Понимает сарказм и знает, что вы решили уволиться: Давид Ян о том, как работает его система искусственного интеллекта Yva.ai

Давид Ян стартовал в IT-бизнесе, основав компанию ABBYY — сейчас это мировой разработчик решений в области интеллектуальной обработки информации и анализа бизнес-процессов. Но помимо этого, у него есть еще с десяток проектов, не менее сложных и интересных. Например, Yva.ai — система, которая раньше, чем ваш психолог, угадает, что вы скоро выгорите.

Журналистка Highload созвонилась с Давидом (который сейчас живет в Кремниевой долине) и узнала, зачем он придумал Yva.ai, что еще она умеет и что у нее «под капотом».

Я — физик и математик по образованию, поэтому ищу точные ответы на свои вопросы

Я основал двенадцать компаний. И каждый раз, когда я стартовал новый бизнес, у меня возникали одни и те же вопросы:

• Где я могу найти сильных менеджеров?
• Как я могу удержать их?
• Что сделать, чтобы команда была мотивированная, эффективная и вовлеченная?

Я закончил МФТИ по специальности «Прикладная математика», поэтому всегда пытался найти научное решение возникающих вопросов.

Опыт проектов ABBYY Lingvo, ABBYY FineReader, iiko, Plazius, Cybiko, Ayb и других подсказывали мне, что секрет успеха безусловно лежит в людях и в корпоративной культуре. 

Но как отличить успешную команду от неуспешной? Как отличить будущего лидера от сотрудника, который уволится в самый ответственный момент? 

Каждый день сотрудники порождают миллионы точек данных. Если секрет бизнес-успеха лежит в корпоративной культуре, то значит он должен быть зашифрован в цифровом следе. Нужно только научиться его расшифровать. 

Так мы начали работать над Yva.ai (читается «Ива»). У нас ушло более трех лет на исследования и разработку. Сегодня Yva.ai — это полноценная система управления вовлеченностью и эффективностью сотрудников. 

Какой традиционный подход к управлению вовлеченностью сотрудников и в чем его проблема

Традиционный подход — это ежегодные опросы вовлеченности сотрудников. Его проблема в том, что так можно обнаружить неудачи только тогда, когда они уже случились: например, ключевой сотрудник уже уволился.

Современный подход — это «непрерывная обратная связь» между сотрудниками. Но если спрашивать всех обо всем, это будет занимать много рабочего времени и сотрудники перестанут отвечать.

В системе Yva.ai встроены «умные опросы»: она знает, кого и о чем спрашивать в данный момент.

Каждую неделю «Ива» присылает каждому сотруднику одиннадцать вопросов о его/ее коллегах. Что именно спрашивать, она узнает из анализа корпоративных систем вроде электронной почты, Slack, MS Teams. И каждый новый ответ влияет на ее алгоритм искусственного интеллекта.

Например, на первой неделе система попросит сотрудника оценить руководителя. На следующей неделе она уже будет знать, что его оценивают не очень высоко, и попробует выяснить, почему. Допустим, спросит у сотрудника, уважает ли этот руководитель его как личность или ставит ли ясные и достижимые цели.

Также алгоритм Yva.ai определяет, и о ком спрашивать: то есть она не будет задавать вопросы о коллеге, которого сотрудник видит раз в год на корпоративе.

Результат работы Yva.ai — личный кабинет с персональными рекомендациями для сотрудника, менеджеров и HR. Можно сказать, что эта система — ассистент каждого работника.

На каких технологиях работает Yva.ai

В ядре Yva.ai — алгоритмы на стыке социологии, people analytics, machine learning и sentiment analysis. Патентованной и абсолютно уникальной частью Yva.ai является способ соединения пассивной и активной аналитики. Пассивная — это цифровой след (записи электронной почты, Slack, MS Team, Jira, и т.п.), активная — опросы сотрудников.

Результатом комбинации пассивной и активной аналитики являются «умные опросы» «Ивы» и предсказание увольнений сотрудников.

Исследования в области пассивной аналитики заняли у нашей компании несколько лет. К относительно простым проблемам, которые возникли на пути создания системы, можно отнести:

• очистку цифрового следа от «шумов» типа автоматических рассылок, автоответов, календарных объявлений;
• проблемы, связанные с сезонностью: национальными праздниками, отличающимися в разных регионах.

Куда сложнее оказались инженерные проблемы, связанные с масштабируемостью платформы. В крупных организациях системе должна быстро анализировать порядка 10 миллиардов точек данных. 

Интересны аспекты семантического анализа. Простой подход к распознаванию конфликтов в корпоративных коммуникациях работал неплохо, но позже выяснилось, что в некоторых профессиональных областях случаются сбои.

Например, в медицинских организациях часто обсуждают болезни — по работе, но Yva.ai детектировала слово «болезнь» как конфликтный сигнал. 

Применение самых современных моделей нейросетей, построенных по архитектуре «трансформеров» с использованием «механизма внимания» позволило резко повысить качество анализа. Сейчас Yva.ai работает на ста языках, умеет уловить конфликт в письме (даже если оно начинается и заканчивается позитивно) и улавливает сарказм. Точность ее работы на кросс-валидационных тестах составляет 91%.

Если же меня спросить, что было самым сложным в создании Yva.ai, я думаю, это модель детекции выгорания сотрудника и предсказания увольнения. 

Как Yva.ai предсказывает увольнения и помогает удержать сотрудников

Сотрудник не увольняется спонтанно. Наши исследования выявили, что существует три предувольнительные стадии.

1. «Фрустрация» или неудовлетворенность. Сотрудника начинает что-то не устраивать в компании: может начальник не занимается его карьерным развитием, а может кондиционер дует в спину.
2. Если сотрудника долго не «слышать», то он начинает разочаровываться в компании и переходит в фазу «пассивного кандидата» или раннего выгорания. Он еще не ищет работу сам, но примет предложение, если его захотят переманить.
3. Если компания так и не заметила проблему, сотрудник окончательно разочаровывается и переходит в фазу «активного кандидата» — позднего выгорания, и начинает ходить по собеседованиям.

Задача организации понять причины неудовлетворенности еще на этапе «фрустрации». Так можно удержать сотрудника и системно снизить нежелательную текучесть.

Именно для этого в «Иве» была создана функция ранней детекции выгорания и предсказания увольнений.

Нам потребовалось более трех лет, чтобы научить нейросеть видеть невидимые глазу человека изменения в цифровом следе сотрудников, которые характерны фазе «фрустрации» и выгорания. Для этого была разработана сложная статистическая модель, которая изучает 17 признаков от цифрового следа.

В результате наших исследований мы добились беспрецедентно высокой точности предсказания увольнений: проверка на «слепых тестах» показывает точность от 79% до 85%.

«Моя команда бигдата проанализировала…»: тотальный контроль или благополучие сотрудников — что важнее для бизнеса

Мы создавали Yva.ai как институт развития сотрудников и в их интересах, а не как систему контроля. Она помогает стать лучшей версией себя, получить продвижение по службе, предотвратить выгорание.

В Кремниевой долине, где я живу в последние годы, есть поговорка «Strong management is not about control but it is about enablement». Я бы перевел так: «сильный менеджмент — это не про контроль, это про наделение полномочиями и ответственностью».

Организация, которая вопреки желанию сотрудников использует их данные для принятия автоматических решений, будет признана виновной в нарушении закона об обработке персональных данных. Такими являются законы GDPR в Европе и Privacy Acts в США.

Но есть негативные последствия и помимо юридического аспекта: такое применение вместо того, чтобы укреплять корпоративную культуру, будет ее разрушать, превращая организацию в «большого брата».

Поэтому современные системы непрерывной обратной связи, а также управления эффективностью и вовлеченностью сотрудников обязаны работать исключительно с ведома и в интересах сотрудников.

Платформа Yva.ai была создана как помощник каждому сотруднику и по закону может быть использована только с ведома и согласия самого сотрудника. Именно сотрудник сам «нанимает» «Иву», и только он принимает решение, использовать «Иву» для себя или нет.

Потому что, «strong management is not about control but it is about enablement»!

Это — первая часть интервью с Давидом Яном. Читайте скоро на сайте продолжение: про разработку искусственного интеллекта, который знает, что такое любовь и когда начнется движение Robot Lives Matter (мы это точно застанем, если что).