высоким IQ», — отметили исследователи. Уровень мастерства не соотносился не только с IQ, но даже и с уровнем решения математического раздела теста на коэффициент интеллекта.