Большие данные, цифровизация и машинное обучение для собственников и топ-менеджеров, Или как зарабатывать больше с помощью информации

Административное отделение определяет направление развития и общие цели компании. Работу по внедрению цифровизации и запуску сбора больших данных стоит начать с этого отделения, потому что зачастую именно управленцы (на разных уровнях) останавливают автоматизацию производства. Саботаж сотрудников происходит по нескольким причинам:

• Отсутствие базовых навыков в работе с персональным компьютером.

• Боязнь потерять свое рабочее место из-за автоматизации.

• Желание оставаться в зоне комфорта: действовать по ранее созданным шаблонам, а не изучать новые дисциплины.

• Боязнь потерять свою зарплату или проходящий через их руки денежный поток, часть которого они оставляют себе.

• Страх испортить отношения с сотрудником, которого приходится заставлять повышать квалификацию для автоматизации его работы.

Рассмотрим все причины по порядку, но начнем с конца – с повышения квалификации. Звучит странно, но многие люди все еще не умеют пользоваться электронной почтой и создавать текстовые документы. У них часто нет даже собственного электронного почтового ящика. Подобных сотрудников практически невозможно убедить в выгоде информатизации компании: он всегда писал на бумаге от руки и будет продолжать это делать. Таких специалистов нужно принудительно передавать в руки отдела повышения квалификации. А теперь представим, что подобного мнения придерживается не рядовой сотрудник, а топ-менеджер или собственник – никакой автоматизации вообще не будет.

Многие сотрудники компаний ежедневно совершают механические действия, чтобы создать видимость бурной деятельности. А по сути все их задачи можно автоматизировать таким образом, что план на день будет выполнен программой за несколько секунд. При этом даже если рядом с подобным сотрудником сядет исполнительный директор и покажет, как сделать всю работу на неделю за «один клик», работник не согласится действовать по примеру руководителя, аргументируя это классическим: «Мне так привычнее!». В такой ситуации только два пути:

• Вызвать «санитаров» из отдела повышения квалификации и поставить ультиматум: для продолжения работы в компании сотрудник обязан автоматизировать свою рутинную работу, в противном случае он будет уволен.

• Завалить работника таким количеством ежедневных рутинных задач, чтобы он валился с ног от усталости и просто физически не успевал все сделать. А потом напомнить ему про программу, которая может автоматически выполнить большую часть его обязанностей за какие-то несколько секунд.

Разумеется, есть и другие способы убеждения – все зависит от терпения руководителя, необходимости срочного исправления ситуации и степени желания осушить коллективное «болото». Но помните: автоматизация никогда не проходит безболезненно – это аксиома.

Коллектив всегда будет против того, что машины могут отнять у него рутину, которую сотрудники называют «работой». И если доля бунтарей, желающих оставить все по-старому, будет критической, то в компании вполне может вспыхнуть нечто аналогичное английскому «восстанию луддитов». Вряд ли люди будут крушить кувалдами офисные компьютеры и серверы, но саботаж парализует любое развитие, а значит, компания начнет постепенно умирать.

Все перечисленные фобии объединяет одна мысль, которая рано или поздно приходит на ум многим нанятым сотрудникам: «Буду сидеть смирно и получать зарплату за механические действия, не работая головой и не надрываясь от своих же инициатив». Каждый собственник и топ-менеджер самостоятельно решает, будет ли он переводить подобных ленивцев в состояние активного действия, заставлять людей повышать квалификацию и требовать от них изучения новых дисциплин или же оставит все как есть, ведь «уже и так работает». Но бывает и наоборот, когда идея цифровизации уже давно бродит внутри коллектива, но сотрудники боятся рассказать об этом начальству.

Однажды на форуме Reddit[6 - Throwaway59724 (2021) I automated my job over a year ago and haven't told anyone (https://www.reddit.com/r/antiwork/comments/s2igq9/i_automated_my_job_over_a_year_ago_and_havent/ (https://www.reddit.com/r/antiwork/comments/s2igq9/i_automated_my_job_over_a_year_ago_and_havent/)).] один аноним пожаловался на то, что его мучают угрызения совести из-за того, что год назад, когда во время пандемии его перевели на удаленную работу, он автоматизировал весь свой рабочий процесс и теперь тратит 10 минут в день вместо 8 часов на тот же объем работы, что и прежде. Его задача – обрабатывать входящую электронную почту. Все остальное время он развлекается, смотрит сериалы, играет в видеоигры. При этом он получает одну из самых больших зарплат в стране, являясь сотрудником юридической фирмы. Конечно, благодаря автоматизации он работает крайне эффективно, обрабатывая каждый день тысячи входящих писем, ведь никто из коллег не смог бы сделать это быстрее. Но все-таки совесть терзает его за безделье.

Из этой истории стоит сделать вывод о том, что до сотрудников необходимо донести следующее: целью их работы является именно выполненное до конца дело, а не проступившие на лбу капли пота. Если неправильно сформулировать задачи и возможные методы их достижения, то вместо желания автоматизировать все возможные процессы, работяги начнут страдать, публикуя в социальных сетях истории о терзаниях своей совести.

Еще одним преимуществом тотальной цифровизации процессов в компании является то, что благодаря числовому выражению эффективности труда работников можно избавиться от «кумовства». По этому принципу работает компания Amazon, которая является крупнейшим мировым ретейлером. У этого гиганта процесс увольнения сотрудников настолько автоматизирован, что машина определяет кандидата самостоятельно, исходя из показателей его продуктивности[7 - Spencer Soper (2021) Fired by Bot at Amazon: ‘It’s You Against the Machine’ (https://www.bloomberg.com/news/features/2021-06-28/fired-by-bot-amazon-turns-to-machine-managers-and-workers-are-losing-out (https://www.bloomberg.com/news/features/2021-06-28/fired-by-bot-amazon-turns-to-machine-managers-and-workers-are-losing-out)).]. Алгоритмы, основанные на машинном обучении, позволяют исключить человеческий фактор из принятия решения об увольнении. Неэффективный сотрудник будет сокращен, даже если его начальник – родственник, покрывающий все его действия.

Подобное отношение к своим работникам можно назвать жестоким. Но если их несколько сотен тысяч, то автоматизация любого процесса приводит к заметной материальной выгоде. Особенно если необходимо нанять сотрудников на сезонную работу и при этом сохранить высокое качество услуг. Достаточно лишь собрать все возможные показатели и определить наименее эффективных работников. Так и поступили в Amazon в отношении доставки товаров клиентам во время пандемии COVID-19. Компания не справлялась с потоком заказов, которые требовалось доставить до двери, поэтому начала активно нанимать новых сотрудников. Для этого было создано мобильное приложение, с помощью которого любой владелец автомобиля мог стать курьером. При этом приложение собирало данные о качестве их работы, его интересовало:

• Время, затраченное на доставку.

• Уложился ли курьер в обещанное временное окно доставки.

• Сфотографировал ли посылку у двери клиента.

• Смог ли замаскировать посылку у двери, как просил клиент, чтобы ее не украли.

• И еще много-много различной информации…

Приложение было скачано более 4 миллионов раз. Через него собирались большие данные по десяткам различных параметров, по которым ежедневно выносились вердикты при увольнении курьеров. Сокращенным просто блокировали доступ в приложение и не выдавали новые заказы на доставку.

С одной стороны, это жестокий способ увольнения сотрудников из компании. С другой, когда на предприятии работает 4 миллиона человек, то это наиболее эффективный метод работы всего административного аппарата. При этом даже не нужно задействовать сотрудников отдела кадров ни для найма, ни для увольнения. А все управление подразделением доставки состоит из нескольких программистов, специалистов по данным и менеджера.

Техническое отделение

Техническое отделение – это производственный цех на предприятии. Тут осуществляется вся работа.

Если компания предоставляет услуги или продукты, которые нельзя потрогать руками, к примеру, программное обеспечение, то весь рабочий процесс проходит в информационных системах, где без особых затрат можно создать систему учета выработок сотрудников. Но если предприятие выпускает материальные продукты, которые можно подержать в руках, то первое, чем должны озадачиться управленцы, это создание серийных номеров для выпускаемых единиц товара.

Маркировка каждой детали нужна на случай гарантийного обслуживания и для улучшения качества как отдельных деталей, так и составных продуктов. Деталям необходимо не только присваивать серийные номера, но и заносить дополнительные сведения в информационную базу предприятия, чтобы по каждому серийному номеру можно было восстановить любую информацию:

• Дату и время производства.

• Место производства, если цехов несколько.

• Серийный номер станка, на котором была изготовлена деталь.

• Серийный номер конечного изделия, в который вошла деталь.

• Сотрудника, изготовившего деталь.

• Температуру и влажность в цехе и на улице во время изготовления.

• Напряжение в электрической сети, давление воздуха в системе пневматического инструмента.

• Потребление сотрудником перловой каши столовой цеха в день производства…

Это выглядит как несколько безумный сбор информации обо всем, даже с посягательством на частную жизнь сотрудника. Но взгляните на это с точки зрения доходов компании. Допустим, клиент прислал бракованную деталь на замену. По ее номеру можно определить всю историю продукта и обстоятельства его изготовления. То есть, благодаря собранным в процессе производства данным, по одной гайке можно сказать, с какого автомобиля она была снята. Можно даже отказать клиенту в гарантийном ремонте, потому что гайка не от его купленного автомобиля.

С другой стороны, можно оптимизировать производство и сократить издержки, предсказав заранее, какие именно детали будут бракованными. Для этого необходимо использовать все собранные данные по бракованной детали (не ограничиваясь списком выше) для машинного обучения. В процессе тренировки модели нужно указать, что при такой комбинации значений параметров появляется бракованная деталь. А когда машина обучится, предприятие получит систему предсказаний брака, которая с точностью, близкой к 100 %, будет определять бракованное изделие и не допускать его до продажи. Но для этого надо собирать все возможные большие данные.

Посмотрите на последний пункт в списке (про перловую кашу). Даже в нем есть логика. Допустим, сотрудник пришел в цех после обеда, на котором полакомился перловой кашей. А у него непереносимость глютена[8 - Lerner A. A.-O., Benzvi C. “Let Food Be Thy Medicine”: Gluten and Potential Role in Neurodegeneration. Cells. 2021;10:756. doi: 10.3390/cells10040756. (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8065505/ (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8065505/)).], о которой он даже не подозревает. В итоге, из-за аллергена следующую половину дня его когнитивные способности будут снижены. Он станет медленным, невнимательным, забывчивым. Его мышцы будут слабее, чем обычно. Пострадает мелкая моторика рук. Это может привести к браку, к финансовым потерям компании. Определить же степень влияния рациона сотрудника на вероятность брака может только машина. И сделает это она настолько точно, что собственник и топ-менеджер моментально заменят перловку на пюрешку в столовой. Потому что компании невыгодно терять деньги и репутацию из-за брака как результата собственного гастрономического творчества.

Остается еще вопрос этики: как собрать все необходимые данные о производстве и сотрудниках так, чтобы они этого не замечали, чтобы им было безразлично, ведется ли учет каждого их движения или нет. Единственный способ осуществить это – сделать процесс полностью автоматическим, чтобы сотрудник не заносил данные в компьютер вручную и даже не писал цифры серийного номера на детали. Все это должна делать машина, и неважно, каким именно способом: выбивать цифры или выжигать лазером QR-код. Главное, чтобы все происходило автоматически.

Отделение квалификации и качества

Отделение квалификации и качества проверяет качество услуг и товаров, производимых компанией. Если оно низкое, то принимаются необходимые меры, к примеру, персонал отправляют на повышение квалификации. Указанное отделение непрерывно получает отзывы клиентов, собирает информацию об их впечатлениях от продукта или услуги. Затем на основе этих данных товары улучшаются, поступают на рынок и PDCA цикл Деминга (планирование-действие-проверка-корректировка) повторяется вновь.

В современных компаниях, которые давно провели цифровизацию, отзывы не собираются и не анализируются вручную, потому что это рутинная работа. Поручать ее человеку – это непростительно дорогое удовольствие. Тем более что программа может обрабатывать миллионы отзывов в сутки, тогда как рядовой сотрудник только десятки или сотни. А если отклики не приходят на определенный почтовый адрес или не принимаются через форму жалоб на сайте производителя, то собирать их приходится по всему интернету. Что еще больше говорит о необходимости в программном анализе информации.

Рассмотрим интересный случай, который произошел с крупной южнокорейской компанией Samsung. В нашей стране она в первую очередь знаменита своими сотовыми телефонами и бытовой техникой. Однако в действительности эта компания намного больше, чем мы себе представляем, и она производит очень широкий ассортимент товаров, среди которых есть даже крупнотоннажные грузовые корабли. При таком разнообразии продукции сбор отзывов и их систематизация представляют собой крайне трудоемкий процесс, которым в основном занимаются машины. То есть программа просматривает в интернете все страницы всех социальных сетей, чтобы определить, появились ли новые сообщения с упоминанием продуктов бренда. Несмотря на то, что мониторинг происходит автоматически, процесс этот все же довольно медленный, да и компьютер иногда пропускает нужные отзывы, если в них отсутствуют «правильные» контрольные слова.

Недавно Samsung зарегистрировала неблагозвучный для русского уха бренд Gnusmas[9 - Samsung G·nusmas (https://www.tmdn.org/tmview/welcome#/tmview/detail/EM500000018739003 (https://www.tmdn.org/tmview/welcome#/tmview/detail/EM500000018739003)).], название которого представляет собой перевернутое Samsung. Возможно, производитель не знал, что в нашей стране это слово стало довольно популярным и используется в негативном ключе, в том числе в качестве нарицательного для отзывов о неудачных продуктах рассматриваемой нами компании. А теперь представьте, что произойдет, если Samsung официально попросит всех владельцев ее устройств использовать слово Gnusmas в качестве ругательства, чтобы выражать недовольство продуктами компании на просторах интернета. Очевидно, что с наличием контрольного слова поиск и обработка отзывов, оставленных во всемирной паутине, будут занимать намного меньше времени. Благодаря чему отдел качества сможет быстрее получать обратную связь от пользователей, и данные станут точнее. Наличие такого слова-метки в интернет-публикациях – бесценная находка для компании, позволяющая действительно улучшить выпускаемые ею продукты за счет анализа огромного количества реальных откликов.

К слову, обычно небольшие компании, у которых еще нет наработок в области искусственного интеллекта, используют сервисы «Google Alerts» или «Яндекс.Медиана» для обнаружения в интернете с помощью контрольных слов отзывов о своих товарах. Такие сервисы автоматически отправляют пользователю уведомление на почту, если в глобальной сети появляется заданное контрольное слово. То есть если у вашего товара достаточно уникальное название, можно настроить отслеживание прямо по нему и собирать обратную связь. Полученные отзывы необходимо классифицировать на положительные и отрицательные, определяя в каждом, какое преимущество или недостаток продукта озвучены как основные. В небольшой компании с этим может справиться один человек, но с ростом популярности продукта приходится создавать свой машинный интеллект для столь кропотливой и нудной работы. В любом случае без обработки и сбора больших данных по комментариям пользователей невозможно улучшить продукт и удовлетворить клиентов.

Отделение по работе с клиентами и партнерами

Именно в отделении по работе с клиентами и партнерами, в которое в том числе входит отдел по связям с общественностью, работают над тем, чтобы организация стала всемирно известной. И это действие напрямую влияет на стоимость привлечения новых клиентов.

Имидж создается различными способами: от публикаций в прессе до участия в общественных движениях, а иногда даже за счет обнародования некоторой закрытой информации с целью привлечения внимания партнеров и поиска клиентов-почитателей. Например, если компания собирает большие данные о своем продукте, то в публичный доступ может попасть часть уже обработанных сведений. Чтобы любители могли потренироваться в создании собственной системы для предсказаний, используя машинное обучение. Именно так и поступил «Сбербанк»[10 - Sberbank Russian Housing Market Dataset (https://www.kaggle.com/c/sberbank-russian-housing-market/data (https://www.kaggle.com/c/sberbank-russian-housing-market/data)).], который выложил на соревновательную платформу Kaggle набор больших данных о недвижимости в России. Сейчас это один из самых популярных тренажеров, на котором учат будущих специалистов по данным на различных отечественных курсах по машинному обучению.

По опубликованному набору можно сразу понять, как профессионалы в банке относятся к большим данным. Достаточно взглянуть на количество параметров, рассматриваемых для каждой квартиры: