Кирилл Фомичев: Мы поговорили с Давидом Яном, основателем компаний ABBYY.com и Yva.ai, сооснователем Findo, Inc. о том, почему нейросеть Yva.ai - это Google Analytics для человеческого капитала и как предсказать выгорание сотрудников за 11 месяцев до момента его увольнения, сэкономив 40 миллионов рублей в год.
Давид Ян: Почему одни компании добиваются долгосрочного успеха, а другие нет?
Рассмотрим Kodak. В 1975 году компания первой в мире запатентовала цифровую камеру. Мог ли Уолтер Феллон, руководитель компании, предположить, что через несколько лет Kodak обесценится в 200 раз.
Или же Apple: в 90-х годах компания переживала кризис. Однако с конца 90-х, когда вернулся Стив Джобс, и по настоящее время, на протяжении 20 лет компания входит в число самых дорогих компаний мира и остаётся инноватором. Многие скажут, что это заслуга Стива Джобса. Заслуга руководителя — безусловна и принципиально важна. Но долгосрочный успех зависит от сочетания в правильной пропорции сотрудников — носителей 5 лидерских качеств.
Какие это качества, как их выяснить, как понять, что происходит в организации?
Я основатель 12 компаний, в том числе ABBYY, мирового лидера в разработке ИИ, OCR и текстовой аналитики. Каждый раз, когда занимаюсь новым бизнесом, смотрю, как масштабировать наши компании, я пытаюсь решить одну и ту же проблему для себя: если мы что-то сделали в прошлом правильно, это была удача или это можно масштабировать, можно ли ещё и ещё использовать эту формулу успеха.
Последние 4 года я занимаюсь исследованиями на стыке искусственного интеллекта и человеческого капитала. Мы проводили сотни экспериментов в попытке найти ту самую «формулу успеха», что правильного делают правильные команды. Мы пришли к пониманию, что есть такое явление, как неформальное лидерство. Неформальный лидер умеет влиять на поведение других людей, не пользуясь официальными полномочиями. Если задуматься над данной формулировкой, становится понятно, что каждый из нас — неформальный лидер. Каждый в организации, в той или иной мере, влияет на других людей.
В процессе исследований мы пришли к выводу, что существует 5 видов влияния на других людей. На самом деле этих видов огромное количество, однако данная классификация наиболее интересна в плане определения лидерских стилей нашей нейрохимией, нейромедиаторами и гормонами, которыми управляется мозг:
Доминант - напористый, решительный, инициативный руководитель. Стиль обуславливается гормоном тестостерон.
Инноватор - любит риск, ищет новизну, привносит в компанию новые идеи. Нейромедиатор - дофамин.
Интегратор - ориентирован на людей, получает удовольствие, когда другим людям в команде хорошо. Иногда такие лидеры отказываются от личных благ, в пользу благополучия команды. Управляется окситоцином и эстрогеном.
Протектор - организует и оптимизирует процессы в компании, создаёт правила и следует им. Связано с гормоном серотонин.
Эксперт - управляет людьми через свою профессиональную экспертизу. Командный игрок.
Именно этими 5 основными элементами мы влияем друг на друга в качестве неформальных лидеров. Каждый отдельно взятый человек сочетает в себе несколько стилей в разных пропорциях.
Это настолько сильно заложено в людей, в целом в живые существа, что такое явление можно наблюдать и у общественных животных, в частности у пчёл. У, так называемых, пчёл-разведчиц, ориентированных на поиск новых источников пищи, дофаминовая структура устроена совершенно по-другому.
Мы являемся и управляемся, так называемыми, биологическими роботами, т.е. наше поведение и в быту, и на работе в достаточно сильной степени обуславливается нашей гормональной структурой. Это было известно до нас.
Что было не известно: как можно автоматически понять, кто есть кто в организации, как лучше скомпоновать команду для получения финансового результата.
Есть гипотеза, что все тайны нашего устройства можно выявить в корпорации через анализ корпоративных средств коллаборации (почта, Office 365, Slack, Microsoft Teams, Zoom и т.д.) В процессе общения и взаимодействия сотрудников создаётся некая корпоративная мудрость, расшифровав которую, мы получим уникальный инструмент — «сканер здоровья организации». Он выявляет сильные и слабые стороны сотрудников, позволяя в будущем повторить успех или избежать неблагоприятной ситуации, даже предсказать увольнение сотрудника, если он ещё не принял данное решение.
Нам удалось, после множества исследований, обучить нейросеть наблюдать эти миллионы точек данных. Сегодня мы создали нейросеть, которая с точностью до 78% определяет все 5 качеств неформальных лидеров. Важно отметить, что подобные технологии должны быть этичны и безопасны: информация не покидает пределов организации, никаким образом не анализируются личные данные сотрудников, личная переписка. Выяснилось, что бизнес-эффективность демонстрируют те организации, в которых гармонично сочетаются все 5 типов руководителей. В таком случае понятно, что мы можем сделать для того, чтобы повторить успех и создать условия для его долгосрочного существования.
В начале беседы мы рассматривали пример Apple. В 90-е годы компанией управляли сильные харизматичные лидеры: Джон Скалли и Майкл Спиндлер, характерные доминанты, но они не создали вокруг инновационную атмосферу, не создали команду, которая смогла бы вывести компанию на совершенно новые позиции. Только когда Стив Джобс, явный инноватор-доминант, и Тим Кук, протектором-интегратором, объединили свои усилия, они смогли построили команду, гармонично сочетающую в себе необходимые компоненты. Мы понимаем, не достаточно гармоничного сочетания лидерских стилей, оно наблюдается во многих организациях. Здесь ещё и личный талант. Что было в Стиве Джобсе, чего не было во многих других? Он долгое время находился за пределами IT-технологий, занимался Disney, Pixar, любил музыку. Это и есть то самое инноваторство, желание идти на риск. Он привнес в технологии фундаментальную концепцию дизайна и искусства, чего не было ни у одного человека до. Именно на этом неожиданном сочетании взлетели продукты Apple.
С точки зрения collaboration analytics и больших данных, визуальных представлений того, как сотрудничают организации может быть много. На экране можно увидеть диаграммы. Каждая точка — это сотрудник, каждая дуга — направление сотрудничества между коллегами. Левая картинка демонстрирует характерный паттерн слабого коллективного интеллекта, когда харизматичный менеджер (крупный кружок на диаграмме) общается со своими сотрудниками, а сотрудники между собой почти не контактируют. Справа картинка, характеризующая сильный коллективный интеллект, когда руководитель не доминирует над всеми остальными, создаёт условия, где сотрудники активно общаются друг с другом. Мало того, что они общаются друг с другом (синие линии), зелёные линии показывают, как эти сотрудники впитывают информацию из-за пределов своей рабочей группы. Доказано, что такого рода группы показывают более эффективную работу.
Как влиять на коллективную экспрессию лидерских качеств благодаря корпоративной культуре и коррекции рабочих процессов.
Если мы говорим, что 5 лидерских стилей — это нейромедиаторы, наша нейрохимия, это не означает, что всё предопределено у каждого сотрудника и изменить это невозможно. Мы можем менять экспрессию соответствующих лидерских стилей как в рамках отдельного сотрудника, так и в рамках коллективного интеллекта, группы людей.
В пример этому можно привести следующий кейс: Bank of America, один из крупнейших американских банков. Их техническая пользовательская поддержка — подразделение на 3000 человек. Кофе-брейки и обеденное время сотрудников call-центра были распределены плавающим образом так, чтобы максимальное количество людей оставалось на линии. После исследований о возможности повышения эффективности данного подразделения обнаружили следующее: в результате такого распределения рабочего времени сотрудники плохо общаются друг с другом. Коллективный интеллект, в части его интеграции, ограничен. Долларовая эффективность здесь считалась достаточно просто: среднее время телефонного звонка. Чем быстрее разрешалась проблема клиента, тем более качественный ответ мог дать сотрудник тех. поддержки. Что сделали: во-первых, установили стандартное время кофе-брейков. Во-вторых, увеличили размер стола в кофейне (с 4-х мест до 16-ти за столом), чтобы больше людей сидело за столом. Через некоторое время, доказательно, среднее время звонка уменьшилось настолько, что в рамках всей организации эффективность этого мероприятия составила 15 миллионов долларов в год. Это один из многих примеров, когда коллективный интеллект и правильное взаимодействие сотрудников повышают эффективность предприятия.
В начале беседы упоминалась компания Kodak. Уолтер Феллон — явно выраженный протектор и доминант, человек процессный, системный и доминирующий. Но в его близком окружении не было инноваторов, которые привносили бы новое и интеграторов, которые создали бы команду. Была целая история, когда ему показали камеру на 1,4 мегапикселя, как она ему понравилась. Но культура организации не позволила наступить спеси на горло и воспользоваться возможностью, переступив через плёночные технологии.
Обратная история с компанией Microsoft, которая в 2013 году могла стать «упавшей звездой», как, например когда-то, Kodak, Nokia, Ericsson. Почему этого не произошло? Новый руководитель Microsoft Сатья Наделла, интегратор и протектор с чертами доминанта, который за год изменил культуру компании размером в 130 тыс. человек. До него, в период Стива Балмера, компания славилась своей уникально-агрессивной корпоративной культурой, как ко внешним технологиям, так и между подразделениями. Сатья Наделл, в свою очередь, в первое своё публичное появление демонстрировал продукты Microsoft на продукции Apple. В марте этого года компания Microsoft стала самой дорогостоящей в мире.
Как вывести организацию на новый уровень?
- Измерить и узнать, кто в компании Доминант, Инноватор, Интегратор, Протектор и Эксперт.
- Узнать, кого не хватает, и сбалансировать подразделения путем перестановок, создать гармоничную команду.
- Создать культуру коллективного интеллекта путём повышения внутренней и внешней открытости.
Кирилл Фомичев: Есть ли успешные кейсы в России по данной технологии?
Давид Ян: В производство, в продажу система вышла в прошлом году. К концу 2019 года было 40 корпоративных пользователей, большинство из них на территории СНГ. Что интересно, в апреле-мае количество заявок на систему повысилось в 38 раз. На данные момент это более 200 команд. Таким образом, да, у нас есть проекты в России. В период пандемии это оказалась очень востребованная технология.
Кирилл Фомичев: Работает ли это со стартапами, на какой стадии стоит задуматься о подобных вещах?
Давид Ян: Впервые мы применили систему к себе, когда нас было 15 человек, с расчётом создать технологию для более крупных организаций. Т.к. в компании из 15 человек должно быть и так всё понятно. Тогда мы первый раз научили нейросеть предсказывать увольнение и выгорание сотрудника, видеть это в изменении коллаборационных паттернов. Таким образом мы предсказали увольнение двух инженеров за 4 месяца до самого факта увольнения.
Сейчас у нас есть клиенты размером 15-20 сотрудников. Тем не менее больший интерес к технологии проявляется у организаций от 50-100 сотрудников и выше.
Кирилл Фомичев: Есть ли конкретные блоки, с учётом обработанных данных крупных компаний, которые в первую очередь страдают в плане человеческого капитала, где есть возможность нарастить потенциал?
Давид Ян: До пандемии, когда выгорание сотрудника приводило к его увольнению, мы ранжировали основные причины ухода людей. Выяснилось, что для старшего и среднего звена одной из первопричин ухода является отсутствие потенциала развития, т.е. человек не видит возможности развиваться в профессиональном или карьерном плане. В профессиональном развитии есть некие секреты, как можно обеспечить сотрудника возможностью развиваться, даже если это не предусмотрено его профессиональной работой.
Кирилл Фомичев: Как протестировать сотрудников на 5 типов лидерства? Как понять, кто кем является?
Давид Ян: В Yva.ai, начиная с версии 3.0, которая выйдет на рынок в конце июля, появляется личный кабинет сотрудника, где он видит, как его воспринимают коллеги. В августе появится возможность сравнить то, каким ты себя считаешь, на основе некоторых опросов, с мнением собственных коллег.
Кирилл Фомичев: Какими исследованиями подтверждена данная классификация по типам лидеров?
Давид Ян: Она не нова. В начале прошлого века была система DISC, потом типология Ицхака Адизеса и другие. Они имеют небольшие отличия, но они все и похожи. До определённого момента, ещё 20 лет назад не было определено влияние нейробиологии, нейрохимии и нейромедиаторов, однако люди это уже могли наблюдать. Есть определённые классы людей, хотя не могли объяснить почему. В последние годы проводились исследования МРТ-сканеров, которые продемонстрировали, почему стало удобно классифицировать людей именно таким образом, что это связано с нейрохимией.
Кирилл Фомичев: Как появляются проекты, которые выстреливают? В чем успех: нетворкинг, видение трендов, постоянное повышение знаний?
Давид Ян: Ровно то, о чём сегодня шла речь. Я пытаюсь окружать себя людьми и создавать коллективный интеллект, чтобы постоянно приходили идеи извне, сами члены команды друг с другом общались. Моя роль, в основном, фасилитатора этого процесса.
И вторая вещь: когда мы ищем новое, мы ошибаемся, и это нормально. Надо быть терпимым и готовым к ошибкам. Yva.ai появилась не просто так, начинали проект с понятия умного поисковика. В процессе решения задачи мы делали customer development, общались с клиентами и в конце пришли к той продуктовой нише, «collaboration analytics».
Итог: хорошая команда, открытость к новизне, готовность к ошибкам, слушание своего клиента приводят к результату.
Кирилл Фомичев: Какая монетизация проекта нейросетей? К какому типу лидерства относишь себя?
Давид Ян: Что касается меня, в основном комбинированный: доминантсво и инноваторство в большие степени, присутствуют интеграторство и протекторство. Я из тех людей, кто постоянно находится в балансе.
Что касается монетизации Yva.ai. Это платная подписка — около 2300 рублей за одного сотрудника в год. Для организации около 1000 сотрудников — порядка нескольких десятков тысяч долларов в год. Мы хотим сделать большую компанию, считаем что делаем Google Analytics для человеческого капитала. Ведь он изменил мир маркетинга и продаж, а подобного инструмента для анализа самого главного актива организации — человеческого капитала — до сих пор не было. Были опросы, которые имеют некие ограничения. Мы соединили эти опросы и collaboration analytics и считаем, что подобными продуктами будет пользоваться большинство компаний в мире.
Кирилл Фомичев: Как получается работать удаленно над таким большим количеством проектов в разных странах, совмещать их? Как выстраивается день? Почему Силиконовая долина выбрана местом проживания?
Давид Ян: Попал сюда я по стечению обстоятельств. Остался здесь на восстановление после тяжёлого перелома руки. Тем более в Силиконовой долине находится офис ABBYY.
Что касается того, как устроен рабочий день: все, кто работает с Россией, находясь в Долине, начинают встречи очень рано, первые встречи примерно с 6 утра. Проблема заключается в том, что мы начинаем работать, когда в Москве уже полдень, а затем, уже вечером, в Москве все просыпаются и снова работают.
По поводу совмещения нескольких проектов. Я стараюсь единовременно работать над одним. Сейчас это только Yva.ai, 72-80 часов в неделю. Есть и часы для ABBYY, нашу школу «Ayb High School», благотворительные проекты, но это сейчас максимум 1 час в неделю. В Yva.ai очень сильные партнёры, команда, без этого в принципе было бы ничего не возможно.
Кирилл Фомичев: Какие сейчас самые интересные тренды в мире, какие будут в России? Во что вкладываться сейчас инвесторам?
Давид Ян: Очень сильно, очевидно, что сейчас вкладываются в удалённые истории. Это необратимо. Когда всё нормализуется, всё равно половина компаний останется работать удалённо. Обо всём этом много пишут. Но я хочу сказать, почему тренды — это не так уж и важно. Потому что лично успех каждого человека, который здесь присутствует, не в полной мере связан с этим. Я рассказываю про три магических кристалла: знание боли больного, умение создать таблетку против этой боли и умение доставить таблетку больному — вот три нерыночных преимущества, которые должны быть у стартапера, чтобы начинать свои бизнес.
Кирилл Фомичев: Учитывает ли Yva.ai особенности разных регионов, разных стран? Как можно удерживать, либо повышать мотивацию сотрудников за счёт понимания поведенческих паттернов, которые мы увидим благодаря использованию сервиса Yva.ai ?
Давид Ян: Нейросеть сейчас обучена на данных Европы и США. Радикальной разницы, по ощущениям, нет. Дело в том, что мы обучали нейросеть на смешанных данных, компания интернациональная, поэтому ответить точно, мы не можем. Что касается понимания семантики, система понимает 100 с небольшим языков. Она способна анализировать и вытаскивать негатив, конфликты, позитив на большом количестве языков.
Что касается повышения эффективности, зная эти паттерны есть кейс: в компании 32% сотрудников находятся в состоянии поздней стадии выгорания, что не плохой показатель, на самом деле. Уникально то, что большинство из этих людей приходили из одного департамента. Инженерный департамент показал 60% сотрудников в поздней стадии выгорания. После изучения выяснили: не всегда инженерный департамент был источником выгоревших сотрудников. В системе была обозначена дата — март 2019 года. Клиент объяснил, что в этот период пришёл новый руководитель. Т.е. сама система этого, естественно, не знала, просто показала, когда этот департамент перешёл в красную зону. После возврата обратно руководителя, удалось сохранить департамент.
Кирилл Фомичев: Анализирует ли нейросеть Yva.ai видеоконференции, как и текстовый поток? Что она анализирует, интересует вопрос о персональных данных?
Давид Ян: Yva.ai может работать в двух режимах:
- без чтения содержания, только метаданные, кто кому когда отправил сообщение;
- с анализом содержания.
Это выбирается самим клиентом. Анализируются источники, которые клиент хочет к ней подключить: Slack, Microsoft Office 365, Teams и другие подобные им. Некоторые не подключают в начале работы источники, т.е. только опросная аналитика, именно по причине этики и безопасности. Yva.ai может работать как опросный движок, без пассивной аналитики.
Если компания всё-таки решила посмотреть на ситуацию в режиме реального времени, источники подключаются, указывается необходимость анализировать содержание. Содержание Yva.ai не сохраняет. С точки зрения безопасности, для крупных компаний всё находится в приватном доступе, наша компания не имеет никакого доступа к данным.
Кирилл Фомичев: По каким критериям определяется выгорание сотрудника?
Давид Ян: Нет критерия, это обучение нейросети. Это совокупность факторов. Нейросеть была обучена находить такие комбинации паттернов, которые характерны для людей за 12 месяцев до увольнения.
Кирилл Фомичев: Применима ли Yva.ai в социальных проектах? Можно ли её применить для выявления неформальных лидеров в городских сообществах/городах?
Давид Ян: Технически сейчас нет единого источника данных для этого. Т.е. в корпоративном мире подключаешься к Office 365 и система анализирует всех сотрудников. В городах технически нет источника.
Кирилл Фомичев: Был ли опыт работы в гос.компаниях? И насколько система релевантна в разных сферах?
Давид Ян: Есть крупные организации, самая крупная — 270 тысяч сотрудников. Подключены не все к системе, естественно. В России есть собственные сервера, на площадке МТС, некоторые крупные организации делают на своих серверах. С точки зрения данных, всё в порядке, на территории России. Ответ «да», это не только коммерческие организации.
Кирилл Фомичев: Как быстро Yva.ai окупается?
Давид Ян: Джош Берсин, из Deloitte, посчитал, что в среднем, убытки организации от нежелательной текучки составляют 2 годовых оклада сотрудника, для сотрудников среднего звена и высшего звена. Представим, что Yva.ai за 11-12 месяцев по ряду сотрудников заранее предсказывает увольнение. Можно удержать их или подготовиться к уходу, если удержать невозможно. Этот подсчёт показывает, что для организаций в 1000 сотрудников — это 40 миллионов рублей в год экономического эффекта только на функции раннего предсказания увольнения сотрудников.
Кирилл Фомичев: За чем нужно следить, что читать, чтобы делать успешные проекты? С кем нужно общаться или как с этими людьми общаться?
Давид Ян: Нужно общаться на подобных семинарах или тет-а-тет. Если удаётся где-то выступить, то в процессе можно познакомиться с другими спикерами и это уже повышает нетворкинг сотрудника. Нетворкинг — серьёзный элемент в инновационном и технологическом бизнесе. И мероприятия, теперь это виртуальные мероприятия.
Кирилл Фомичев: Спасибо, Давид, за полезную информацию. Действительно, большинство компаний сейчас, работая в сфере маркетинга, пытается сделать рост компании за счёт увеличения бюджета на рекламные инструменты, либо за счёт расширение отдела продаж. А сейчас мы наглядно увидели, с цифрами, как за счёт человеческого капитала, связей, построения корпоративной этики и бизнес-процессов внутри можно добиться большей эффективности не просто с точки зрения скорости компании, с которой она может двигаться, но и с точки зрения денег, которые компания сможет генерировать, повысив тем самым свою капитализацию и скорее всего cash flow.