Управление персоналом

Давид Ян: «Нам нужно учиться новой открытости»

Какой лидерский стиль выбрать для управления бизнесом? Возможна ли профилактика профессионального выгорания на ранних стадиях? Почему ВУЗам необходимо привлечение частных ресурсов для подготовки специалистов в сфере ИИ? Чего не хватает нашим институтам поддержки высокотехнологичных стартапов для создания российской Кремниевой долины? Эти и другие вопросы на страницах «Умнпро» обсуждают главный редактор журнала Дмитрий Тонишев и основатель и председатель совета директоров группы компаний ABBYY — международной корпорации, всемирно известного разработчика словарей и программ распознавания и работы с текстами, кандидат физико-математических наук Давид Ян.
25 ноября 2019

— Давид, в деловом мире известен широкий спектр ваших предпринимательских интересов. Но самые яркие ваши проекты всё же связаны с ITиндустрией. В связи с этим два вопроса: почему вашим приоритетом стала именно IT-сфера, и что подтолкнуло вас на создание платформы YVA?

По поводу IT: скорее всего, в тот момент это было некой случайностью. Я всю жизнь хотел быть физиком, и когда мы делали LINGVO в первый раз, я не собирался бросать науку. Я даже долгое время скрывал от родителей, что ушел из физики. Так что начал заниматься IT почти случайно, но неслучайно продолжил, потому что технологии — это та область, которая может менять мир через границы, через гигантские расстояния. Тогда еще, до появления интернета, это не было так очевидно. Наши программы распространялись на пятидюймовых дискетах. Сейчас, конечно же, стало понятно, что вообще любой бизнес в принципе должен быть технологичным: и промышленное производство, и сельское хозяйство, и сфера сервиса — все эти бизнесы не просто должны становиться технологичными, они должны становиться бизнесами, построенными с использованием самых современных достижений искусственного интеллекта.

Что касается YVA. Это попытка применить многолетний опыт компании ABBYY в области искусственного интеллекта к корпоративным отношениям, к DIGITAL RELATIONSHIP, то есть к цифровым коммуникациям в организациях. Мы уверены, что знания и мудрость организации лежат где-то в очень сложном сегменте, как цифровые коммуникации, и есть основания полагать, что не ошиблись. В результате общения с клиентами мы наконец-то поняли, какую ценность создали. Мы помогаем организациям достигать большей эффективности за счет применения лучших практик. YVA — это технологии искусственного интеллекта, которые аккумулируют лучшие практики и помогают сотрудникам компаний их применять; и при этом они наблюдают и выявляют проблемы заказчика в самом зачатке и предотвращают их превращение в большие и труднорешаемые.

— Каков механизм её работы? Например, каким образом она принесёт бизнесу эффективность в кадровой политике?

Платформа YVA относится к технологиям, которые называются предиктивно поведенческая аналитика и на этой платформе у нас построено несколько решений. Я вкратце расскажу о трёх из них.

Первое решение позволяет выявлять выгорание сотрудников и понимать его причины. Выгорание — это очень болезненное явление. Профессиональное выгорание было включено Всемирной организацией здравоохранения в число

официальных болезней. По различным данным, порядка 40% всех сотрудников находятся в той или иной степени выгорания, и это, конечно, значительно снижает эффективность организации, ее способность развиваться, достигать большего. Выявление причин выгорания — это сильный повод улучшить ситуацию в компании, создать в ней среду, благоприятную для профессионального роста сотрудников, мотивирующую их к креативу. Это решение называется «Детектор выгорания».

— По каким критериям выявляется выгорание?

В качестве исходного сигнала используется метод «Данные коммуникации сотрудников», то есть, кто, когда, кому пишет сообщение. Без открытия конверта письма. Для детекции выгорания системе не нужно смотреть содержание переписки. Происходит анализ десятков тысяч показателей данных на каждого сотрудника. Нейросеть наблюдает очень сложный сигнал и изменения этого сигнала и таким образом обучается выявлять явление выгорания и в конечном счете предсказывать увольнение. Проще говоря, в системе была представлена информация по всем уволившимся сотрудникам и дана возможность проанализировать все данные за год, за два до этого, и система с помощью методов unsupervised learning, то есть без учителя, нашла изменения, предшествующие факту увольнения. Начав всё это анализировать, мы увидели, что иногда в период выгорания у человека немного сокращается длина рабочего времени, то есть первое письмо он высылает на 15-16 минут позже обычного, иногда он чуть медленнее отвечает на письма, по-другому выстраивает коммуникации с руководством, со своими подчиненными, внешние контакты и т. д. Комплекс этих явлений «глазами» отследить практически невозможно, но вот нейросеть обучена видеть те изменения, которые сигнализируют о выгорании и впоследствии приводят к увольнению сотрудника.

— А что кроме «детектора выгорания»?

Второе решение — Leadership Analytics. Это технология — про лидерские стили. Применяя ее, можно, в частности, определить, к какому лидерскому стилю тяготеют действующие руководители. Система выделяет 6 типов лидеров. Один из самых проблемных типов — detouched leader, то есть отстраненный лидер, или, в другой версии перевода этого термина — попустительский лидер. Соответственно, это человек, который не ориентирован ни на людей, ни на результат. Есть также типы демократический и авторитарный. Leadership Analytics помогает организациям понимать, какой лидерский стиль к ним лучше применим.

Это — первая часть решения. Следующий шаг — выявление Natural Leaders, то есть естественных, неформальных лидеров компании, не имеющих статуса руководителя, однако проявляющих себя именно как лидеры. Это очень важно для управления изменениями в организации, для управления трансформацией организации, для формирования так называемого кадрового резерва или High Potentials. Это люди, на которых нужно опереться, чтобы сделать что-то новое. Например, мы выявили, что в группах, которыми руководят отстраненные лидеры, все показатели хуже, чем у других. Выгорание выше, текучка выше, уровень счастья ниже и так далее. Мы поняли, что проблема — в неприятии попустительского лидера, понятно, что его надо заменить. Но на кого? Откуда взять замену? И здесь система сразу предлагает целый ряд вариантов из числа тех самых естественных лидеров. Тех, к кому, на самом деле, тянутся люди, к которым идут за профессиональным или житейским советом.

Или еще пример: компания ставит перед собой задачу создать инновационный трек, подразделение, занимающееся инновационными технологиями, у которого к тому же будут собственные службы в разных регионах. И сразу встает вопрос о том, кого из 20 000 сотрудников, числящихся в штате компании, назначить руководителем этого подразделения. Используя возможности YVA и ее решения Leadership Analitycs, можно одним нажатием кнопки получить доступ к списку тех естественных лидеров компании, которые в большей степени открыты к инновациям.

Третье решение — Corporate Agility Analytics — аналитика динамичности организации. Это очень важный момент при слияниях, поглощениях, изменениях в организации, когда необходимо уйти от устаревших, неэффективных подходов к принятию управленческих решений, требующих каждое решение согласовывать с руководством. Такой подход очень замедляет бизнес. Современный бизнес должен опираться на Self Empowered сотрудников, то есть с одной стороны, инициативных, а с другой стороны, снабжённых свободой самостоятельно ставить себе цели. Представьте, product-manager, разработчик, тестеры, маркетинг, технические писатели самоорганизовались в рабочую группу, создали заданный продукт, получили счастливую клиентскую аудиторию (customer success) и заработали дополнительную выручку. Сами. Без миллионов согласований с руководством. Без детальных указаний. Красота! Об этом сейчас мечтают современные компании. Но как найти таких людей в своей организации? Как распространить лучшие практики на отстающие группы? Yva позволяет в режиме реального времени «увидеть» все такие группы, понять, насколько они пластичны, насколько способны к самоорганизации, насколько оперативно принимают решения без высшего руководства. Yva автоматически выявляет такие динамичные кроссфункциональные группы и в конечном итоге выдает цифру, которую мы называем YV AAgility Index. Можно следить за изменением этого индекса. Если руководство приняло решение за два года стать динамичной компанией, оно будет видеть каждый месяц, как этот уровень, индекс динамичности растёт.

— Есть ли уже примеры практического применения YVA и ее отдельных решений?

Employee Retention Solution мы представили в начале этого года. И у нас уже более 40 клиентов, с численностью персонала от нескольких сотрудников до двухсот тысяч и более человек. Так YVA сейчас анализирует миллиарды точных данных. При этом сами мы данных не касаемся за исключением тех ситуаций, когда наши дизайн-клиенты передают нам анонимизированные данные в целях обучения нейросетей. В остальных случаях данные остаются в периметре организаций в силу требований безопасности и конфиденциальности.

— Сегодня многие машиностроительные предприятия, реализующие у себя цифровую трансформацию, сталкиваются с проблемой слишком зауженного кругозора у инженерного и управленческого персонала. Ведь сейчас техническим специалистам, айтишникам, программистам уже необходим определенный уровень кросс-знаний во многих областях, например, в биологии, химии и т.д. Вы не задумывались никогда над созданием нейросети, которая может заниматься обучением специалистов каким-то смежным дисциплинам, не связанным непосредственно с их профильным образованием.

Я с ходу затрудняюсь привести пример, чтобы технологии ИИ занимались непосредственно обучением, хотя наверняка есть такие решения. В случае Yva - мы выявляем точки роста, что можно улучшить, рекомендуем, чему надо поучиться. Если вы — сотрудник компании, использующей нашу программу, вы можете зайти в ней в свой личный кабинет и увидеть свою «паутинку» (spider diagram). Можно узнать, что у вас есть определенные лидерские качества, и получить совет, как вы можете их раскрыть. Например, руководитель может увидеть, что он хвалит и поощряет своих подчинённых меньше, чем это обычно принято. Или система обратит его внимание на то, что у него слабые презентационные навыки, и подскажет, как их подтянуть. Вообще, система мониторит большое количество навыков. У нас в какойто момент появится Market Place, и у каждого в личном кабинете будет не только возможность идентифицировать навык, которого не хватает, какой нужно улучшить, но и воспользоваться опцией «получить онлайн-курс». И есть огромное количество организаций, которые занимаются корпоративным обучением, создают специальные обучающие ролики и так далее. То есть организация может в обучении людей идти дальше в том направлении, в котором считает необходимым. Мы лишь подсказываем, чему надо учиться.

— Вы упомянули о том что YVA не анализирует непосредственно содержание писем, тем не менее, она обрабатывает персональные данные, которые являются её «питательной средой». Как в данном случае избежать сложностей с соблюдением законодательства и с этической стороной дела?

YVA не требует анализа содержания переписки для цели выявления выгорания сотрудников. Но, например, для выявления лидерских стилей или Corporate Agility необходимо дать ей доступ «открывать конверт» письма. Что она делает после открытия конверта? Выявляет некоторые семантические метки: похвала, постановка задачи, конфликт и так далее. Некоторые метки она выписывает на конвертик и закрывает конверт обратно. Yva не хранит содержание переписки. Тем не менее, это персональные данные, и в каждой стране есть законодательство, связанное с этим. Скажем, в Европе у сотрудника необходимо получить разрешение на анализ. В некоторых странах достаточно уведомить сотрудников о факте анализа с такой-то целью, в других — необходимо получить его согласие.

Так что сотрудники или, как минимум, уведомлены, или дали явное согласие на данный анализ. Взамен они получают личный кабинет, позволяющий им улучшить свою эффективность и, как следствие, скорее получить продвижение по службе. Все очень просто. Если ты хочешь продвинуться по службе быстрее, то тебе, конечно, нужно знать точки роста. Так что это этап обмена ценностями. Теперь что касается этических аспектов. Система не анализирует личные источники данных, она не анализирует личные мессенджеры, социальные сети — все это под абсолютным запретом. Она проводит анализ исключительно корпоративных источников данных, которые принадлежат организации. И опять же человек даёт согласие на анализ с целью повышения эффективности и для того, чтобы сделать свою организацию лучшим местом для работы. То есть, наша конечная цель — каждого сотрудника сделать более эффективным.

— Стало быть, подозрение в незримом присутствии «большого брата» не возникает ни у кого?

Возникает. Любая аналитика — это в какой-то мере вторжение в пространство человека. Человек по своей натуре всегда хочет защитить свой privacy. Но вопрос в том, с какой целью? В случае с нашей системой сотрудники знают, что Yva — это их помощник, ассистент и коуч. А результаты анализа, в зависимости от тех же нормативов организации, обычно абсолютно анонимизированы и предоставляются в отношении усреднённой подгруппы численностью не меньше 10 человек. И в этом сохраняется полная приватность для сотрудников. Или же эта организация предлагает своим сотрудникам какой-то иной уровень приватности.

— У YVA есть какие-то аналоги, конкурирующие решения других разработчиков?

Есть несколько решений, которые занимаются предиктивной поведенческой аналитикой. В их числе, например, система под названием Humanize, да и Microsoft готовит продукт под названием Workplace Analytics, который анализирует корпоративные коммуникации сотрудников в почте. Но мы не видели ни одного решения, которое бы могло демонстрировать выгорание сотрудников. Мы не видели решений, которые нам демонстрируют лидерские стили, выявляют скрытых лидеров мнений. Наше отличие в том, что мы уникальным образом комбинируем так называемую «пассивную» и «активную» аналитику. Пассивная аналитика — это аналитика объективных данных, цифровых коммуникаций. Активная аналитика — это опрос. В YVA встроены специальные опросные системы, которые управляются ИИ. Каждый сотрудник получает один раз в неделю шестидесятисекундный маленький опросник. И система каждому человеку задаёт свои вопросы. Она отличает сотрудников, знает особенности их характеров и даёт каждому такие вопросы, которые подходят именно сейчас для него. Например, «Петр, у вас три лишних билета в кино, кому из коллег вы бы их подарили?». Вот эта комбинация активной и пассивной аналитики даёт совершенно уникальный результат.

— YVA представляет собой решение для офисных сотрудников? А может ли оно может использоваться, например, на производстве в машиностроительных компаниях?

Линейные сотрудники на производстве сегодня практически не оставляют цифрового следа, который могла бы использовать YVA. Но в следующем году мы представим технологии, позволяющие вовлечь и линейный персонал на производстве и в транспорте, и в рознице. Это большая интересная тема.

— В ряде вузов сейчас формируются кафедры ИИ. Как вы полагаете, насколько это реально поможет укрепить кадровую базу в вашем сегменте?

— Я думаю, очень сильно поможет. Несколько лет назад мы открыли две кафедры на факультете информатики и высоких технологий: кафедру распознавания изображений и обработки текста и кафедру компьютерной лингвистики. Кроме этого мы недавно открыли в МФТИ лабораторию компьютерного зрения и анализа естественного языка ABBYY Labs. Это очень важно, без этого просто невозможно. Рынку нужны специалисты в области Data Science & AI. Они сейчас настолько востребованы, что мы и многие другие организации готовят их уже со студенческой скамьи.

— То есть вузы своими силами не потянут такое образование? Так ли необходимо привлечение частных ресурсов?

Необходимо привлечение экспертизы и реального производственного опыта! В МФТИ это было всегда. Физтех создавался нобелевскими лауреатами Львом Ландау и Сергеем Капицей по аналогии с ведущими мировыми университетами. В нём была изначальная связка с конечным заказчиком. До последнего времени этими заказчиками были научные институты. На Физтехе с первого и второго курсов начинались занятия на так называемой базе, и студенты становились физиками с реальными лабораториями, с реальным будущим и реальными экспериментами. Это было принципиальное отличие, и сейчас эта традиция продолжается, только к базовым организациям теперь добавились ABBYY, Яндекс, Сбербанк и другие.

Ведь студента нельзя абстрактно чему-то учить, это бессмысленно. Современный мир настолько быстро и кардинально меняется, что то, что ты сейчас учишь, к концу твоей учебы станет никому не нужным. Сейчас нужно учиться ровно тем нейросетям, на тех данных, на тех юзеркейсах, на которых вы будете дальше работать.

— В России создана инфраструктура поддержки стартапов: есть Сколково, ФРИИ, другие институты. Однако мы не видим, чтобы стартапы стали играть сколько-нибудь заметную роль в развитии высокотехнологичных сегментов отечественной экономики. Есть, конечно, среди них прорывные проекты, но это скорее единичные случаи. Как думаете, в чем здесь причина?

Я бы отметил два аспекта, которые могли бы заметно укрепить инновационную атмосферу в России.

Во-первых, это имидж предпринимательства в целом. Вместо того чтобы возбуждать уголовные дела в ходе экономических споров против инновационных предпринимателей и инвесторов, нужно, наоборот, пропагандировать технологическое предпринимательство и доводить до наших соотечественников мысль о том, что будущее нашей страны (и вообще любой страны в эпоху четвертой индустриальной революции) в высоких технологиях, а значит в ученых, инженерах и бизнесменах.

Нам нужны наши Илоны Маски, Биллы Гейтсы, Джеффы Безосы и прочие лидеры, которые доказывают, что можно изменить этот мир.

Во-вторых, это открытость к миру, а не изоляция.

Я живу наполовину в Кремниевой долине, наполовину в Москве и вижу ситуацию изнутри и там и там.

Кремниевая долина — это место, где около 80 % жителей — иностранцы и их потомки в первом и втором поколениях. Это примерно два миллиона выходцев из Индии, практически столько же — из Азии, гигантское количество людей с Ближнего Востока, из Европы, несколько сотен тысяч из России, Украины и постсоветского пространства. Сюда приезжают профессиональные и инициативные люди из разных стран. Они создают те самые инновации, они обмениваются культурами, идеями.

Такой «плавильный котел», которого в России сейчас нет. Что-то похожее было в СССР, где было собрано 15 разных культур. Они объединялись в научных центрах — в Зеленограде, Черноголовке, Пущино, Новосибирске. Там собирались очень разные люди. Тот же Физтех всегда был очень интернациональным местом. А сейчас много ли вы можете назвать стартапов из Сколково, которые были бы созданы, например, китайскими группами или интернациональными группами из Китая, России и Франции? Я вообще таких не знаю. Вот чем нужно заниматься.

Сколково или Иннополис - это прекраснейшие проекты. Я всегда был большим сторонником и поддерживал Сколково, Иннополис и другие инновационные центры. Но я всегда говорил, что этого недостаточно.

Нужно создать ту открытую атмосферу, когда талантливые люди, инженеры, ученые, предприниматели и инвесторы из Китая, Индии, Пакистана, Франции, Германии будут мечтать попасть не в Кремниевую долину, а в Сколково, будут чувствовать себя здесь в безопасности. Вот тогда все изменится, вот тогда действительно будет очень круто. Нам нужно учиться новой открытости.