Цифровая аналитика — инструмент
современного лидера

Лидерские навыки традиционно считаются «мягкими», или интуитивными, в отличие от «жестких» управленческих компетенций. Но эти границы постепенно стираются — времена решений, принимаемых по наитию, прошли. Сейчас многие лидеры используют гибридный подход, при котором действуют интуитивно, но с опорой на аналитику данных. Например, Netflix, изучая возможности вывода нового продукта на рынок, руководствуется не только своим многолетним опытом, но и сложным анализом зрительских предпочтений.

Сегодня инструменты цифровой социологии (системы обработки данных для анализа поведения и взаимоотношений людей) очень важны для бизнеса. Во множестве областей — от маркетинга и логистики до стратегии и комплаенса — они помогают повысить рентабельность и оптимизировать бизнес-процессы.

Цифровая аналитика лидерских навыков — следующий этап развития, который призван принципиально улучшить качество управления с помощью моделирования, сетевого анализа, искусственного интеллекта и других систем обработки данных. Эта дисциплина зародилась благодаря передовым достижениям науки и техники, знаковым исследованиям в области лидерства и неоценимому практическому опыту. 

В этой статье мы рассмотрим роль аналитики в сфере лидерства, расскажем, как с ее помощью создать ценность для бизнеса, и приведем пример, как этот цифровой инструмент уже сегодня использует IBM.

Цифровая аналитика и лидерство

Аналитика данных позволяет лидерам лучше предвидеть надвигающиеся катаклизмы, смягчать и устранять их подчас разрушительные последствия и извлекать выгоды даже в сложные времена. В этой статье мы рассмотрим три области лидерства, в которых вы можете преуспеть за счет применения цифровой аналитики в краткосрочной и долгосрочной перспективе.

Моральное состояние и вовлеченность. Согласно недавнему опросу 1,5 тыс. руководителей, поддержка морального духа персонала — это одна из сложнейших задач. К счастью, существуют ресурсы цифровой аналитики, благодаря которым в принятии решения наряду с лидером могут участвовать другие сотрудники. Например, с помощью технологии «обработки естественных языков» вы можете создать интерактивную анкету с открытыми вопросами. Ее цель — определить главные проблемы, влияющие на моральное состояние сотрудников, и понять, насколько успешно, по мнению персонала, они решаются. Затем вы можете применить технологии «коллективного разума» для разработки инноваций, способных улучшить атмосферу в коллективе. Такая форма группового взаимодействия будет стимулировать вовлеченность людей и повысит ваш лидерский авторитет в их глазах.

Контроль и мотивация. Другая проблемная область — отслеживание продуктивности удаленного персонала. В этом случае цифровой сбор данных убережет вас от поспешных шагов — например, от внедрения избыточных систем мониторинга. Вы поймете, что применение систем видеонаблюдения требует осторожности — это довольно скользкий путь. Здоровая альтернатива — виртуальная рабочая среда, стимулирующая и мотивирующая сотрудников. Прямо сейчас я участвую в разработке системы на базе ИИ, которая визуализирует структуру знаний и деловых взаимосвязей в организации, а кроме того, оперативно распределяет задачи между людьми. Эта система помогает наглядно увидеть структуру профессиональных связей и руководить сотрудниками с разными навыками. В результате повышается мотивация, укрепляется доверие и растет вовлеченность персонала.

Многообразие, справедливость и инклюзивность. Многие организации бьются над показателями многообразия, справедливости и инклюзивности (DEI — от английского diversity, equity and inclusivity — прим. ред.) при подборе, удержании и развитии персонала. Тем не менее, у некоторых работников шансы попасть в начальники выше, чем у других. Например, существует предубеждение в отношении интровертов, несмотря на то, что они могут принести большую пользу бизнесу. Лидеры часто выбирают людей, которые подходят им по личным, а не по профессиональным качествам. Они подсознательно отдают предпочтение сотрудникам, похожим на себя, обращая внимание на такие факторы, как расовая принадлежность, образование и социально-экономический статус. Что еще хуже, большинство работодателей используют для оценки и подбора кадров необъективные алгоритмы или совершенно бестолковые инструменты, вроде индикаторов типов личности от Майерс — Бриггс.

Передовые технологии аналитики данных в сфере лидерства позволяют разглядеть и устранить эту предвзятость. Например, моя команда совмещает «декомбинационный анализ» (метод для сокращения доли недостоверной информации при оценке) и «обучение с подкреплением» (подход, применяемый в машинном обучении, для постепенной оптимизации решений). Наша цель — добиться совпадения реальных (а не заявленных) качеств соискателя с потребностями организации (а не с личными предпочтениями нанимателя). На выходе мы имеем прозрачную, честную систему подбора персонала, которая постоянно совершенствуется с учетом принципов DEI и критериев результативности.

Руководство командами аналитиков

Цифровая аналитика должна стать частью каждодневной работы лидера. К шести вопросам, которые, по мнению моего коллеги Эрика Макналти, каждый лидер обязан задавать себе изо дня в день, я добавляю еще два: «Как использовать аналитику, принимая то или иное решение в сфере лидерства и как я могу вовлечь в процесс свою команду специалистов?» Игнорировать эти вопросы просто непозволительно, ведь обилие данных, вычислительных мощностей и талантливых профессионалов вот-вот приведет к сдвигу парадигмы. Анализ данных будет сильно влиять на все сферы деятельности лидера, будь то управление отношениями или реализация стратегии.

Раскрыть преимущества цифровой аналитики поможет команда, объединяющая ученых и экспертов в сфере лидерства со специалистами по обработке данных. Это ключ к успешной трансформации. Поэтому в первую очередь вам следует найти консультанта в области цифровой аналитики в сфере лидерства, который поможет вам сформировать команду и поставить для нее задачи. Это должен быть специалист по интеграции разнопрофильных компетенций и по управлению ресурсами аналитики. Его можно сравнить с помощником гольфиста, который знает поле и помогает игроку выбрать подходящую клюшку для каждого удара. Работая в Национальном центре по подготовке руководителей при Гарвардском университете и будучи одним из основателей компании HSC Analytics, я, в числе прочего, помогаю лидерам понять, как использовать инструменты, основанные на ИИ, для борьбы с предубеждениями работодателей и для усиления роли коллектива в принятии решений. Затем подключается наша команда аналитиков и управляет процессом создания ценности совместно с заказчиком.

Еще одна задача консультантов — обеспечить прозрачность алгоритмов и защиту персональных данных. Проблемы возникают, когда лидеры, оказавшись под впечатлением от скорости и эффективности ИИ и поддавшись всеобщему ажиотажу, принимают решения просто «потому, что так сказал компьютер». Это порождает множество историй о неудачном применении данной технологии. Чтобы алгоритмы ИИ были понятны, нужно хорошо постараться. Но это необходимо, чтобы оградить себя от решений, принятых вслепую и чреватых катастрофическими последствиями, не отказываясь при этом от преимуществ цифровой аналитики.

Не менее важна и конфиденциальность. Технологии защиты персональных данных привлекают все больше внимания, и, способствуя их внедрению, вы играете важную роль в создании более безопасного общества. Это великолепная возможность укрепить свои позиции в качестве авторитетного и эффективного лидера трансформации.

Добиться этих решающих преимуществ могут лишь те руководители, которые искренне поддержат переход к цифровому лидерству. Джон Хейгел (John Hagel III), автор книги «Путешествие за пределы страха», опираясь на свой многолетний опыт общения с руководителями, отмечает, что реализовать свой потенциал им не позволяет страх. Новые технологии, непонятный профессиональный сленг, изменение управленческих подходов — вот с чем сталкиваются бесстрашные лидеры, преодолевающие неуверенность в собственных силах. Они ищут возможности для повышения своей эффективности в условиях цифровой трансформации. Для этого не надо с головой погружаться в программирование на языке Python, достаточно хотя бы немного окунуться в специфику цифровизации.

Цифровая аналитика в сфере лидерства в IBM

Хотя систематическое внедрение инструментов аналитики данных во все задачи лидерства пока еще дело будущего, IBM уже предпринимает шаги в этом направлении. Эта компания, как и многие другие, понимает, насколько важно выявить потенциал сотрудников, а затем создать условия для их развития и продвижения по карьерной лестнице. К сожалению, у IBM (как и у ее конкурентов) нет готовой формулы для преобразования высокого потенциала в будущие достижения. Это уравнение с многими неизвестными, решение которого требует значительных затрат. Сложно предсказать, станет ли блестящий разработчик ПО таким же блестящим лидером для своих коллег. Ошибка может дорого стоить всем — и тому, кто получил повышение, и его подчиненным, и его руководителям.

Увидев в этой проблеме возможность для инноваций, руководство IBM приступило к глобальной цифровой трансформации процедур оценки сотрудников. София Ламуралия, директор по развитию лидерства в IBM, говорит: «С точки зрения затрат искать кандидатов внутри компании зачастую выгоднее, чем за ее пределами, так как обучение и адаптация, как правило, занимают меньше времени. Помимо оценки кандидатов на уже открытые вакансии, мы активно формируем кадровый резерв из сотрудников, которые впоследствии могут вырасти до руководителей».

Вполне ожидаемо, что отдел по развитию лидерства в IBM совместил ключевые психометрические и поведенческие показатели эффективного лидерства с компьютерным анализом. В итоге была разработана глобальная цифровая платформа для оценки лидерского потенциала, а также автоматизированные сервисы для тренингов и микрообучения, помогающие развить лидерские, поведенческие и личностные качества каждого конкретного кандидата. Первые результаты показывают, что платформа успешно прогнозирует эффективность будущих руководителей и к тому же обходится значительно дешевле, чем традиционные собеседования.

Однако для IBM оценка и развитие лидерского потенциала с использованием цифровой аналитики — это лишь начало пути. Компания близка к практическому применению квантовых вычислений, за счет которого сможет раздвинуть границы и получить так называемое «квантовое преимущество». Хотя речь идет лишь о первых шагах, уже появляются примеры использования квантовых вычислений для поиска сложных стратегических решений. Например, IBM в сотрудничестве с JPMorgan Chase экспериментирует с квантовыми вычислениями, чтобы дать финансовым лидерам преимущество в таких сложных областях, как разработка инвестиционных стратегий и анализ рисков. По оценкам экспертов, переход к квантовым технологиям поможет руководству JPMorgan Chase принести миллиарды своим клиентам и акционерам, прежде чем компанию догонят конкуренты.