Як влаштований ІІ
Що таке штучний інтелект (ІІ)? Єдиного загального визначення немає. Правильніше говорити про безліч технологій, керованих ІІ. Коли ми викликаємо таксі, дивимося відео в Мережі, купуємо квиток на літак онлайн, дозволяємо сканувати себе в аеропорту, ми маємо справу з ІІ. Його робота заснована на чотирьох ключових факторах:
1. Машинне навчання, в основі якого – аналіз повторюваних патернів: слів, зображень і т.д.
2. Нейросети. Структура комп’ютерної мережі подібна до структури мозку. Мозок складається з нейронів: чим більше ми дізнаємось і робимо, тим більше зв’язків формується між нейронами; ці зв’язки є розум. Комп’ютер обробляє інформацію, пропускаючи її через безліч верств нейромережі. Скажімо, якщо машина розпізнає зображення, перший шар нейромережі має справу з масою необроблених пікселів. “Нейрони” наступного шару складають з цих пікселів штрихи. Наступний шар комбінує з цих штрихів кола та квадрати. Зрештою, все разом складається у цілісне зображення.
3. Глибоке навчання. Чим більше таких шарів, тим глибше мережа, тим вона розумніша.
4. Обробка людської мови. Ще недавно нейромережі вивчали мову шляхом контрольованого навчання: отримували правильні вхідні дані, а потім вчилися видавати результат, що відповідає заданим параметрам. Це було довго та неефективно. Нині нейромережі за допомогою глибокого навчання вміють вивчати мову самі себе . Завдяки цьому голосові помічники та чат-боти спілкуються з нами все ефективніше.
Нейросеть GPT-3, розроблена компанією OpenAI, вміє писати не лише інструкції та прес-релізи, а й навіть вірші.
Що доручити ІІ
ІІ найбільш ефективний, коли має справу з величезною кількістю вихідних даних, але при цьому вирішує вузькоспеціальне завдання. При цьому комп’ютер уже обігрує людину в шахи, але все ще плутає кішку та тумбочку. Такий парадокс Моравека : чим давніший навик, яким повинен опанувати ІІ, тим важче йому це зробити. Гра у шахи, вирішення завдань, створення текстів — за це відповідають наймолодші з еволюційної точки зору відділи нашого мозку. А ось ходьба відноситься до навичок, контрольованих найдавнішими ділянками мозку. Не дивно, що нинішні роботи такі незграбні.
Які ж із робочих процесів треба перекласти на ІІ? Ті які:
- пов’язані з великими обсягами даних;
- досі управляються вручну;
- загрожує великою кількістю помилок, викликаних людською розсіяністю.
Крім того, будь-якому продуктивному працівнику знайома матриця Ейзенхауера :
Отже, перевага ІІ в тому, що він допомагає нам впоратися з усіма справами матриці, у тому числі з графи «Неважливе/нестрокове». І цим наближає продуктивність працівника, відділу, компанії до 100%!
Головна перевага ІІ — він звільняє нам багато часу. Але тут криється головна каверза. Треба пам’ятати про закон Паркінсона: «Робота забирає весь час, відведене на неї» . Практика показує: компанії, які впроваджують ІІ, схильні розтягувати роботу, що залишилася людям, на весь день. Навпаки, ефективні компанії заощаджують до 25 годин на місяць на працівника. Керівник, який впроваджує ІІ, повинен запитати себе: яку нову цінність допоможе створити час, що звільнився завдяки технологіям?
ІІ у роботі з персоналом
Наймання персоналу
HR-фахівці програють ІІ з багатьох причин (втім, справа не в них, тим же помилкам схильні представники інших професій):
- Ми регулярно схильні переоцінювати свої здібності («Я на цій посаді вже 10 років, розумію, що до чого»).
- Ми інтерпретуємо факти так, щоб вони поєднувалися з нашим світоглядом, а решту даних відкидаємо (так звана упередженість підтвердження).
- Ми схильні шукати причини наших перемог у собі, а причини наших поразок до інших. Саме тому ми завжди можемо знайти виправдання своїм вчинкам («N досить слабкий бухгалтер, не варто його наймати, але на співбесіді я піддався впевненості колеги Y»).
- Ми надто чіпляємось за нинішній порядок речей, навіть якщо це вже невигідно («N нічого не виходить, але шукати іншого працівника на цю посаду довго, дорого і не хочеться»).
- Один аспект, що вразив нас, може вплинути на оцінку всієї ситуації (ефект ореолу). Дослідження показують, що гарних людей ми сприймаємо як розумніших, надійніших, чесніших, таким легше зробити кар’єру.
Словом, ми упереджені, а ще плутаємо упередженість та інтуїцію. Вихід у тому, щоб поєднати переваги людського та машинного інтелекту.
Пошук кращого співробітника із сотень і тисяч вакансій – це пошук голки в копиці сіна, і технології тут – магніт. Вони:
1) систематизують інформацію у Мережі. Щодня ми залишаємо в інтернеті масу даних про себе, і роботодавці зацікавлені в тому, щоб поєднати цю інформацію в єдине уявлення про можливості того чи іншого співробітника. Такі платформи як TalentScan.pro або Swoop Talent дозволяють об’єднувати розрізнені дані з багатьох джерел (Linkedin, TurboHiring, GitHub). Далі ІІ обирає відповідних кандидатів і сам надсилає їм пропозицію про роботу;
2) допомагають конкретизувати набір навичок, які вимагають від співробітника. Скажімо, розробка програмного забезпечення може бути ключовою навичкою вакансії, але в тіні завжди залишаться навички, які не є настільки очевидними для конкретної посади, але передбачаються. Комп’ютер обробити такі відомості нескладно. Особливо це допоможе рекрутерам-початківцям, схильних упускати деталі;
3) відстежують поведінку кандидата на посаду під час онлайн-співбесід: чи вона відповідає психологічній характеристиці, яка складена ІІ на основі анкети, чи не намагається кандидат обдурити співрозмовника або підглянути відповідь за межами екрана, відводячи погляд. Така технологія співбесід розроблена, наприклад, цифровою рекрутинговою компанією HireVue, що спеціалізується на навчанні відеоаналітики;
4) допомагають писати вакансії. Таким є Сервіс Textio. Аналізуючи відомості про результати найму співробітників із мільйонів розміщених у Мережі резюме, система дає рекрутерам різноманітні підказки — від вибору стилю вакансії загалом до певних слів зокрема. При цьому вона допомагає уникнути упередженості, оцінюючи вакансії за ґендерною та расовою ознаками;
5) самі пов’язуються із кандидатами. Якщо кандидат пройшов перший етап перевірки, влаштованої ботом, із ним зв’язок виходить реальний співробітник. Але, можливо, тестового завдання, запропонованого ботом, та зібраних ним даних про кандидата буде достатньо — у цьому випадку пропозиція про роботу генерується та надсилається кандидату автоматично.
Чат-боти американської компанії Southwest Airlines заощаджують рекрутерам десятки тисяч годинників. При цьому 28% кандидатів, які спілкувалися з ботом, прийняли запропоновану ним роботу, а з тих, хто переглядав запропоновану вакансію ботом, 57% подали заяву.
Створення ефективного чат-бота, який і опрацює інформацію про кандидата, і поговорить з ним, і прийме його на роботу, є трудомістким процесом. Створюючи чат-бот для рекрутингу, варто переконатися, що це коштує своїх грошей. Допоможе моніторинг:
- В який час доби кандидати найчастіше взаємодіють із ботом? Чи велика активність у ті часи, коли рекрутери не працюють?
- Скільки часу користувач зазвичай витрачає спілкування з ботом? Які питання ставлять робота в безвихідь?
- І головне: скільки часу економиться за рахунок бота і чи знаєте ви, як раціонально використовувати цей заощаджений час?
Управління персоналом
І ось придатних співробітників знайдено — тепер їм потрібно складати робочий графік, платити зарплату та займатися іншими адміністративними справами. Що ж, ІІ і тут приходить на допомогу:
1) координує адміністративний сектор підприємства. Так, хмарні платформи типу Dayforce та FinancialForce HCM поєднують в одному додатку розрахунок заробітної плати, управління документообігом, податкову аналітику;
Особливо активно такі технології розробляються в галузі охорони здоров’я: лікарні — те місце, де потрібна чітка логістика. Конкретні навички конкретних медсестер зіставляються ШІ з конкретними потребами пацієнтів у певний час. Ця технологія складна, але вона виправдовує себе. Уявімо, що подібні алгоритми впроваджуються в роздрібних магазинах: вираховують, які співробітники найефективніше працюють один з одним, як певний графік роботи може збільшити продажі та забезпечити краще обслуговування.
2) відстежує тривалість та якість роботи співробітників. У цьому ІІ допомагають не тільки відеокамери або системи розпізнавання осіб, які відстежують, коли той чи інший співробітник прийшов на роботу, але навіть чіпи, вбудовані в тіла співробітників: шведська компанія Epicenter пропонує такі працівникам для заміни перепусток;
3) інформує співробітників про належні їм пільги: вибір оптимального страхового плану, графік відпусток і т. д. (практика показує, що на половину питань, з якими співробітники звертаються до відділу кадрів, може відповісти бот);
4) піклується про психологічне та фізичне здоров’я співробітників: корисні поради чат-ботів замінюють тренерів та консультантів, економлячи гроші компанії;
5) запобігає випадкам дискримінації. Технологія Spot використовує чат-бот для опитування співробітників про випадки дискримінації, а потім надсилає анонімний звіт довіреній особі компанії. Розробляються технології, які відстежують спілкування співробітників у корпоративних чатах щодо можливої агресії.
На боротьбу з дискримінацією спрямовані й технології, які оцінюють робочі успіхи без урахування статі працівника. Не секрет, що жінки досі стикаються з нерівністю під час оплати праці. Алгоритми допомагають подолати цю упередженість, підходячи до робочого процесу об’єктивно.
Uber – одна з тих компаній, яка навчилася використовувати ІІ максимально ефективним чином. Проте в Uber чоловіки, як і раніше, заробляють більше жінок. Справа, однак, не в гендерній упередженості ІІ її немає. Справа в тому, що більше заробляють водії, які довше пропрацювали на Uber, а зазвичай це чоловіки. Крім того, чоловіки їздять швидше, що дозволяє їм купувати більше замовлень. Ще вони готові працювати в години пік. Словом, далеко не завжди йдеться про упередженість. Алгоритм лише максимально точно відобразив реальну картину.
Навчання співробітників
Дефіцит навичок – нагальна проблема для будь-якої компанії. Який керівник не хоче, щоб його співробітники були більш умілими, знаючими, продуктивними? Навички – це те, що слід удосконалювати постійно, особливо в сучасному світі з його ідеєю постійного перенавчання. При цьому:
- 10% навчання на роботі посідає формальне навчання: тренінги, семінари;
- 20% – на навчання в ході спілкування з колегами;
- 70% – на навчання через реальні ситуації на практиці.
Численні дослідження доводять: навчати своїх співробітників дешевше, ніж наймати нових (вони не лише коштують дорожче, а й працюють у середньому гірше за перші два роки).
Формальне навчання. ІІ не замінить живих викладачів, проте бере на себе всю логістику занять. Де, коли, в якому складі провести заняття офлайн або онлайн – все це під силу розрахувати ІІ. Деякі компанії типу Training Orchestra пропонують такі послуги. Економія чимала, адже різноманітні тренінги з’їдають до 65% від середнього бюджету на навчання.
Передові компанії не шкодують грошей навчання персоналу. Найбільший у світі супермаркет Walmart ще у 2018 році оголосив, що сплатить вищу освіту онлайн своїм працівникам: ті платитимуть лише $75 за семестр, решту доплатить компанія. Компанія Sunlight надає кожному співробітнику кошти на навчання, які він може витратити на власний розсуд. А ще у Sunlight є спеціальний чат-бот, що підказує співробітникам відповідний навчальний контент.
Не менш актуальним є створення в компанії поповнюваної бібліотеки актуального контенту. ІІ може допомогти і з навігацією в такій бібліотеці, і з’ясування того, яка саме інформація цікава співробітникам.
Кінцева мета – персоналізований досвід навчання, розроблений з урахуванням конкретних потреб. Платформи для навчання, такі як Degreed та EdCast, передбачають максимальне охоплення матеріалу: «Прочитали статтю про нові тенденції у вашій галузі? Подивіться лекцію на TED».
Згадаймо тактику YouTube та Netflix, які пропонують нам те, що нам вже сподобалося, що може сподобатися, що сподобалося нашим друзям. Ті самі принципи мають працювати й у рекомендаціях корпоративного контенту.
Неформальне навчання. Технології повинні замінювати спілкування друг з одним, а прискорювати його. Ми спілкуємося у Мережі дедалі більше, а пандемія змусила людей відточувати навички віртуальної комунікації. Сервіси типу Microsoft Teams, що постійно вдосконалюються в Європі або DingTalk в Китаї, дозволяють з максимальною зручністю вирішувати масу онлайн-задач: спілкуватися в чаті, влаштовувати відеоконференції і т.д.
Чим уважніше алгоритми відслідковують контакти співробітників (за якою допомогою вони звертаються один до одного? Як часто? -ботів відповідями на питання, що часто задаються.
Залученість та відповідальність
Хоч би якими були ефективні технології, люди хочуть працювати з людьми. Девіз Uber: “Будь сам собі господарем!” Чому ж так багато водіїв незадоволені Uber? Справа не тільки в тому, що вони вважають принцип оплати невірним, — їм нікуди на нього поскаржитися, бо у разі будь-якої проблеми зв’язатися з реальним співробітником Uber надзвичайно важко. Алгоритми цієї компанії розлюднюють роботу. Але все може бути інакше.
Навіть якщо роботою з персоналом займається співробітник, а не бот, він не обов’язково компетентний. Часто керівники обирають на посаду менеджерів людей, які не вміють ладнати з іншими. Тут ІІ міг би прийти на допомогу: вивчити поведінку співробітників, оцінити їхню взаємодію, відзначити тих, чий соціальний рейтинг високий, і визначити, чи не можна розглядати цих співробітників як кандидатів на посаду менеджера по роботі з персоналом .
ІІ може проаналізувати, як рівень залучення співробітників до робочого процесу пов’язаний з іншими показниками — доходами компанії, задоволеністю клієнтів, акціонерною вартістю. Залучення може служити і випереджаючим показником у розрахунках ІІ: «Якщо ми підвищимо рівень залученості, чи можемо очікувати зростання продажів до 10%?»
Аналізуючи великі дані, важливо пам’ятати: кореляція не завжди говорить про причинно-наслідковий зв’язок. Так, півстоліття тому в Німеччині було виявлено відповідність між падінням народжуваності та зменшенням кількості пар у лелек. ІІ вважав би, що дітей приносять лелеки.
Спеціальні повідомлення можуть нагадувати менеджерам про необхідність роботи з командою, підказувати їм рішення в тій чи іншій ситуації або надавати необхідну інформацію про того чи іншого співробітника, яка допоможе налагодити з ним контакт. Такими є технології на кшталт Leadership Actions, розробленої Ultimate Kronos Group: вона аналізує дані про продуктивність співробітників та генерує персоналізовані рекомендації для менеджерів. Компанія Ultimate Software випускає інструменти, які допомагають з більшою мірою деталізації аналізувати звіти співробітників з погляду їхнього емоційного стану. А такі програми, як Salary.com, PayScale або Willis Towers Watson, допомагають менеджерам підбирати потрібну людину для виконання того чи іншого завдання та оцінювати ризики догляду співробітників.
Небезпеки та ризики ІІ в HR
ІІ може бути упереджений, якщо навчається на упереджених даних. Якщо ви менеджер у банку, більша частина співробітників якого — білі чоловіки, які закінчили університет Ліги Плюща, і налаштовуєте алгоритм відповідно до якостей вже наявних працівників, він буде упереджений по відношенню до жінок і національних меншин. Насправді доводиться враховувати ще більше чинників налаштування алгоритму. Вихід у тому, щоб періодично проводити аудит щодо різноманітності персоналу і практикувати співбесіди наосліп.
Співробітники та кандидати на посаду схильні не довіряти ІІ. Справді, у часто машинний механізм прийняття рішень остаточно незрозумілий і програмістам. Проте ті принципи, які відомі самим розробникам алгоритмів (критерії прийому працювати, критерії оцінювання персоналу тощо. буд.), мають бути відомі і співробітникам.
Люди схильні (часто помилково) думати, що вони проникливіші за машини. Коли співробітники мають можливість модифікувати алгоритм, його рішення влаштовують їх набагато більше, навіть якщо зміни були незначними. Людям важливо знати, що саме вони приймають рішення. Керівникам потрібно виявляти розважливість у кожному спірному випадку, ретельно зважуючи заслугу ІІ та співробітника.
Співробітники схильні довіряти ІІ в тому, що стосується вирішення повсякденних завдань. На жаль, люди схильні шукати легкі шляхи! Варто нагадувати собі та співробітникам про те, що ІІ – вузькоспеціалізований інструмент.
Ми ділимося з ІІ особистою інформацією. Це небезпечно: алгоритми можна зламати, а дані вкрасти. Чи не кожен місяць ми дізнаємося з новин про великий витік даних у якійсь корпорації. На щастя, з’являється дедалі більше законів, які регулюють захист персональних даних.
Більше половини інтернет-трафіку в Північній Америці надходить лише з двох джерел: Netflix (35%) та YouTube (17%). Щодня ми ділимося з цими та багатьма іншими сервісами інформацією про свою віртуальну поведінку. Чому ж це нас не турбує? Тому що Netflix і YouTube роблять життя комфортнішим. Співробітникам важливо чітко роз’яснювати, навіщо компанія збирає їхні дані, як вони працюватимуть на створення цінності для компанії і, отже, на них самих.
Технології ІІ поки що слабко інтегровані. Вище названі різні технологічні нововведення, кожне по-своєму зручно, але проблема в тому, що менеджери, що їх впроваджують, не завжди піклуються про інтеграцію пристроїв, алгоритмів, додатків . З одного боку, це суто технологічна проблема, для якої легко знайти рішення (такі, наприклад, інтеграційні платформи HiBob та Cronofy). З іншого боку — проблема управлінців, які мають координувати роботу з постачальниками послуг та партнерами.
Луддіти будуть завжди. Звичайно, вони не будуть трощити комп’ютери, як робітники XIX століття — ткацькі верстати, але вони шукатимуть лазівки в алгоритмах, спантеличуватимуть чат-ботів, запускатимуть у систему віруси. Керівництву варто зберігати пильність.
Чого не може машина
Люди мають п’ять унікальних властивостей, яким неможливо навчити ІІ, але які у рази покращують взаємодію Космосу з ним.
Навичка № 1. Креативність
У кожному з нас є творчий початок: проблема в тому, що з віком воно згасає. Маленькі діти фонтанують фантастичними ідеями – дорослі соромляться. Тим часом рідкісна велика проблема у бізнесі має чітко визначені параметри та більш-менш очевидний шлях вирішення. Здатність мріяти – двигун прогресу. Алгоритми роблять життя легшим, але й нудним.
Суперкомп’ютер AlphaGo переміг Лі Седоля в го, але все-таки програв один із п’яти матчів – той, в якому Седоль винахідливо застосував рідкісний прийом “Амаші”.
Як розвинути навичку? Підтримуйте ініціативи, над якими в одній команді працюють дуже різні люди. Стимулюйте співробітників постійно дізнаватися про щось нове.
Навичка № 2. Допитливість
ІІ робить те, що йому кажуть. Людина схильна запитувати: «Чому?» Завдяки цьому питанню ми освоїли всі континенти та долетіли до Місяця. Цікавість – наша видова риса. Відомий нейробіолог Джон Медіна стверджує: “Люди – природжені дослідники”.
Як розвинути навичку? Почніть ставити на роботі більше запитань. «Чому ми вирішуємо це завдання саме так?», «Чому було ухвалено таке рішення?», «Що станеться, якщо ми зробимо інакше?». Нехай керівники не соромляться запитувати своїх підлеглих: «Які уроки можна винести з недавнього проекту? Як можна покращити цей процес?»
Навичка № 3. Співчуття
Алгоритми інформативні, люди співчутливі. У багатьох випадках ІІ точніше лікарів діагностує рак, але звістка про рак хворий хоче отримати від справжнього лікаря.
Як розвинути навичку? Не втрачайте нагоди підбадьорити колег!
Навичка № 4. Співробітництво
Дослідження показують: робота в офісах open space, коли співробітники мають можливість вільно пересуватися поверхами, спілкуючись з колегами, йде продуктивніше, а працівники почуваються щасливішими. Ми — соціальні істоти, тож використовуватимемо цю особливість по максимуму.
Як розвинути навичку? Контактируйте один з одним частіше з різних робочих питань.
Навичка № 5. Критичне мислення
ІІ вміє думати, але люди вміють думати про те, як вони думають. Ми здатні зважувати свої рішення і не йти на поводу у почуттів чи хибних висновків.
Як розвинути навичку? Ті, хто вміє сформулювати проблему та детально продумати способи її вирішення, — найцінніші працівники. Виділяйте їх та цінуйте.
Керівник найбільшої аудиторської компанії Deloitte Гордон Сендфорд якось сказав: «Якщо ви навчитеся бути роботом, то залишитеся без роботи» . П’ять названих навичок – глибинні властивості людини як виду. І вони залишаються нашою головною перевагою. Нам не треба змагатися з машинами – нам треба діяти разом.
Останнє слово за нами
Менеджери по роботі з персоналом не обов’язково повинні знатися на тонкощах роботи ІІ. Але вони повинні мати стратегічне бачення, і тоді задіяні алгоритми будуть в рази ефективнішими. У пріоритеті завжди не технологія, а результат. Чого хоче досягти ваша компанія за допомогою ІІ? Яке її уявлення про успіх?
Немає компаній – є люди, які в них працюють. Якщо керівництво ставитиметься до них як до інструменту, робота зрештою розладнається: згадаємо погану репутацію Uber.
За налаштуванням будь-якого алгоритму стоїть робота людини. Саме люди, а не ІІ вирішують, як ставитися один до одного. Все в наших руках.
10 найкращих думок
1. Штучний інтелект хороший чи поганий рівно настільки, наскільки дозволяють люди.
2. Головне, що робить ІІ, – економить робочий час. Наше завдання — якомога раціональніше цим вільним часом розпорядитися.
3. Як не досконалий буде ІІ, люди завжди хотітимуть працювати з людьми.
4. Наймаючи співробітників, пам’ятайте: ми набагато більш упереджені, ніж хочеться думати.
5. Хочете зробити компанію більш креативною? Стимулюйте співробітників постійно дізнаватися про щось нове. Підтримуйте ініціативи, які поєднують максимально різних людей.
6. Питання «Чому так?» має стати улюбленим питанням співробітників.
7. ІІ вміє думати, але люди вміють думати про те, як вони думають. І це наша найважливіша перевага.
8. Не довіряти розрахункам ІІ, будучи впевненим у своїй проникливості, — безглуздо. Сліпо довіряти їм ще дурніше.
9. У пріоритеті не технології, а результат. ІІ без стратегічного бачення марний.
10. Немає компаній – є співробітники. Успіх компанії – це успіх її співробітників.
Парадокс Моравека – названий на ім’я знаменитого австралійського робототехніка та футуролога Ханса Моравека (нар. 1948 р.).
Створено з урахуванням принципу американського президента: «Не всі термінові справи важливі, і всі важливі справи — термінові».
Луддити – учасники стихійних протестів початку XIX ст. проти застосування машин у ході промислової революції в Англії.