На рынок вышел стартап Yva.ai с решением нового класса - искусственным интеллектом для управления персоналом. Продукт Yva анализирует корпоративную перепискукаждого сотрудника, автоматически выявляет поведенческие паттерны и отслеживает появление аномалий. Это может пригодиться, например, чтобы предсказывать возможное увольнение или выгорание ценного сотрудника, выявлять лучших менеджеров, чтобы перенимать их практики, и для многих других, возможно пока неочевидных вещей.
Основа Yva.ai — это самообучающаяся нейронная сеть, которая использует данные, поступающие из корпоративных почты, соцсетей, мессенджеров и других источниковых источников коммуникациидругих ИТ-систем компании, а также в автоматическом режиме проводит опросы сотрудников и создает карты профессиональных навыков.. На основании этих данных Yva.ai может определить проблемные места в системе управления компанией, например, предсказать возникновение конфликтов или увольнение сотрудников. Дать рекомендации по повышению эффективности бизнеса — например выявить черты, которые характеризуют поведение самых успешных менеджеров по продажам и рекомендовать другим их коллегам совершенствоваться именно в этой области, чтобы повысить свою эффективность.
Аналитические решения для управления персоналом (People Analytics и Workforce Analytics) — сравнительно новый и быстро набирающий популярность класс программных продуктов для бизнеса.
По данным компании Grand View Research, мировой рынок Workforce Analytics к 2025 году достигнет $1,87 млрд. Другая компания Markets&Markets предсказывает, что объем этого сегмента вырастет до $860 млн к 2020 году, прибавляя по 15.3% ежегодно. Спрос на эти программные решения во многом вызван трендом по переходу компаний от жестких иерархических организационных структур к более гибким и “текучим” моделям — матричным и проектным. При таком подходе меняется также и подход к управлению человеческими ресурсами. Функция перестает быть первичной. На первый план выходит сам сотрудник, который воспринимается, как ценный актив, который необходимо сохранять и развивать. Важной задачей становится понимание поведения персонала, настроений сотрудников, выявление наиболее существенных характеристик каждого, потенциала для развития новых компетенций, в том числе управленческих.
Многие российские компании перенимают этот современный подход. Но инструменты, которые позволяли бы воплотить новые методы управления персоналом, запаздывают. Стратегически важные управленческие решения, касающиеся мотивации персонала, предотвращения оттока, развития человеческого капитала, по-прежнему часто принимаются чисто интуитивно без использования “математики” — прозрачных метрик, научного подхода и программных средств. При этом, компании много лет собирают огромное количество информации о сотрудниках. Это результаты регулярных опросов, обратная связь и другие прямые источники информации. Множество сведений остаются скрытыми и практически совсем не используются. Это данные систем, отслеживающих взаимодействие с клиентами на разных уровнях, в частности бухгалтерские пакеты, ERP, CRM и другие. Решения класса Workforce Analytics позволяют использовать все эти данные для более эффективного управления человеческим капиталом.
Стоимость пакета Yva.ai составляет от 199 рублей месяц на одного сотрудника в зависимости от того, какой набор функций решит использовать заказчик. Разработчик ориентируется на компании с количеством сотрудников более пятидесяти человек.
Нейросеть Yva.ai предварительно обучена — после установки на сервера компании сразу же начинает анализировать внутренние данные, и уже через несколько часов может выдавать первые оценки. Но для более полноценной работы понадобится несколько дней на сбор данных. Программный продукт “рисует” многогранный “портрет” каждого сотрудника, структурного подразделения, рабочей группы. В частности, отслеживает, насколько быстро человек принимает решения, отвечает на запросы коллег и партнеров, насколько хорошо он понимает миссию и задачи компании, удовлетворен ли своим положением, с кем больше всего общается и прочее.
“Искусственный интеллект открывает качественно новые возможности, благодаря тому, что может почти моментально обрабатывать огромные объемы данных, обнаруживать закономерности, которые невозможно выявить "вручную". Например, система зафиксировала, что сотрудники, которые приняли решение покинуть компанию, сначала теряют в эффективности работы, но за несколько недель до ухода снова становятся продуктивными. Они стремятся быстрее закрыть как можно больше вопросов перед увольнением. Выявив такой паттерн в поведении — резкий всплеск активности после продолжительного спада — система предупредит, что данный сотрудник с высокой вероятностью уже принял предложение одного из конкурентов, и вернуть его в компанию вряд ли получится", — Антон Кириллов, Chief Data Scientist, Yva.ai Конечно, чем раньше удастся отследить такую ситуацию, тем выше шансы избежать потери этого ценного актива. Особенно это важно, если речь идет о ключевых сотрудниках. Кстати, система поможет выявить, кто именно является ключевым — это далеко не всегда очевидно.
Важный элемент Yva — модуль, анализирующий так называемый "цифровой след” — это сотни тысяч и миллионы точек данных, которые система собирает из корпоративной сети. По каждому сотруднику информация представляется в виде многомерного вектора, совокупность векторов формирует временной ряд векторов или «цифровой след». В частности, Yva умеет обнаруживать конфликты. Система сравнивает несколько заложенных в нее параметров, которые маркируют признаки серьёзного конфликта: повторяемость, протяженность во времени, наличие эмоциональной составляющей (например определенных выражений в переписке), степень риска потери партнера или прибыли, и другие. Если несколько из этих условий совпало, система оповестит менеджера.
"Конфликт, к примеру, между менеджером компании и крупным клиентом, может длиться несколько месяцев. При этом внешне переписка и все коммуникации остаются в рамках корпоративного этикета, никто никуда не жалуется. Последним письмом может быть: "Очень жаль, но нам придется прекратить работу с вашей компанией. Спасибо за все!”. После такого исправить ситуацию уже почти невозможно. Система видит признаки возникновения таких эмоционально заряженных диалогов заранее, причем часто по косвенным признакам, например по изменению интенсивности переписки и другим внешне малозначительным факторам”,— говорит Эрик Пеллетье, Генеральный директор Yva Technologies.
Согласно отчету по исследованию компании Gallup, выпущенному в 2017 году (State of the American Workplace) более половины (51%) сотрудников компаний в США активно изучают открытые вакансии и строят планы о смене работы, и всего лишь треть (33%) увлечены своей деятельностью. Наиболее остро эта проблема стоит в наукоемких отраслях, в том числе в ИТ, где уход одного ключевого сотрудника может привести к потере доли рынка или краху всего бизнеса. "Компании вынуждены тратить на поиск замены сотруднику от 16% до 200% его годовой зарплаты в зависимости от квалификации. И это без учета затрат на обучение нового специалиста, потерянной прибыли из-за простоя и упущенных возможностей, и прочего", - говорит Эрик Пеллетье, генеральный директор Yva Technologies.
Компания HP внедрила решение для выявления признаков недовольства со стороны сотрудников и поиска мер предотвращения их ухода. В результате, удалось сэкономить по собственным оценкам компании $300 млн. В пересчете на одного сотрудника $5,5. Отток ключевых специалистов уменьшился на 2,5%. Алгоритм Yva.ai позволяет обнаружить признаки возможного ухода человека из компании в некоторых случаях за год.
"Когда мы работали над развитием системы, установили Yva у себя. В стартапе работало меньше двух десятков человек. На первый взгляд большого практического смысла в этом не было, так как все друг друга и так хорошо знали. И вдруг система показала, что один из наших коллег хочет уволиться. Сам он все отрицал, говорил, что алгоритм ошибся. Спустя полгода оказалось, что этот человек действительно планировал уйти из компании, сменить страну проживания, но не хотел об этом сообщать пока не получит все необходимые для переезда разрешения и документы", — рассказал сооснователь Yva.ai Давид Ян.
Использование систем, подобных Yva.ai, сопряжено с определенными сложностями, признает Ян. "Кадровая аналитика на базе нейросетей — зарождающийся рынок, и нам приходится сталкиваться с определенными опасениями, как со стороны клиентов, так и со стороны сотрудников. Что касается конфиденциальности корпоративных данных — вся информация закрыта и хранится на сервере клиента, если только он сам не принимает решения поделиться частью обезличенных данных. Это, например, открывает возможность анализировать тренды в отрасли, или обучать алгоритм, опираясь на совокупный опыт нескольких компаний. Но это сугубо добровольное решение. Насчет анализа переписки сотрудников — мы однозначно считаем, что компания может это делать только после получения согласия работника. Но если такое согласие не получено, системе для анализа достаточно обезличенной статистической информации. Это может быть, например, частота отправки сообщений. В таком случае клиент не сможет использовать лишь модуль обнаружения конфликтов, которому необходим доступ к переписке, но на функциональности системы в целом это не скажется", — объясняет Ян.
