Дуглас Хейнцман, IBM: «Функции социального взаимодействия получат более широкое распространение в бизнесе»

Предлагаем вашему вниманию интервью с Дугласом Хейнцманом (Douglas G. Heintzman), директором по стратегии развития решений IBM для совместной работы. Одной из центральных тем для компании в этом контексте становится внедрение социальных функций в деловую среду. И наш разговор начался с вопроса о новых подходах в этом направлении.

Наша стратегия включает три основных направления – обеспечение удобной среды при работе с веб-ресурсами, непосредственно в бизнес-окружении и совершенствование облачных сервисов. И в рамках первого направления мы подготовили целый пакет решений под названием Customer Experience Suit, который позволяет коренным образом изменить взаимодействие между двумя сторонами, будь то сотрудник и компания или гражданин и государство. Именно здесь и нашли свое применение социальные функции.

Традиционно любое деловое взаимодействие базируется на транзакционной модели. Например, у одной стороны есть некоторые денежные средства, а у другой – сервис либо продукт, имеющий некоторую себестоимость. В процессе обсуждения и сопоставления возможностей и потребностей обеих сторон возникает рыночная цена, а после достижения соглашения как раз и происходит транзакция – обмен денег на сервис или продукт. И обе стороны расходятся либо довольные друг другом, либо вновь возвращаясь к взаимодействию на новом этапе, если полученная клиентом услуга или товар оказались не соответствующими его ожиданиям. Мы же пошли дальше.

Согласитесь, нашу жизнь сегодня уже невозможно представить без Интернета, где клиент получает возможность включиться в создание дополнительной ценности приобретенному им продукту, публично комментируя его. В результате, компания получает в свое распоряжение интересный инструмент повышения привлекательности своих решений, увеличения стоимости принадлежащего ей бренда и утверждения в общественном сознании преимуществ удачного продукта, будь-то его дизайн или функциональность. И все это благодаря эмоциональной вовлеченности покупателя.

Как вы понимаете, эту модель можно перенести и на взаимодействия любых сторон, включая и пару «гражданин-государство». Причем, с удлинением жизненного цикла товара или услуги, стоящих в центре такого взаимодействия, увеличивается и ценность положительной обратной связи потребителя. В качестве примера можно привести автомобильную промышленность, где срок обновления модельного ряда составляет несколько лет.

Вот почему мы считаем настолько важными социальные составляющие наших решений, с помощью которых бизнес-структуры могут включать в свои порталы с одной стороны широкий набор социальных функций, включая блоги, а с другой – инструменты аналитики. С помощью последних выясняются разнообразные сведения о посетителях веб-ресурсов, и уже на основе их предпочтений строятся персонифицированные предложения. Они же выявляют тех клиентов, которым необходимо повышенное внимание, чтобы не создавался «эффект домино» при возникновении у них отрицательного отклика.

Таким образом, в Customer Experience Suit мы объединили портальные технологии, средства управления контентом, социальные составляющие, веб-аналитику и технологии электронного маркетинга. Хорошими примерами реализации этого подхода являются сайты US Open и Australian Open, где было реализовано многое из перечисленного выше. И мы считаем Customer Experience Suit своим флагманским продуктом.

Прежде довольно много говорилось о проекте North Star, который считался флагманским для IBM в сфере решений для совместной работы. Ситуация изменилась?

На самом деле под проектом North Star понимался тот набор технологий, который в результате оформился в виде нашего коммерческого продукта под названием Customer Experience Suit. И мы уже не используем название North Star в своих маркетинговых материалах, разве что во внутренних обсуждениях.

Но согласитесь, что в современном мире интернет-порталы могут использоваться не только для взаимодействия «клиент-компания», но и в отношениях «сотрудник-компания».

Именно поэтому кроме Customer Experience Suit мы продвигаем и набор портальных решений для построения внутрикорпоративных сетей, которые очень тесно интегрируются друг с другом. Все это отрабатывается в нашей интранет-сети. Ведь при том огромном числе сотрудников, что сегодня работает в IBM, грех не тестировать в ней те идеи и технологии, что впоследствии найдут применение в наших коммерческих продуктах. Поэтому мы стараемся связать воедино традиционные корпоративные функции, такие как календари, расписания и унифицированные коммуникации, с быстро набирающими популярность социальными функциями.

Но нужно понимать конечную цель совершенствования корпоративных порталов – повышение эффективности труда сотрудников. Именно на это нацелено использование социальных функций, которые должны помочь вам проще получить доступ к знаниям, накопленным всеми членами коллектива. И в этом направлении мы выдвинули инициативу, нацеленную на тех, кто занят интеллектуальным трудом. Она получила название проект «Вулкан», а ее суть заключается в том, что в рамках привычного пользовательского интерфейса объединяются потоки мгновенных сообщений, новостей, извещений корпоративного календаря и т.д. При этом встроенный аналитический модуль ранжирует всю эту информацию по важности для каждого конкретного пользователя и представляет ему всю информацию в удобной форме. Такая функциональность появится и в традиционном клиенте Lotus Notes, и в облачном сервисе Lotus Live, и в веб-клиенте.

«Сердцем» данного решения является аналитический модуль, который помогает пользователю вовремя сориентироваться в мощном потоке информации, производя ее фильтрацию. При этом за основу алгоритма фильтрации и определения приоритетов принимается рабочий план данного сотрудника, а движок учитывает стоящие перед человеком задачи в процессе анализа всей поступающей на клиентское место информации. Таким образом, в фокусе вашего внимания оказывается та, что помогает решить стоящие перед вами задачи с учетом их приоритетов. Кроме того, вас связывают с теми членами коллектива, которые являются ведущими специалистами в данной области, формируя своеобразную социальную сеть, но с учетом бизнес-специфики организации. Поэтому принимать решения по возникающим в процессе работы вопросам становится быстрее и проще.

Замечу, что эти решения принимаются с учетом большого объема знаний, так как мы интегрируем нашу систему с пакетами Cognos, SAP, PeopleSoft, поэтому не нужно тратить время на то, чтобы перейти из своего привычного окружения куда-то еще.

А почему вообще возникла идея внедрения социальных функций в бизнес-окружение? Разве недостаточно возможностей современных ERP-систем?

Если посмотреть на то, как росла эффективность труда за последние 80-90 лет, то можно увидеть, что это происходило в виде своеобразной лестницы, когда вслед за периодами роста (длительностью от пяти до 12 лет) следовали довольно продолжительные «плато». И последний этап увеличения производительности труда как раз и был связан с внедрением ERP-технологий. Но существует множество бизнесов, например здравоохранение, страхование, банковское дело и торговля недвижимостью, где внедрение подобных решений упирается в проблемы, связанные наличием человеческого фактора. Здесь не внедришь обезличенный оптимизированный универсальный бизнес-процесс, так как все будет упираться в квалификацию конкретных специалистов, от корректности решений которых зависит общий успех бизнеса. И качество консультации врача или точность подбора варианта квартиры не зависят от бизнес-схемы, а определяются квалификацией специалиста и полнотой имеющейся у него информации по данному вопросу.

Поэтому для повышения эффективности бизнеса стоит сфокусироваться на том, чтобы обеспечить того, кто принимает решение, всей полнотой данных, связать его с нужными экспертами и т.д. Причем все это должно постоянно усовершенствоваться, так как ситуация может меняться. Таким образом, для повышения эффективности труда кроме расширения функциональности клиентского приложения, его требуется связать еще и с набором ПО промежуточного уровня, которое позволяет взаимодействовать с БД, обеспечивает безопасность, контролирует транзакции и связано еще с массой аспектов работы современного предприятия. В результате формируется целая среда для создания законченного решения для бизнесов, которые ранее нельзя было автоматизировать с помощью традиционных ERP-платформ.

Собираетесь ли вы выпускать специализированные решения для тех отраслей, которые упомянули?

Пока не могу сказать определенно, слишком уж велики отличия этих бизнесов, чтобы сразу же обеспечить всю полноту решений для них. Для начала попробуем подготовить несколько пилотных для уровня топ-менеджмента, уровня корпоративного директора по маркетингу или, скажем, директора по кадрам. Они более-менее универсальны во всех бизнесах, но в любом случае и эти решения будут требовать отраслевой адаптации.

Нужно ли понимать, что вы в корне меняете свой подход к развитию Lotus?

Действительно, разработка наших решений последнего поколения шла в соответствии с измененной стратегией развития линейки Lotus Notes, которая существует на рынке уже два десятилетия. Теперь мы не стараемся привести всех наших пользователей к общему знаменателю, и уже на этой базе выпустить новый продукт. Наша цель – сделать решение, которое можно было бы оптимизировать для нужд каждого конкретного бизнеса и конкретных условий.

Вы говорили об аналитическом модуле, который занимается приоретизацией поступающей к пользователю информации. Насколько она будет корректной?

Ответ на этот вопрос начну со встречного: вы что-то слышали о нашем проекте Watson, который победил в американском телевизионном шоу Jeopardy? Так вот, Watson, на мой взгляд, является одной из важнейших вех в истории ИТ, наряду с мэйнфреймами и персональными компьютерами. С точки зрения аппаратной реализации Watson представляет собой суперкомпьютер, собранный в виде 11 стоек, где смонтированы сервера. В их состав конфигурации входит 1200 процессоров. Построено все это на архитектуре MPP, которая была использована еще в Deep Blue, сумевшего впервые выиграть в шахматы у чемпиона мира, на тот момент это был Гарри Каспаров. Но главное не в аппаратуре, а в алгоритме, на базе которого построен искусственный интеллект. А он позволяет производить анализ речи в режиме реального времени и симулировать стиль мышления человека.

В качестве теста для нашей разработки было использовано телевизионное шоу Jeopardy, где участникам задают очень сложные двусмысленные вопросы. И Watson пришлось соревноваться с лучшими знатоками. Причем наша система пользуется лишь встроенной БД, не обращаясь к внешним информационным ресурсам. По сути, это модель человеческого мышления. Нужно ли говорить о том, что все зрители шоу были впечатлены не меньше нас успехами Watson.

У нас в планах коммерциализация проекта Watson в виде экспертной системы, позволяющей, к примеру, улучшить качество медицинских диагнозов. Ведь для того, чтобы повысить их точность, нужно использовать огромные БД, где хранятся описания симптомов и связанные с ними сведения, собранные со всего мира. А это как раз то, в чем Watson показал себя с самой лучшей стороны в Jeopardy.

На проект Watson в течение последних пяти лет IBM потратила около 14 млрд долл., и привлекла к нему еще 24 компании-партнера. Результаты этих исследований в сфере аналитики будут активно использоваться нами в дальнейшем. И тут мы подошли к ответу на ваш вопрос: именно лежащие в основе Watson разработки и были использованы в аналитическом модуле, о котором мы уже говорили.

В его состав входят подсистемы агрегации и определения приоритетов. Согласитесь, не так уж просто провести анализ разнородной информации, включающей не только электронные сообщения, но и документы. Причем еще и оптимизировать их обработку с учетом алгоритма прохождения по всей цепочке утверждения в большой организации, чтобы не создавать задержек в работе всех участников этой цепочки.

Ну и, конечно же, нельзя обойтись без подсистемы визуализации, позволяющей в удобной форме представлять пользователю всю важную для него информацию. В этой области мы также провели значительный объем исследований, результаты которых получили отражение в дизайне наших клиентских приложений.

Получается, что ваша аналитическая система должна обучаться в каждом конкретном случае внедрения?

Для более точного расчета приоритетов мы используем расширенную семантику – ее применение стало одним из важнейших результатов, полученных нашими специалистами в рамках проекта Watson. Дело в том, что любой документ обязательно должен содержать массу уточняющей информации, начиная со сведений о том, кто его создал, в каком контексте, с помощью какого шаблона, в ответ на какой запрос и т.д. Понятно, что часть этих данных будет находиться и в теле самого документа, но она обязательно должна храниться и в сопровождающем его невидимом для пользователей слое. И чем больше в нем будет информации, тем лучше будет работать модуль определения приоритета.

В Watson как раз и был создан весьма обширный слой расширенной семантики, который пополнялся в процессе ввода информации из энциклопедий, газет и самых разнообразных источников. Поэтому нам и удалось так эффективно работать с ней.

Второй аспект – обучение. Если принятое Watson решение оказывается неверным, алгоритм производит внутреннюю перестройку логики его принятия, чтобы в дальнейшем не повторять аналогичных ошибок. В основу были положены эвристические алгоритмы, на разработку которых как раз и была потрачена львиная доля тех миллиардов, о которых я уже упомянул.

Поэтому можно сказать, что процесс принятия правильного решения сочетает наличие расширенной семантики, эвристические алгоритмы и самообучение.

Вы считаете, что за социальными функциями большое будущее, среди прочего и в деловой среде?

Я уверен, что наше решение будет по достоинству оценено индустрией, а функции социального взаимодействия получат более широкое распространение в бизнесе.

Текст и фото: Тимур Ягофаров