Опыт сам по себе не учит

Вы можете провести сто сессий и действительно стать опытнее. А можете провести сто сессий и в сто первый раз почти автоматически повторить то же самое, что делали в десятый. ⠀ Мне кажется, здесь есть не самое приятное для специалиста различение: количество практики и накопленное профессиональное понимание — не одно и то же. ⠀ Работа с клиентами сама по себе даёт огромный материал. Но материал ещё нужно превратить в опыт, на который вы способны осознанно опираться в следующей работе. ⠀ Представьте обычную ситуацию. Вы провели сильную сессию. Клиент много чувствовал, что-то важное понял, в конце говорит: «Мне стало намного легче». У вас тоже ощущение хорошей работы. ⠀ Что именно сработало? ⠀ Иногда мы отвечаем на этот вопрос слишком быстро. Эта техника. Вот тот вопрос. Вот этот метод. ⠀ Но затем человек возвращается через неделю, и оказывается, что в его реальной жизни почти ничего не изменилось. Или наоборот: встреча казалась вам довольно обычной, а через месяц клиент рассказывает о серьёзном изменении, которого вы сами от этой сессии не ожидали. ⠀ Поэтому я бы осторожнее относился и к ярким удачам, и к ярким неудачам. ⠀ Одна сильная реакция клиента ещё не доказывает эффективность нашего решения. Один отказ, сложная сессия или откат тоже не доказывают, что подход плохой. Это данные. Но смысл они приобретают в контексте: куда хотел прийти сам клиент, что произошло после встречи, повторяется ли такой результат в похожих случаях. ⠀ И вот здесь практика может начать действительно учить специалиста. ⠀ Не просто: «я провёл сессию и подумал о ней». ⠀ А: что я сделал → что произошло → что изменилось потом → что из этого повторяется → какую гипотезу я теперь хочу проверить в следующей работе. ⠀ Для меня особенно интересны даже не всегда крупные методы, а мелкие профессиональные решения, которые специалист делает почти автоматически. Как задаёт вопрос. Где замедляется. Что уточняет перед техникой. В какой момент возвращает человеку его собственные слова. Что проверяет после изменения. ⠀ Сам специалист может этого уже не замечать. Именно потому, что это стало естественной частью его способа работать. ⠀ И если похожий небольшой элемент регулярно встречается там, где клиенты лучше двигаются к своему результату, появляется совсем другой профессиональный разговор. Не «мне кажется, я хорошо работаю», а «похоже, вот это моё действие действительно влияет на процесс; я хочу проверить его внимательнее». ⠀ Это уже начало собственной методологии. ⠀ Поэтому я вижу смысл и в супервизии, и в интервизии, и в анализе собственных сессий. Сейчас к этому добавился ещё один инструмент — GPT, способный смотреть на большой массив расшифровок и находить повторения, которые самому человеку трудно удерживать в голове. ⠀ Но я бы не отдавал ни одному из этих инструментов право решать за специалиста. ⠀ Супервизор даёт свой взгляд. Коллеги — свой. GPT способен найти закономерности в доступном ему материале. А дальше вы сами решаете, что из этого действительно имеет смысл проверить в своей работе. ⠀ Потому что анализ ради анализа довольно быстро превращается в ещё один архив, таблицу или красивый отчёт. ⠀ Для меня хороший анализ заканчивается не выводом, а следующим действием. ⠀ Я увидел закономерность. Сформулировал гипотезу. В следующей работе что-то сделал немного иначе. Посмотрел, что произошло. Получил новые данные. ⠀ И снова уточнил своё понимание. ⠀ Вот тогда практика становится не просто местом, где вы работаете с клиентами, а системой, которая постепенно учится на собственной реальности. ⠀ Если посмотреть на вашу практику сейчас, интересный вопрос может звучать так: что за последний год вы начали делать иначе именно потому, что внимательно посмотрели на результаты своей предыдущей работы?

Опыт сам по себе не учит | Сетка — социальная сеть от hh.ru Опыт сам по себе не учит | Сетка — социальная сеть от hh.ru