Технологии, которые подарят счастье: как искусственный интеллект изменит жизнь компаний

Давид Ян, 50 лет

Статус: председатель совета директоров группы компаний ABBYY

Город: Сан-Хосе, США / Москва

Технология: совместно с Александром Москалевым основал компанию ABBYY, программы которой используются в 200 странах мира. Основная специализация — распознавание текстов (ABBYY FineReader) и интеллектуальная обработка документооборота. В 2014 году начал разработку Findo — виртуального ассистента для работы с электронной почтой, файлами и контактами, который в 2018 году был преобразован в систему управления бизнесом на базе искусственного интеллекта — Yva.ai

Материал проекта 10 глобальных русских: предприниматели из России, чьи технологии изменили мир

Вы задумывались над тем, зачем мы живем? Это не просто философский вопрос. Он имеет практическую ценность, в частности, для бизнеса: дает понимание, какие потребности есть у сотрудников и что ими движет. Ответ на него помогает создавать успешные компании, так как успех компании — это в первую очередь правильная команда вовлеченных, профессиональных и счастливых людей. Но давайте посмотрим на работу современной организации с другой стороны.

Сегодня, в эпоху четвертой технологической революции, каждая организация и каждый ее сотрудник становятся «цифровыми»: компания или ее отдельные сотрудники в большинстве случаев занимаются преобразованием определенного цифрового входа (информации на экране, показания датчиков, изображения камер и пр.) в цифровой выход (нажатие определенных кнопок, отправка определенных сообщений, составление определенных документов). Если в данном преобразовании есть определенный логический закон (пусть даже крайне сложный), то, вероятно, можно создать технологии, которые будут постепенно заменять работу «цифрового сотрудника» или как минимум сделают ее эффективнее.

Эти тренды демонстрируют беспрецедентную динамику уже сегодня и, согласно экспертам, определят многомиллиардные новые рынки в ближайшие три-четыре года.

Первый тренд — robotic process automation (RPA, роботизированная автоматизация процессов) и Content Intelligence (интеллектуальная обработка информации). Это технологии, которые избавляют человека от рутины, давая больше свободы и возможностей для творчества. По нашим исследованиям, 60% сотрудников готовы отдать свои повторяющиеся неинтересные задачи роботам и уверены, что от этого вырастет качество жизни и работы.

Программные роботы освобождают человека от перемещения файлов и папок, заполнения простых форм. По оценкам Juniper Research, доходы от RPA в финансовых сервисах вырастут примерно на 400%, c $200 млн в 2018 году до $1,2 млрд в 2023 году. Технологии интеллектуальной обработки информации помогают сотрудникам легче справиться с потоком данных, а организациям — быстрее открывать счета и выдавать кредиты клиентам в банках, отвечать на вопросы по техподдержке, находить и анализировать действительно ценные для бизнеса данные. Этот технологический тренд убивает сразу двух зайцев: повышает эффективность бизнеса и способствует росту качества жизни и счастья сотрудников, помогая уменьшить текучку и привлекать лучших специалистов, которым важно развиваться, а не бездумно выполнять какие-то операции.

Второй тренд — AI People Analytics, «человеческая аналитика» на базе искусственного интеллекта. Об этом говорят и в Стэнфорде, и в MIT, и во многих организациях. Технологии AI People Analytics автоматически исследуют коммуникацию и результаты профессиональной деятельности сотрудников (так называемый цифровой след сотрудников) и позволяют понять, что происходит в организации, выявить лучшие практики и, как следствие, поднять продажи и повысить согласованность команды. Эти технологии выявляют самых эффективных сотрудников компании, лидеров мнений, сильных и слабых менеджеров, токсичных сотрудников. Они помогают узнать, что нравится и что не нравится сотрудникам, можно ли повысить их качество жизни и продуктивность для компании, — от момента найма и развития карьеры до выгорания и увольнения.

Наиболее продвинутые технологии могут не только дать «температурную карту» организации во всех разрезах по различным метрикам в текущий момент, но и предсказать то, что еще не произошло. В частности, глубокие нейронные сети могут анализировать изменения в поведении сотрудников в период выгорания перед увольнением и в результате предсказывать увольнение еще до того, как сотрудник принял решение покинуть компанию. Это позволяет вовремя предпринять действия по удержанию ключевых сотрудников, что, по нашим подсчетам, экономит до $2 млн в год организации или подразделению размером в 1000 человек.

По нашему опыту общения с компаниями размером от 50 до 400 000 сотрудников, организации сегодня сильно страдают от отсутствия объективной информации о том, что происходит у них внутри. Значительное количество крупных организаций уже имеют специальное подразделение People Analytics. В большинстве случаев эти подразделения пытаются использовать относительно простые средства сбора и анализа информации. Но важно, что параллельно развиваются профессиональные продукты, специализирующиеся на People Analytics: Trustsphere, Keencorp, StatusToday и другие.

Я сам четыре года назад оказался непосредственно причастным к области AI People Analytics, когда мы решили применить наш многолетний опыт ABBYY в области ИИ к анализу электронной почты. Так на свет появилась компания Yva.ai, где теперь работают люди более чем с 30-летним опытом в анализе продуктивности и вовлеченности и более чем с 10-летним в области искусственного интеллекта и текстовой аналитики.

Два этих тренда, RPA и AI People Analytics, сегодня развиваются параллельно. С одной стороны, технологии всерьез взялись за то, чтобы снять с человека рутину. А с другой — за все то, что касается творчества и сложных решений, эмоционального и профессионального поведения. Каждый из этих трендов помогает человечеству лучше понять самого себя. А следовательно, и организациям помогает стать эффективнее, а нам счастливее.

Читать далее: 10 глобальных русских: предприниматели из России, чьи технологии изменили мир