Skip navigation EPAM

Артак Оганесян: Искусственный интеллект заменит кадры, но не таланты

СМИ о нас:

Cnews

Искусственный интеллект в обозримом будущем может заменить рутинные операции. Однако для решения более сложных задач компаниям самых различных отраслей нужны творческие квалифицированные специалисты. О технологиях, которые помогут управлять талантами, в интервью CNews рассказал Артак Оганесян, заместитель генерального директора EPAM.

CNews: В последнее время часто говорят о том, что искусственный интеллект сможет заменить людей во многих сферах, насколько обоснованы эти предсказания?

Артак Оганесян: Такие ожидания преувеличены. Компьютеры пока не обладают тем интеллектом, который мы видим в фантастических фильмах, они не могут мыслить как человек. Искусственный интеллект дает результат на основе алгоритмов, которые написаны людьми, и данных, накопленных людьми. Например, машине долгое время не удавалось обыграть человека в шахматы, выстраивая свою логику как алгоритм. Но когда в программы «заложили» ранее сыгранные партии, то программное обеспечение, опираясь на этот опыт, начало добиваться побед.

ИИ поможет автоматизировать рутинные процессы. Это приведет к тому, что, действительно, некоторые специальности уйдут в прошлое. Раньше, например, в учреждениях был целый штат машинисток, но с появлением персональных компьютеров потребность в их работе отпала и им пришлось переквалифицироваться. Так и в случае с ИИ.

Но в тоже время роль человека в бизнес-процессах будет не только не снижаться, но и качественно меняться. Появятся новые профессии. Например, сейчас все более востребованы такие специальности, как «ученый по данным» (DataScientist) и «стюарт по работе с данными» (Data Steward). Это эксперты, которые помогают компаниям найти те области, где использование ИИ принесет максимальный результат для бизнеса и способны научить его правильно работать. Все более востребованными становятся специалисты в определенной области, например, медицине, которые при этом обладают алгоритмическим мышлением и умением работать с данными. Биотехнологии и медицинско-информационные технологии — яркий тому пример. В результате мы видим, что спрос на квалифицированных междисциплинарных специалистов растет. И от их наличия все больше зависит успех компаний на рынке. Причем это касается самых разных отраслей — финансов, производства, строительства и других.

CNews: Как вы оцениваете рынок современных кадровых ИТ-решений?

Артак Оганесян: Сегодня все реже произносят само слово «кадры», меньше используют и термин HR — Human Resources. Уже никто не говорит о решениях, связанных с кадровым учетом, начислением льгот, социальных пособий — все эти процессы давно автоматизированы. Даже управление человеческими ресурсами стало само собой разумеющимся. Вместо этого стали говорить о такой задаче, как управление талантами. Новые цифровые решения нацелены на то, чтобы помогать людям расти и самореализовываться. В компаниях озабочены тем, чтобы создавать сотрудникам не просто комфортную обстановку для работы, но и благоприятную среду, где они могли бы раскрывать свои таланты, накапливать экспертизу, использовать ее и передавать другим сотрудникам.

CNews: Каким образом в этом помогают ИТ-решения?

Артак Оганесян: Каждый сотрудник в компании оставляет свой «цифровой след». В первую очередь это данные о его работе и профессиональных навыках. В EPAM, например, это информация об участии в проектах (с указанием их специфики), о наличии сертификатов, знании тех или иных технологий, ряд других аспектов.

Но есть и большой пласт информации, который до недавнего времени оставался «за кадром». О том, что сотрудник участвовал во внешнем или внутреннем мероприятии, преподавал, был ментором для новичков или проводил оценку тех, кто пришел на собеседование. В совокупности весь этот объем данных способен дать новые возможности для управления персоналом. К примеру, определить «выгорание» специалиста или спрогнозировать вероятность его ухода. Проблема в том, что данных очень много и они распределены по большому количеству информационных систем. В EPAM мы решили эту задачу с помощью собственного продукта — TelescopeAI.

CNews: Что представляет из себя TelescopeAI и какова история его создания?

Артак Оганесян: Мы всегда использовали как собственные разработки, так и промышленные решения для автоматизации собственной производственной деятельности с точки зрения управления ресурсами, планирования их загрузки, ведения проектной деятельности. Естественно, были и остаются кадровые системы, решения для учета отпусков и командировок, системы для поддержки обучения, проведения тренингов и внутренних мероприятий. В общей сложности это где-то 40-50 систем. За более чем 25 лет был накоплен огромный объем данных. И несколько лет назад появилась идея сделать так, чтобы через одну точку входа можно было бы получить всю информацию о конкретном сотруднике, а их у нас сейчас свыше 35 тысяч. В результате команда внутренней автоматизации EPAM решила все системы накрыть неким «зонтиком», который отображает обработанную информацию из озера данных, которое, в свою очередь, подпитывается «ручьями», то есть данными из тех самых 50 систем. «Зонтик» или «стеклянный купол» над озером и есть портал TelescopeAI.

CNews: Данные из каких систем может использовать TelescopeAI?

Артак Оганесян: В качестве источников данных могут выступать самые разные системы и ресурсы. Это решения для управления персоналом (продукты «1С», SAP HCM и SAP SuccessFactor, Workday и др.), управления проектами (Jira, Confluence, Oracle Primavera, MS Project и др.), различные базы данных, системы по привлечению и управлению кандидатами (LinkedInTalent, Oracle Taleo, Greenhouse ATS), системы управления обучением (Lynda) и многие другие. Также TelescopeAI способен интегрироваться с внешними сервисами и поставщиками информации (такими, как HeadHunter), с социальными сетями (LinkedIn, Facebook, VK), подгружать данные от рекрутинговых агентств, с которыми работает компания.

Офисы EPAM работают в 29 странах, и если мне сегодня для проекта нужен специалист с очень редкими компетенциями, я могу зайти в TelescopeAI, задать поиск и найти его вне зависимости от страны, где он работает. Я увижу информацию о его технологических знаниях и других навыках (softskills), увижу историю его работы в EPAM и текущую загрузку, какие отзывы на каких проектах он получил, оценку производительности труда и ряд других метрик, кто его руководители и так далее. Даже то, какие бейджи в качестве награды он получил от коллег или заказчиков.

CNews: Что это за бейджи, у вас есть своя наградная система?

Артак Оганесян: Это элемент геймификации, который стал популярным среди сотрудников. Люди в разных сообществах дарят друг другу фишки, виртуальную валюту, у нас же это бейджики. Если ты благодарен кому-то, допустим, за помощь на проекте или консультацию, то ты можешь выбрать на портале определенный значок и виртуально вручить его. Есть бейджи, которыми награждает сама компания, скажем, за проведенный тренинг или длительность работы в компании. Вот я, например, 20 лет в ЕРАМ проработал, мне в феврале придет юбилейный бейджик. Все бейджи сохраняются на моей стене в TelescopeAI и видны коллегам. Отдельная категория — своего рода ордена, которые раз в год вручает CEO компании. Людям это нравится. Не так давно мы привлекли на короткий срок специалиста из минского офиса EPAM, который помог нам оптимизировать базу данных. Мы его поблагодарили, выписали единовременную премию, а он говорит: «А бейджик?». Человек ведь хочет не только материального признания.

CNews: Какую роль TelescopeAI играет в деятельности вашей компании?

Артак Оганесян: Сейчас, без преувеличения, TelescopeAI это один из ключевых инструментов развития ЕРАМ. Бизнес нашей компании построен на том, что к нам приходит заказчик с какой-то определенной проблемой и болевой точкой, которые надо вылечить, или же с большой задачей или проектом, которые надо реализовать. Справится с тем и другим может только правильно подобранная команда специалистов. Чтобы сформировать команду, нужно найти этих людей, понять, насколько они доступны, компетентны, каких навыков у них не хватает, можно ли их дообучить или обеспечить передачу знаний от экспертов, которые загружены на других проектах, и так далее. Все эти процессы и функции позволяет сделать TelescopeAI.

Кроме того, это инструмент для отслеживания «здоровья» проектов. На основе поступающих данных мы видим, насколько мы попадаем в сроки или насколько высоко качество разрабатываемых решений, можем прогнозировать развитие ситуации (в том числе благодаря заложенным в TelescopeAI аналитическим моделям). В системе все это наглядно окрашено цветами: зеленым, желтым, красным. Можно выявлять любые отклонения — в области финансов, в процессе формирования команды, по срокам, по качеству продукта — и оперативно принимать решения для их устранения.

Очень важный аспект использования TelescopeAI — это развитие профессиональных качеств специалистов и их карьерный рост. Сотрудник ставит перед собой цель, допустим, он хочет быть директором какого-то направления. TelescopeAI пошагово выстроит для него карьерный путь, обозначит, какие технологические, профессиональные и бизнес-компетенции и навыки ему нужно приобрести (допустим, научиться руководить коллективом или пройти аттестацию в определенной предметной области). И затем из собственной и внешней библиотек обучающих курсов и тренингов система выберет необходимые программы, подскажет, на каких проектах и позициях ему нужно будет поработать для достижения поставленной цели. Пути развития, матрицы компетенций и их привязка к ролям, позициям и должностям — все это заложено в TelescopeAI нашими специалистами, которые постоянно анализируют данные, и накопленные нами, и «внешние», из сторонних источников.

Если человек уставал, например, два года работать на одном проекте, то раньше надо было прийти к своему менеджеру. Тот говорил «ок, буду подбирать тебе новый проект». Сейчас же сотруднику достаточно зайти в систему и увидеть топ-5 реальных позиций, которые подходят именно для него и на которые он может перейти сразу или если чуть доработает свои навыки. Возможна и обратная ситуация. В TelescopeAI реализованы модели искусственного интеллекта, которые позволяют ресурс-менеджеру понять, что сотрудник из его команды начинает «выгорать» или хочет уйти из компании, и сыграть на опережение, предложив какие-то новые возможности.

Кстати, если говорить про возможности, то с TelescopeAI получилась в какой-то степени забавная ситуация. Решение, которое разрабатывалось сугубо для внутренних задач, привело к появлению в EPAM нового для нас продуктового направления бизнеса.

CNews: Уже есть внедрения TelescopeAI в других компаниях?

Артак Оганесян: Да, идет ряд проектов в крупных западных глобальных компаниях. В первую очередь это технологические компании, про которые говорят, что они digital born — «родились в цифре». Наш продукт неожиданно оказался востребован в медицине. Также есть спрос со стороны инженерных компаний и крупных международных автопроизводителей. В России TelescopeAI мы только начали продвигать. Но и здесь к решению есть большой интерес со стороны крупных компаний финансовой сферы, промышленности, в частности, металлургии. Мы видим, что наше решение интересно компаниям с десятками тысяч сотрудников или потребителей (клиентов или партнеров), которым нужно искать и развивать высококвалифицированных специалистов, строить команды и растить свои таланты, которых не заменит ни один искусственный интеллект.

 

Оригинал публикации