«ИИ может злиться и скучать»: Давид Ян о доме с эмоциональным ИИ и сервисе Yva, предсказывающем увольнения сотрудников Статьи редакции
Главное из разговора основателя ABBYY и ещё нескольких компаний с Саматом Галимовым в подкасте «Запуск завтра».
Про идею анализа поведения сотрудников и систему Yva
Давид Ян запустил сервис в 2017 году: сначала он назывался Findo и был нужен для планирования задач на основе электронных писем. «Мы начинали с того, что хотели решить проблему, когда знаешь, что у тебя есть документ, но не можешь его найти», — пояснил Ян. Findo помогал 160 тысячам пользователей.
Постепенно клиенты начали интересоваться, распознаёт ли система позитивные и негативные письма, напоминает ли о задачах. Когда разработчики взялись за эту идею, обнаружили, что уже есть рынок таких сервисов — объёмом миллиарды долларов.
Так Findo превратилась в Yva — систему для анализа поведения сотрудников. С её помощью можно понять, когда сотрудник выгорит, захочет уволиться или будет готов к повышению, насколько он вовлечён в работу и продуктивен.
Мы вдруг поняли, что обратная связь и ассистент не просто напоминают о забытой задаче, но и помогают сотруднику стать эффективнее: измерить лидерские качества, удовлетворённость, качество управления.
Оказывается, это многомиллиардный бизнес. Он называется employee experience platforms. Только на пальцах одной руки можно насчитать миллиардные компании. Но мы поняли и другое: все эти компании очень old fashioned. Они в основном используют активную аналитику — опросы, — чтобы понять, что происходят с сотрудниками, как-то помогать им улучшаться.
Мир ушёл вперёд. Нельзя ли эти опросы снабдить объективной аналитикой того, как на самом деле люди работают? Не спрашивать о том, как вы работаете, а на самом деле смотреть, чем отличается сильный продавец от слабого продавца, сильный управленец от слабого. Этот орешек мы хотели вскрыть.
Как устроена Yva и что умеет
В Yva убеждены: в корпоративных коммуникациях лежит понимание, кто сильный управленец или продавец и наоборот, отстранённый человек или токсичный менеджер. Инструмент, с помощью которого можно расшифровать эту информацию, Ян сравнивает с магическим кристаллом и сканером МРТ.
- Yva сочетает пассивную и активную аналитику. В пассивной алгоритмы анализируют переписку сотрудников по электронной почте, в Slack и других рабочих сервисах. Система смотрит за тем, кому человек отвечает, когда, какие эмодзи ставит.
- Активная аналитика — это опросы для сотрудников.
- Есть две панели (дашборда): руководителя и сотрудника. Руководитель видит тепловую карту организации и может открыть любое подразделение, на следующем уровне будет карта его сотрудников.
- Каждый сотрудник видит свою карту: когда работал более вовлечёно, а когда выгорал. Также в личном кабинете есть анонимные рекомендации коллег: чего они ожидают, что у сотрудника получается хорошо, а что не очень.
- Опросы Yva проводит по коллегам, с которыми сотрудник сотрудничает в последнее время. Система знает, над чем они работают и были ли между ними разногласия. «Она задаёт правильные вопросы правильным людям про правильных людей».
Yva
Yva собирает и анализирует информацию о каждом сотруднике только с его согласия и предоставляет данные в первую очередь ему самому. У системы несколько уровней приватности:
- Сотрудник не разрешает анализировать свои данные вообще.
- Разрешает частичный анализ, чтобы участвовать в активной обратной связи. Система может задавать «правильные вопросы про правильных людей», но не имеет права считать уровень выгорания, длину рабочего дня.
- Сотрудник разрешает смотреть содержание переписки для поиска семантических сигналов, таких как похвала, позитив, негатив, постановка задач. Система делает пометки «здесь есть задача», «здесь есть похвала», «здесь есть позитив», «здесь есть негатив», а после этого удаляет содержание переписки из своей базы данных.
По словам основателя Yva, большинство сотрудников, которые работают с системой, разрешают ей проводить самый глубокий анализ данных. Ян утверждает: сотрудникам очень важны рекомендации коллег насчёт того, чтобы стать лучше. Поэтому они выбирают самую глубокую аналитику.
«Каждый сотрудник может принять решение, что он не хочет, чтобы создавался личный кабинет о том, как он работает», — заключил предприниматель.
Как Yva находит сотрудника, который готов уволиться
Система делит весь предувольнительный период на три фазы: фаза фрустрации, фаза раннего выгорания и фаза позднего выгорания.
Если коротко, мы создали нейросеть и так её обучили, что она научилась находить изменения в точках корпоративного сотрудничества в период за несколько месяцев до того, как он увольняется.
Оказывается, мы меняем поведение. Это связано с тем, как быстро мы отвечаем на письма, связано с тем, кому и когда мы пишем, какое количество новых писем, новых тредов переписки мы инициируем, хвалим мы своих коллег или не хвалим, нас хвалят или не хвалят, вверх по иерархии, вниз по иерархии, за пределами компании, внутри компании. Это граф коммуникаций. Это очень сложно.
Это нужно, чтобы удерживать сотрудников. Каждая организация вкладывает огромные деньги, силы, любовь в каждого сотрудника. Очень обидно, если из-за чего-то человек начинает искать работу. Очень обидно. Не хочется до этого доводить. Хочется находить ситуации недопонимания на раннем этапе, чтобы их исправить и хорошие сотрудники оставались.
Однажды система вычислила сотрудника, который скоро уволится, в самой Yva, причём на внутренней демонстрации модели выгорания.
Два инженера показываются в красной зоне — в зоне выгорания, то есть у них вероятность увольнения достаточно высокая. Мы переглядываемся. Один промолчал, а другой говорит: «Ребят, я же говорил, что это нихрена не работает. Посмотрите, ерунда какая-то».
Я говорю ему: «Олег, ты скажи, если что-то не так». Он был одним из ключевых и говорит: «Да нет, всё нормально, я не собираюсь увольняться». Дело происходит в апреле.
Через четыре месяца, в августе, он увольняется. Я ему говорю:
— Олег, почему ты говорил, что ты не собираешься увольняться?
— А я не собирался.
— Как же? Ты год назад подал заявление на переезд на постоянное место жительство в Европу. Ты же знал, что ты уезжаешь.
— Мне в апреле ещё визу не дали, вот я и говорил, что не собираюсь увольняться.
Система на самом деле увидела изменения примерно в тот момент, когда он подал на визу.
Чего Yva пока не хватает и как часто ошибается система
Всё, что касается предсказания успешности человека. Есть такая тема: понять, какого типа человек. Он из того типа, который, скорее всего, станет через два-три года самым сильным и успешным, продвинется по службе и станет начальником? Или он через шесть месяцев покинет работу? Сейчас Yva не умеет этого делать.
Yva нужен исторический цифровой след сотрудника хотя бы в восемь месяцев, чтобы начать принимать какие-то решения. Это не значит, что Yva первые восемь месяцев после установки не работает. Нет, она смотрит назад: то есть ты поставил систему, а она тебе показала всю историю твоей компании, все ups and downs, что у тебя были в прошлом.
Но если сотрудник работает меньше восьми месяцев в компании, у тебя будет ограниченная информация. Мы сейчас над этим работаем.
Точность анализа семантических сигналов высокая — 92% и выше. Речь идёт о том, как поставлена задача, требует письмо ответа или нет, содержит ли сообщение похвалу. Точность оценки выгорания и предсказания увольнения у предобученной модели до пандемии была от 58 до 86%.
«Но мы понимаем, что в период пандемии изменилось всё. Даже если кто-то был чем-то недоволен и думал о поиске новой работы до 31 марта, начиная с апреля, огромное количество людей изменило своё решение о потенциальном увольнении», — объяснил основатель Yva.
Кто пользуется Yva
Сначала нейросеть обучалась на данных от ABBYY, которую основал Давид Ян, а также подключала дружественные компании.
Первую коммерческую версию системы Yva выпустила в 2019 году и привлекла 44 корпоративных пользователя, за полгода 2020-го подключились ещё 250 компаний. Среди клиентов на сайте Yva называет «1С», МТС, Microsoft, X5 Retail Group.
Самая маленькая организация, подключившая систему, — детский сад на 15 сотрудников. Руководство отслеживает общение педагогов: как быстро они отвечают родителям, насколько позитивная тональность сообщений.
В пандемию потенциальных клиентов стало больше, потому что организации не видят своих сотрудников каждый день и бизнесу нужны новые способы управления на удалёнке.
Компании до 1000 сотрудников подключают систему через облако и по лицензионному соглашению определяют уровень доступа к анонимизированным данным для обучения нейросети.
С крупными организациями Yva часто работает по модели on-prem, когда система полностью работает на территории клиента и никакие данные наружу не выходят. «Мы ничего не видим, нейросетка приходит предобученная. Как она там работает, мы не знаем», — описал Ян.
О судьбе карманного компьютера Cybiko
В начале 2000-х Давид Ян с партнёрами выпустили Cybiko — карманный компьютер с клавиатурой, с помощью которого подростки могли общаться друг с другом.
Идея устройства пришла предпринимателю в 1997 году, когда он на пару дней попал в больницу. Из развлечений у него был только тамагочи.
Меня отключили от связи, делать было нечего. Я сидел с тамагочи и думал, почему здесь нет никого, я бы сейчас послал кому-то сообщение. В общем, какая-то идея возникла о коммуникациях, о физической коммуникации в кармане.
В конечном счёте идея трансформировалось в карманный компьютер с клавиатурой и экраном, который бы обменивался сообщениями с другими такими же устройствами и находил друзей.
Например, парень вводит информацию о себе и о девушке своей мечты. Эта коробочка вибрирует у него в кармане, если девушка его мечты оказывается на расстоянии 150 метров. Идея знакомства, мэтчинга профилей, когда ты вводишь информацию о себе: книжки, которые ты читаешь, какую музыку слушаешь, возраст, пол — и кого-то ищешь. Система автоматически профили сравнивает.
Тогда были пейджеры. Мобильные телефоны были крупные, тяжёлые, килограмма два весили. Не было Bluetooth, Wi-Fi был как протокол, но он работал только на больших компьютерах. Мобильного интернета не было в принципе. Понятие «социальная сеть» как термин отсутствовало.
Cybiko работал на собственной операционной системе CyOS, для которой было написано 400 приложений. Компания работала в США и успела продать примерно 250 тысяч устройств, пока не лопнул технологический пузырь и не обвалилась биржа Nasdaq.
Случился кризис «насдаковский». Всё полетело. Производитель карманных компьютеров PalmPilot был на грани банкротства. Ко мне в Москву прилетал технический директор PalmPilot Билл Мэкс. Мы посидели, походили по офису Cybiko, то да сё. И он меня спросил: «Давид, у меня к тебе вопрос — Cybiko не хочет купить PalmPilot?»
Я ему говорю: «Билл, ты чего вообще?» — «Ну там, понимаешь, мы, короче, делим компанию, $300 млн заморожено на складах».
Настолько был большой кризис в 2000 году. За один месяц было уволено 140 тысяч человек в США.
После США Cybiko пыталась построить бизнес в Европе, но перед запуском случились теракты 11 сентября.
Когда мы поняли, что в Америке ловить нечего, переместились в Европу. Сделали версию Cybiko для Англии. Было назначено большое представление Cybiko с вертолётом, который должен был сесть на крышу Hamleys — главного магазина игрушек. Конная полиция должна была охранять вход.
Когда открылись бы двери, все дети должны были добежать до кассы, взять Cybiko и получить карту памяти бесплатно. Всё снимало бы телевидение. План был на 13 сентября 2001 года.
[После 11 сентября] вся эта история полетела прахом: какие дети, какие полёты над городом, какие вертолёты. Какие развлечения — трагедия, траур.
Мы открылись тихо, без помпы. Продали сколько-то, но уже было понятно, что не переживём два таких больших удара. Ни денег, ни времени, чтобы всё реализовать после таких ситуаций. Невозможно. Очень тяжело работать с железом — это склады. С софтом у тебя хотя бы нет замороженных денег. В 2003 году мы уже всё, потихонечку вышли из бизнеса Cybiko.
Про искусственный интеллект с эмоциями и робособаку со свободой воли
Вместе с супругой Ян строит в Кремниевой долине дом с движущимися стенами и искусственным интеллектом «Морфеусом». ИИ будет общаться с хозяевами дома и гостями, узнавать об их пристрастиях, например какое вино они предпочитают.
У него есть электронные нейромедиаторы — окситоцин, дофамин, эндорфин, адреналин, кортизол. «Морфеус» может злиться, может скучать. Он может жаловаться, ругаться, ревновать, любить.
Чтобы попасть в дом, нужно с ним пообщаться. Там не будет ключей.
Это первый эксперимент попытки понять, как человечество будет жить с эмоционально недетерминированными системами, то есть системами, которые в какой-то мере обладают свободой воли. Как «Морфеус» будет жить с моими детьми, со мной, с Алёной (жена Давида Яна — vc.ru), с биологическим другом Бикси и небиологическим другом Эбигель — это роботическая собака.
Эбигель весит 25 килограмм, бегает со скоростью до 11 километров в час, у неё тоже есть эмоциональный интеллект. Семья Янов обучает её на поведении живых собак. Главный вопрос, который предстоит решить, — безопасность.
Я не знаю, как ответить на вопрос, в чём прикол. Прикол в том, что они на самом деле настолько живые. Наша собака будет реально обладать определённой свободой воли. Условно говоря, она сможет побежать за зайцем. Мы будем на публике её выводить на поводке, потому что она может убежать, если вдруг или испугается чего-то, или за кошкой какой-нибудь.
Наверное, прикол в том, что я не знаю и хочу создать такие условия, при которых она захочет быть со мной. Мне кажется, в этом прикол.
Комментарий недоступен
Такие модели на основе регрессии действительно существуют. Это вообще популярная тема на ML. Они предсказывают действительно довольно таки неплохо. Например, на Кагле когда-то вывели что лишний вес и расстояние до работы будут влиять на то как часто человек будет прогуливать свою работу. Но вот только толку от этого не много. В данном случае я думаю они сделали тоже самое (как на Кагле) только обернули в приятную оболочку.
Комментарий недоступен
Они не всегда на основе кореляции. Робастность не позволяет все делать через df.corr. Шутки шутками но я видел как корейцы требовали при подборе персонала информацию о группе крови и по ней опредляли подходит им человек или нет.
Нет в больших компаниях все ок) Это явно не для них.
Комментарий недоступен
Между нами. Ты не найдешь даже мидла в ML в кораблестроении.
Он придет в миллиардные компании и его там спросят зачем им это если они знают что это не только не работает но и создает убытки? Зачем нам повторять судьбу Марти Чавеза?
Между нами. Ты не найдешь даже мидла в ML в кораблестроении.
Он придет в миллиардные компании и его там спросят зачем им это если они знают что это не только не работает но и создает убытки? Зачем нам повторять судьбу Марти Чавеза?
deleted
Обожаю комменты в русских соцсетях. Все сука эксперты!
Комментарий недоступен
Тем, что я не даю оценок вещам, в которых не разбираюсь, а задаю вопросы эксперту — Давиду Яну.
Учитывая текучку в разработке предсказать за четыре месяца, это как заявлять, что все когда-нибудь увольняются. Ещё вопрос: как это знание поможет? Увольнять заранее, четыре месяца не давать задач или, наоборот, начинать торговаться с человеком с визой?
Готовить смену.
Но на когда?
Басфактор не должен быть больше 0,5
Это понятно и без ИИ
Только ИИ ещё не изобрели. Есть только инструменты типа машинного обучения, Tensorflow, Keras и пр. А ИИ ещё долго не будет.
Комментарий недоступен
Ну здравствуй, Ровоам.
В наших компаниях, в некоторых зонах по тепловым картам можно будет экономить на отоплении, так как негативная энергия сотрудников бьёт через край. ) Опять же плюс.
В пятницу, когда в сети падало напряжение, у ИИ ухудшалось настроение и он не хотел видеть дома никого из хозяев.
Одна и та же песня от них. Решили напомнить о своём существование