0: Добрый день. Приветствуем вас на вебинаре. Тема сегодняшнего мероприятия, как яндекс внедряет ии в работу команды эйчар процессы. Напоминаем, что зрители, досмотревшие вебинар до конца, могут получить сертификат участника мероприятия. В конце трансляции мы отправим ссылку

1: Чат, перейдя по которой, вы сможете оставить свои данные для получения сертификата, запись сегодняшнего вебинара мы опубликуем в нашем telegram канале мероприятия этой челоги, присоединиться к которому вы можете, отсканировав QR-код на экране или перейдя по ссылке в чате, обозревать сегодняшнюю тему будет Дмитрий Агафонов.

2: Руководителей чар райте рф и снг в яндексе. Желаю всем интересного вебинара. Дмитрий, передаю вам слово.

3: Коллеги, всем доброе утро. Я бы хотел построить сегодняшнюю нашу встречу вебинар, чтобы он состоял из 2 частей. Значит, 1 это мой рассказ про то, как

4: Мы внедряем искусственный интеллект и все современные технологии в яндексе для повышения эффективности нашей работы. A2, самое главное это ваши вопросы ко мне, возможно на базе презентации и вообще в принципе,

5: Который я хотел бы обсудить, потому что на самом деле не так важно, что я сегодня расскажу, как важно то, с чем вы уйдёте. А люди обычно любят уходить с ответами на свои собственные вопросы, а не на какие-то общие темы. В общем, поехали, меня зовут

6: Дмитрий Агафонов я отвечаю за hr райте а в России снг райте это такая совокупность бизнесов яндекса, которая построена вокруг яндекс go бывшего яндекс такси, ну и всякие разные сервисы типа самокат.

7: Каты, заправки, беризаряд, яндекс, смена много много всего, ещё что про перемещение из точки а в точку б и все сопутствующее, но без доставки, которая у нас является отдельным бизнесом итак, почему ii?

8: И почему? Ну, собственно, сегодня я про это рассказываю. Почему вообще про это говорит hr базовая. Базовый тезис, который я хотел бы сегодня, значит, оставить после своей презентации. Это то, что на самом деле

9: На мой взгляд, сегодня именно hr это та функция, которая в 1 очередь ответственна за перестраивание организации и переход на новые рельсы, более высокотехнологичные и за внедрение.

10: И именно за процесс внедрения, на мой взгляд, должен отвечать сегодня эйчар при поддержке, естественно, разработки и продукта как неотъемлемых частей этого процесса. Давайте сначала поговорим немножечко про теорию погово.

11: Про ситуацию на рынке и то, что я назвал в недалёком будущем, значит, сегодня

12: У разных ребят, которые вкладывают деньги в компании, в стартапы и, ну, собственно, дают на разные инициативы средства развития. Есть 2 пути. Путь номер 1. Это идти в старые

13: Добрые компании это компании, которые раньше брали первые условно 10 000 000 $ инвестиций для того, чтобы получить 1 1 000 000 $ выручки. Потом поднимали следующую.

14: Round, значит, ещё 30 000 000 $, чтобы сделать ещё условные 5, 6 000 000 $, выручки и так далее, и так далее. Пока их экономика не начинала сходиться. Это, например, все компании, которые жили и продолжают

15: Жить по саас модели. Они все когда-то так начинали. В конечном итоге все эти компании так или иначе вырастали, кто-то закрывался, кто-то продолжал расти, но они, ну, собственно, превращались в компании, где

16: Куча процессов, разная бюрократия. У них просто огромный штат. Сотни и 1000 людей, которые поддерживают процессы. Вот. И эти компании, они обновляются и обновляют свои продукты с какой-то понят.

17: Периодичностью, к которой мы все привыкли, но которую мы не считаем, супер быстрой, то есть есть, например, не знаю, обновление приложений, которые приходят к нам в наши сторы, неважно, эп стор или google play market раз в неделю, а есть те, которые мы ждём месяцами, вот это

18: Какой-то старый устоявшийся порядок вещей, к которому мы все привыкли и жили в ситуации, что это в целом нормально, но, к счастью для нас, начали появляться компании нового типа это те ребята.

19: Которые, наоборот, берут 1 000 000 $ инвестиций и делают 10 000 000 $ выручки, условно говоря, в 1 год, которым не нужно много денег для того, чтобы расти и развиваться, а самое главное им не нужна.

20: Команда для того, чтобы расти и развиваться в огромном количестве, в огромном составе людей. Вот вы можете посмотреть это по открытым сведениям, у меня на слайде представлено количество людей в правой колонке, которые современ.

21: Компаниям, стоящим очень много денег, капитализация которых составляет очень много денег. Вот сколько человек им нужно сегодня для того, чтобы поддерживать эту капитализацию. Про перексти можно справедливо сказать, что там уже сильно разросся штат.

22: И это уже что-то более похожее на наши с вами компании по численности, но на самом деле для того, чтобы им стартовать, и для того, чтобы добежать до первых полумиллиарда долларов, им понадобилось меньше 50.

23: Если мне не изменяет память 42, и это компании, которые как раз-таки первыми поняли, куда развивается этот технологический мир, что нас ждёт и почему можно использовать технологии и так назы,

24: Не знаю, там zero code, вайб, код как угодно можно это называть. Подход для того, чтобы создавать продукты. И, самое главное, очень быстро их модифицировать, и сегодня инвесторы, как вы понимаете, с гораздо большей охотой вкладываются вот в это.

25: Маленькое, быстрое нечто, которое постоянно растёт и развивается, нежели чем в большое, неповоротливое, с непонятными перспективами, которое постоянно хочет, есть, которое постоянно просит.

26: Денег и так далее, и так далее. Вообще, если в целом смотреть на распределение инноваций, то есть верхняя нижняя картинка, да, вот в теории кривая распределения инноваций выглядит так, это ни для кого не секрет есть.

27: Какие-то адаптеры, которые принимают инновации. Значит есть цикл, когда эти инновации разрастаются, и есть люди, которые уже, ну, заметно отстали и пытаются как-то догнать, но в реальности мир, он

28: Устроен по другому и на примере развития технологий эая на российском даже рынке. Я уж не говорю про мировой. Вот российский в этом плане очень показателен. Вот мы на самом деле очень похожи на нижнюю картинку, где

29: Есть какие-то ребята, которые дошли сами, значит, до новых подходов или буквально скопировали их с запада, привнесли что-то оттуда, а дальше просто началось такое месиво на рынке, где все

30: Ну, пытаются сделать все. То есть, буквально компании большие идут в то, чтобы как можно больше кричать про то, что они внедряют иай, как можно больше стараться процессов.

31: Значит переделать, но по факту на самом деле мало что пока у кого получается. Это больше похоже на какие-то крики и попытку на хайпе значит заработать. Уж если не денег, то, по крайней мере какой-то популярности. Я думаю, многие себя

32: Узнали в том, что я рассказываю. Теперь давайте поговорим вот про хайп и про кривую развития инноваций, с точки зрения технологий. Я ещё раз напомню, это вводная часть, которая просто описывает на самом деле все то

33: Что мы будем с вами обсуждать далее, значит,

34: Здесь представлены 2 картинки 1 это самое 1, 1 из самых первых видео, которое было сгенерен там по QR-коду можно найти эти ссылочки, значит, которое было сгенерена нейросетью, где её попросили.

35: Сделать видео, как уилл смит ест макароны, поскольку у меня там презентация идёт в пдфе для большей сохранности и для того, чтобы её пересылать, мы специально добавили QR коды, значит со ссылками, но там видно, что это выглядит довольно странно, вызывает только.

36: Смех, ничего более. И желание, ну, собственно, поставить Крест на этой технологии справа. Видео, которое было выпущено всего лишь на самом деле, всего лишь через полтора года после 1, где это уже очень сильно похоже на

37: Какую-то реальную картинку, так, как будто её действительно снимали уилла смита, который ест макароны. Это видео было, если я не ошибаюсь, в июле прошлого года. И вот сегодня прошло уже 7 8 месяцев буквально.

38: На днях байден выпустили новую видеомодель, которая создаёт. Я сегодня утром смотрел ролики просто не стали включать это сейчас в презентацию, потому что не успели буквально отобрать какие-то классные сочные картинки, но вы мо,

39: Можете поинтересоваться этим буквально компания бай денс сделала так, что сейчас мы буквально не можем отличить информацию, которую мы получаем в видеоформате, и сгенеренную от реальности. То есть там сейчас можно написать промт, в котором

40: Там, не знаю, железный человек дерётся с ковбоем из истории игрушек, и это будет выглядеть так, как будто это реально снятый фильм сегодня на студии с огромным производством, значит, с кучей, не знаю, режиссёров монтажёров.

41: И так далее. И страшно представить, какой технология будет ещё через 8 месяцев. И здесь есть очень важное искажение нашего мозга, которое просто отказывается воспринимать

42: Всерьёз технологии, которые развиваются по экспоненте, потому что мы просим себя не вовлекаться в какие-то вещи быстро, которые ещё не получили широкое признание. Да, давайте вспомним там, не знаю, нфти.

43: Биткоины, ещё какие-то вещи на старте не сегодня, а вот на старте. И в этом плане очень важно научиться себя в этот момент одёргивать и говорить, что разница между этими картинками

44: Всего полтора года, а между байденом ещё 8 месяцев. И то, что это уже наша реальность, это существует сегодня и повсеместно. Оно будет внедряться уже очень скоро. И мы, как обычно, можем либо возглавить это, либо потом оказаться вот, вот здесь. Давайте я пере.

45: Обратно, либо оказаться вот в этом кусочке отстающих. Будем догонять весь мир с точки зрения каких-то технологий. При этом очень важно понять. Я позволил себе тут такую шутку, да, это самое, про белковых очень популярны

46: В интернете, значит, очень важно, что человек в этом месте не теряет центральную часть, да, в этой картинке, потому что чем хороши все наши технологии, современные, они хороши, тем

47: Что они учитывают контекст, но кто задаёт контекст? Контекст задаёт человек. И чем больше контекста мы даём нашим нейросетям, тем выше по качеству результат мы получаем, тем лучше. Он, собственно, существует. При этом мно.

48: Многое сегодня все ещё проще и быстрее сделать людьми. Это правда так, и на примере наших с вами операций, внутри наших с вами бизнесов. Понятно, что разрабатывать какую-то штуку можно очень долго, хотя человек может это сделать там буквально

49: За пару часов, но это тот тот самый обман нашего мозга, то самое искажение, которое

50: Я предлагаю вам всем, в том числе после сегодняшнего вебинара, проанализировать и порефлексировать, порассуждать где-то с самим собой. А не кажется ли нам, что человек будет ещё очень недолгое время делать? Какие

51: Определённые операции, а технологии скоро разовьются так сильно, что мы не заметим, как этот человек. Ну, буквально в какой-то степени буду говорить открыто останется без работы. Это 2 важный аспект и 3 важный аспект. Почему человек

52: Сегодня важен, я сейчас объясню, почему именно сегодня и почему я вообще про это разговариваю. Это история про решение 2 порядка искусственный интеллект, он все-таки выдаёт все ещё какую-то информацию.

53: Которую человек должен проанализировать, как-то синтезировать и на базе этого принять решение и привносить какие-то новшества и делать изменения внутри своей организации, жизни, команды, чего угодно. Это то, что искусственный интеллект

54: Пока делать не умеет. Это то, чему он, ну, не научится, по моим прогнозам, ещё несколько лет ближайших. И это то, что даёт хорошая новость, это то, что даёт нам время для того, чтобы перестраивать себя и свою работу, и работу своих команд. Организа,

55: Чтобы не оказаться где-то в так называемом арьергарде этой всей новой ветки эволюции технологий и развития нашего с вами общества. И тут мы переходим уже к Роли человека. Я причём предлагаю

56: Поговорить о Роли человека с точки зрения именно Талантов, потому что, ну, понятно, мы как эйчары, прошу прощения, все здесь присутствующие заинтересованы в том, чтобы в 1 очередь привлекать в свои команды и в свои компании.

57: Самых талантливых людей, которые будут нам, собственно, приносить результаты, развивать наши продукты и бизнесы. И вот сегодня у таланта есть дилемма, как вот в матрице, да, с красной и синей таблеткой. Собственно, я поэтому здесь эту метафору использовал.

58: Пойти вот в те старые компании, про которые я говорил в начале, где, да, стабильность, да, понятно, да, можно чего-то делать, как-то развиваться, идти по привычной какой-то карьерной, значит, лестнице и работать с тем, к чему

59: Привыкли или рискнуть и пойти в компании нового типа, или, по крайней мере, в трансформирующиеся компании, где внедряются новые технологии, где не нужно 1000000 встреч, 1000000 согласований для того, чтобы

60: Запустить прототип, где не нужно 50 дизайнеров, 70 разработчиков из там, не знаю, 25 инженеров кьюэй. Для того, чтобы протестировать новую фичу, значит, в приложении и так далее. И таланты, как вы можете

61: Заметить. До сих пор они скорее начинают выбирать компании 2 типа. Молодые люди хотят идти работать туда, где у них больше свободы, не потому, что они сразу приходят на какие-то топовые позиции, а

62: Потому что даже на своих стартовых ими позициях они могут что-то создавать, завися в этом плане только от себя и как бы от своих команд небольшого какого-то размера. Значит, чего предлагается делать на самом

63: Деле. Я понимаю, что вы пришли сюда не за рассуждениями про то, как устроен мир. У вас. У самих прекрасно есть эта картина в голове. Но вот что я бы предложил в качестве какого-то туду, которое можно вынести из

64: Вебинара при желании начать трансформироваться. Если вы разделяете собственно философию внедрения новых технологий, значит, в свою работу 1, ну, быть в теме

65: Использовать в своей работе. Я периодически поглядываю 1 глазом на чат. Там уже есть какое-то количество вопросов, комментариев. Мы про это обязательно поговорим, но многие люди пишут, что я использую, я оптимизирую свою работу, я и так далее. Это круто, я очень рад.

66: И вы классные, потому что вы вот действительно находитесь в числе этих ли адапторов. Но это на самом деле задача для всех нас, в 1 очередь для эйчаров, которые, как я сказал, в моей философии являются ответственными за

67: Внедрение собственно, этих технологий и иая в организацию. Вот, например, сейчас у нас идёт выступление и есть запись выступления, которую опять же я увидел в чате будет прислать. У меня вот есть вот такая штучка на телефоне.

68: Она называется плот p l a y d если кому-то интересно, значит, это умный диктофон, сумари атор со встроенным искусственным интеллектом, в который я с утра написал промт про то, что.

69: Я выступаю на вебинаре, где рассказываю про значит внедрение ai в яндексе и в корпорациях, дал ещё какое-то количество контекста и попросил сейчас идёт собственно запись и будет расшифровка попросил дать оцен.

70: К моему выступлению, так, как будто вот искусственный интеллект является зрителем этого вебинара, я так делаю после каждого своего выступления, значит, где-то уже, наверное, месяцев 9. И у меня есть отдельный проект внутри.

71: И, значит, chat gpt. Если кто пользовался, то знает, что можно создать проекты, где, по сути, у меня есть личный онлайн тренер по публичным выступлениям. То есть разбираются какие-то вещи, которые я говорю, смыслы, какие-то посы.

72: Качество моей речи, разнообразность моей речи и так далее, и так далее. В общем, я предлагаю вам вот озаботиться тем, что для вас важно, и попробовать понемногу по чуть чуть внедрять туда различные

73: Инструменты ии для того, чтобы работать у меня, например, поделюсь своим опытом. У меня чат gpt присылает мне каждое утро список моих задач на день с контекстом, который я ему даю в предыдущие дни. То есть это как

74: Только он более умный, он учитывает контекст моего календаря, который я подключил, собственно, к чату gpt и так далее, и так далее, и он помогает мне держать фокус на важных вещах. Ничего нигде.

75: Значит, не продалбывать. И самое главное, он на базе того контекста обо мне, который он получает, он уже значимо, лучше оценивает то, сколько я примерно потрачу времени на ту или иную задачу, поэтому компонует их в зависимости от

76: Сложности моего дня и так далее, и так далее. Да, это кропотливая работа, которую я с ним проделывал все эти месяцы до, но она сейчас окупается с лихвой, потому что, ну, я, собственно, каждое утро в 9 утра получаю сообщение с планом на день, по которому я, по крайней мере,

77: Могу ориентироваться. Вижу вопрос, как он получает информацию о мне. Я общаюсь очень много с ним. Я использую чат gpt, использую джеминай модель, я использую клод, и я даже даже сам начал.

78: Писать код какие-то базовые приложения дашборды я делаю с помощью perplexity клод код, я вообще не разработчик, хоть я. У меня в прошлом есть опыт руководства командой продуктом, в том числе в яндексе, но я

79: Я никогда, собственно, код в жизни не писал. Я сейчас общаюсь просто как с интерфейсом, где пишу. Мне нужно решить такую задачу. Давай разобьём её, пожалуйста, на какие-то мелкие этапы. Ты будешь задавать мне вопросы, я на них буду отвечать на выходе. Я хочу получить вот это.

80: Оно должно выглядеть вот так, то работать вот так-то использовать его будут таким образом. И все. Дальше я просто сижу, я переписываюсь, как будто бы с разработчиком в чате уходит какое-то время на компиляцию кода, и я получаю продукт, который я дальше могу, собственно,

81: Внедрять в работу себя и своих команд. Короче, быть в теме это новый, чёрный, новая гигиена. Предлагаю вам начать вот, с, я не знаю, яндекс gpt, с gpt.

82: С клода гиперплексия этого более чем достаточно будет для того, чтобы буквально попробовать внедрить это в свою жизнь. Я причём это использую все эти разные инструменты я использую, в том числе в

83: Своей какой-то бытовой жизни, где у меня уже есть ассистент, который делает за меня заказы из яндекс лавки. По голосовому сообщению. Я сам написал агента, который через веб интерфейс входит в яндекс лавку под моим аккаунтом и

84: Ну, собственно, собирает корзину, оплачивает карточкой, привязанной там же, и, ну, собственно, мне привозит мой заказ, я буквально надиктовываю голосовым сообщением это и так далее, и так далее. Значит формировать собственное эй, экзе.

85: Скелет, да, я вот такой придумал термин, это про автоматизацию рутины. Вот я сейчас вам привёл какие-то примеры того, что можно делать. И причём опять же, если вы думаете, что это как-то очень сложно. Нет, это очень страшно, страшно начинать, но

86: Вообще не сложно. В момент, когда вы попробуете что-то сделать и поймёте, как оно устроено, устроено. Оно очень просто. Вы общаетесь с нейроинтерфейсом, где-то его корректируете, где-то задаёте какие-то вопросы, где-то на какие-то вопросы отвечаете и все.

87: Дальше продукт, он создаётся абсолютно сам. Вот такую рутину очень рекомендую вам начать потихонечку полегонечку автоматизировать для того чтобы высвобождать себе больше времени на какие-то смысловые

88: Креативные творческие задачи, как это делаю я, просто потому, что я прекрасно понимаю, насколько все люди, присутствующие на этом вебинаре, загружены с точки зрения операционки, но наш ресурс, он не бесконечен и в этом

89: Плане, вы точно можете это время, которое вы освободите с помощью новых технологий, посвящать на самом деле не только работе и не столько работе, а каким-то своим увлечениям, хобби, семье, друзьям и так далее. При этом работа будет также делать

90: Ну и самый классный эффект в этом месте. Он такой стандартный абсолютно сетевой, это создавать фома у остальных людей. То есть, как только вы начинаете показывать своим примером, значит,

91: Как вы внедряете эти технологии? Люди просто из любопытства, из нежелания отставать начинают также это все делать и внедрять. У меня есть пример, значит, 1 сотрудницы в моей команде, которая 3.

92: Все эти технологии. А дальше поделюсь с вами. Она пришла ко мне за определённым бюджетом на создание лендинга. Для своего проекта. Он бюджет небольшой. На самом деле ничего как бы экстраординарного не случилось, если бы я его выделил.

93: Но дальше я предложил ей следующее я предложил ей отказаться от 1 какой-то задачи, которую мы выбрали, и мы буквально передвигали дедлайн по этой задаче, и потратить время пару часов на создание лендинга самостоя.

94: В итоге пара часов, конечно, вылилась в день целый, который она потратила, рабочий, но вы не представляете, насколько заряженного сотрудника с горящими глазами я получил и сколько я уже получил рои от того,

95: Того, что я тогда с ней про это поговорил сегодня, потому что человек буквально проникся новой реальностью, и она просто пришла вот с такими огромными, выпученными, горящими глазами и сказала, что я теперь поняла, сколько я всего могу делать, гораздо больше, гораздо быстрее, как

96: Круто, что вот у нас был этот разговор, значит, это я уже плавно перехожу к трансформированию команд. Ни для кого не секрет, что, ну, сегодня экономика, она находится в достаточно сложном состоянии.

97: Давайте так скажем и огромных бюджетов на рост команд что такое фома давайте отвечу это fear of missing out это термин устойчивый. Можно его ну забить не знаю там в gpt или в поисковике это по сути.

98: Создание у человека дискомфорта от того, что он упускает какую-то новую современную трендовую вещь. То есть это не только про какие-то покупки, как мы привыкли, а это ещё и история про какие-то новые веяния.

99: То есть люди в целом в среднем хотят быть в курсе происходящих событий. И когда вы создаёте у человека ощущение того, что он где то как-то выпадает, этот человек начинает усиленно потреблять какой-то контент для того, чтобы этот пробел свой восполнить в образ.

100: В эмоциях, неважно, в чем угодно. Вот такое же фомо я рекомендую вам создавать у своих коллег с точки зрения внедрения новых технологий. Ответил сразу на вопрос. Давайте вернёмся к предыдущей теме. Значит,

101: Сейчас, секунду. Прошу прощения. С учётом того, что каких-то огромных инвестиций в рост команд, скорее всего, не предвидится в наших с вами бизнесах опять же.

102: Не эксперт, не знаю, ситуацию в разных компаниях. Это скорее просто какой-то общий тренд на рынке. Важно очень растить качество, а не количество людей и качество, в том числе через внедрение современных инструментов для того, чтобы мы

103: Могли больше работы классной делать меньшими командами. Вспоминаем все те стартапы новые, которые 40 людьми делают миллиардные капитализации. Вот оно Ровно про это 2 штука, это про то, что вот мы должны, как

104: Научиться ломать себя для того, чтобы переходить от ожидания идеального результата к прототипам, к mvp так называемым там минимал вайбл продакт это какой-то работающий продукт с минимальным набором.

105: Требований, которые нужны для решения задачи без красоты, без Шариков, фонариков и Бантиков прочих, а именно работающий инструмент, решающий задачу. И вот чем быстрее мы начнём прототипизировать такие инструменты,

106: Я подробнее расскажу, буквально через пару слайдов про то, как мы в яндексе решили эту проблему, тем быстрее наши команды начнут, скажем так, быстрее решать задачи, быстрее проверять гипотезы, быстрее убеждать.

107: В том, что какие-то решения, возможно неправильные, и стоит их просто отложить, заморозить, пристрелить. Вот, а правильные решения также начнут быстрее и, возможно, даже более качественно находиться, потому что в любой ситуации важна скорость и контекст, если вы

108: Решаете проблему скорости. У вас есть возможность получить больше контекста в ту же единицу времени, поэтому эмвипи это опять же какая-то новая гигиена. И все эти современные технологии, которые создают буквально, не знаю там

109: Приложение за пару часов, базовые вместо нескольких недель разработки. Это Ровно то, что нам нужно. Ну и понятное дело, что в этом месте современные технологии, они до сих пор несовершенны, они ошибаются. Вспоминаем вилла смита, который вот если вы прошли

110: Кода по видео, у которого там, я не знаю, 8 пальцев, 3 глаза и который не попадает себе вилкой. Значит, в район рта нужно быть толерантным к ошибкам. Любая технология, как и любой продукт на старте, не может быть.

111: Совершенным никогда. В нём всегда есть какие-то изъяны, также и в процессах, которые вы внедряете. Ии могут и точно будут какие-то изъяны, и нужно научиться быть к этому терпимым. Но при условии быстрых экспериментов мы перешли

112: На такую образ мышления, где при условии соблюдения какого-то там уровня качества базового, ну это все-таки человеку нужно включать и логику, и критическое мышление, и много ещё чего делать.

113: Для того, чтобы, ну, собственно, создавать какие-то продукты. Так вот, мы, значит,

114: Пришли к тому, что лучше быстрее сделать, но с меньшим качеством, чем делать дольше, но упустить момент внедрения. И понятно, вокруг всего этого мы должны ещё больше ценить человека.

115: Внутри этой системы его экспертизу и создавать условия для того, чтобы эта экспертиза как-то развивалась, она росла, и она позволяла нам внедрять новые технологии. Это про человекоцентричности, про то, что сейчас

116: Гораздо важнее, чтобы вот эти таланты оставались у нас и больше создавали в наших компаниях и создавать такие условия для этого, нежели чем чтобы рутинные процессы как-то соблюдались, и все работало по линейке, по часам. Это с этим правда?

117: Гораздо лучше справится с какими на каком-то базовом уровне алгоритмы, нежели чем человек, у которого есть, ну и скачки энергии и скачки, настроения и так далее, и так далее. Значит, ну вот я попробовал описать, не претендуя, конечно же, на истину, как и во всем.

118: Что я до этого говорил какие-то компании будущего, значит это уже на самом деле тоже самое, как команда, только масштабируемая. Это про процессы, в которые вы уже сегодня можете начать закладывать. Эй, как

119: Bazis это про команды из агентов и людей. Кто такие агенты и что такое агенты? Агенты это виртуальные системы, которые выполняют за вас задачи по алгоритму, как вот в примере моём с яндекс лавкой, у меня есть сеть агентов, которые расшифро

120: Аудиосообщение, раскладывают его на продукты, ходят в сервис яндекс лавка, формируют заказ, оплачивают его и, собственно, сообщают мне о том, когда заказ доставлен. Это все делает сеть виртуальных агентов робо.

121: Так называемых, которые написаны мной опять же, с помощью искусственного интеллекта и которые за меня, собственно, делают. Да, жду информацию про инструменты, которые внедряет яндекс. Подождите буквально чуть чуть осталось, значит дальше

122: Эту работу.

123: Так называемых, которые написаны мной опять же, с помощью искусственного интеллекта и которые за меня, собственно, делают эту работу. Да, жду информацию про инструменты, которые внедряет яндекс. Подождите буквально чуть чуть осталось, значит, дальше

124: Что позволяют нам современные технологии с точки зрения ресурсов организации, когда у вас какой-то ресурс освобождается, что можно сделать, можно этот ресурс перераспределять на новый тип задач, на создание

125: Каких-то новых продуктов, новых бизнесов и на уход туда, где мы ещё не копали, не смотрели. То есть все то, чего нам не хватает в нашей работе с точки зрения там перегруженности

126: Многие пишут в комментариях. Сейчас я тоже, как я и говорю, просматриваю. А когда же работать? Если заниматься вот этим? Вот, собственно, пусть работают роботы, а мы будем заниматься внедрением технологий, мы будем думать о смыслах, мы будем думать.

127: Больше о людях, а не о процессах и так далее, и так далее. И, собственно, это все результирует в то, что появляются новые организационные структуры. Это я плавно подвожу к следующей теме, уже буквально к примерам, которые мы сделали в яндексе. Вот эти

128: Новые организационные структуры, они как раз-таки и позволяют меньшими командами делать больше.

129: Так, переходим на следующий слайд. Вот 1 наша организационная структура, которую мы сделали, это a marvel, так называемый, что мы сделали? Мы кинули по компании клич.

130: И собрали людей в несколько этапов отбора. Мы сейчас переходим к практике для всех тех, кто ждал практику, значит,

131: На несколько секунд.

132: Да, напишите, пожалуйста. Вот я вижу, вот слышно, да, спасибо большое. Да, я вернулся в эфир. Спасибо. Итак, значит, мы отобрали людей в нашей компании в несколько этапов, где были и тестовые задания.

133: Собеседование, и мы в том числе, оценивали там performance и качество этих людей с помощью разных других инструментов оценки, а также сделали внешний найм людей, как раз-таки специально не заточенных под то, как устроен яндекс, а со свежим.

134: Взглядом со свежими идеями и сформировали из них такую марвел команду, которая должна была быстро проанализировать какие-то узкие места в организации, где давно можно было внедрить новые.

135: Технологии. При всем при этом мы продолжали закрывать операционку ручным трудом, так называемым, дали им какое-то количество проектов, дали им 3 месяца для того, чтобы они эти проекты навайки и и смотрели на

136: Эксперименты в результате. Так мне пишут, что качество звука стало хуже. Сейчас позвольте мне, пожалуйста, минутку, я поправлю.

137: Давайте на спикер ноутбука перейдём, напишите, пожалуйста, все ли хорошо и стало ли лучше или стало хуже.

138: Так, лучше прекрасно. Все. Спасибо большое тому, кто написал комментарий, подсветил этот вопрос. Итак, мы, значит, дали этим людям задачу. И дальше на еженедельной основе мы отсматривали прогресс, смотрели, значит, что они

139: Внедряли куда, в какие места в организации и дали им на самом деле полную свободу на принятие решений. Таким образом, у нас появилось несколько инструментов, уже сегодня работающих за 3 месяца. Ещё раз я отмечу.

140: Например, у нас появился свой собственный уникальный инструмент мониторинга инфополя, который в этом году сэкономит нам несколько сотен миллионов рублей бюджета, и он уже позволил, например,

141: Нашим pr командам не дежурить на праздниках, не, ну не следить за каким-то контентом, а жить буквально в системе, которая работает с оповещениями. То есть у нас идёт непрерывный анализ инфополя и дальше в слу.

142: Если по написанному заранее промту, на что оба промт, что это описание, на что обратил бы внимание человек в случае, если бы он дежурил на праздниках и анализировал бы инфополе так вот, значит.

143: Вот такой у нас инструмент появился уже дальше. Мы усовершенствовали, опять же за 3 месяца и автоматизировали большую часть коммуникаций с водителями, которые сотруд

144: С таксопарками для того, чтобы они с гораздо большим пониманием того, как им увеличить свой доход, выходили на линию для того, чтобы они как-то оптимизировали свою работу, в том числе там количество времени.

145: География, по которой они присутствуют, это все тоже начали делать роботы, это то, чем раньше занимались люди, которые, например, там грузят компании в CRM системы сложные и там рассылают их разными порциями, то есть это то, где требовался.

146: Человеческий труд в течение рабочего дня для того, чтобы, собственно, все эти компании случались. Теперь это можно делать в любой день и в выходной e ночью, в зависимости от часового пояса, для того, чтобы все случалось вовремя и в срок, значит,

147: Что ещё hr проекты? Я их оставил отдельно. Мы значит, поговорим про hr проекты. Вижу вопрос, какие затраты вы понесли в течение этих 3 месяцев? Ну, собственно зарплаты 12 людей. Вот это все затраты, которые мы понесли дальше какое-то кол.

148: Количество небольшое денег было потрачено на подписки про уровня для них на все современные сервисы и какое-то количество видеокарт мы выделили небольшое из большого фонда видеокарт яндекса для того, чтобы они могли экспериментировать это.

149: Все затраты, если в прямом денежном эквиваленте, то это, ну какие-то крохи относительно того, какой эффект мы уже получили за эти 3 месяца. Значит ai марвел это 1 практика, которой я хотел бы с вами поделиться. Сейчас вижу вопрос.

150: Подключали ли экспертов из этих функций? Да, конечно, все эти задачи этих ребят, она была в том, чтобы не просто из головы взять решение какой-то проблемы придумать и, значит, насаживать в организации? Нет.

151: Задача была проводить глубинные интервью, общаться с теми специалистами, которые отвечают за эти функции, вместе с ними находить узкие места и как раз-таки прототипировать те решения, до которых не доходили руки, на которые там.

152: Не знаю, не выделяли ресурсы разработки, потому что не верили в успех. И ещё какой-то какой то там, не знаю, набор причин, где, собственно, и marvel выступил энтузиастом, который имел, значит, экспертизу имел вре.

153: Имел желание, имел поставленную задачу для того, чтобы те или иные проблемы решить. Значит, 2 практика, которую мы внедрили, мы весь. Я знаю, что правильно говорить наём, но я продолжаю по старинке говорить найм.

154: Значит, вот мы весь, собственно, найм пустили в организации через так называемые аи комитеты мы выделили дополнительных специалистов, которые помогали бизнесу ответить на самом деле, честно на вопрос.

155: Точно ли сюда нужен человек, точно ли это задача, которая требует какой-то экспертизы, или это задача, которую можно во времени в каком-то краткосрочном, среднесрочном решить с помощью искусственного интеллекта с помощью машины и ес?

156: Мы признавали и у нас вот, собственно, комитет решал, что да, здесь нужна какая-то человеческая именно экспертиза, логика, фантазия, все что угодно, то мы нанимали как, а если нет, то мы, собственно, в том числе внутри этого i марвела брали.

157: Хотели.

158: Мы признавали и у нас вот, собственно, комитет решал, что да, здесь нужна какая-то человеческая именно экспертиза, логика, фантазия, все что угодно, то мы нанимали как хотели, а если нет, то мы, собственно, в том числе внутри этого i марвела брали.

159: Project, значит, за 3 недели делали какой-то базовый, базовый, самый простой прототип понимали, решается проблема или нет, и если проблема решается, то мы на ставку, например, операционного сотрудника, нанимали скорее инженера.

160: Который должен был автоматизировать эту работу, а не специалиста, которого мы наняли по старинке. И это в том числе, позволило нам, а увеличить штат инженеров, что всегда хорошо, собственно, особенно для компании такой, как яндекс и b.

161: Позволило людям на самом деле гораздо глубже и более качественно рефлексировать на тему своих процессов и быстрее приходить к внедрению новых технологий. Конечно, у всего этого были исключения автомати.

162: Отправлялись, значит, вакансии в найм. Это если какие-то экзеки Роли, это очевидно, это не заменит ии мы про это уже поговорили. Физическое присутствие человека на местах тоже важно. Понятно, что никакой искусственный интеллект не

163: Не пойдёт ножками общаться к вашим клиентам, к вашим партнёрам. Это то, что делает человек. И сегодня очень долго ещё будет делать человек, потому что человеческое общение важно. И, собственно, вакансии, которые там, не знаю, на вот мы определили для себя на 70 плюс

164: Процентов требует взаимодействия между людьми, потому что агенты все ещё не способны качественно построить взаимодействие между большим количеством, значит, людей. Вот это 2 практика, которую мы внедрили. И дальше мы

165: Подумали о том, в эйчаре уже конкретно переходим конкретно к hr инструментам все, кто так долго ждал, мы подумали о том, на чем мы можем сфокусироваться, и мы на самом деле выбрали работу рекрутмента как такой базовый.

166: Полигон для того, чтобы внедрять там современные инструменты. Вот если посмотреть на разбивку, как мы сейчас смотрим на роль человека и roll, и агентов.

167: Значит, как оно будет в будущем? Собственно, устроено. Что это будут делать люди? У меня тут немножечко поехала стрелочка, прошу прощения. Вот там больше, естественно, растёт роль агентов в сбо.

168: Различного рода информации и все меньше потребуется человека. В этом месте. Мы, собственно, выбрали рекрутмент, как я уже сказал, как базовый полигон и начали внедрять различные вещи, как мы, ну, собственно, будем

169: Создавать рекрутёров нового типа ту же самую работу мы проделали с hr bp, посмотрели на все процессы, оцифровали, естественно, это все было на агрегированном уровне, команды обезличено, оцифровали рабочий день на базе наших внутренних инструментов проанализи.

170: На что уходит время и выявили какие-то паттерны, которые мы, собственно, взялись автоматизировать. И вот, собственно, 1 инструмент, про который я хотел бы вам рассказать, это история про авто, вердикт на интервью, где мы

171: Позволяем наравне пока с человеком, собственно, тоже самое, как вот беспилотные технологии, да, где сейчас сидит человек, который на всякий случай держит руки около руля для того, чтобы вовремя вмешаться в

172: Движение автомобиля. Вот также мы пока делаем страховочные руки человека на интервью, но при этом позволяем машине проанализировать, не знаю, кодовые секции и задачи, которые решают разработки и вынести

173: Вердикт на базе того, как мы, ну, брифуем, как мы нанимаем, как мы проводим для них обучение. Вот мы также обучили машину и смотрим на результаты, и у нас уже довольно близкая к

174: Реальности, качества, да, у нас уже 80 плюс процентов совпадает в слепом тесте. Значит, машина и человек, и мы это качество бесконечно наращиваем для того, чтобы, ну, максимально приблизиться к стопроцентному попаданию 2

175: Инструмент это, ну, собственно, расшифровки интервью. Это очень важно, где мы вот, собственно, как я буду расшифровывать, значит, сегодня своё выступление и получать анализ. Вот у нас также мы с командой рекрутмента расшифровываем их общение.

176: С кандидатами для того, чтобы на базе этого строить тренажёры, помогающие совершенствовать навыки, для того, чтобы делать подсказки рекрутёру в режиме реального времени на экране, о чем ещё кандидата стоит спросить, какой вопрос осветить.

177: Не знаю, что ещё рассказать, наоборот, про компанию и так далее. В общем, мы стараемся всячески добавить технологии в этом месте для того, чтобы людям стало проще.

178: Готовится к важным событиям. А, ну, собственно, интервью с кандидатом для рекрутёра это очень важное событие, потому что от этого зависит кипиай и зависит, собственно, выполнение каких-то, значит, целей, задач и человека, и департамента для того,

179: То, чтобы как можно больше снижать человеческий фактор в этих вопросах под человеческим фактором я подразумеваю какие-то эмоции, не знаю, плохое настроение, то что человек не выспался, ещё что-то, что то где-то упустил, где-то, что-то забыл. В общем, мы

180: Стараемся всячески сделать так, чтобы машина, которая держит весь контекст в голове. Этот контекст, подсказывала в нужное время и в нужном месте человеку. Дальше мы делаем бадди бот для

181: Поддержки сотрудников. То есть это там кто-то писал комментарий, я видел, он просто очень быстро ускакал про то, что сегодня искусственный интеллект может хорошо работать психологом. Я к этому очень настой насторожённо отношусь, потому что

182: Ну, все-таки искусственный интеллект, как я и сказал, он считывает Ровно ту эмоцию, которую вы погрузили в него в качестве контекста. А мы очень часто сами давайте будем честны, не можем

183: Правильно с 1 раза описать, что мы чувствуем в периоды каких-то эмоциональных потрясений, как хороших, так и, значит плохих. Поэтому вот с точки зрения именно психолога я пока не

184: Готов всерьёз рассуждать на тему внедрения этого в организации, но с точки зрения бадди, как проводника человека на период адаптации. Значит, в организации мы можем то

185: Переложить это, эту рутину на автоматизацию и на искусственный интеллект. Также мы можем какие-то первые признаки выгорания у человека выцепить не только на базе его перфоманса, а ассессмент у нас

186: В яндексе проходит раз в полгода, если, например, руководитель где-то как то очень сильно занят или плохо считывает сигналы, то снижение перфоманса человека можно отловить только, ну после подведения итогов полугодия, а хотелось бы конечно,

187: Это делать сильно раньше. Так вот, мы сейчас внедряем разного рода помощников в работу человека, ассистента, который, собственно, может сигнализировать о том, что что-то не получается. Да, вот мы, например,

188: Сейчас конкретно ведём работу над тем, чтобы сделать такого персонального ассистента, который будет исключительно работать в профиле сотрудника для сотрудника на и эти данные, конечно же, никуда не будут утекать в личном

189: Виде, только в агрегированном, обезличенном. Мы сейчас работаем над тем, чтобы сделать такого перфоманс ассистента, и рассуждаем, как это можно сделать внутри компании. Первые попытки делаем. То есть это штука, которая будет анализировать трекер с задачами, которая будет анализировать рабочий

190: Календарь, который будет анализировать, значит, ту обратную связь, которую коллеги оставляют внутри системы, там, в трекере или в других наших инструментах, для того, чтобы человеку, как вот я рассказывал в начале мне

191: Gpt с утра выдаёт список, значит, каких-то задач и каких-то наставлений на день, скажем так, рабочих. Вот для того, чтобы каждый сотрудник компании мог, собственно, получить какую-то стороннюю оценку того, что где-то что то проседает, на что обратить внимание, какой

192: Задачей мы давно не занимались. По какой задаче у нас близится дедлайн и нет каких-то признаков того, что, ну, собственно, работа ведётся и так далее, и так далее. Вот все это мы делаем внутри разного рода Ботов, которые потом в какой-то момент, к сожалению, для меня придётся

193: Объединять и тоже делать какую-то работу. Но сейчас мы скорее пошли по пути не создания огромного космолёта, а вот таких вот быстрых, значит, экспериментов, которые нам позволяют

194: Выявить ту или иную пользу внедрения для организации того или иного продукта. Также чего мы делаем. Вот мониторинг инфополя, который я вам сказал, это, по моему, предпоследний слайд у меня сегодня, и дальше мы перейдём к вашему вопросу.

195: Мониторинг инфополя, которое мы делаем для организации. Мы сейчас его расширяем на мониторинг эйчар инфополя для того, чтобы смотреть, что в интернете пишут про нашу организацию, говорят, снимают рилс и много, много чего для того,

196: Чтобы не случайно друг другу пересылать, не знаю, там, когда листаем ленту инстаграма, находить очередное что-то хорошее и не очень, а для того, чтобы это все в автоматизированном режиме складывалось в правильных людей, и скорость нашей реакции, я рассчитываю, заметно вырастет.

197: В этом месте и скорость обсуждения проблем, которые там, не знаю, могут и возможности, которые подсвечивают нам извне кандидаты. Для того, чтобы наша организация стала лучше, ну, про анализ операционной эффективности сотрудников я уже говорил, мы стараемся, макси.

198: Максимально оцифровывать все показатели даже не самые очевидные и не столько бизнесовые, сколько именно рабочие для того, чтобы человеку помогать где-то подтягивать какие-то дисциплины и делать это не на базе.

199: Какого-то, не знаю, субъективного впечатления руководителя или какого-то смежника, а на базе конкретных чисел, конкретных метрик, которые человеку будет проще анализировать и, собственно, проще за ними следить и радоваться прогрессу, когда условные семье

200: В условные 9, чтобы они не означали. Дальше. Есть вещь, которая у меня здесь представлена на экране в виде скриншота. Это пилот, который мы прямо сейчас провели для того, чтобы попробовать это.

201: Внутри цикла нашего перфоманса ассесмента мы взяли, проанализировали разные источники данных и составили список. Это вот маленький скриншот, составили список людей, собственно, у которых, как считает система,

202: Стоило бы запросить фидбэк о работе за последние полгода, потому что у нас в компании люди сами запрашивают в период ассесмента, значит, отзывы на себя у своих коллег и смежников. И дальше мы, собственно,

203: Анализируем и performance человека, и то, как его оценивают люди внутри организации. Это такой, давайте очень

204: Как это сказать? Усечённая версия 360, скажем так. Вот, значит, и мы подсвечивали руководителям в период калибровок калибровки. Это процесс обсуждения достижений сотрудников на схожем

205: И на схожем типе работы подсвечивали, у кого стоило бы ещё, по мнению системы, запросить отзыв для того, чтобы получить более широкую картинку этот прототип мы сделали за полторы недели, буквально внедрили его в процесс.

206: Нашего ассесмента и получили высокие отзывы. Да, конечно, в каких-то местах это не идеально. Система галлюцинировала. Да, конечно. Примерно 20% людей, которых система предлагала спросить. Руководитель говорил, что нет, их мнение он не посчитает, ценным, не будет.

207: Принимать во внимание, но как бы 8 из 10 средний показатель из тех, кого система именно говорила, значит, она Ровно про то, что действительно каких-то отзывов не хватало, а

208: Какие-то присутствовали здесь, как вы видите на экране мы дальше планируем идти собственно в такое, в подсвечивание условного процента взаимодействия людей между собой, чтобы возможно ранжировать эти отзывы, потому что

209: От человека, с которым вы работаете на ежедневной основе и пересекались 2 раза за полгода. Это действительно разные отзывы, как мы можем понять, в среднем по больнице, что называется. А чуть большая картинка это суммаризация отзывов, значит, кото

210: Которую мы сделали на базе селена, человека на базе того, что о нём написал в нашу систему руководитель, и на базе того, что думают, значит, смежники. И мы пытаемся дать какой-то, как это

211: Обезличенный и безэмоциональный контекст того, как сотрудник видит себя, как его видит команда, какие ключевые сходства, ключевые различия в оценке собственно сотрудника присутствуют и какие зоны роста подсвечиваются, и понятное дело.

212: Что мы дальше будем дообогащать это все контекстом предыдущих периодов ассессмента человека для того, чтобы смотреть какие-то тренды, повышения продуктивности в тех или иных вопросах. Вот. И 4 это история про

213: Ai редактор для внутренних коммуникаций понятное дело, что внутренних коммуникаций в больших организациях много, эти внутренние коммуникации нужно постоянно ну писать их нужно постоянно выпускать, должны быть люди, которые следят за тонов войс.

214: За многими ещё параметрами. И мы, конечно же, эту работу тоже автоматизировали, где создаётся готовый уже текст на базе того, как мы обучили систему на примерах успешных и неуспешных кейсов. Вот. И теперь

215: У нас внутри комы на самом деле, скорее просто отсматривают на период каких-то Явных багов и галлюцинаций, коих становится все меньше и меньше, потому что мы очень много вкладываем времени организации в то, чтобы наладить эти процессы. Вот, и

216: Дальше это все опять же, автоматизированно рассылается. То есть теперь у нас, у сотрудников команд внутренних коммуникаций гораздо больше времени остаётся на креативные задачи, которые действительно требуют вовлечения человека. Вот это я вам

217: Рассказал про основные какие-то яркие инструменты, которые уже сегодня у нас в практике существуют. Есть ещё куча всего, что у нас пока в разработке, значит, в рассуждениях, если вам было интересно, полезно меня послушать. И у вас есть какие-то вопросы?

218: Который мы сегодня не ответим. Значит, вот мой telegram, аккаунт, в который можно написать. Я стараюсь выдерживать эслэй 24 часа на то, чтобы всем отвечать. Честно. Не всегда это получается. Но я, правда, очень стараюсь, если у вас есть вопрос, на который я по каким-то

219: Причина вам не отвечу, но вам очень нужно, не стесняйтесь, пожалуйста, меня пинговать. Вот. И ещё, собственно, у нас есть самоучитель по искусственному интеллекту в подарок, собственно, его там, информацию про это вы може

220: По QR-коду получить базово, что вам необходимо знать это то, что

221: Сейчас, 1 секунду. Прошу прощения. При оплате любого курса практикума от юрлица вы получите собственно доступ к самоучителю в подарок. Это приятный бонус для тех, кто возможно, для себя ничего нового.

222: Интересного в вебинаре не узнал, но хотя бы может самоучитель от команды практикум получить все, спасибо большое, я этот QR-код оставлю на экране, сейчас я посмотрю какие-то вопросы буду просматривать спасибо большое, вы очень много всего написали давайте я

223: Я сейчас попробую где-то как то пробежаться посмотреть.

224: Так видно и слышно.

225: Это про микрофон, это видимо какая-то 2 часть уже осталась. Тут у нас идёт обсуждение про психологов. Я правда, честно считаю, что пока для этого очень рано, вот в слове быстро качество присутствует или ключевое это быстро.

226: Ну, я ответил коротко на этот вопрос. На самом деле, в ходе уже своего рассказа, конечно, есть какие-то минимальные критерии качества, ну, минимально допустимые по уровням, стандартам нашим. Это не то, что ты пошёл за час, че то наклепал и пустил в продакшн. Конечно же, нет, мы

227: В 1 очередь эмвипи должен решать задачу. Если у вас отсутствует качество, то задача вряд ли будет решаться. Соответственно, конечно, да, такие критерии есть.

228: Про затраты я ответил, про подключение экспертов ответил тут опять идёт.

229: Значит.

230: Обсуждение про психологов как вы проверяете результаты работы ii опять же коротко отвечу есть специалисты, которые оценивают продукт на выходе. Мы вот как я приводил аналогию с беспилотными автомобилями, мы все

231: Ещё держим пилота, так называемого в этом процессе в виде человека эксперта в данной области, который оценивает результаты и только тогда, когда на достаточно долгом промежутке времени мы получаем стопроцентные результаты. Только тогда мы внедряем какую-то авто.

232: Без присмотра человека, какие показатели кормили эйай, чтобы ответить на этот вопрос. Видимо, это был контекстно. Какому-то куску доклада. Прошу прощения, Анна, не увидел ваш вопрос.

233: Ну, на самом деле, вот максимально, что можно и нужно делать для повышения внедряемости и в вашу жизнь. Если вы правда видите в этом какой-то бонус для себя, это давать любой контекст. То есть по факту, вот как вы ставите задачу своим сотрудникам, как вы обсу

234: Да, эти задачи со своими смежниками вот так же надо обучать. И Ровно также, давая полностью всю возможную информацию. Дальше он этот контекст усваивает и начинает обучаться гораздо быстрее, но на первых этапах это действительно такая

235: Да, скучная, да, Нудная, да, операционная работа по обучению базовому презентацию, будто ии. Делал нет, презентацию делал не ii. Я делаю некоторые презентации с ii, пока на самом деле не существует какого-то инструмента, который создавал бы что-то подобно.

236: Но если это базовая какая-то штука, где мне скорее важна суть, а не форма, то я делаю это через приложение, которое называется гамма. Очень тоже вам советую попробовать. В среднем у меня 30 40 минут уходит.

237: Презентацию по 20 слайдов, где просто я опять же интерфейсу объясняю, че я хочу сделать, какой график, какую табличку хочу увидеть и прочее, и прочее. Вот если отточить этот навык, то, возможно, и за 15, 20 минут удастся обойтись, просто написав сфокусированной

238: Какой-то, значит, промт. Так не получается ли дороже нанять инженера автоматизации вместо операционного сотрудника? Ну тут, понятное дело, разлёт кейсов огромный и стоимость сотрудника на тех или иных опера.

239: Варьируется, но вы просто должны понимать, что этот инженер, он дальше будет делать какие-то ещё задачи, которые оптимизируют не только, ну, конкретную функцию.

240: Так, я опять выпадал. Судя по всему. Скажите, пожалуйста, слышно ли меня? Да, я прошу прощения, не понимаю, че происходит. Возможно, это мне сигнал про то, что я слишком много разговариваю, слишком сильно вас уже задерживаю.

241: Так вот да, инженер будет точно оптимизировать разные другие функции, и вы инкрементально получите гораздо больше ценности, чем diff в зарплатах. Так, дальше просматриваю вопросы.

242: Можно ли будет посмотреть запись, насколько мне известно, можно?

243: Не совсем поняли, как работает. Значит, наш новый ферст подход к найму. Давайте ещё раз коротко объясню. Есть процесс, задача, под которую требуется человек. Дальше компетентные люди.

244: Со специалистом функции обсуждает, можно ли эти задачи автоматизировать. Если нельзя, нанимаем человека, ну, который именно профессии соответствует. Если можно, то делаем быстрый пилот с существующими инженерами и нанимаем человека.

245: Инженера, не человека операциониста, а человека инженера. Для того, чтобы он, этот блок, автоматизировал в кратчайшие сроки. И, ну, собственно, на выходе команда получает работающий процесс без увеличения хедкаунта. Это если очень

246: Коротко сказать так.

247: Как можно использовать и в синби хороший вопрос. Ну, у нас это скорее вопрос того синби, это довольно сложная область, где помимо

248: Математики, с которой искусственный интеллект точно справится хорошо, есть большое количество именно смысловой работы по выстраиванию политики, организации. Да и, если честно, в симби мы пока не придумали каких

249: Значимых сдвигов, сдвигов и кейсов, но мы, например, автоматизируем какие-то кусочки работы, как, например, формирование оффера для кандидата. Это какая-то базовая штука, которую точно может делать машина на

250: Base каких-то определённых, минимальных вводных, которые мы в неё даём. Потому что если профессия, условно говоря, типовая для нашей организации и таких кейсов уже много, мы уже обучили машинку на этих кейсах для того, чтобы оффер, с которым рекрутёр пойдёт

251: Финально общаться с кандидатом. Вот он как-то формировался автоматически. Дальше ии. У нас хорошо подсвечивает какие-то выбросы в системе. То есть то, что условно человек может пропустить то, что человек может оши,

252: Биться просто на уровне вот базовых человеческих ошибок в формуле, в экселе и как то как-то и очень хорошо находит какие-то тренды, закономерности, подсвечивает их, их можно брать в работу, можно не брать в работу. То есть я бы скорее это использовал как некоторый вспомога.

253: Инструмент, который просто double чекает ваши выводы на базе трендов в больших каких-то, не знаю там таблицах, графиках чего угодно, что вы используете в своей работе, так планируете ли вы?

254: Внедрять ипф для сотрудников по итогам текущего цикла обратной связи на основе ии, ну, в смысле у нас план развития, конечно, есть, и они существовали задолго до искусственного интеллекта. Искусственный интеллект скорее, в этом месте помогает дообогатить этот план, то есть

255: У него гораздо больше знаний про литературу, которая существует сегодня на рынке, специфическую по какому-то навыку или по какой-то профессии. У него гораздо больше знаний по, не знаю, курсам, которые существуют, потому что вся база, по сути, в его голове

256: И в том числе ii помогает более точно более качественно, с меньшим количеством воды и больше конкретики сформулировать сам посыл, который руководитель принесёт сотруднику по части его развития, поэтому да, в этом месте тоже, конечно.

257: Есть ассистент, в том числе мы обучаем наших агентов на, понятно, внутренней базе знаний, и мы лучше понимаем, во первых, какие существующие наши инструменты можно предложить для развития.

258: И 2, у кого в компании есть экспертиза похожая и она высоко развита для того, чтобы в формате, я не знаю, там random кофе или ещё чего-то, мы могли людей друг с другом познакомить и в том числе, например, там организовать какое-то менторство.

259: Или какие-то разовые встречи по обсуждению тех или иных вопросов, по компетенциям.

260: Так можно название вашего личного ии. Помощника, пожалуйста, не совсем понял, о чем речь, если про вот эту штучку она называется плот. P l a y d в чате есть на самом деле уже даже упоминание.

261: Все, что я пишу сам, я никак это не называю. Это просто разного рода системы искусственного интеллекта. Так?

262: Дальше.

263: Я смотрю, на самом деле вы можете подать мне сигнал относительно того, что у нас уже заканчивается вебинар или нет. Пока я читаю вопросы, как вы закрываете вопрос в части кибербезопасности? Это очень хороший вопрос, я видел.

264: Их несколько решил его оставить где-то. Значит, в конце. Во первых, у нас, естественно, очень жёсткая политика по работе с персональными данными. Мы не грузим сторонние системы, никакие персональ

265: Данные, потому что это просто запрещено и это какое-то высеченное в камне правило, которое все сотрудники нашей организации обязаны соблюдать. То есть, если какая-то используется таблица, то мы сначала обезличиваем эти данные уби.

266: Raim оттуда всю sensitive, информацию, которую потом, да, пока я сейчас сделаю, поставлю здесь звёздочку и объясню почему, которую потом надо. Ну, давайте использует, грубо говоря, выперить, да, так или иначе, для того, чтобы это все, ну, как это сказать.

267: Свести в единую картинку. Поэтому пока, конечно, всю сентив информацию, мы используем наши внутренние инструменты и внутренний искусственный интеллект, который у нас на базе алисы в том числе развернут в компании, если по каким-то

268: Причинам он не справляется, то мы данные, давайте так скажу, шифруем, но мы уже с нашей службой информационной безопасности разрабатываем инструмент, который будет данные, не знаю, хэшировать, маскировать, подменять и так далее в автома.

269: Тическом режиме, Ровно для того, чтобы как можно меньше барьеров оставлять на пути к тому, чтобы люди использовали искусственный интеллект в своей работе. То есть ты загрузил какой-то файл в систему специальную. У нас она все данные по всем политикам безопасности.

270: Как-то отработала, обработала, решила вопрос, не знаю, во внешней и системе. После этого вернула тебе обратно с теми данными, которые ты в неё грузил, какие-то изменения, показав, не знаю, тренды, закономерности и все прочее, прочее. То есть это тоже большой пла.

271: Работы, конечно, мы уделяем этому большое количество внимания для того, чтобы люди, пусть и неосознанно, не сливали большой объём наших данных, каких-то сенситивных в общедоступный интернет.

272: Так какие инструменты использовали в реализации решения, где ii самостоятельно отбирал специалистов и определял их заменимость для конкурентной должности, если честно, я не очень понял вопрос.

273: Если речь про то, какие инструменты мы используем для анализа заменяемости профессии машиной для простоты скажу то это, ну, экспертная оценка инженера и специали.

274: Вот, да, все. Я ответил на вопрос, да, это садился инженер и специалист, где специалист рассказывал, что конкретно будет делать человек. Инженер на базе имеющихся у него знаний. Говорил, может ли это делать машина сегодня или не может. И они

275: Приходили к какому-то компромиссу буквально осуществимо это или неосуществимо, и на каком горизонте времени. Вот и все. То есть это диалог 2 людей. А дальше в случае позитивного какого-то решения инженер Шёл и это решение реализовывал

276: Так, коллеги, я думаю, что у нас уже час с небольшим прошёл. Давайте, наверное, значит, закругляться, опять же верну мой telegram канал, если у вас есть какие-то вопросы.

277: Приходите, спрашивайте. Я постараюсь на все ответить в рамках того, что я могу, собственно, оглашать. Публично. Вам большое спасибо за огромнейшую активность в чате. Очень насыщенная там переписка шла, к сожалению, заранее прошу прощения, у всех.

278: На чьи вопросы не ответил, потому что просто невозможно это все сделать за отведённое время и прочитать и ответить. В любом случае. Надеюсь, что вам было полезно. Надеюсь, что кто-то из вас вдохновился примером того, как яндекс внедряет и

279: В процессы, связанные с эйчаром, опять же, желаю вам успехов в этом месте. И если вы уже сегодня что-то попробуете новое в своей работе или, по крайней мере, прикоснётесь к этим инструментам, которые раньше никогда не трогали, я буду

280: Читать этот вебинар.