Одна кормушка: Что общего у Азербайджана, России и Саудовской Аравии

One hundred dollar bills in soil

Navigator Business Review публикует аналитический материал Forbes об ожидаемом влиянии на мировые нефтяные цены ведущих добывающих стран. Надо признать, что несмотря на активную государственную политику по развитию ненефтяной экономики, Азербайджан все еще зависит от нефтедобычи и любые изменения прямо или косвенно влияют на доходы государства и частную жизнь наших сограждан.

Если США не сумеют своевременно компенсировать объемы, выпадающие из мирового нефтяного баланса в результате запланированного сокращения добычи странами ОПЕК, Россией и другими производителями, то на нефтяном рынке вместо профицита может возникнуть устойчивый дефицит.

Россия, Саудовская Аравия и США — три крупнейших мировых производителя — добывают более трети всей нефти в мире. Стратегии каждой из этих стран, их конкуренция и взаимодействие являются определяющими для динамики мировых цен на нефть.

Мерило глобальной конкурентоспособности нефтяных компаний США — отраслевые затраты. С технологической точки зрения добыча нефти плотных пород в США превратилась в производственный процесс с коротким инвестиционным циклом, в котором включение/выключение добычи, нужное для балансировки, становится простой функцией инвестиций в осуществление необходимых технических мероприятий. В условиях конкурентного рынка в США и при отсутствии принципиальных ограничений по финансированию и наличию оборудования бурение и проведение гидроразрывов, необходимые для поддержания добычи, зависят от текущей экономической рентабельности проектов, поскольку затраты в силу особенностей добычи нефти плотных пород достаточно велики. Оценки диапазона здесь варьируются от $30 до $60 за баррель и сильно зависят от соотношения структурных и циклических факторов в их формировании.

В Саудовской Аравии себестоимость добычи нефти очень низкая, ниже $10 за баррель, но в рамках долгосрочной глобальной конкуренции саудиты вынуждены дополнительно ориентироваться на цены бюджетной безубыточности, которые превысили $100 за баррель в тучные годы высоких нефтяных цен. Столкнувшись с серьезным вызовом своей экономической модели и долгосрочной международной конкурентоспособности, за несколько последних лет королевство сумело добиться снижения цен бюджетной безубыточности с $106 за баррель в 2014 году до $70 за баррель в 2018 году, согласно расчетам МВФ.

Позиция России посередине. Долларовые затраты на добычу российских нефтяных компаний сравнимы с себестоимостью производства на Ближнем Востоке, особенно после масштабной девальвации рубля, а скользящая шкала НДПИ и экспортных пошлин демпфирует налоговую нагрузку при снижении мировой ценовой конъюнктуры. Тем не менее логистические затраты на поставку российской нефти на рынок повышают ее себестоимость, а бюджет страны сильно зависит от цен на нефть — и его сбалансированность в ближайшие годы требует цены на нефть не ниже $55 за баррель.

Необходимость учитывать не только себестоимость добычи, но и цены, требующиеся для балансировки госбюджетов, приводит к выравниванию позиций трех ключевых игроков в борьбе за главный приз — влияние на мировой нефтяной рынок.

При этом в отличие от ручного управления, которое использует Саудовская Аравия и в меньшей степени Россия для устранения дисбалансов на мировом нефтяном рынке, на конкурентном американском рынке процесс балансировки добычи и спроса из-за наличия множества игроков регулируется невидимой рукой рынка. Но если ключ к решению проблемы циклического перепроизводства будет находиться не у ОПЕК+, а у США — крупнейшего мирового производителя нефти, ее крупнейшего потребителя и нетто-импортера, то у Соединенных Штатов появится возможность влиять на цены в интересах американских потребителей и производителей.

Когда в ноябре 2014 года на фоне рекордного роста добычи в США власти Саудовской Аравии решили встряхнуть мировой нефтяной рынок, перестав балансировать предложение нефти, они вряд ли рассчитывали, что своими действиями открывают ящик Пандоры. Делая ставку на то, что рыночные силы сами ликвидируют избыток предложения, картель явно рассчитывал на быструю победу. Низкие цены на нефть должны были привести к кризису и падению добычи в России и замедлению роста добычи сланцевой нефти в США.

Однако ребалансировка мирового нефтяного рынка (устранение профицита предложения и сокращение товарно-складских запасов) затянулась на несколько лет, а траншейная война между производителями нефти плотных пород в Северной Америке, с одной стороны, и ОПЕК во главе с Саудовской Аравией — с другой, заставила обе стороны работать в режиме выживания.

В 2015–2016 годах Саудовская Аравия надеялась на то, что ей удастся перенести бремя балансировки глобального предложения на производителей нефти плотных пород в США, а самой нарастить долю рынка за счет выдавливания с рынка производителей с высокой себестоимостью добычи. Но вскоре стало очевидно, что производители нефти плотных пород в США оказались намного более устойчивы к низким ценам и сумели закрепиться в середине кривой себестоимости предложения.

Отчасти это обусловлено впечатляющим технологическим прорывом, который позволил вести разработку наиболее продуктивных зон месторождений, обеспечивая высокий уровень добычи при меньшем количестве буровых установок. Применение многоствольных скважин усилило этот эффект, так как производители смогли бурить меньше вертикальных скважин, но больше горизонтальных ответвлений от основного ствола. Еще одно объяснение — своего рода симбиоз сланцевой нефтедобычи и финансовой системы США с обширными возможностями по хеджированию цен, доступным финансированием и низкими процентными ставками.

Проблемы Саудовской Аравии, связанные с избыточным предложением и сланцевой нефтедобычей в США, начали решаться под влиянием низких цен. Только в условиях, когда объемы спроса и предложения сблизились в 2017 году и Саудовская Аравия добилась серьезного спада добычи в США, можно было попытаться вновь заняться целенаправленным управлением рынком через сокращение добычи стан ОПЕК, получив эффект гораздо более масштабного изменения цен.

Для успеха этой стратегии ОПЕК критически важно было заручиться поддержкой России. В этом интересы ОПЕК и России совпали, и они сумели согласовать совместное ограничение добычи, убрав с рынка в 2017 году 1,7 млн баррелей в день. В то же самое время низкие цены на нефть повысили эластичность спроса, а рост потребления ускорил ребалансировку рынка. Сделка Саудовской Аравии и России оказалась успешной и привела к существенному росту цен, которые в начале 2018 года превысили $70 за баррель. Это, однако, вызвало вторую волну роста добычи нефти плотных пород в США.

Последние прогнозы международных агентств говорят о резком росте добычи нефти в США в течение следующих нескольких лет, и он может полностью сбалансировать прирост мирового спроса. Реализация такого сценария приведет к превращению США из чистого импортера нефти и нефтепродуктов в чистого экспортера, что станет одной из самых значительных трансформаций для мирового нефтяного рынка.

Но если американские производители не сумеют своевременно компенсировать объемы мирового предложения, выпадающие из мирового нефтяного баланса в результате запланированного сокращения добычи странами ОПЕК, Россией и другими производителями, то на нефтяном рынке вместо профицита, в условиях которого мы жили несколько последних лет, может возникнуть устойчивый дефицит, а ценовые ориентиры резко сместятся с порога краткосрочных маржинальных затрат на порог затрат полного цикла.

В этих условиях могут возникнуть предпосылки для резкого скачка цен, возможно, лишь краткосрочного, но тем не менее весьма чувствительного как для стран-производителей, так и для стран-потребителей.

В результате происходящей на наших глазах перезагрузки «нефтяной матрицы» мы станем свидетелями появления новых победителей и проигравших на мировой нефтяной арене, а также формирования новых правил игры. При этом в зависимости от глубины и продолжительности кризиса трансформация отрасли и адаптация экономик стран-производителей к новым условиям могут пойти как по эволюционному, так и по более радикальному пути.

 

Похожие

  • 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 ...

  • Замир Мамедов - 20 июня 2018 Крупным компаниям все больше и больше нужны сотрудники с предпринимательским мышлением. Уже доказано, что именно имея таких сотрудников компании могут выводить на рынки новые продукты и услуги и развивать внутри компании  корпоративное предпринимательство. Если раньше это был трендом на Западе, то уже волна докатилась и до Азербайджана. Правда, большинство крупных компаний пока сопротивляются этой модели, но тенденция налицо и топ-менеджмент уже устал от сотрудников, которые не готовы проявлять инициативу, предлагать и разрабатывать новые продукты и услуги с выводом на рынок. Как признался топ-менеджер крупной телекоммуникационной компании в Азербайджане, надоело видеть сотрудников "которые смотрят в рот и ничего не предлагают нового, а если и предлагают, то они лучше бы молчали". "Мы хотим сотрудников с горящими глазами и способными создавать нечто новое", отметил собеседник, который попросил не называть его и компанию, в которой он работает. Комментируя данную тему, вице-президент Ассоциации управления проектами Азербайджана (AzPMA) Фарид Кязимов отметил, что практически в каждой азербайджанской компании всегда найдутся инноваторы, готовые предлагать и создавать новые продукты. И компании должны создавать условия для их развития, так как в конечном итоге все положительно отразится на росте прибыли компании. Он подчеркнул, что AZPMA начала на рынке предлагать новый обучающий курс по продакт-менеджменту, который позволяет восполнить проблемы корпоративных предпринимателей. Спрос на такие тренинги оказался неожиданно велик, так как программа обучения позволяет изучить создание продукта/услуги от идеи и анализа рынка до его вывода на рынок. Интерес к таким знаниям говорит о том, что корпоративное предпринимательство, создание и управление продуктом внутри компании не отдельными департаментами, а именно командой, созданной под этот продукт, в Азербайджане будет развиваться. Если говорить о глобальном бизнесе, то надо отметить, что крупные компании осознают, что в создании инноваций часто проигрывают небольшим стартапам, и развивают интрапренерство — поддерживают предпринимательские проекты сотрудников, смирившись с риском провала. Успех сулит доступ к инновациям, взрывной рост бизнеса и расцвет корпоративной культуры. Представители российских компаний, поддерживающих интрапренерство, рассказали Inc., как строят корпоративные инкубаторы, находят в «безумных идеях» сотрудников возможности для развития и отодвигают «стеклянный потолок», чтобы не растерять команду. «Команда Macintosh построена по принципу интрапренерства — по сути, это группа гаражных энтузиастов, просто внутри большой компании», — так Стив Джобс охарактеризовал своих коллег в интервью журналу Newsweek в 1985 год. Если говорить о соседней России, развитие корпораций в которой можно относительно сравнить с Азербайджаном, то там уже все поняли. К примеру, в «Лаборатории Касперского» уже два года существует свой инкубатор, который помогает развивать внутреннее предпринимательство. В этом корпоративном инкубаторе компания помогает сотрудникам-инноваторам упаковать идею в инвестиционную презентацию и рассчитываем, что через несколько лет проект станет новой точкой развития бизнеса и генерации прибыли. При этом инкубатор занимается развитием тех продуктов, которых нет даже в «дорожной карте» компании, — совершенно новых и революционных.        

    Крупным компаниям все больше и больше нужны сотрудники с предпринимательским мышлением. Уже доказано, что именно имея таких сотрудников компании могут выв ...

Добавить коментарий

Войти с помощью: