Все услуги
aaa
Леди Gagarin: как цифровой помощник борется с ИТ-саботажем в компаниях

Кейс декабрь 2020

Леди Gagarin: как цифровой помощник борется с ИТ-саботажем в компаниях

РБК Pro от 18.12.2020

Сотрудники часто сопротивляются появлению в компании крупной ИТ-системы — боятся потерять работу и не хотят лишних забот. Чтобы облегчить внедрение, основательницы Change Russia разработали бота, помогающего персоналу найти нужную кнопку

«Знаете, что значит обучать персонал работать в новой ИТ-системе? — начинает разговор Татьяна Козуб, партнер консалтинговой компании Change Russia. — Вы приезжаете в очередной небольшой город, где есть филиал компании-клиента, вас встречает таксист, интересуется, кто вы да зачем приехали, и, услышав ответ, говорит: «А, знаю! У меня там брат работает». И все вам рассказывает про отношение сотрудников филиала к проекту — они, мягко говоря, не в восторге. В правоте его слов вы убеждаетесь, стоя перед коллективом. Он начинает методично закидывать вас тухлыми помидорами, которые старательно копил весь год, пока шел проект».

В мае 2014 года Козуб и ее подруга, бизнес-консультант Елена Волкова, создали консалтинговую компанию по управлению изменениями. Суть их бизнеса — внедрение ИТ-систем (ERP, CRM, SRM, PLM и других) в больших коллективах, причем как можно менее болезненное. «Мы адвокаты конечных пользователей. Интеграторы внедряют процессы, настраивают систему. А мы занимаемся тем, что никто не любит, — общаемся с людьми и берем весь негатив на себя», — поясняет Волкова. Среди клиентов компании — «Сбер», «Норникель», «Сибур», «Газпромнефть», ПГК, Х5 Retail Group, Альфа-банк.

Накопив опыт, они создали цифрового помощника Gagarin.ai — бота, который отвечает на вопросы сотрудников, не сумевших разобраться в системе. Сегодня сервисом, на запуск которого ушло более $1 млн, пользуются более 5 тыс. человек в трех больших компаниях. Затраты на Gagarin.ai окупаются максимум в течение года, а сотруднику он экономит до 50% времени работы в ERP-системе. И, судя по отзывам, изрядное количество нервов. Выручка компании за 2019 год составила 226 млн руб., прибыль — 88 млн. С учетом расходов на запуск Gagarin.ai компания по итогам 2020 года должна окупить инвестиции.


Не внедряй, убьет

Козуб и Волкова знакомы с юности, но, прежде чем создать общий бизнес, они наработали солидный опыт каждая в своей сфере. Козуб поработала в департаменте бизнес-консалтинга корпорации SАР, написала книгу про оценку методом «360 градусов» (выявление соответствия сотрудника занимаемой должности с помощью опроса его коллег, подчиненных и руководителей) и открыла компанию по автоматизации систем оценки персонала. Волкова начала карьеру в Германии, в вальдорфской штаб-квартире SAP, вела международные проекты в разных странах Ближнего Востока и Западной Европы. В 2012 году вернулась в Россию, привезя с собой передовые веяния.

«Работая в Германии, я участвовала в совместной со Стэнфордским университетом разработке методологии по управлению изменениями: как помочь обычному пользователю принять новые информационные технологии и адаптироваться к ним, — вспоминает Волкова. — В России на тот момент, внедряя большие ИТ-продукты, как-то не особо говорили о том, что их пользователь — человек. И потом, когда системой начинали пользоваться, возникал когнитивный диссонанс: человеку не объяснили, что там напроектировали, толком не обучили, а если обучили, он это все забыл к моменту запуска, потому что очень много информации надо было держать в голове». Сейчас в компаниях встречаются специальные менеджеры по управлению изменениями, но тогда это было в новинку. Однажды подруги разговорились. Козуб рассказала, что проводит оценку персонала в многотысячных коллективах и встречает отчаянное сопротивление: люди боятся, что в результате оценки их уволят. Волкова — что сталкивается с таким же саботажем, внедряя ИТ-системы. Они решили объединить знания и поработать вместе.

Первый же совместный проект в сентябре 2014 года стал испытанием: в Сбербанке внедряли систему инструментов по управлению персоналом, и Change Russia как субподрядчики должны были за месяц очно обучить 20 тыс. профессиональных пользователей — кадровиков и табельщиков, ведущих учет рабочего времени. И не просто обучить, а сделать так, чтобы все сотрудники приняли и полюбили новую систему. «Приходили мы к людям, которые системе абсолютно не рады», — уточняет Козуб. «Сейчас повсюду говорят про боязнь цифровизации, замены людей роботами. Мы столкнулись с этим еще тогда, — комментирует Волкова. — При внедрении ERP-системы люди очень боялись, что их уволят, и поэтому саботировали новинку. Марьиванну из бухгалтерии все знают, она всю жизнь выстраивала свой авторитет, а тут придет ERP-система и сама будет делать все отчеты и транзакции. Мы начинаем обучать, а эта Марьиванна не просто не может, а не хочет сообразить, что там к чему, и это ее принципиальная позиция, хоть медом ее обмажь. Она просто боится, как бы чего не вышло с ней лично. Предприятие, как правило, градообразующее, уволят — куда пойдешь?» Вишенкой на торте выступает обычно дата запуска: почему-то она чаще всего приходится на пик сельскохозяйственных работ на приусадебных участках. «Их отрывают по вечерам от огорода. А зачем тебе внедрять эту систему, из-за которой тебя же и уволят, когда надо картошку сажать, на которой потом придется жить?» — улыбается Козуб.

Cтройная методология, с которой Волкова приехала в Россию десять лет назад, сплошь и рядом разбивалась о быт. «Многие вещи, о которых пишут в учебниках, почему-то не всегда работали, — вспоминает она. — Прихожу к начальнику цехов металлургического завода — исследовать мотивацию сотрудников пользоваться новой системой с идеей разделения общих ценностей компании. Мол, мы команда, у нас общая цель. На самом деле цель была только у собственника — ему надо было прибыльность себе обеспечивать. А люди на местах задавали лишь один вопрос: сколько мне будут доплачивать сверхурочных за обучение системе и работу с ней?» Впрочем, собственники не слишком помогали делу. «Компания с госучастием, крупное внедрение. Мы провели исследование лояльности пользователей, и оказалось, что сотрудники не готовы и не хотят принимать систему. Подготовили подробную презентацию и пошли на совет директоров. Главный акционер на все это смотрит и говорит: «Мне не нужны общие слова о том, что люди не готовы. Вы мне, пожалуйста, дайте фамилии, кто конкретно не готов. И я буду с ними разбираться», — приводит пример Козуб. 

И, словно всего вышеперечисленного мало, в последнее время к трудностям внедрения добавилась повальная оптимизация численности персонала. «Внедряемые инструменты не работают просто потому, что человек перегружен. Например, сотрудник сам отчитывается по командировкам или заказывает визитки. Во время адаптации к новой системе человек делает все операции медленнее — период привыкания занимает от одного до шести месяцев. Потом он выходит на нормальную скорость, но сейчас ему добавляется работы. И, поскольку все оптимизировано, это время ты работаешь сверхурочно, причем без оплаты. Люди же не дураки, они все понимают. И ты хоть 20 мотивирующих писем напиши, что это-де вам облегчит жизнь, но в реальности человек понимает, что он и без того загружен, а теперь надо будет еще самому квитанцию делать и до этого еще нужно обучиться. А потом не забыть, как это делать, поскольку ты делаешь это раз в месяц. Еще один нюанс: система ЕRP оперирует понятиями и терминами, крайне сложными для пользователя, — контировка, МВЗ и т.д. Аргумент, который мы часто слышали: вы зачем из меня экономиста делаете? Идите со своими финансовыми терминами и проводками от меня подальше. Я кладовщик, я выдаю людям варежки и форму. Меня все эти ваши контировки и места возникновения затрат абсолютно не волнуют», — поясняет Волкова. В США и Европе крупный бизнес давно пользуется ЕRP-системами, и обучением сотрудников работе с ними там обычно занимаются сами интеграторы. В России же явственно ощущалась потребность в компании, которая взяла бы адаптацию сотрудников на себя, отмечает предпринимательница.


Женщину вынули, автомат засунули

Несмотря на трудности, компания провела несколько успешных проектов. «В Change Russia хорошо подготовлены к проведению обучения и обладают технологиями работы со сложной аудиторией. Мы разбили всех сотрудников на группы по темам и формам обучения, для каждой подобрали оптимальное количество тренеров, которые могут ответить на вопросы, что очень важно при работе с возражениями. Были подготовлены хорошие обучающие материалы, при их подготовке консультанты основывались как на своем опыте, так и на нашей специфике, наших рекомендациях и просьбах», — подтверждает руководитель проекта по внедрению системы SAP 4HANA Елена Скворцова из Альфа-банка.

В какой-то момент Козуб и Волкова поняли: минимум 40% запросов — от компании к компании, от индустрии к индустрии, от человека к человеку — похожи как близнецы. Возник логичный вопрос: почему бы им не автоматизировать накопленную за шесть лет базу данных, до отказа набитую типовыми запросами и действиями пользователей, и не вложить эту информацию в цифрового помощника? Тот стерпит любое проявление эмоций пользователя и во многих случаях сможет помочь, не загружая «человеческие» мощности службы поддержки. Так появилась идея Gagarin.ai. Название выбрали исходя из того, что такой цифровой помощник должен был стать первым в своем роде, объясняют основательницы.

Успешному запуску цифрового помощника предшествовали две неудачные попытки. «В первый раз, в 2017 году, мы подумали: все сейчас внедряют ботов, и мы быстренько такого сделаем», — признается Козуб. Сделали действительно быстро, но бот, как и большинство его собратьев, воспринимал вопросы только в одной — «правильной» — формулировке. На следующий год обратились к одной из имеющихся на рынке платформ для создания ботов: у нас большая база знаний, давайте вместе пойдем в корпоративный сектор. Начали делать продукт, потребовалось внести дополнения — и разработчики сообщили, что смогут сделать это не скоро, в порядке общей очереди, а в свой код не пустят. Поэтому Козуб и Волкова вложились в разработку NLU-движка (от natural language understanding — «понимание естественного языка») и обучили его на собственной базе данных. «Некоторые коллеги пытались сделать что-то подобное, но без многолетнего опыта в консалтинге у них ничего не вышло», — комментирует Козуб. Еще одним аргументом в пользу разработки своего движка стало требование некоторых потенциальных заказчиков реализовать систему в их контуре, чего не могли обеспечить сторонние исполнители.

Счастье — когда тебя понимают

Первая версия цифровой диалоговой платформы вышла в начале 2020 года, с тех пор помощник расширил функционал: кроме ответов на вопросы пользователей по бизнес-процессам и ERP-системам добавили блок автоматизации ИТ-поддержки персонала, блок, связанный с роботизацией процессов, интегрировали платформу со многими ERP-системами и программами для обучения сотрудников. В 2018–2019 годах Change Russia обучала пользователей ERP-системы в Первой грузовой компании (ПГК). Нужно было поддерживать людей в 14 разных городах от Владивостока до Москвы, в разных часовых поясах, к тому же первое время после запуска система еще менялась, шла донастройка и доработка. Пока шло обучение, Change Russia одновременно провела внутренний пилотный запуск бота для своих нужд. Запуск показал, что цифровой помощник существенно облегчит работу техподдержки, — разработчики добавили и этот блок. «Если у пользователя что-то идет не так, он создает запрос в ИТ-поддержку. Многие клиенты жаловались: пользователи не читают инструкции, они сразу звонят живому человеку. Такие типовые запросы забирают 70% ее ресурса», — рассказывает Волкова.

Главная проблема сейчас — привычка спрашивать человека, когда пользователи, вместо того чтобы искать ответ в системе, пытаются ее «взломать», чтобы быстрее связаться с живым оператором, подтверждает Николай Манолов, СЕО и сооснователь компании XOR, автоматизирующей HR-процессы. «Но чем больше у пользователей будет успешного опыта в решении своих проблем, тем меньше человеческого вмешательства будет нужно. Потребность в таком инструментарии возрастает год от года, так как корпоративные системы становятся сложнее и их все больше. С появлением NLP-движков нового поколения качество ответов и удовлетворенность пользователей будут расти», — убежден эксперт.

«Человеческий язык» компании пришлось настраивать добрых полтора года. «Много сил ушло на то, чтобы понять, как звучат бизнес-термины в системе и как человек задает про них вопросы: «А что-то у меня не работает ничего, а я забыл, куда нажимать...» И что хочешь, то с этим и делай. Пользователь может сказать: «Что-то ругается на закупку», — человеку понятно, что имеется в виду ошибка в группе закупок, но система не воспринимает метафоры и переносный смысл слов. Хочет сотрудник купить кофе в офис — и там есть бизнес-процесс: надо создать либо заявку на потребности, либо заявку на закупку. Gagarin.ai спрашивает у пользователя, что тот хочет, на понятном языке: что тебе нужно, в каком количестве, к какой дате. «За этим стоит очень много сложной аналитики, которую он сразу подставляет в целевую систему. Человеку не надо напрягать мозг, определяя, куда отнести эту бизнес-операцию», — объясняет Волкова. Помощник понимает, с кем он имеет дело: при желании его можно настроить так, чтобы одним сотрудникам он отвечал церемонно и вежливо, а другим — фамильярно и ждал запросов в том же духе.

Впрочем, сами адвокаты конечных пользователей признают: полностью положиться на цифрового ассистента не получится. «Ты как кладовщик теперь не находишься в маленькой ячейке своей страты в рамках корпорации. Тебе все-таки надо понимать (и информационные системы несут это требование), зачем ты это делаешь и куда ты дальше эту информацию передаешь, с кем ты на самом деле связан в компании. Потому что это единый организм, ты не работаешь сам по себе», — констатируют предпринимательницы.


Взгляд со стороны 

«Лучше работают платформы, где человеку не надо ничего спрашивать»

Григорий Финкельштейн, партнер компании «ЭКОПСИ»

«Сопротивление сотрудников при внедрении ИТ-систем вызвано не их косностью, а тем, что люди — это люди, а технологии рассчитаны не совсем на них, а, условно говоря, на неких андроидов. Все ERP-системы крайне неудобны в использовании. Понятно, что людям надо помогать. При этом возникает два типа проблем. Первая: мне все понятно, но мне это не нравится. Я, например, не хочу, чтобы за мной следили. Тут не поможет никакой цифровой помощник. Вторая: я бы и рад, но мне крайне неудобно. Я в принципе не против ехать на этом велосипеде, просто у него колеса квадратные. Gagarin.ai не лучшая из систем digital adoption, она существенно отстает от мировых лидеров, например от платформы WalkMе, которая не требует мессенджера. Тебе не нужно задавать вопросы, платформа их предугадывает. Ты находишься в самой ERP-системе, и тебе прямо там показывают, что надо делать и куда нажать, а часть действий выполняют за тебя. 

90% вопросов к чат-боту можно решить, прочитав инструкцию. Но инструкции почти никто не читает — людям лень. Точно так же лень ему будет написать в чат-бот, и это гораздо большая проблема, чем невозможность что-то понять. К тому же люди крайне неохотно говорят о своих проблемах. Мне надо сделать это и это, но я забыл, какую кнопку нажать, и я ничего не буду делать, пока меня не пнут. Именно поэтому лучше работают платформы, где человеку не надо ничего спрашивать, — у тебя на экране появилась стрелочка «ткни сюда», ты ткнул».


Обзорная статья 16.12.2020

Насколько совершенны процессы управления персоналом в российских компаниях