Алгоритмы лидера.
Гость программы: Владислав Беляев, директор по информационным технологиям «Группы Черкизово».
Ведущий: Александр Воеводин, директор по работе с ключевыми клиентами, 1С-Битрикс.

Александр Воеводин:
Добро пожаловать в программу «Алгоритмы Лидера». Я ее ведущий Александр Воеводин.

И сегодня у нас в гостях Владислав Беляев, директор по информационным технологиям «Группы Черкизово».
И начнем мы сегодняшнюю программу с вопроса, как формировался ваш алгоритм мышления? На каких проектах ключевых, в каких компаниях, что можете про это рассказать?

Владислав Беляев:
Это долгая история, как формировался я как лидер. Это вообще философский очень вопрос. Но я сразу уйду в другую сторону, я сломаю вам весь ваш сценарий.

Мне кажется, вопрос, как ты стал лидером, он странный, потому что ты не становишься лидером, лидером тебя могут считать, могут в тебя верить, могут тебе доверять. То есть это не вопрос, который изнутри. Это вопрос не про тебя вообще-то, это вопрос про людей. И, наверное, правильно сформулировать – а как так получается, что кто-то считает тебя лидером. Вот это даже более важно.
Потому что так это получается: я прокачал такие скиллы, такие скиллы. И таких чек-листов в литературе или коучей миллион. Но проделайте такие упражнения – получится? Я не знаю. Мне кажется, что у кого-то не получится, у кого-то, возможно, получится. Но это не та история, которую можно пройти чекбоксом. Это не написать код и не внедрить в систему, и не сделать проект. Это прежде всего про отношения с людьми. Как тебя видят люди и как ты их видишь.

Нельзя человека заставить считать себя лидером. Ну, то есть заставить-то можно, но результат, наверное, мы же другой хотим. Мы же хотим не приказ, а лидерство. А лидерство это не про приказы. Лидерство это про харизму, это про уважение, это про доверие. И это можно только делать с двух сторон. К
Какие уроки для себя я извлекал? Но это надо вернуться далеко. Дело не в том, в какой компании, какие проекты. Мне кажется, это сильное упрощение, что ты пришел в какую-то компанию, сделал какой-то проект, и ты стал лидером. Нет, ты или мог стать лидером почему-то, или почему-то не мог. Тебя могут назначить руководителем, командиром. Но это не про лидерство.

Какие-то вещи, наверное, это студенчество. Мои первые годы работы – это важные вещи. Я на втором курсе своего института стал старостой группы. И в те времена это было посложнее. Понятно, что это все равно довольно смешная должность. Но, тем не менее, она мне показала, что у тебя есть базовая вещь. Есть твои друзья, одногруппники, с которыми у тебя какие-то взаимодействия. А потом оказывается, что есть вокруг системы, вуз, есть люди, есть руководство, есть какие-то задачи. А у администрации свои интересы. А ты вроде как оказываешься и здесь, и здесь.
У меня два образования. Физическое и математическое. Поэтому мне проще такие математические метафоры, аллегории проводить. У тебя два измерения: друзья и учеба.

А тут раз еще какое-то административное, структурное. Вот это первый урок, который мне жизнь преподала. И который я в силу своих возможностей стал усваивать, что есть еще вектор.
Второй урок. Я занимался сразу после института два года наукой. Это очень интересно. В той среде научной, где я тогда работал, ты понимаешь, что тобой никто не занимается. И ты можешь заниматься чем угодно. Понятно, что есть какие-то границы. Но ты должен сам выстроить для себя и цели, и понимание. И сам к ним как-то двигаться. Никому это неинтересно. И более того, когда ты выходишь, особенно первый раз на работу, все равно тебе нужен какой-то коучинг, менторство, онбординг, как сейчас говорят. И так или иначе, так как организация тебя хочет быстрее начать использовать эффективно, тебя все равно ведут по каким-то шагам. А в научной среде этого нет. Если ты не хочешь ничем заниматься, ты можешь ничем и не заниматься. Поэтому это второй урок.

Напр., тебе надо понять, что ты хочешь получить степень. И что ты для этого должен сделать. Это сейчас мы оперируем, что есть карьерное планирование. «А какой у меня карьерный трек?» - спрашивают меня кандидаты на собеседовании. А в те времена и в той среде, ну, какой карьерный трек? Сам придумай карьерный трек.
И, наверное, третий урок, из которого я тоже извлекал какие-то для себя выводы, я уже работал программистом, делал какую-то задачу, маленькие проектики. И был мой коллега, с которым мы делали один проект вместе, и это такое хорошее взаимодействие, командная работа. Потом в какой-то момент уже была другая задача, и мне нужна была помощь просто потому, что большой объем. И руководитель говорит: У вас с Ваней хорошо вместе получается, пусть он тебе поможет». И я понял, что делать вместе и кому-то объяснять, что надо сделать – это совершенно другое. Тот же Ваня. У него такая же квалификация, у нас хорошие личные отношения. Но когда делаешь вместе или кто-то начинает что-то делать для тебя, это вот прямо это сильно разные истории. И тоже вот это было важно.
И один из уроков, тоже выводы – что зачем лидеру нужны люди, нужны те, кто за ним идут? Очень просто. Потому что ты не можешь сделать все сам. Вот это базовый ответ. Он достаточно банальный. Люди тебе нужны для того, сделать то, что ты сам не можешь сделать. Тебе не хватает времени, тебе не хватает сил, тебе не хватает знаний, чего угодно. Тебе чего-то не хватает. Если бы у тебя все это было, ты бы все это сделал сам. Тебе люди должны помочь что-то сделать. Помочь или выполнить по приказу. А вот здесь уже начинаются нюансы.
И лидер тот, кто какими-то способами, добивается того, чтобы люди начинали это делать. Я сказал «для тебя», я, оговорился – вместе с тобой. Если ты лидер, то люди делают вместе с тобой. Если люди делают для тебя, ты босс, командир, руководитель. Если вместе с тобой, ты лидер.

Я не знаю, я ответил или нет. На тот ли я вообще отвечал вопрос. 

Александр Воеводин:
Отличный ответ. Мне сразу начало импонировало, потому что меня тоже на первом курсе назначили старостой, назначили сверху. Это мне тоже помогло в становлении. Ну и плюс спорт, наверное, еще в дополнение, когда я был капитаном команды.

Я еще хотел спросить, а где грань того момента, что лучше сделаю сам или лучше делегирую? Как вы находите людей, которым доверяете действительно сложные задачи делать вместе с вами? Как вы их подбираете?

Владислав Беляев:
У каждого, наверное, свой способ подбора людей. Проще всего – это с кем-то работать долгие годы вместе. Это самая простая история, потому что ты знаешь сильные и слабые стороны человека. И здесь, как правило, твои решения в отношении карьеры того или иного человека, которые ты принимаешь – если вы долгие годы работаете вместе, то он и понимает тебя. Это самый простой кейс.
Сложный кейс – найти человека нового. Потому что или нет компетенции, или просто физически те люди, которые в твоей команде, не могут это сделать, просто банально не хватает сил и времени. Здесь сложнее.

Смотрите, все руководители, все лидеры смотрят примерно на один и тот же набор вещей: личные качества, ценностный ряд, экспертиза, отдельно смотрится экспертиза сутевая, менеджерская экспертиза, hard, soft, skills. Палитра-то одна, как у художников. Условно говоря, Гоген и Малевич рисовали одними и теми же цветами, а по-разному уже все получается.

 Так и здесь. Во-первых, что из этой палитры важнее для тебя, потому что этот человек будет все-таки выполнять роль в твоей команде. А второе, как самого человека-то не угробить и дать ему возможность встроиться.

Идеальный пазд не найдешь, это крайне сложно. Пазл вырастает вместе с тобой. Команда должна работать вместе долго.
Еще раз, у каждого своя краска. Каждый выбирает из этой общей палитры что-то наиболее важное. Но понятно, что опыт просто тебе помогает не просадить все остальное.
Еще для лидера в такой ситуации действительно знания психологии нужны. И не для того, чтобы сканировать, упаси боже, кандидата. А для того, чтобы понимать свою собственную мотивацию психология важна. Вот в моем примере человек, который приходит к тебе на собеседование или потенциально должен влиться в твою команду, и у вас с ним ценностный ряд близкий и похожий – ты будешь испытывать к нему эмпатию. Это психология. И ты волей-неволей начинаешь его скиллы поднимать, обращать на них больше внимания. А, например, не его хард скиллы, ты закрываешь глазки – это опасно.

Поэтому, во-первых, надо понимать ваши краски, с которыми вы любите работать в этой палитре. А второе, надо хорошо понимать самого себя.
Вообще понимание самого себя, это важная часть любого лидера и любого руководителя, чтобы не допускать ошибок. Это вот очень важно понимать мотивацию, в том числе и психологическую мотивацию.
Мы все считаем, что мы принимаем решение. Про это есть прекрасная книга у Канемана, если кто-то ее не читал, советую. Называется «Думай медленно, решай быстро». Там прекрасно описано, что мы все считаем, особенно руководители, лидеры, что мы такие рациональные, и что все наши решения рациональны. Ни черта подобного. Психология сильна. И надо это, по крайней мере, хотя бы осознавать. 

Александр Воеводин:
Интересно, что в своем ответе вы в меньшей степени говорили про харды, профессиональные навыки, и в большей степени именно про личностные. То есть все-таки мне тоже кажется, что если кандидат до меня дошел, то, наверное, он по хардам-то уже подходит, скорее всего, и гораздо более важно, подойдет ли он в команду, мне лично и так далее. У вас, мне кажется, такое же мнение.

А какие инструменты вы используете, IT-инструменты, в первую очередь, для управления своей командой и вообще в компании для цифрового опыта сотрудников? Как они пользуются этим инструментом? Как эти инструменты помогают им и облегчают их труд, и оставляют максимум времени на их основные обязанности? 

Владислав Беляев:
Из того, что интересно, и, мне кажется, сейчас такая тема и модная, и популярная, и действительно важная. Например, для рекрутмента мы начали использовать AI. Мы начали использовать AI-инструменты как для формирования профиля кандидата, так и для парсинга, для поиска, для первичных холодных интервью в виде чатов. Сейчас мы думаем уже перейти и в том числе на интервью прямо голосом или видео с нашим AI-рекрутером. Это, мне кажется, тоже инструмент очень интересный. Он интересен и для, и для нас. Мы крупная компания, напомню, что группа Черкизова, в первую очередь, все-таки крупная промышленно-индустриальная компания, и у нас работает около 40 тысяч сотрудников по всей стране от Тюмени до Калининграда.
Если в первой части мы скорее говорили про топовые позиции, но в большой компании все-таки найм – это массовый найм. Прежде всего, это специалисты младшего, среднего звена, и вот там как раз возможности искусственного интеллекта, мне кажется, в этой области очень интересные и полезные, и мы их используем.
Второе, безусловно, это среда коммуникации сотрудников, в которой они находятся. Создание удобной среды. Мы с вами тоже перед встречей говорили о унифицированной коммуникации, унифицированной среде. Это очень важно для эффективной работы. Условно говоря, один интерфейс, одно рабочее место тебе дает и мессенджер, и видеоконференцию, и календарь. Вот эти вещи тоже важны.
Мы здесь, наверное, немножко отстаем, потому что у нас пока разрозненный ландшафт, но в этом году мы будем переходить на новую платформу, ну и жизнь нас, собственно говоря, к этому подталкивает, это импортозамещение. Мы будем как раз ставить единую коммуникационную среду для сотрудников в компании.

Александр Воеводин:
При найме AI экономит время рекрутеров. А есть ли у вас обратная связь от кандидатов, которых вы взяли после собеседования с AI? Что они говорят про найм через AI?

Владислав Беляев:
Как я сказал, мы еще не запустили непосредственно интервью голосом и интервью видео.

Пока кандидаты общаются через ИИ-бот. И многие не замечают. Но те, кто замечает, относятся к этому позитивно. Ну, что здесь такого?
Банки и все сервисные компании, по-моему, уже давно нас приучили, что ты до живого человека в сервисе, в поддержке не доберешься.

Александр Воеводин:
Есть ли статистика, искусственный интеллект больше ли отсеивает кандидатов или наоборот больше пропускает?

Владислав Беляев:
У нас просто другая задача. У нас парсинг. Поэтому здесь эта метрика неприменима.
Наверное, вы спрашивали о том, сколько после парсинга живым сотрудником и искусственным интеллектом, сколько подходит кандидатов? Такой статистики нет. Но скорее у нас есть понимание другое, что выход из парсинга у искусственного интеллекта выше. Почему? Он просто работает быстрее и просто жестче смотрит на критерии. А критерии ты можешь задать, поэтому здесь не про то, что он лучше или хуже. Просто человек глазками прочитать в состоянии, скажем, одно резюме в минуту, и по фильтру посмотреть еще минуту, еще с помощью фильтра найти еще несколько резюме, это еще минута. А ИИ с хорошими коннекторами это делает за секунды. А не то, что он глубже понимает резюме.

Хотя есть и момент, что человек все-таки опускает, особенно рутинные работы. Работа рекрутера рутинна, ему надо просматривать много резюме, и когнитивная мощность человека в течение рабочего дня снижается, очевидно. Мы устаем, рутинная задача утомляет человека. Искусственный интеллект, он не понимает, что такое рутинная задача, он не утомляется.
Поэтому при правильном использовании и при правильной настройке он просто более тщательно выполняет свою работу. Меньше ошибок. 

Александр Воеводин:
Однозначно все больше рутинных операций будут доверять искусственному интеллекту. А есть ли проекты, где искусственный интеллект попробовали? Но он не взлетел по каким-то причинам, и вы оставили это без автоматизации или просто без искусственного интеллекта пока?

Владислав Беляев:
У нас сейчас несколько пилотных проектов. Мы занимаемся активно наверное уже около года.
Мы в разных направлениях, в разных бизнес-процессах используем то, что называют ИИ-агент, ИИ-ассистент. И используем ИИ просто как когнитивный элемент, например, в технологии RPA. У нас очень широкий спектр тем, где мы трогаем и где мы смотрим, какая получается отдача от этого инструмента.

Неудачные есть, да, честно скажу. Как ни странно, это связано с первым нашим проектом, где мы решили использовать искусственный интеллект. Мы его решили использовать на себе, на айтишниках.

У нас есть helpdesk, у нас есть портал самообслуживания, и мы решили, что очень логично, сделать там ИИ-бота. И мы все сделали правильно, красиво. У нас хорошая внешняя моделька.

Мы взяли хорошую модель, мы построили у себя RAG, то есть тоже вполне понятная технология, все правильно сделали. И был всплеск интереса к ИИ-боту, а он не только подсказывает, он еще и помогает тебе завести инцидент, классифицировать.

Был интерес к боту, но потом он угас. И оказалось, что все-таки, хотя мы сделали все технологически правильно, и с точки зрения проверить, работает ли технология, все заработало, все сработало. Кроме того, что ту базу знаний для хелпдеска, которую мы пытались перевести в вектор, мы ее перевели. Качество самой базы данных. Все-таки база данных, на которой сотрудник техподдержки работает, и как он формирует ответ для пользователя, вот там сильно идет трансформация.
Условно, сотрудник техподдержки читает, что зайди на принт-сервер MV-015, проверь, есть ли коннектор поднятый, ну и так далее. А пользователь приходит с вопросом, почему у меня не печатает принтер. И по умолчанию ИИ-чат-боти начинает вываливать информацию, которая нерелевантна для пользователя. А ответы, которые внешняя модель, которая используется, которая когнитивно должна осмыслить, она понимает, что такое проблема с печатью, но она сама по себе не может дать ответ. И это тоже пользователю не нравится.
Для нас это был урок, что вопрос не в технологии, а вопрос – правильно ли вы понимаете процесс, где используете искусственный интеллект, для того ли вы используете, для чего он вам нужен. И качество ваших внутренних данных, которые вы хотите использовать, викторизовать для использования искусственным интеллектом.

Александр Воеводин:
И вы от этого проекта пока отказались, если я правильно понимаю?

Владислав Беляев:
Нет, мы переделываем. Мы и базу переделали, переделали каталог услуг под это дело. То есть с точки зрения пользователей он неудачный, потому что пользователи перестали им пользоваться. А для нас как для IT он удачный, потому что мы поняли, как использовать инструмент, а с другой стороны мы поняли, что наша база знаний и наш каталог услуг так себе, что их надо переделать, если ты хочешь, чтобы это было эффективно.
Вот мы говорили про лидерство, что отрицательные уроки, они полезнее положительных. И нельзя считать провальный проект, если ты из него не извлек никаких уроков. Вот он тогда действительно провальный. Он причем может быть вроде как даже и профитный, но если ты не извлек никаких уроков, значит, он провалился. А если он даже провалился с точки зрения твоих целей, которые ты оставил, но ты извлек уроки, это полезный проект.

Александр Воеводин:
Многие, к сожалению, не разбирают отрицательные проект, мимо них проходят.

Владислав Беляев:
Это психология. Вот я же упомянул неспроста, что надо понимать себя. Психологически нам приятно обдумывать и разговаривать о приятных вещах. А о неприятных мы психологически избегаем. Мы избегаем разбирать неудачи.

Александр Воеводин:
В завершении программы давайте подведем итоги. Если свести ваш управленческий алгоритм к ключевому правилу, какое это будет правило для вас?

Владислав Беляев:
Я, на самом деле, с этого начал. И я бы повторю то, что я сказал в начале нашей программы с вами. Лидером ты не можешь сделать себя сам. Лидером тебя могут сделать только люди, твоя команда. Вот это, наверное, основной принцип. 

Владислав Беляев:
Как, по-вашему, изменится роль IT-директора, директора по информационным технологиям в течение ближайших пяти лет? Какие инструменты потребуются или навыки, скорее?

Владислав Беляев:
Мой прогноз на ближайшие 5, может быть, 10 лет. И он касается не только IT-директора как менеджера. Я считаю, что это коснется всех топ-менеджеров. Как вы будете использовать искусственный интеллект? Многие, в том числе мы, айтишники, считаем ИИ еще одним инструментом, еще одной технологией, но, а не айтишным лидерам, это еще более свойственно, что вы идите там внутри, внизу, и внедрите искусственный интеллект. Вот это ошибка. Искусственный интеллект – это прежде всего когнитивный усилитель, который может использовать и должен сам лидер. И если вы научитесь использовать лично вы, не то что ваша команда где-то использует искусственный интеллект, если вы лично умеете работать с искусственным интеллектом и умеете его использовать именно, повторюсь, как когнитивный усилитель, вы растете как лидер, вы растете как руководитель. Если вы лично не овладеете этим инструментарием в ближайшие годы, вы будете менее конкурентноспособны.

Видите, у меня близорукость, я ношу очки. Это инструмент. Не знаю, когда изобрели очки, но, условно говоря, 800 лет назад я бы уже был неконкурентноспособным. Ну, я просто плохо бы читал, я бы плохо видел. Это инструмент, который усилил мою способность видеть. Вот искусственный интеллект – это когнитивный усилитель. И точно так же тот, кто его не будет использовать, тот будет видеть как-то все хуже. А те, кто будут использовать, будут видеть прекрасную картинку. 

Владислав Беляев:
Очень интересное сравнение. Спасибо огромное. Уважаемые телезрители, сегодня вы увидели, как работает алгоритм нашего гостя, директора по информационным технологиям группы Черкизово Владислава Беляева.