Умная компания

Мы в iAGE тоже не стоим на месте, и наша разработка — AiManager. Пока мы находимся на стадии построение бизнес-модели, и попутно прописываем сценарии использования роботов в бизнес-процессах компании.

Есть два пути — строить компанию как полноценную систему, управляемую роботами, или оцифровать некоторые процессы, оставив за человеком контроль и координацию работы между подразделениями.

Мы выбираем второй путь, и вот почему.

Можно ли оцифровать аврал?

Вернёмся к высказыванию Джека Ма о руководителя-роботах. Чтобы досконально разобраться в проблеме, необходимо… заглянуть в прошлое на 200 лет назад, во времена промышленной революции в Англии.

К середине XVIII в Англии было уже больше сотни паровых машин. Резко возросла производительность труда. Тысячи предпринимателей со всего мира бросились вдогонку за англичанами. И кому-то из них пришла в голову идея о разделении труда. Именно с разделения труда и начались все грандиозные изменения в управлении компанией.

В своей книге «Исследования о природе и причинах богатства народов» Адам Смит приводит, как сейчас бы сказали, кейс булавочной фабрики. Один рабочий может за смену сделать максимум 20 булавок. Но если разбить работу над булавкой на 18 операций и сформировать из 10 рабочих технологическую цепочку, то производительность труда вырастет в 240 раз, то есть 10 рабочих сделают не 200 булавок, а 4800 булавок.

В 1745 французский экономист Винсент де Гурнэ, анализируя ход промышленной революции, впервые описал появление управленческого сословия на предприятиях, и назвал это словом «бюрократия». Бюрократия — это социальный слой профессиональных управленцев, включенных в организационную структуру с чёткой иерархией, формализованными способами принятия решений и одноканальным информационным потоком сверху-вниз в виде приказов и снизу-вверх в виде отчётов. В дальнейшем идею бюрократии как идеальной управленческой машины развил немецкий социолог Макс Вебер, и с тех пор оно прочно вошло в наш лексикон.

Следующее значимое событие в управлении компанией произошло в 1911 году, когда американский инженер Фредерик Тейлор издал свою монографию «Основы научного управления».

«Бизнес подчиняется цифрам, и единственный правильный язык управления — это язык цифр», написал он.

Тейлор внедрил на своих предприятиях статистистические методы управления и широко использовал математические формулы в управленческой деятельности. Тейлор по праву считается основоположником современного менеджмента. И в тоже время –– основателем «потогонной системы» труда.

На этом можно было закончить экскурсию в прошлое, но нам ещё надо ответить на вопрос — можно ли оцифровать власть? Для русских это принципиальный вопрос, и вот почему.

В западной цивилизации управление компанией основано на принципах рациональности. И сам бизнес представляет из себя простой набор практик, давным- давно придуманных и проверенных временем. В их число по-прежнему входит бюрократия как система управления компанией.

В восточной культуре большое значение в жизни общества имеют традиции и ритуалы. Поэтому и бизнес-процессы у них зачастую ритуализированные.

А вот в русской культуре в основе управления всегда лежит личная власть. Можно ли оцифровать бизнес-процессы компании, которые в любой момент могут быть нарушены руководителем?

Об этом феномене подробно рассказывает в своей книге «Русская модель управления” учёный Александр Прохоров.

«В России сложился уникальный для всего мира стиль управления. Мы либо пребываем в состоянии застоя, либо включаем аварийно-мобилизационный режим».

Ну вот как оцифровать компанию, работающую в режиме аврала? Очевидно, что этого сделать нельзя. Но можно оцифровать отдельные бизнес-процессы.

Какие управленческие задачи можно заменить алгоритмом

Прежде чем приступить к созданию управленческих алгоритмов, мы внимательно изучили опыт компаний, которые прошли этот путь до нас. Один из ярких примеров – компания Ant Group, под управлением которой работает платёжная система Alipay. Вот четыре «Принципа умной компании», которые Ant придумала и реализовала в течении 10 лет:

• конвертируйте каждое взаимодействие с клиентами в данные
• превратите каждое действие в ПО
• обеспечьте беспрепятственные потоки данных
• применяйте алгоритмы для работы с данными

Возьмем для примера сервис аренды велосипедов, который работает практически без участия человека. Алгоритм получает данные с мобильных телефонов, велосипедных замков, систем мобильных и банковских платежей. Если где-то велосипедов не хватает, алгоритм даёт команду доставить нужное количество велосипедов в точку аренды. Анализируя клиента, алгоритм даёт преференции постоянным клиентам, предлагая скидки и не взимая залоговый платёж. Если пользователь сообщает о неисправности велосипеда, алгоритм даёт команду о ремонте велосипеда.

В Китае это уже классика. Нам в России придётся догонять китайцев по части автоматизации управления компанией. Например, у нас в iAGE довольно остро стоит проблема менеджеров среднего звена. Во-первых, не хватает людей, во-вторых, не хватает компетенций. Мы предполагаем часть функций менеджера передать алгоритмам.

Например, у нас есть правило ежегодно пересматривать зарплату сотрудников компании. Вот как можно оцифровать этот процесс, чтобы решить три главных задачи:

1) Сделать прозрачной систему повышения зарплаты 2) Указать четкие критерии для повышения зарплаты 3) Помочь сотрудникам выполнить условия для повышения зарплаты

Для решения этой задачи мы планируем использовать трёх ботов – Зарплатного бота, Карьерного бота и Бота-наставника.

Зарплатный бот

Зарплатный бот – часть финансовой системы компании. Бухгалтерия хорошо поддаётся формализации процессов. За счёт этого можно снять лишнюю нагрузку с менеджера. В приведенном выше примере мы исключили менеджера из принятия решения о повышении зарплаты. Весь процесс берет на себя бот.

Карьерный бот

С этим ботом немного посложнее. Он берёт информацию из CRM, HR отдела, тайм-трекинговой системы и анкет сотрудников. Например, мы получили нового клиента, при этом часть скиллов, необходимых для реализации проекта, мы можем взять с фриланс-рынка, либо обучить штатных сотрудников. В последнем случае бот занимается организаций процесса обучения.

Бот-наставник

У этого бота широкая сфера применения. Во-первых, он проводит онбординг новых сотрудников. Назначает время и даты встреч с руководителями отделов, знакомит новичка с системой знания компании, выдаёт доступы и пароли к сервисам. Во-вторых, бот-наставник работает в кооперации с карьерным ботом, координируя процесс обучения, и, как хороший наставник, мотивирует сотрудников простыми человеческими словами.

Безусловно, система автоматизации управленческих процессов компании гораздо шире, чем приведённые примеры. Но начинать необходимо с простых вещей. Например, отдав алгоритму самые узкие места в бизнес-процессах, где чаще всего наблюдаются сбои по причине человеческого фактора.

AiManager как продукт

Устраивая в последние дни мозговые штурмы на тему функций AiManager, мы выделили три основных функции умного алгоритма:

Развитие таланта

Микрообучение и персонализированное обучение, проверка удовлетворенности, оценка показателей эффективности по итогам обучения. В качестве обучающей системы вполне подойдут мессенджеры для доставки обучающего контента. Алгоритм будет выявлять пробелы в знаниях, корректировать учебный материал и адаптировать образовательную программу под психотип сотрудника исходя из координации с HR-отделом.

Комфорт

Алгоритм будет обустраивать рабочее место в соответствии с пожеланиями сотрудника. Информацию об этом он возьмёт из психопаспорта, созданного на основе анкеты и анализа соцсетей работника. Даже закупит любимую марку кофе:). Получая обратную связь от сотрудника, алгоритм сможет предсказывать пожелания в будущем.

Управление

Алгоритм возьмёт на себя рутинные повторяющиеся задачи. Напоминать о совещаниях, расшифровывать тексты совещаний, например, таких как сегодня, предоставлять подробную справочную информацию по запросам сотрудников. Ставить задачи и контролировать их выполнение, проводить декомпозицию задач и делегировать выполнение сотрудникам open team или внутри компании. Хвалить за успешную работу и помогать тем, кто отстает от графика или кому не хватает скиллов.

Одна из главных задач — автоматизация талантов

Это одна из самых амбициозных задач для AiManager. Ведь компания не что иное, как сумма работающих в ней людей. Мы часто говорим про «умные» часы, «умный» телефон, «умный» холодильник, но редко упоминаем умного работника, потому что считаем это само собой разумеющимся. Ведь не может алгоритм быть умнее своего создателя. Или может?

Доктор психологии Копенгагенского университета, автор книги «Коучинг третьего поколения» Рейнхард Стелзнер говоря о работниках будущего, использует термин Smart Worker — Умный работник. Какими качествами должен обладать умный работник?

• Понимает себя
• Понимает цель
• Самостоятельно ставит себе задачи для достижения цели

Умный работник будущего — это работник, который осознает свою ценность как личности. Это человек, который не просто обменивает свое время на деньги, но и создает нечто, что имеет значение для него и всего общества. Вот такого работника можно назвать умным, так как ум в данном случае — это характеристика воли к созданию нового. Те, кто не будут обладать скиллами к созданию нового, останутся за бортом. Их заменят алгоритмы.

В 2020 году Россия заняла 48 место (из 125 стран) в рейтинге конкурентоспособности талантов (GTCI) по версии бизнес-школы INSEAD. Если посмотреть рейтинг по отдельным позициям, то ситуация выглядит намного хуже. Напр., по работе с HiPO (high potential candidate - талантливые новички) наша страна занимает 107 место. Другими словами, мы совершенно не умеем работать с талантливыми сотрудниками.

Выход — автоматизировать поиск и воспитание талантов внутри компании. Создать им все условия для роста. В конечном итоге это выгодно, даже если сотрудник впоследствии уволится.

Бритва Оккама, или каким должен быть бот?

Мы в iAGE уверены, что не за горами время, когда обязанности руководителя компании изменятся с простого руководства на выстраивание бизнес-функций из людей и алгоритмов. При этом взаимодействие может быть основано на самообучении сторон, когда человек и алгоритм дополняют друг друга и закрывают слабые стороны.

А может быть реализовано на классической big data, когда алгоритм, обладая несравненно более мощными вычислительными функциями по сравнению с человеком, используется для оперативного получения информации и принятия решений на основе предоставленной аналитики.

Нужно ли в таком случае руководителю будущего иметь как минимум степень в программировании или основой работы станет контроль и координация подразделений?

В XIV веке философ Уильям Оккам, рассуждая о природе вещей, предложил «не множить сущности без необходимости». Этот афоризм вошёл в истории как «Бритва Оккама» и подразумевает под собой «отсечение» лишней сложности. Имеет ли смысл строить сложные алгоритмические системы с большим числом обслуживающего персонала или использовать простые решения для узких управленческих вопросов. То есть за счёт скрипта решить управленческую задачу?

Как вы думаете, коллеги?