Эффективные руководители для города. Директор ГБУ МГЦУОТ Юрий Овчинников в программе "Урбан Лидер"
11.12.2023
6092

Программа "Урбан Лидер" помогает руководителям из органов исполнительной власти и организаций Правительства Москвы оптимизировать работу в командах и внедрить инновационные инструменты, чтобы еще быстрее и качественнее решать задачи мегаполиса.

В этом году выпускниками проекта стали более 200 руководителей среднего звена разных структур Правительства Москвы: главврачи, директора школ, начальники коммунальных служб и другие профессионалы.

В финале программы участники презентовали свой проект перед специальной комиссией экспертов из органов власти Правительства Москвы.

Директор столичного центра охраны труда Юрий Овчинников выступил с проектом "Выстраивание эффективной командной работы за счет нематериальной мотивации".

Формы и методы мотивации работников постоянно меняются и совершенствуются в зависимости от внешних и внутренних факторов. Значимым направлением здесь является слаженная командная работа, которая помогает избежать межличностных конфликтов и создать комфортную рабочую атмосферу.

Поэтому проблема выстраивания мотивации в процессе командного взаимодействия в социально-ориентированном управлении как никогда актуальна.

Система нематериальной мотивации персонала помогает повысить лояльность сотрудников, раскрыть их потенциал, и улучшить эффективность работы организации.

"Благодаря такому проекту, как "Урбан Лидер", руководители получают площадку для развития навыков эффективного лидерства, обмениваются опытом и получают возможность оперативного решения управленческих задач", - отметил директор ГБУ МГЦУОТ Юрий Овчинников.

«Урбан Лидер» — флагманский образовательный продукт Кадровых сервисов Правительства Москвы, созданный при поддержке Мэра Москвы. Его цель — вывести столичных лидеров на новый уровень, обучить современным инструментам и практикам городского управления и помочь решать задачи с большей эффективностью, чтобы жизнь горожан была еще комфортнее.

 

 

Политика обработки персональных данных