ONLINE TV

ONLINE TV
www.televidenie.tv

четверг, 4 января 2018 г.

Знакомьтесь, ваш новый босс: Алгоритм


Как компьютерные программы с искусственным интеллектом совершат революцию в HR-индустрии.

Uber и дру­гие пи­о­не­ры так на­зы­ва­е­мой гиг-эко­но­ми­ки ис­поль­зуют ал­го­рит­мы для рас­пре­де­ле­ния задач среди огром­ной армии фри­лан­се­ров. И те­перь их ме­то­ды при­ни­ма­ют на во­ору­же­ние ги­ган­ты вроде Royal Dutch Shell и General Electric, толь­ко уже при­ме­ни­тель­но к штат­ным со­труд­ни­кам. Пред­ста­ви­те­ли биз­не­са го­во­рят, что новые ин­стру­мен­ты по­вы­ша­ют про­из­во­ди­тель­ность труда и предо­став­ля­ют ра­бот­ни­кам боль­ше воз­мож­но­стей, свя­зан­ных с вы­пол­не­ни­ем новых задач. Но не стоит за­бы­вать, что в то же время эти ав­то­ма­ти­че­ские про­грам­мы берут на себя и управ­лен­че­ские за­да­чи, ко­то­рые еще недав­но счи­та­лись пре­ро­га­ти­вой че­ло­ве­ка, в том числе пла­ни­ро­ва­ние и со­про­вож­де­ние стра­те­ги­че­ских про­ек­тов. Ис­сле­до­ва­те­ли счи­та­ют, что для одних ме­не­дже­ров это будет озна­чать суже­ние поля де­я­тель­но­сти, а дру­гие и вовсе ока­жут­ся за бортом.


Когда Shell потребовалось оценить цифровые бизнес-модели в сфере обслуживания автомобилей, руководство пропустило проект через алгоритм, он проанализировал доступность сотрудников Shell с нужным опытом — и мгновенно распределил задачи. В Shell используют ПО с функцией самообучения, разработанное бостонской компанией Catalant. Оно предназначено для установления соответствия между задачами и сотрудниками. Затем программа отслеживает и оценивает работу специалистов и учитывает эти данные при следующем распределении задач. По словам Shell, тестирование системы началось в начале этого года. А в январе 2018-го система под названием Shell Opportunity Hub будет развернута в маркетинговом подразделении компании, где занято 8 тыс. сотрудников. Кэролайн Миссен, исполнительный директор Shell, курирующая пилотный проект, говорит: «У нас в Shell масса разнообразных талантов, и мы ищем способы как можно эффективнее их использовать». Описанные управленческие инструменты — лишь одно из направлений внедрения искусственного интеллекта для найма и принятия кадровых решений.

По дан­ным ис­сле­до­ва­тель­ской фирмы Gartner, за по­след­ние два года общий объем рынка ПО для управ­ле­ния пер­со­на­лом вырос на 23%, до­стиг­нув 11,5 млрд дол­ла­ров. Со­глас­но про­гно­зам, к 2020 году он вы­рас­тет еще на 25%. Уже до­ка­за­но что с неко­то­ры­ми управ­лен­че­ски­ми за­да­ча­ми ком­пью­те­ры справ­ля­ют­ся го­раз­до лучше людей, по­сколь­ку по­след­ние вос­при­им­чи­вы к ко­гни­тив­ным ло­вуш­кам, на­при­мер, к пред­взя­то­сти и склон­но­сти к под­твер­жде­нию своей точки зре­ния. Со­глас­но обоб­ща­ю­ще­му ана­ли­зу пси­хо­ло­ги­че­ских ис­сле­до­ва­ний, про­ве­ден­но­му в Уни­вер­си­те­те Новой Ан­глии в 2015 году, люди дей­ству­ют ин­ту­и­тив­но, и склон­ны при­ни­мать пло­хие ре­ше­ния, при этом вы­со­ко оце­ни­вая свою ра­бо­ту. При этом в по­след­нее время в де­ло­вом мире ме­не­дже­ров все чаще про­сят под­твер­ждать свои ре­ше­ния циф­ра­ми — а это имен­но то, что ма­ши­ны де­ла­ют лучше людей.

Томас Ча­мор­ро-Пре­му­зич, про­фес­сор биз­нес-пси­хо­ло­гии в Лон­дон­ском кол­ле­дже, го­во­рит: «Что де­ла­ет ме­не­джер? Оце­ни­ва­ет по­тен­ци­ал спе­ци­а­ли­ста, со­зда­ет ко­ман­ды, на­зна­ча­ют за­да­чи, из­ме­ря­ет про­из­во­ди­тель­ность труда и обес­пе­чи­ва­ет об­рат­ную связь. Но от­кро­вен­но го­во­ря, люди не очень хо­ро­шо справ­ля­ют­ся с этими за­да­ча­ми, так что, воз­мож­но, ко­гда-ни­будь мы смо­жем об­хо­дить­ся без ме­не­дже­ров».

Впро­чем, дру­гие уче­ные все равно по­ла­га­ют, что при при­ня­тии ре­ше­ния ИИ также может по­пасть в ло­вуш­ку. Дело в том, что си­сте­мы ИИ часто обу­ча­ют­ся на ос­но­ве дан­ных про­шлых лет. Майкл Вейл, ис­сле­до­ва­тель в об­ла­сти от­вет­ствен­но­го ма­шин­но­го обу­че­ния в Уни­вер­си­тет­ском кол­ле­дже Лон­до­на, по­ла­га­ет, что из-за этого они плохо могут про­гно­зи­ро­вать ред­кие со­бы­тия, и, к при­ме­ру, ока­жут­ся неспо­соб­ны пред­по­ло­жить, что со­труд­ник пре­успе­ет в за­да­че, с ко­то­рой он ни­ко­гда не стал­ки­вал­ся. Он го­во­рит: «Ка­че­ства, ко­то­рые в этом году поз­во­ли­ли спе­ци­а­ли­сту до­стичь от­лич­ных ре­зуль­та­тов в про­да­жах, в сле­ду­ю­щем году могут ока­зать­ся бес­по­лез­ны­ми».

Ком­па­нии, ко­то­рые со­зда­ют и ис­поль­зу­ют про­грамм­ное обес­пе­че­ние для управ­ле­ния кад­ра­ми, под­твер­жда­ют, что такие про­бле­мы дей­стви­тель­но воз­мож­ны, но при этом ма­ши­ны не за­ме­ня­ют че­ло­ве­че­ское суж­де­ние и спо­соб­ность к меж­лич­ност­ным от­но­ше­ни­ям. По их сло­вам, ПО уско­ря­ет ад­ми­ни­стра­тив­ную ра­бо­ту и по­мо­га­ет людям при­ни­мать ре­ше­ния не толь­ко на ос­но­ве ин­ту­и­ции и опыта, но и на ос­но­ве дан­ных. Ком­па­ния Kronos недав­но объ­яви­ла о вы­пус­ке ПО, ко­то­рое без уча­стия че­ло­ве­ка оце­ни­ва­ет за­яв­ки на от­пуск и на­зна­ча­ет со­труд­ни­кам за­да­чи, ана­ли­зи­руя со­че­та­ние ра­бо­чих пред­по­чте­ний и ква­ли­фи­ка­ции. Ви­це-пре­зи­дент ком­па­нии Билл Бар­тов го­во­рит: «Наша цель — по­вы­сить эф­фек­тив­ность ра­бо­ты ме­не­дже­ра». В число пер­вых кли­ен­тов ком­па­нии вошли спе­ци­а­ли­зи­ро­ван­ная роз­нич­ная сеть Brookstone и Ко­ло­рад­ский уни­вер­си­тет в Бо­ул­де­ре.

Ряд стартапов и известных компаний также предлагает инструменты для автоматизации и оптимизации распределения рабочих смен и задач, позволяя одному человеку управлять гораздо большим количеством рабочих, чем раньше. Компания Insiris, британский производитель ПО для управления персоналом, использует машинное обучение для распределения задач между 100 капитанами речных судов в одном европейском порту с учетом десятков переменных, включая осадку судна и предыдущие достижения капитана.

Мэтью Сам­мерс, со­учре­ди­тель и управ­ля­ю­щий ком­па­нии Insiris, го­во­рит: «Если вы за­ни­ма­е­тесь рас­пре­де­ле­ни­ем задач и людей, ком­пью­тер ока­зы­ва­ет­ся на­мно­го эф­фек­тив­нее че­ло­ве­ка».


Дру­гие ком­па­нии раз­ра­ба­ты­ва­ют еще более слож­ные про­дук­ты. На­при­мер, чи­каг­ская фирма Nexus A.I. ис­поль­зу­ет свои ал­го­рит­мы для ана­ли­за на­вы­ков и опыта со­труд­ни­ков, после чего опре­де­ля­ет, кто из них лучше всего под­хо­дит для кон­крет­но­го про­ек­та, а также про­во­дит ав­то­ма­ти­че­скую ат­те­ста­цию.

B12, нью-йорк­ский стар­тап по со­зда­нию веб-сай­тов, со­здал си­сте­му Orchestra, поз­во­ля­ю­щую быст­ро со­би­рать ко­ман­ды как из штат­ных, так и из вне­штат­ных со­труд­ни­ков под кон­крет­ный про­ект. Си­сте­ма раз­ра­бо­та­на для внут­рен­не­го ис­поль­зо­ва­ния, но фирма пред­ла­га­ет ее дру­гим ком­па­ни­ям со­вер­шен­но бес­плат­но. Адам Мар­кус, со­учре­ди­тель и тех­ни­че­ский ди­рек­тор B12, го­во­рит, что в Orchestra ис­поль­зу­ет­ся ав­то­ма­ти­зи­ро­ван­ная си­сте­ма под на­зва­ни­ем StaffBot, ко­то­рая на­зна­ча­ет роли в про­ек­те наи­бо­лее ква­ли­фи­ци­ро­ван­ным людям и оце­ни­ва­ет время вы­пол­не­ния задач. Дру­гая си­сте­ма ис­поль­зу­ет про­гноз­ный ана­лиз, чтобы на ос­но­ве оце­нок экс­пер­тов опре­де­лить, чья ра­бо­та при­не­сет боль­ше поль­зы, и со­от­вет­ству­ю­щим об­ра­зом струк­ту­ри­ру­ет ра­бо­чий про­цесс. Мар­кус го­во­рит: «С ее по­мо­щью мы на­хо­дим вдвое боль­ше оши­бок».

Еще один при­мер — Catalant. Это биржа, где ком­па­нии могут ис­кать вне­штат­ных со­труд­ни­ков с нуж­ным опы­том и на­вы­ка­ми. В число ее кли­ен­тов вхо­дят, на­при­мер, Procter & Gamble, Pfizer и GE. Со­всем недав­но GE и дру­гие кли­ен­ты пред­ло­жи­ли Catalant ис­поль­зо­вать ПО для ана­ли­за име­ю­щих­ся в рас­по­ря­же­нии со­труд­ни­ков, и те­перь ме­не­дже­ры лишь вво­дят ин­фор­ма­цию, а си­сте­ма со­би­ра­ет и про­ве­ря­ет ре­зю­ме и дру­гие све­де­ния — и на­хо­дит со­от­вет­ству­ю­щие внут­рен­ние про­ек­ты.

Ком­па­ния GE уже из­вест­на тем, что в ней при­ня­то пе­ре­бра­сы­вать со­труд­ни­ков между от­де­ла­ми, рас­ши­ряя их кру­го­зор. А сей­час кон­церн за­те­ял экс­пе­ри­мент с Catalant в первую оче­редь для нужд внут­рен­ней про­грам­мы пред­при­ни­ма­тель­ства GE Ventures, в рам­ках ко­то­рой пред­при­ни­ма­те­ли при­вле­ка­ют­ся для по­ис­ка объ­ек­тов для ин­ве­сти­ций. Как со­об­ща­ет пресс-служ­ба кор­по­ра­ции, в 2018 году GE пла­ни­ру­ет за­пу­стить более ши­ро­кое пи­лот­ное ис­пы­та­ние. Сью Сигел, ди­рек­тор GE по ин­но­ва­ци­ям, ска­за­ла, что не ис­клю­ча­ет, что в один пре­крас­ный день ее на­чаль­ни­ком будет ма­ши­на. Она го­во­рит: «Если у ро­бо­та будет лич­ность, чув­ство юмора и спо­соб­ность по­ни­мать со­сто­я­ние че­ло­ве­ка — по­че­му нет?».

Источник: The Wall Street Journal

BIGBOSS BUSINESS SCHOOL

Популярное за неделю

Популярное за 30 дней

Популярное за год

Новости сайтов партнеров

АГЕНТСТВО ПОЛИТИЧЕСКОГО ПРОМОУШЕНА "100%"

АГЕНТСТВО ПОЛИТИЧЕСКОГО ПРОМОУШЕНА "100%"
УВЕЛИЧЕНИЕ ПОЛИТИЧЕСКОГО РЕЙТИНГА ПАРТИЙ И КАНДИДАТОВ НА 100%