Что ждет Илона Маска и его компанию Tesla

Вероятно, вы никогда не слышали о предпринимателе, который основал и взрастил крупнейший в мире стартап с выручкой $10 млрд в год, а затем был уволен из него. Человеку, занявшему его место, принадлежит идея современной корпорации. Если вы хотите понять будущее Tesla и роль Илона Маска в ней (а этот вопрос интересует многих, учитывая поток негативных заголовков о компании), вам стоит обратиться к истории автомобилестроения в XX веке.

Альфред Слоун и современная корпорация

К середине прошлого века Альфред Слоун стал самым известным бизнесменом в мире. Он известен как изобретатель современной корпорации и был президентом General Motors с 1923 по 1956 год, когда автомобильная индустрия США стала одной из ведущих сил экономики США.

Сегодня в США трудно не встретиться с именем Слоуна. Существует фонд Альфреда Слоуна, школа управления Слоуна в MIT, программа Слоуна в Стэнфордском университете и мемориальный онкологический центр имени Слоуна-Кеттеринга в Нью-Йорке. Книга Слоуна «Мои годы в General Motors», написанная полвека назад, до сих пор остается популярной бизнес-классикой.

Питер Друкер писал: Слоун был «первым, кто понял, как систематически организовать крупную компанию; когда в 1923 году Слоун стал президентом GM, он ввел планирование и стратегию, измерение показателей и, самое главное, принципы децентрализации».

Придя в GM в 1920 году, Слоун понял, что традиционные централизованные структуры управления по отделам (продаж, производственный, дистрибуции и маркетинга) плохо подходили разнообразным линейкам продукции GM. В тот год руководство пыталось скоординировать все операционные детали во всех подразделениях, и компания практически обанкротилась, когда из-за плохого планирования образовались излишки запасов, нераспроданные машины накапливались у дилеров, а у компании кончались деньги.

Опираясь на организационные эксперименты компании DuPont (которой управлял его председатель совета директоров), Слоун организовал компанию по подразделениям, а не по отделам и переместил ответственность с корпоративного уровня на уровень каждого операционного подразделения (Chevrolet, Pontiac, Oldsmobile, Buick и Cadillac). Каждое из подразделений GM сосредоточилось на собственной повседневной работе, и генеральный менеджер подразделения стал отвечать за его прибыль и убытки. Персонал корпоративного уровня был немногочислен и занимался разработкой политики, корпоративными финансами и планированием. Слоун потребовал от каждого подразделения заняться систематическим стратегическим планированием. Сегодня мы воспринимаем организацию по подразделениям как само собой разумеющееся, но в 1920 году почти все крупные корпорации, кроме DuPont, были организованы по отделам.

Слоун ввел в GM систему управленческой отчетности (также заимствованную у DuPont), которая впервые позволила компании: (1) составить годовой операционный прогноз, в котором сравнивались прогнозы каждого подразделения (выручка, затраты, требования к уровню капитала и рентабельность инвестиций) с финансовыми задачами компании; (2) обеспечить руководство корпорации практически в режиме реального времени отчетами о продажах и бюджете, которые показывали, когда они отклонились от плана; (3) распределить ресурсы и компенсации среди подразделений, исходя из стандартов, опирающихся на критерии оценки деятельности в масштабе всей корпорации.

Современный корпоративный маркетинг

Когда в 1923 году Слоун стал президентом GM, доминирующим игроком на автомобильном рынке США была компания Ford. Model T производства Ford стоила всего $260 ($3700 в сегодняшних ценах) и Ford принадлежало 60% рынка США. У General Motors было 20% рынка. Слоун понял, что не сможет конкурировать, предложив меньшую цену, поэтому GM создала множество брендов автомобилей, каждый с собственным имиджем, предназначенным для конкретного диапазона американских потребителей. Компания установила цены для каждого из брендов от самой низкой до самой высокой (Chevrolet, Pontiac, Oldsmobile, Buick и Cadillac). У каждого бренда имелось несколько моделей разной ценовой категории.

Идея заключалась в том, чтобы клиенты со временем, по мере того как росло их благосостояние, возвращались к General Motors, чтобы сменить автомобиль на бренд получше. В конце концов GM создала непрерывный спрос на свои бренды, ежегодно снимая с производства устаревшие модели и заменяя их новыми. (Вспомните об iPhone и ежегодном выпуске новых моделей).

К 1931 году благодаря превосходному финансовому менеджменту и дальновидной стратегии развития бренда и линейки продукции у GM уже было 43% рынка по сравнению с 20% Ford — и с тех пор компания не уступала лидирующего положения.

Слоун превратил корпоративное управление в отдельную профессию, и бизнес-модель GM стала блестящим примером его непрерывного применения.

Какое отношение GM имеет к Tesla и Илону Маску?

«Спасибо за экскурс в историю, но что мне с того?» — спросите вы. Если вы следите за компанией Tesla, то вам будет интересно узнать, что Слоун не был основателем GM. Он был президентом маленькой компании, производившей подшипники, которую GM приобрела в 1918 году. Когда в 1923 году Слоун стал президентом General Motors, это уже была компания стоимостью $700 млн (около $10,2 млрд в сегодняшних деньгах).

Однако вы никогда не слышали, благодаря кому GM достигла таких размеров. Кто тот предприниматель, который основал за 16 лет до этого, в 1904 году, компанию, ставшую General Motors? Где благотворительные фонды, школы бизнеса и больницы, названные в честь основателя GM? Что с ним стало?

Основателем компании, ставшей General Motors, был Уильям Дюрант. На рубеже XX века Дюрант был одним из крупнейших производителей конных экипажей, выпуская 150 тыс. экипажей в год. Но в 1904 году, после того как Дюрант впервые увидел в городе Флинт, штат Мичиган, автомобиль, он одним из первых понял, что будущее принадлежит радикально новой форме транспорта, управляемой двигателем внутреннего сгорания.

Дюрант забрал свои деньги из компании, производившей экипажи, и купил переживающий не лучшие времена автомобильный стартап под названием Buick. Дюрант прекрасно умел продвигать товар и предвидеть будущее, и к 1909 году превратил Buick в самый продаваемый автомобиль США. Размышляя над бизнес-моделью для новой индустрии и предвидя, что автомобильной компании необходимо множество брендов, в тот год он купил еще три небольшие автомобильные компании — Cadillac, Oldsmobile и Pontiac — и объединил их с Buick, переименовав образовавшуюся компанию в General Motors. Он также считал, что для успеха компании необходима вертикальная интеграция и купил 29 производителей и поставщиков запчастей.

В следующем, 1910 году, начались проблемы. Хотя Дюрант и был прекрасным предпринимателем, интеграция компаний и поставщиков шла тяжело, только что начался экономический спад, а на GM лежал долг в $20 млн за все приобретенные компании, и деньги вот-вот должны были закончиться. Банкиры и совет директоров уволили Дюранта из основанной им компании.

Для большинства людей на этом история и закончилась бы. Но не для Дюранта. В следующем году Дюрант вместе с Луи Шевроле основал другой автомобильный стартап. В течение следующих пяти лет Дюрант превратил Chevrolet в конкурента GM. И совершил одно из величайших возвращений в корпоративном мире: в 1916 году Дюрант использовал Chevrolet, чтобы при поддержке Пьера Дюпона выкупить GM. Он снова стал руководить General Motors и объединил ее с Chevrolet, купил компании Fisher Body и Frigidaire, создал GMAC, финансовое подразделение GM, и отказался от услуг банкиров, шесть лет назад уволивших его.

Дюрант еще четыре года успешно возглавлял GM. В то время он не только руководил компанией, но и активно торговал на Уолл-стрит (в том числе акциями GM) и играл заметную роль в общественной жизни Нью-Йорка. Но тучи сгущались. Дюрант был в ударе, у него были деньги, и он беспорядочно расширял компанию. (Он также приобрел двух конкурентов, Sheridan и Scripps-Booth). Но к 1920 году, после окончания Первой Мировой войны начался экономический спад, и продажи автомобилей замедлились. Дюрант продолжал работать на будущее, считая, что денежные потоки и клиенты не закончатся.

Тем временем запасы накапливались, цена акций снижалась, и у компании заканчивались деньги. Весной 1920 года компании пришлось обратиться в банки и взять кредит в размере $80 млн (около миллиарда долларов в ценах 2018 года), чтобы финансировать свою деятельность. Все вокруг считали Дюранта визионером, однако его единоличная власть вредила компании. Он не умел расставлять приоритеты, не находил времени на встречи с непосредственными подчиненными, увольнял их, когда они жаловались на хаос, в компании не было системы управления финансами, она жила только за счет способности Дюранта доставать деньги. Когда акции компании рухнули, возник риск, что доля Дюранта в капитале перейдет банкам, которым он задолжал, и тогда им будет принадлежать значительная часть GM. Совет директоров решил, что дальше компании лучше развиваться без визионера: они выкупили акции Дюранта и решили, что пора пригласить того, кто умеет работать.

Совет директоров (на этот раз возглавляемый семьей Дюпон) снова выкинул его из General Motors (на тот момент объем продаж GM составлял $10 млрд в сегодняшнем денежном эквиваленте).

Альфред Слоун стал президентом GM и руководил компанией в течение следующих тридцати лет.

Уильям Дюрант пытался создать третью автомобильную компанию, Durant Motors, но продолжал играть на рынке и разорился во время Великой депрессии в 1929 году. Его компания закрылась в 1931 году. Дюрант умер управляющим боулинга в городе Флинт, Мичиган, в 1947 году.

Со дня увольнения Дюранта в 1920 году и следующие полвека американский бизнес возглавляла армия менеджеров, действующих в стиле Слоуна, которые управляли и руководили существующими бизнес-моделями.

Но дух Билли Дюранта возродится в Кремниевой долине. А 100 лет спустя Илон Маск увидит, что будущее транспорта больше не принадлежит двигателям внутреннего сгорания и создаст следующую великую автомобильную компанию.

Будущее осталось в прошлом для Tesla

Во всех своих компаниях Илон Маск использовал видение будущего, способного захватить воображение клиентов и, что не менее важно, инвесторов, чтобы привлечь миллиарды долларов и сделать это видение реальностью.

Однако, как показывает пример Дюранта, одна из проблем основателей-визионеров заключается в том, что они с трудом могут сосредоточиться на настоящем, когда компания нуждается в переходе к неустанной повседневной работе. Как и Дюрант, Маск имеет широкие интересы и является CEO и архитектором продукта, следящим за разработкой, инжинирингом и дизайном не только в Tesla. В компании SpaceX, производящей ракеты, Маск CEO и ведущий инженер, он следит за разработкой и производством передовых ракет и космических кораблей. Он также является основателем Boring Company (компании по строительству туннелей) и сооснователем и председателем совета директоров OpenAI.

Все эти компании занимаются революционными инновациями, но даже у Маска в сутках всего 24 часа, а в неделе семь дней. И если ты погружаешься то в одно свое увлечение, то в другое, то ты дилетант, а не CEO.

Для основателей-визионеров характерно, что, убедив однажды скептиков, они убеждают себя, что все их решения обладают одинаковой дальновидностью.

Например, после успеха седана Model S следующей машиной Tesla стал кроссовер Model X. В большинстве автомобильных обзоров отмечается, что ненужные излишества, добавленные по настоянию Маска (такие, как двери «крылья сокола» и другие аксессуары) превратили несложную для массового производства модель в кошмар. Несогласные топ-менеджеры (которым принадлежит часть успеха Model S) в конце концов покинули компанию. Позже компания признала необходимость смирить гордыню.

Tesla Model 3 была разработана так, чтобы ее было просто произвести, но вместо того, чтобы использовать имеющуюся сборочную линию, Маск заявил: «Настоящая проблема, настоящая трудность и величайший потенциал заключается в том, чтобы сделать машину, которая будет делать машины. Речь идет о строительстве завода. Я думаю о заводе как о продукте». Может оказаться, что Model 3 была отличным примером излишней автоматизации сборочной линии. Сейчас у Tesla имеется целый ряд анонсированных продуктов: новый Roadster (спортивный автомобиль), грузовик и новый кроссовер Model Y. Все они потребуют масштабной работы, а не визионерства.

В отличие от Дюранта Маск обеспечил себе длительное пребывание на посту: в этом году он убедил акционеров предоставить ему новый компенсационный план в размере $2,6 млрд, если сможет увеличить рыночную капитализацию на $50 млрд в год, а затем доведет ее до $650 млрд. Совет директоров надеется, что «награда будет служить стимулом и мотивировать Илона возглавлять Tesla в течение долгого времени, особенно в свете его других бизнес-интересов» (выделено автором).

Однако пока Tesla переживает сложный период перехода от визионерства первопроходцев к надежному производству массовых автомобилей, кое-кто задается вопросом, не лучше ли было бы потратить $2,6 млрд на то, чтобы найти Tesla своего Альфреда Слоуна.

Harward Business Review

 

Похожие

  • Админ - 16 июля 2018 Ведущий мировой лидер в области передовых решений по аренде офисов компания «Regus»» в настоящее время успешно развивает свою деятельность в Азербайджане. Глобальная сеть компании представлена в более 120 странах мира, включая такие географически близкие страны, как Российская Федерация, Турецкая Республика, Объединенные Арабские Эмираты. Физические и юридические лица, использующие услуги «Regus – Азербайджан», имеют возможность использовать те же офисные услуги более чем в 3000 центрах в указанных странах. Стоит также отметить, что глобальная сеть «Wi-Fi Regus» имеет более 50 миллионов точек по всему миру и данный фактор позволяет нашим клиентам получить удобный доступ к интернету в разных странах. Первым открывшимся в Азербайджане центром компании является «Regus Baku White City», который располагается на пятом этаже одноименного бизнес центра по адресу Проспект Нобеля 25 Е. «Regus Baku White City Centre» - это особенное, отличное от всех деловое пространство с уникальным внутренним устройством, максимально адаптированным под ведение бизнеса. Наш центр оснащен современным оборудованием, функциональной мебелью, вспомогательными площадями и интерактивными конференц-залами. Готовые к эксплуатации в любую минуты офисы оснащены новейшей оргтехникой и эффективной вентиляционной системой охлаждения и обогрева. Наш профессионально обученный и доброжелательный персонал, а также служба административной поддержки обеспечивают наших клиентов всеми необходимыми офисными услугами в течении всего пребывания в центре «Regus Baku White City Centre». Процесс размещения клиентов в центрах «Regus» максимально упрощен и занимает мало времени. Как уже отмечалось, офисы предлагаются с готовой мебелью и оборудованием. Кроме того, офисы могут предоставляться даже в момент подачи заявки со стороны клиента, с учётом всех его технических требований. «Regus Baku White City Centre» предлагает также однодневные, недельные, месячные офисы, с возможностью размещения одного, нескольких сотрудников или всей команды. Кроме того, важно отметить, что наши возможности включают и предоставление места в имеющемся в наличие «coworking», услуги виртуального офиса, «daily» офисы, полную административную поддержку и услуги по уборке. В здании имеется двухэтажная автостоянка. Парковка на открытой площадке предназначена для гостей, а в закрытом помещении для арендаторов центра. Имеются комнаты для переговоров, оснащенные передовой системой видеоконференций и бизнес-гостинная. Выбирая нас, клиенты имеют возможность использования престижного делового адреса, безопасного высокоскоростного интернета, персональной телефонной линии, серверной комнаты, внутренней локальной сети («network»), услуг по распечатке, сканированию и тиражированию документов, круглосуточной уборки и службы безопасности. Наша заработанная годами репутация и уровень обслуживания клиентов создают благоприятный климат для развития вашего бизнеса. Стоимость использования нашего центра варьируется от 11 до 17 манатов в день для одного сотрудника в зависимости от местоположения офиса, (с видом на море, на жилой массив “White city" или внутренний офис). Обращаясь ко всем нашим потенциальным клиентам, мы c уверенностью заявляем, что система «Regus» внесет большой вклад в развитие вашего бизнеса. Бизнес-процессы в наше время требуют совершенно нового и современного подхода. Доверьтесь нам и мы возьмем на себя решение многих лишних для Вас вопросов! «Regus» - правильное начало для достижения самых высоких целей! Баку AZ1025, Нобелевская авеню 25 E, «Baku White City» бизнес центр, 5-й этаж +99412 4042930 (10, 11) +99477 6210674

    Ведущий мировой лидер в области передовых решений по аренде офисов компания «Regus»» в настоящее время успешно развивает свою деятельность в Азербайджане. ...

  • Админ - 5 июля 2018 Компьютерное зрение уже помогает пасти коров, искать преступников и подбирать мебель для дома. Камеры наблюдения с функцией распознавания лиц уже работают в метро и продуктовых магазинах, а беспилотные автомобили колесят по дорогам Калифорнии (и обещают совершить революцию на рынке транспорта). Технология буквально преобразила мир в последние несколько лет. На конференции Machines Can See, организованной VisionLabs при поддержке Сбербанка и Sistema_VC, руководитель отдела исследований Google в области компьютерного зрения Витторио Феррари рассказал Inc., насколько хорошо машины видят сегодня, какие стартапы покупает Google и почему роботы никогда не смогут достичь уровня мышления человека.

    Кусок компьютерного пирога

    Чему вы сейчас учите компьютеры? Какие последние успехи?

    В последние 2 года я руковожу группами по изучению компьютерного зрения, одной — в Google, другой — в университете Эдинбурга. Примерно половина моей работы — это тестирование компьютерных моделей. Кроме того, мы исследуем Transfer Learning и взаимодействие человека с компьютером (human-machine collaboration). Еще я работаю над сегментацией видео, обучаю нейросеть распознавать объекты на видео. Я очень много работаю над контекстом — чтобы компьютер мог полностью описать сцену, которую видит на картинке. Скажем, когда мы видим телефон, мы понимаем, что это телефон, не только по форме предмета, но и по другим предметам и обстановке вокруг него, — и я пытаюсь научить этому компьютер.

    Что компьютеры уже могут легко распознавать с помощью машинного зрения, а над чем еще работать и работать?

    Все упирается в то, что мы имеем в виду под зрением. Представьте, что идеальное компьютерное зрение — это пирог. Если взять все, что человек имеет в виду под словом вижу, то современные модели компьютерного зрения — лишь маленький, тонюсенький кусочек этого пирога. Сегодня хорошо работает распознавание лиц, фигур людей (когда нужно посчитать, сколько людей на том или ином изображении), все, что связано с конкретными объектами, — например, компьютер легко может распознать одно и то же здание с разных точек или найти его изображение в большой базе данных. Кроме того, работает распознавание базовых объектов — например автомобилей или пешеходов на улицах — по категориям. Но стоит выйти за пределы четко структурированной задачи — и распознавание уже едва работает. Попросите компьютер четко и осмысленно описать каждый предмет на картинке и то, как он относится к окружающим объектам. Не просто: это чашка, а на ней какая-то железяка и непонятное пятно, — а со смыслом: фарфоровую чашку держит за ручку человеческая рука, а на блюдце возле чашки лежит металлическая ложка, — это намного превосходит сегодняшние возможности компьютеров.

    Что мы приобретем, если компьютеры научатся этому?

    Можно будет узнавать по фотографии свойства объекта — например  эластичность покрытия стадиона, по которому бежит Усэйн Болт. Мы ведь видим, как движется поверхность, от которой отталкивается его нога, — значит, сможем определить, что это за материал и каковы его свойства.

     

    Следующий уровень — это, например, когда компьютер будет понимать по выражению лица, что человек внимательно слушает (а это уже не столько зрение, сколько понимание культурных особенностей). Или, если на картинке человек держит перед лицом карандаш, компьютер разберется, что он не собирается его съесть, а скорее всего, собирается что-то написать.

    Но для решения таких задач уже нужна логика и здравый смысл. С каждым последующим уровнем пирога мы отдаляемся непосредственно от зрения и заходим на территорию искусственного интеллекта.

    Какие проблемы можно было бы решить с помощью компьютерного зрения, если бы оно было развито до такой степени?

    Если речь идет о конкретных приложениях — поиск по пейзажу или бэкграунду фотографии в Google Photos например. Говоришь компьютеру: выбери фотографии, где я  на пляже. Следующий шаг — когда ты уточняешь условия поиска: я на пляже с собакой и в красном купальнике. Это сразу усложняет поиск по картинкам — ни один продукт сегодня с таким не справляется. Поиск нескольких объектов на фото и постановка в контекст — всё это компьютер пока плохо понимает. Еще более сложный уровень: я кормлю собаку печеньем на пляже. Чтобы найти фотографию, на которой это изображено, компьютер должен построить отношения между твоей рукой, печеньем и собакой и распознать бэкграунд в виде пляжа. Процесс поиска по Google Images практически так и устроен, но условия поиска и тип вопросов, которые вы можете задать, ограничивает его возможности. Базовый продукт у нас есть, но он пока не научился удовлетворять сложным условиям поиска.

    Почему компьютер не умеет принимать разумные решения (и если научится, то еще не скоро)

    Сегодня множество компаний пытаются разрабатывать продукты на основе распознавания изображений. Есть ли свободные ниши на этом рынке?

    Думаю, что вопрос не в наличии свободных ниш. Количество стартапов на рынке не должно ограничивать потенциал конкретной компании. Google, Microsoft и Apple уже выпустили ряд продуктов на основе компьютерного зрения, то есть рынок уже частично насыщен. Но вместо того чтобы думать, а есть ли там свободные ниши, стартапу надо быть креативным и пытаться создать свою собственную нишу. В конечном счете все упирается в человеческие нужды — нужно найти потребность людей и придумать, как ее удовлетворить. Люди покупают машины, ходят в кино, и т.д. Вместо того чтобы размышлять, к какой сфере лучше приложить компьютерное зрение, стоит задать себе вопрос, в какой сфере потребности людей не удовлетворены. Может быть, речь идет о конкретной группе людей, например о российских мужчинах до 25 лет. И уже когда определитесь с проблемой, искать технологию, которая сработает для ее решения.

    В каком направлении стоит двигаться?

    Стоит смотреть на искусственный интеллект в целом — это намного более широкая сфера, чем компьютерное зрение. Cистемы построения логических выводов (reasoning systems, или программы, которые обучаются принимать сложные решения на основе методов дедукции и индукции) тоже пока еще слабо развиты. Компьютерное зрение неплохо развивается, но вот после того, как компьютер распознает изображение, он почти ничего не может сделать. Сейчас нет продуктов, которые позволяли бы сказать виртуальному помощнику в телефоне: хочу поехать в один классный ресторан в Италии, забыл название, но вот фотография оттуда, — и чтобы компьютер не просто определил, что это за ресторан, но и нашел в твоем календаре свободный вечер, заказал самый дешевый авиабилет до Италии на эту дату, забронировал столик и сверил расписание с твоей женой. Робот может по картинке распознать, что это за ресторан, но не может поставить его в контекст других твоих запросов. Уровень AI Reasoning вообще практически не развит — а значит, во всем, что происходит после распознавания картинки, огромное пространство для действий.

    Недавно беспилотный автомобиль в Калифорнии сбил пешехода. Могло ли компьютерное зрение помочь избежать такой ситуации?

    Если вы про тот случай в Калифорнии, когда велосипедист выскочил прямо из-за угла, то не думаю, что это проблема компьютерного зрения. Он вылетел реально быстро, и система контроля в автомобиле распознала его за долю секунды до столкновения. Можно ли возлагать вину за эту аварию на систему управления беспилотником? Возможно, надо приделать к автомобилю ракету, которая молниеносно поднимала бы его в воздух в таких случаях, но давайте посмотрим правде в глаза: если бы я был в тот момент за рулем, я бы сам врезался в человека. К сожалению, есть определенные пределы того, на что способна технология. Главный вопрос, который мы должны себе задавать, — произошла бы эта катастрофа, если бы за рулем сидел живой водитель? Если да, то никакое улучшение компьютерного зрения и ИИ не позволит предотвращать такие ситуации. Это уже область за пределами человеческих способностей. Компьютер, как и человек, может только увеличить скорость реакции во много раз, но не предвидеть опасность. Так что этот инцидент совершенно не означает провала ИИ. К сожалению, мы не можем уйти от реальности, в которой иногда происходят трагедии.

    Как продаться в Google

    А что насчет разметки данных для ИИ? Многие называют ее одной из ключевых проблем, для которых нужно привлекать людей.

    В моей команде на сегодняшний день порядка 80 разметчиков данных для ИИ, но в целом у Google в распоряжении тысячи таких сотрудников. Частично это краудсорсеры, частично нанятые сотрудники, которые должны зарегистрироваться на сервисе с обещанием посвятить этой работе определенное количество часов в день. Очень много данных требует разметки, и речь далеко не только о компьютерном зрении. Некоторые из контрибьюторов размечают запрещенный контент на YouTube например. Вообще для этого тестируются модели на основе машинного обучения, но есть и живые проверяющие.

     Недавно Google запустил AYI Vision Kit — «умную» камеру, которая может сама распознавать объекты с помощью компьютерного зрения. Как вам кажется, к чему приведет такая популяризация этой технологии?

    Сейчас ИИ становится все более доступным даже в небольших гаджетах — так же, как это произошло с электроинжинирингом, а затем с программированием. Этот DYI-набор легко перепрограммировать на что угодно, так чтобы люди могли с ним играть и экспериментировать. Думаю, те, кто покупает этот продукт, не занимаются наукой или созданием новых продуктов на постоянной основе, но это по крайней мере заставляет их распахнуть сознание. Возможно, какие-нибудь школьники увлекутся этим и поступят в университет, потом пойдут работать в Google, станут профессорами и займутся реальными исследованиями.

    Каким должен быть стартап с использованием ИИ, чтобы его купил Google?

    Google покупает намного больше компаний, чем пишут в прессе. Многие из них — совсем небольшие стартапы, но их техническая экспертиза — мирового класса. И это самое главное — ведь Google лишь частично покупает компании ради технологий, а прежде всего — ради экспертизы. Но чтобы Google вас купил, стартап должен уже достичь уровня, когда он в чем-то меняет мир. Например, у него уже должно быть около 100 сотрудников и крупные клиенты, — впрочем, если вы достигли такого уровня, я бы рекомендовал вам не продаваться, а стараться взлететь самостоятельно.

    İncRussia

    Компьютерное зрение уже помогает пасти коров, искать преступников и подбирать мебель для дома. Камеры наблюдения с функцией распознавания лиц уже работают ...

  • Замир Мамедов - 28 июня 2018

    Ласло Бок — одна из самых значимых фигур в сфере управления персоналом. Он стал вице-президентом по HR в Google в 2006 году, когда в компании работало несколько тысяч человек, а ушел в 2016-м, когда число сотрудников выросло до 70 тысяч. Именно Бок привнес научный подход в HR–практику Google. В частности, он реализовал исследовательский проект Oxygen для выявления черт, присущих самым успешным управленцам Google. В 2015 году Ласло Бок выпустил бестселлер «Work Rules!» («Работа рулит!»), который был переведен на 25 языков. Два года назад вместе с еще одним выходцем из Google Уэйном Кросби Бок запустил стартап HUMU и привлек более $40 млн инвестиций. Идея проекта Бока и Кросби в том, чтобы с помощью научных данных и технологий оптимизировать отношения между бизнесом и людьми, сделать сотрудников счастливыми и одновременно повысить их продуктивность. Правда, о том, что именно делает стартап, кто его клиенты и как устроена бизнес-модель HUMU, основатели пока не говорят. На прошедшем в Берлине форуме SAP Success Connect Ласло Бок рассказал, почему сотрудникам жизненно необходимы свобода, доверие и «легкие толчки». Мы публикуем самые интересные фрагменты из его выступления.

    В Google у меня была простая миссия — найти лучшие кадры, растить их и удерживать. Когда я пришел в компанию, самым сложным стало то, что люди вокруг считали, будто все знают лучше меня: как надо успешно работать, правильно руководить, планировать преемственность. Их было трудно в чем-либо убедить. Мы нашли выход — решили, что будем полагаться на научные данные.

    Только треть работников считает свою работу значимой и осмысленной. К такому выводу пришла профессор Йельского университета Эми Розински, которая проводила исследования, связанные с поиском смысла в различных видах работ. В отношении некоторых профессий, например, юристов, результаты легко объяснимы. Я удивлен, что даже треть из них считает свою работу осмысленной. Но есть профессии, где, казалось бы, должно быть все наоборот: врачи, медсестры, духовенство. Но и здесь соотношение такое же. Мой друг-священнослужитель как-то заметил, что даже если вы посвятили свою жизнь другим людям, слишком легко помнить о долге, забывая при этом о радости. Однако есть способ эту радость вернуть.

    Для выживания и процветания, для того, чтобы быть счастливым, человеку необходимо находить смысл в своей работе. Это повышает и производительность труда, и прибыльность бизнеса. Адам Грант (профессор Уортонской школы бизнеса при Пенсильванском университете — прим. ред.) проводил исследования в колл-центре, чья задача — собирать пожертвования (например, на стипендии детям для учебы в колледже). В среднем люди собирали $1300 в неделю. Но как изменится их производительность, если придать работе больший смысл? Грант нашел выпускников, которые учились благодаря пожертвованиям, и попросил их написать, как учеба помогла им в жизни. Многие отметили, что колледж помог им найти хорошую работу. Сотрудники колл-центра прочитали их эссе, но ничего не произошло. Адам очень расстроился: это был плохой результат. Тогда он попросил студентов написать иначе — о том, что лично для них значило обучение. Кто-то, например, признался, что благодаря колледжу впервые в жизни прочел всего Шекспира, и это дало ему силы, вдохновение и более глубокое понимание не только английского языка, но и человеческой природы. После того, как сотрудники колл-центра прочитали новые эссе, их производительность возросла, они смогли собирать по $3100 в неделю. А когда бывшие стипендиаты стали регулярно приходить в компанию и рассказывать, чем им помог колледж, люди собирали уже по $5 тыс. в неделю. То есть прирост составил почти 400%. Это, конечно, выдающийся пример. В среднем же для разных профессий придание работе значимости приводит к росту производительности примерно на 20%.

    Есть два способа придать смысл вашему бизнесу. Первый — определите миссию вашей организации, привлекательную для всех и немного недостижимую. Миссия — это не про ценности для потребителей или акционеров. Миссия должна вдохновлять. Это что-то такое, чего нельзя достичь окончательно, нечто универсальное, близкое многим людям. Второй способ — найдите людей, которые работают в вашей организации и светятся радостью, способны вести за собой и сопереживать. Тех, кому небезразлично то, что они делают. Спросите их, что они сегодня делают иначе и почему они вообще выполняют свою работу. Вы узнаете от них истории, которые не оставляют людей равнодушными. Получив ответ, пересказывайте его снова и снова, и вы увидите, как сотрудники, которые не видят своей миссии, обретут ее.

    Нам всем важно чувствовать, что нам доверяют, ощущать себя сильными и самостоятельными. Но доверие в контексте бизнеса сводится к фундаментальному вопросу — люди в своей массе хорошие или плохие? Кажется, что ответ простой. Конечно, люди в целом обычно хорошие. Тем не менее, в мире время от времени случаются ужасные события. Если вы хотите быть лидером, построить сильную компанию, вам придется выбрать один вариант из двух. Я верю, что люди очень-очень глубоко внутри хорошие. Посмотрите на самых чистых людей, которые только есть в мире, — на детей. Конечно, они могут подраться из-за игрушки. Но они хорошие. Если один ребенок на детской площадке упал, другие дети идут к нему и утешают. Это наш естественный человеческий инстинкт. Но затем мы вырастаем и идем работать. В организациях, где мы работаем, есть правила, процедуры, которым надо следовать. Все они направлены на ограничение индивидуальной свободы и сдерживание того доброго, что просится наружу. Ненормальность состоит в том, что люди создают такие системы с самыми лучшими намерениями. Задумайтесь над этим парадоксом.

    Лучший руководитель — тот, кто меньше всего руководит. В глубине души каждый сотрудник хочет, чтобы начальник оставил его в покое. Пусть лишь немного направляет, поддерживает и организует обучение. Если же вы менеджер, вы хотите, чтобы сотрудники вовремя и правильно выполняли то, что им поручили, поэтому вы присматриваете за ними и вмешиваетесь во все детали. Парадокс состоит в том, что мы все в одно и то же время и работники, и менеджеры. Какую же среду мы хотим создать? Профессор MIT Ричард Лок провел эксперимент в Мексике. Он нашел две совершенно одинаковые фабрики, где женщины, в массе своей малообразованные, шьют футболки Nike. Одной фабрикой управляли традиционно, и здесь шили примерно 80 футболок в день. А на другой фабрике профессор предложил сотрудницам самим устанавливать расписание смен. В результате на втором предприятии производительность выросла с 80 до 150 футболок в день, себестоимость изделия снизилась с 18 до 11 центов. Поскольку женщинам платили за выработку, их доход вырос. Меня поражает, что идеи исходили от самих сотрудниц, а не от какой-то консалтинговой фирмы. Kонсультанты бы сказали: «Давайте определим исходные данные, всех включим в рассылку, внедрим лучшие практики, и будем изучать, изучать, изучать». А здесь просто предложили людям: делайте свою работу так, как считаете нужным.

    Не следуйте слепо за Google, не предлагайте бесплатную еду, чартерные автобусы, волейбольные площадки. Это все чересчур. Вместо этого просто дайте вашим людям немного больше свободы. Если вы считаете, что люди плохие, то вы будете ими командовать, говорить, что они должны делать. И раз за разом будете получать худшие результаты. Если вы думаете, что люди хорошие, вы даете им возможности для роста, и они сами их найдут. Когда-то я начал карьеру в McKinsey & Company с проекта, связанного с электронной коммерцией. Я ничего не знал об этой индустрии и подготовил документ в PowerPoint, потому что консультанты только и делают, что готовят презентации. У меня получились бесподобные графики, с массой деталей, везде были сноски с объяснениями. Я пошел к менеджеру и предложил ему взглянуть прежде, чем отослать клиенту. А он ответил: «Мне обязательно сейчас на это смотреть?» Я извинился, пообещал вернуться позже и принес новый вариант. Так повторялось еще несколько раз. После моего четвертого или пятого визита менеджер отказался смотреть документ, и я отправил его клиенту. Руководитель дал мне почувствовать свободу и доверие, он сделал меня ответственным за результат, и мой конечный продукт стал лучше. Это был не его проект и не чей-нибудь, а мой, он лежал на моих плечах.

    Масштабные изменения в организациях удобнее всего проводить с помощью так называемого «легкого толчка». Этот термин придумали два профессора, нобелевский лауреат Ричард Taлер из Университета Чикаго и его коллега Касс Санстейн, профессор юриспруденции из Гарварда. Они доказали, что небольшие вмешательства, сделанные в нужное время, могут оказывать непропорциональное влияние на поведение сотрудников, в частности, облегчать правильный выбор. Например, в продовольственном магазине около кассы всегда лежит всякая дрянь: чипсы, конфеты, жевательная резинка. Это и есть легкий толчок: магазин подталкивает вас покупать вредную ерунду и хорошо зарабатывает благодаря этому. Или другой пример. В США популярны гигантские холодильники. Вы открываете дверцу, и прямо перед вами основная полка. Там люди обычно хранят сок, молоко и, может быть, контейнеры с готовой едой, которые больше никуда не влезают. Если вы проголодались или хотите пить, все это лежит прямо перед вами, хотя особой пользы оно вам не принесет. Если вы хотите изменить свое поведение или похудеть, поменяйте местоположение еды. Мы сделали так у себя дома и поставили на видное место тарелку с фруктами, которую раньше держали где-то в углу. И произошло чудо! Двое из трех детей стали есть фрукты. Третьей уже 15 лет, она к фруктам уже не притронется. Но двум другим понравилось, это просто поразительно.

    Ищите в своих организациях зоны, где вы могли бы вмешаться и произвести «легкий толчок». В Google мы когда-то вычислили, что новому сотруднику требуется в среднем девять месяцев, чтобы выйти на полную производительность. Мы стали изучать тех, кто быстрее выходил на пик продуктивности, и выявили у них пять типов поведения. Например, они всегда искали обратную связь, буквально с первой недели. Мало кто на новой работе идет к начальнику в первые дни и спрашивает: «Надо ли мне что-то подкорректировать? Правильно ли я понимаю, в чем суть моей работы? Правильно ли реагирую?» Также важно, чтобы у новичков появилось, как минимум, две новые социальные связи. Компания может легко это организовать. Например, назначить специального человека, который будет после работы ходить с людьми в бар. Мы определили, что делают успешные новички, и решили немного подтолкнуть ситуацию. Например, в понедельник вы выходите в Google и тут же получаете сообщение: «Сделайте эти пять вещей. Попросите об обратной связи. Найдите два социальных контакта и т. д.». А в пятницу накануне выхода новичка мы подталкивали менеджера — посылали ему сообщение, где говорится: «В понедельник к вам приходит новый сотрудник. Удостоверьтесь, что он сделал эти пять вещей». Конечно, не все это читают. Я даже уверен, что никто не прочитывает сообщение до конца. Но с введением даже такого инструмента средний срок выхода человека на полную производительность сократился с девяти месяцев до шести. Кроме того, по нашим подсчетам, повышение продуктивности составило 2%. Хороший результат для двух сообщений: он равен получению одного бесплатного работника на каждые 50 нанятых. И все благодаря легкому толчку.

    На планете Земля работает четыре миллиарда человек, и для многих из них работа — это средство достижения цели. Надо оплачивать счета, кормить семью. Это не делает нас благороднее, сильнее, не возвышает. Научные данные говорят о том, что люди тратят на работу больше времени, чем на что бы то ни было еще. Когда-то вы были ребенком, росли, узнали, что есть другие люди, и где-то вас ждет ваш, особенный человек. Вы встречаете этого человека, создаете семью, жизнь прекрасна, но вы проводите слишком много времени с «этими идиотами» в офисе, а не с тем, кто вам дорог. Но есть способ это изменить. Для этого нужна наука, машинное обучение, плюс важно добавить к работе немного любви.

    Два года назад я основал свою компанию — HUMU. HUMU пока еще не очень заметна, но наша миссия — сделать работу лучше. Когда мы только запустили наш сайт, он был ужасен: изображение рыбы и кнопка «отправить резюме». Но в первую же неделю мы получали примерно одно резюме в минуту. А все потому что мы пообещали привнести любовь на рабочие места.

    Многим сегодня позарез нужна работа, поэтому, я думаю, что в ближайшие 50 или 100 лет все еще можно будет плохо обращаться с людьми и при этом строить прибыльный бизнес. Есть много мест в мире, где можно постоянно менять работников, перемалывать и выплевывать их, потому что новые уже стоят в очереди. Но идея сделать работу лучше везде и для всех — очень мощная, и мы ей занимаемся.

      Harward Business Review

    Ласло Бок — одна из самых значимых фигур в сфере управления персоналом. Он стал вице-президентом по HR в Google в 2006 году, когда в компании работало нес ...

Добавить коментарий

Войти с помощью: