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.