Адаптация к условиям пандемии подтолкнула компании к масштабному изменению бизнес-процессов. Удаленная работа, ограничения на посещение офисов и цифровизация социальных связей с коллегами привели к тому, что работодатели стали уделять больше внимания анализу эмоционального самочувствия и благополучия сотрудников. О росте популярности технологий employee experience, распознавании профессионального выгорания сотрудников нейросетями и влиянии биохимии на мотивацию команды с основателем группы компаний ABBYY и основателем Yva.ai Давидом Яном поговорил управляющий партнер Олег Гощанский.
Ключевыми активами любой компании являются клиенты и сотрудники. Раньше бизнес жил по принципу client first, но переход на удаленную работу привел к тому, что компании все больше фокусируются на эффективности и благополучии сотрудников. Как вы считаете, изменился ли во время пандемии баланс сил между этими активами?
Изучение отношений с клиентами, так называемые технологии customer experience, — очень важное направление, которому любая уважающая своих клиентов компания уделяет большое внимание. Но в современном мире не менее важной практикой становится изучение отношений с сотрудниками — employee experience, потому что они главный актив любой компании, и понимание вопросов их благополучия, вовлеченности, стресса является принципиальным для достижения успеха.
Более того, в период пандемии уже недостаточно опрашивать сотрудников раз в год. Нужны технологии, которые позволят выявлять или даже предсказывать проблемы в режиме реального времени. Для этого применяются решения на базе искусственного интеллекта, которые комбинируют так называемую активную и пассивную аналитику. Активная — это умные пульс-опросы сотрудников. А пассивная аналитика изучает сотрудничество в корпоративных системах (с разрешения сотрудника), частоту взаимодействия с клиентами, тональность, семантику, их динамику на протяжении определенного периода времени.
Real-time employee experience можно сравнить с умными часами, которые мы надеваем на запястье, после чего они автоматически считывают пульс, уровень физической активности, давление, и дают рекомендации — встать и размяться, сделать серию глубоких вдохов, сбавить темп тренировки. Для бизнеса такие технологии сродни проверке здоровья в клинике, которая позволяет своевременно выявлять проблемные точки и подсказывает пути их решения.
В современном мире важной практикой становится изучение отношений с сотрудниками — employee experience.
При этом во время пандемии, и вы здесь совершенно правы, необходимость такого health check остро проявилась не только по отношению к клиентам, но и по отношению к сотрудникам. После перехода на удаленную работу нет возможности встречаться и видеть друг друга пять дней в неделю. Вряд ли можно говорить об изменении баланса сил — и клиенты, и персонал, на мой взгляд, являются равнозначными активами. Но если раньше бизнес в большей степени концентрировался на изучении клиентского опыта, то сегодня обязательным фактором успеха является изучение опыта сотрудников.
Какие инструменты и возможности для мониторинга этих показателей дает искусственный интеллект? Какие данные он собирает и обрабатывает?
Технологии, которые позволяют провести такой анализ в отношении сотрудников, называются real-time employee experience или employee engagement. Исследования показывают, что 67% организаций считают эти решения приоритетом в области HR-технологий в период пандемии и 2021 году. Также отмечается, что руководители HR-функции ожидают применения технологий искусственного интеллекта и NLP для более точной и своевременной диагностики благополучия, вовлеченности и эффективности сотрудников.
67
%
компаний считают решения real-time employee experience приоритетом в области HR-технологий в 2021 году
Одна из наших разработок в области people analytics — Yva.ai — была включена аналитической службой RedThread Research в число лидирующих в мире технологий в этом сегменте. Это система управления вовлеченностью и опытом сотрудников с использованием искусственного интеллекта, которая применяется как в компаниях небольшого размера, где работает пара десятков сотрудников, так и в крупных организациях, где численность персонала исчисляется десятками и сотнями тысяч человек. С помощью нейросетей она анализирует пять ключевых аспектов, влияющих на эффективность компании с точки зрения сотрудников: вовлеченность, удовлетворенность, благополучие, социальный капитал и лидерские навыки.
Используя пассивный и активный сигналы, по аналогии с customer experience, робот с разрешения сотрудника анализирует, как происходит взаимодействие с коллегами, анализирует их сотрудничество в корпоративных мессенджерах или в почте. Это одна из самых информативных точек для определения здоровья организации, которая позволяет с большой долей уверенности сказать, кому из сотрудников удаленка пришлась по душе, кто много перерабатывает, а кто вообще собирается уволиться. Кроме того, Yva.ai еженедельно проводит короткие, не больше двух минут, опросы каждого сотрудника, тем самым дополняя картину.
Почему employee experience приобретает такое значение? Все просто — бизнес стремится оценить не только эффект от перехода в дистанционный режим, но и понять, как он сказался на сотрудниках, как они себя чувствуют, как справляются с нагрузкой, выросла она или снизилась. Может быть, они стремительно выгорают из-за того, работают сутками, или, наоборот, гуляют с собакой полдня из-за низкого объема проектной работы. Привычные для многих компаний ежегодные опросы персонала не дадут до конца объективной картины, потому что employee experience — это очень сложный предмет для анализа, здесь требуется другой подход и другие технологии.
Бизнес стремится оценить не только эффект от перехода в дистанционный режим, но и понять, как он сказался на сотрудниках, как они себя чувствуют и справляются с нагрузкой.
Значение собираемых данных постоянно растет. Например, в начале пандемии была популярна точка зрения, согласно которой после перехода на удаленную работу все начнут работать по 24 часа в сутки. С помощью Yva.ai мы провели замеры, проанализировали показатели большого числа компаний. Выяснилось, что длина рабочего дня выросла до 12 часов только у 14% сотрудников. При этом у 32% работников по сравнению с аналогичными показателями до пандемии цифровой рабочий день стал короче на 1,1 часа.
С одной стороны, логично вскинуть вверх брови и возмутиться: почему у трети сотрудников длина рабочего дня вдруг уменьшилась? У них что, пробки в квартире по дороге из кухни в гостиную? Или объем задач резко снизился? С другой стороны, нельзя во всем винить сотрудников. Сокращение продолжительности рабочего дня не всегда связано с какой-то халатностью или низкой лояльностью по отношению к работодателю. Причины могут быть разными — где-то не очень качественный интернет, многих от работы отвлекают дети. Уверен, немногие люди имеют дома полноценные оборудованные кабинеты. Наши дома изначально мало подходят для работы. Поэтому необходимо каждый случай анализировать отдельно.
Между продолжительностью рабочего дня и качеством выполнения должностных обязанностей далеко не всегда существует прямая зависимость. Как с помощью искусственного интеллекта оценить реальный КПД сотрудников? Как с этой задачей справляется Yva.ai?
Безусловно, необходимо сравнивать яблоки с яблоками – что было и что стало у одного и того же сотрудника до и после перехода на удаленную работу, и после этого делать выводы. Что касается Yva.ai, то она позволяет замерить пассивным образом некоторые важные показатели: скорость ответа на клиентские запросы, количество непрочитанных писем, тональность ответов. Например, система фиксирует ситуации, когда сотрудники в силу стресса общаются с клиентами недостаточно позитивно. Это позволяет менеджеру вовремя отреагировать, исправить ситуацию и не потерять важного клиента.
Сокращение продолжительности рабочего дня не всегда связано с какой-то халатностью или низкой лояльностью по отношению к работодателю. Причины могут быть разными.
Если говорить об активной аналитике, то, как я упомянул ранее, Yva.ai использует еженедельные микроопросы peer-to-peer. Этот механизм принципиально отличается от ежегодной оценки «360», которая принята во многих компаниях. Исследования показывают, что сотрудники не любят ежегодные оценки «360». Причины лежат на поверхности. Во-первых, это тяжело. В ежегодных опросниках много вопросов, и у сотрудника уходит несколько часов, чтобы дать оценку 10 его коллегам. Во-вторых, это неэффективно. В конце года сложно вспомнить, как вы взаимодействовали с тем или иным коллегой 6-9 месяцами ранее, сотрудник помнит последние пару недель. Если по первым 2-3 коллегам в ежегодных опросах еще можно дать адекватный фидбэк, то потом начинается проставление оценок не глядя, лишь бы поскорее закончить. Причем я не свой опыт пересказываю, мы проводили на этот счет исследования.
Подход системы Yva.ai принципиально другой. Спрашивать в течение года часто (раз в неделю), совсем коротко (60-120 секунд на весь опрос) и вопросы формировать с помощью «умного алгоритма», который знает, кого, когда, о чем и ком нужно спрашивать.
Исследования показывают, что сотрудники не любят ежегодные оценки «360».
Очень интересный взгляд. Как повысить эффективность такой оценки, ведь зачастую это единственный источник обратной связи как для сотрудников, так и для компании?
Для максимальной эффективности оценки необходима интеграция пассивной и активной аналитики. Нейросеть помогает задавать правильные вопросы правильным сотрудникам в правильное время. И о правильных, опять же, людях. Система также позволяет ранжировать сотрудников организации по конкретным навыкам. Например, по лидерским качествам. Это необходимо для создания кадрового резерва и развития новых направлений бизнеса.
Процесс прохождения оценки должен быть комфортным для сотрудников, он не должен занимать много времени. Иначе проходить ее не хочется. В Yva.ai сотрудники раз в неделю могут рассказать о том, что случилось за это время. Искусственный интеллект видит, кто с кем и насколько часто взаимодействует. На базе выявленных связей проводится опрос о личных и профессиональных качествах сотрудников. Такая оценка ближе к реальности и честнее.
Или другая причина того, почему важно проводить оценку регулярно. Например, прошел в конце года очередной раунд «360», и сотрудник узнает, что у него слабые презентационные качества или другие навыки. Возникает логичный вопрос о том, почему об этом сообщают в конце года, а не в январе или июле. Он бы прошел специальные курсы, подтянул компетенции. В итоге компания не только говорит о том, что у сотрудника хромают какие-то качества, так еще и собирается принимать решения на основе этих данных, будь то продвижение по карьерной лестнице или увольнение.
Процесс прохождения оценки должен быть комфортным для сотрудников и не занимать много времени. Иначе проходить ее не хочется.
Сотрудники должны узнавать о том, что им необходимо улучшить какие-то свои показатели в моменте, когда они мотивированы и еще могут успеть это сделать. Тогда у них будет возможность повысить свою эффективность.
Когда в компании внедряется такая система аналитики, сотрудники знают об этом? Нет ли здесь риска того, что они начнут вести себя неестественно, чтобы обмануть систему, повлиять на чистоту эксперимента?
Вопрос соблюдения этических норм — это самый главный вопрос при управлении командой. Сотрудники не просто должны знать об использовании people analytics, но сами должны дать на это разрешение и сами получить от технологии пользу. Я абсолютно убежден, что главным бенефициаром этой технологии, как и employee experience в целом, является в сам сотрудник. Это не история про большого брата, который следит за работником помимо его воли.
Yva.ai — это личный ассистент, систему для себя сотрудник включает сам, когда это считает нужным, и выключает, если считает не нужным. Каждому работнику она предоставляет персональный кабинет, пассивная и активная аналитика собирается только с одобрения. Если они не хотят давать активную обратную связь — отвечать на вопросы, они не отвечают, если они не хотят давать пассивную обратную связь, то вычеркивают себя из пассивной аналитики.
Сотрудники не просто должны знать об использовании people analytics. Они сами должны дать на это разрешение и сами получить от технологии пользу.
В связи с пандемией большое количество компаний перешли на удаленный режим работы, коллеги очень редко видятся друг с другом вживую. Как, на ваш взгляд, в таких условиях лучше всего поддерживать мотивацию и чувство единства коллектива? Это особенно важно для новых сотрудников, которые не могут лично познакомиться со своими коллегами и вместо офиса сразу же попадают в реалии дистанционной работы.
В прошлом году Forbes опубликовал мою статью «9 советов при переходе на удаленную работу», где я попытался обобщить практики, которые используют резиденты Кремниевой долины, включая принадлежащие мне компании. Особенно интересен был опыт организаций, которые и до пандемии жили удаленно или почти удаленно. Я говорю не о стартапах с 10 сотрудниками, а о компаниях с миллиардными оборотами и тысячами сотрудников.
Общение, если оно невозможно в физическом смысле, конечно же, должно быть виртуальным. Причем важно, чтобы звонки проходили при включенной камере, чтобы люди видели эмоции, видели друг друга, чтобы образовывалась ментальная связь. У человека есть биохимия, нейромедиаторы, и чувство команды, продолжение разделения «свой-чужой», определяется рядом гормонов, одним из которых является окситоцин. Мы должны чувствовать — вот это наши коллеги, наши люди, наш коллектив, что мы вместе, и тогда будет вырабатываться тот самый окситоцин. Это и есть чувство локтя. Оно просто химически вырабатывается, но для этого нужно общение. Пусть и виртуальное.
Важно, чтобы звонки проходили при включенной камере. Люди должны видеть эмоции, видеть друг друга, чтобы образовывалась ментальная связь.
С другой стороны, мы недавно столкнулись с интересным кейсом. С помощью Yva.ai наши клиенты обнаружили выгорание одного из ключевых директоров по продажам. Они увидели на графиках, что человек выпадает из процессов, хотя внешне это никак не это не проявлялось — ни на встречах, ни в разговорах. Начальник сумел разговорить этого сотрудника и выяснил, что тот планирует увольняться, потому что устал работать сутками (Yva.ai фиксировала эти переработки), а план продаж на следующий квартал очень высокий. В итоге его отправили в отпуск на пару недель. Работник отдохнул, вернулся посвежевшим, справился с планом продаж, а компания сохранила ценного специалиста.
Я хочу сказать, что, с одной стороны, важно общаться хотя бы дистанционно, а с другой — мы не всегда, особенно находясь с той стороны камеры, способны распознать некоторые тревожные сигналы. И для этого нужно использовать все методы, которые нам доступны.
Необходимо и общаться, хотя бы дистанционно, и использовать все доступные методы, чтобы вовремя распознать тревожные сигналы.
Родился 3 июня 1968 года в Ереване, Армения. В 1992 году окончил Московский физико-технический институт (МФТИ), факультет общей и прикладной физики, защитив диплом на тему «Язык описания словарей DSL». В 2003 году защитил диссертацию по технологии оптического распознавания текстов (OCR).
В 1989 году, учась на 4-м курсе МФТИ, Давид Ян основал вместе с сотрудником Института проблем технологии микроэлектроники (ИПТМ) РАН Александром Москалевым компанию Bit Software. В 1997 году Bit Software была переименована в ABBYY Software House. Сегодня в ABBYY работает более 1000 сотрудников в 11 странах мира, компания занимает лидирующие позиции в разработке решений для интеллектуальной обработки информации и лингвистики.
Наряду с деятельностью в рамках компании ABBYY Давид участвует и в других проектах в качестве основателя, предпринимателя и соинвестора.
Давид Ян входит в число ведущих предпринимателей мира, которые занимаются разработкой технологий. В 2002 году Всемирный экономический форум в Давосе признал его одним из 100 мировых пионеров технологий. Автор большого числа публикаций и обладатель ряда патентов; согласно рейтингам специализированной прессы, является одним из самых известных ИТ-предпринимателей в России. Интересуется современным искусством, архитектурой, социокоммуникативными технологиями.