Что Кремниевая долина может узнать от DMV.

Не так давно я зашла в бар и передала вышибалу свои водительские права. Он просмотрел мои детали, вернул их, скрестил руки и посмотрел в космос. «Вам лучше продлить его: срок его действия почти истек». Я впервые за много лет прочел подробности своего удостоверения личности. Черт. Он был прав. Пора идти в DMV. Я сохранил серьезное лицо, но бросил воображаемый кулак. О боже, я люблю DMV.

Когда вы говорите людям, что собираетесь в DMV, они обычно смотрят на вас так, как будто ваша собака только что умерла. Я без энтузиазма отношусь к заполнению форм, оплате сборов или сдаче тестов, но я не понимаю, чего боятся. DMV потрясающий. Богатые или бедные, мы все ходим в DMV, и, в отличие от большинства мест, куда мы ходим, за больше денег не можно купить больше вещей: это великий уравнитель. В DMV мы - чистое человечество, и нам больше нечего делать, кроме как сидеть рядом и ждать. В течение многих лет моей единственной целью в DMV было выбраться как можно быстрее. Хотел бы я раньше знать, что происходит что-то волшебное.

Это было безумным осенним утром, когда мои глаза открылись. Я протиснулся через грязные стеклянные двери Департамента транспортных средств, озабоченный пузырем уведомлений, нависшим над моим почтовым приложением. Я схватил номер, сел и снял шляпу, чтобы почесать затылок… о, черт… шляпу? «Что ж, - засмеялась я, - это не может быть клише, чем волосы шляпы на фотографии для удостоверения личности». Удобно устроившись в кресле, я заметил, что почти все сидят. "Это забавно." Я думал. «Люди жалуются, что стоят в очереди в DMV, но где очереди?» Сидений было много, и если бы я не знал ничего лучше, я бы подумал, что люди развлекаются. Некоторые люди играли в игры на своих телефонах, некоторые спали, а другие горячо молились электронной табличке «Сейчас служу». Некоторые семьи даже создали небольшие гостиные, где они столпились вокруг маленьких экранов, чтобы смотреть YouTube. Это была просто комната, полная людей в их естественной среде обитания. Так откуда же взялось выражение «стоять в очереди» в DMV? Когда в последний раз это делали?

Несмотря на разнообразие занятий, в то утро у всех нас была общая черта - это листок бумаги с номером, напечатанным на лицевой стороне. Я наблюдал, как женщина заканчивала свои дела с сотрудником DMV. Когда она повернулась, чтобы уйти от стойки, электронный знак над столом изменился с «72» на «73». Джентльмен рядом со мной встал. Это число занимало наше место в воображаемой строке, а не в физической. Все следовали одним и тем же простым инструкциям, и это сделало нашу жизнь немного лучше. Ни одна потная толпа не упиралась в усталые стойки. Устранение человеческой линии и замена ее электронной не уничтожило людей, которые возвели их. И тогда меня осенило: несмотря на всю тревогу по поводу алгоритмов, завладевших нашей жизнью, вот один из них оказал положительное влияние. Опыт был интуитивно понятным и едва заметным, настоящее новшество, хотя и простое.

На самом базовом уровне алгоритм - это список правил, шагов или решений, которые завершают задачу. Суть изобретения заключается в том, чтобы определить, что нужно сделать, и подробно описать шаги, чтобы это сделать: это создание алгоритма. Полезность изобретения зависит от серьезности задачи и последовательности шагов. Перефразируя идею, которую часто приписывают Эйнштейну, можно сказать, что элегантное решение настолько просто, насколько это возможно, но не проще. Предприниматели очень стараются показать важность проблемы, которую они решают, и то, как они планируют ее решать. Их способность рассказать эту историю определяет, насколько вероятно, что они вызовут интерес инвесторов. Когда в их инновации вовлекаются люди, они часто ориентированы на эффективность или продуктивность. Нам нужны решения, которые помогут нам найти работу, рекламировать продукты, снизить преступность, минимизировать изменение климата, исключить автомобильные аварии и в целом улучшить нашу жизнь с меньшими усилиями. Такие модные слова, как ИИ, чат-боты, роботы, умный, машинное обучение, адаптивный и автономный, пронизывают наши научно-фантастические фантазии о джетсоновском будущем. В основе всех этих снов лежит вера в то, что многое из того, что мы делаем, можно реконструировать в виде набора алгоритмов.

Хотя система возьми номер может быть упрощенной, она представляет собой элегантное решение, оказывающее в значительной степени положительное влияние на нашу повседневную жизнь. Светофоры - еще один алгоритм, который, возможно, спас больше жизней и времени, чем любая другая современная инновация. Но не все алгоритмы относятся к нам так хорошо. Непродуманные алгоритмы оказали драматическое влияние на нашу жизнь, и, как сломанные кондиционеры, их трудно игнорировать. Платформы социальных сетей утверждали, что они взломали код социального взаимодействия и нашли алгоритм для создания сообществ. В действительности их алгоритмы были в значительной степени разработаны для поощрения использования, а не установления связи, и в результате получилось расколотое общество, разделенное по религиозным и политическим линиям разлома. Социальные сети не были созданы для людей, они были созданы для получения прибыли и продавались людям. Такие видимые сбои должны заставить нас опасаться кремниевой панацеи, но мы также не можем их избежать. Реальность такова, что мы живем в мире алгоритмов, это буквально заложено в нашей ДНК, и растущая волна решений AI / ML только усиливает потребность в продуманном подходе к тому, как мы применяем эти решения к людям. Противопоставление принять число с Facebook может показаться преувеличением, но оно дает нам некоторые подсказки о том, как избежать злокачественных нововведений.

Хотя по образованию я физик, я оставил отдел исследований и разработок и перешел в отдел кадров несколько лет назад, потому что был очарован тем, как люди объединяются и называют себя компанией. Несмотря на то, что мой работодатель имел долгую успешную историю в Кремниевой долине, для меня было невероятным, что такая хаотическая масса людей, разбросанная по всему миру, могла координировать свои действия, чтобы добиться чего-либо. Я задавался вопросом, есть ли какой-нибудь способ помочь кому-либо из них немного лучше выполнять свою работу. Моим первым заданием было «Приобретение талантов», где я наблюдал, как рекрутеры гонятся, чтобы не отставать от требовательных менеджеров по найму, ориентироваться в сложных рабочих процессах и изо всех сил стараться найти время для поиска кандидатов. Понимание этих рекрутеров стало чем-то вроде навязчивой идеи. Почему они стали рекрутерами? Какие части работы им нравились? Какие части они ненавидели? Я узнал об используемых ими программных инструментах и ​​инструментах, имеющихся на рынке. Я узнал о том, как эта профессия развивалась за последнее столетие, о нюансах работы в агентстве по сравнению с собственной рекрутинговой командой и о том, что значит найти «хороших» кандидатов. Благодаря всем этим исследованиям возможность начала кристаллизоваться. Почти каждый рекрутер, с которым я разговаривал, ОБОЖДАЛСЯ отношениями, которые они установили со своими кандидатами и их менеджерами по найму; они любили эту часть работы и гордились ею. Именно тогда я начал вспоминать свой опыт работы в DMV. Был ли способ устранить «очереди» и позволить этим рекрутерам делать то, что у них получается лучше всего?

Число Данбара - это гипотетический предел количества взаимоотношений, которые может поддерживать человек, для большинства из нас этот предел составляет около 150. Давайте представим мозг типичного рекрутера. Я предполагаю, что около половины их отношений связаны с друзьями и семьей, а еще пятьдесят, вероятно, с коллегами и менеджерами по найму. Таким образом, кандидатам остается всего около двадцати пяти мест. Независимо от того, как сильно они стараются, рекрутеры достигают предела, когда дело доходит до связи с другими людьми. Задача была ясна: вместо того, чтобы помочь им поговорить с большим количеством людей, можем ли мы помочь им узнать, с какими людьми им нужно поговорить?

Решив задачу, мы были готовы развернуть алгоритм, который проложил бы прямой путь к человеческим ценностям - отношениям. Каждый уровень абстракции между человеческими ценностями и критериями успеха алгоритма создает возможность сделать жизнь более болезненной, чем менее. В поисках алгоритма, который помог бы нашим рекрутерам расставить приоритеты, я поговорил со многими блестящими и амбициозными новаторами в области технологий привлечения талантов. Хотя большинство из них использовали похожие слова для описания своего продукта и его преимуществ, их понимание людей, выполняющих эту работу, сильно различается. Большинство провайдеров относились к найму с инженерной точки зрения и делали широкие заявления о рекрутерах как о виджетах эффективности на некой воображаемой сборочной линии. Некоторые тщательно задокументировали решения и рабочие привычки рекрутеров и дали четкое представление о том, как их дизайнерские решения соотносятся с этими привычками. Именно из последней группы наша команда тщательно отобрала инновационную компанию для сотрудничества на нашем пути. Конечно, приобретенный нами ИИ был только началом истории. Мы потратили месяцы, совместно с пользователями, над тем, как это будет интегрировано в их рабочий процесс. Мы осторожно подходили к словам, которые мы использовали, чтобы заверить сотрудников, что этот ИИ был здесь не для того, чтобы заменить их, а чтобы работать вместе с ними. Мы сосредоточили внимание людей на том, что они делают лучше всего, на построении отношений, а ИИ сосредоточили на том, что он умеет делать лучше всего, просеивая горы информации. Внедрение этого ИИ не требовало от рекрутеров повышения квалификации, а скорее правильного умения, и, в конце концов, это было совпадение, заключенное в гильбертовом пространстве.

Самое забавное в использовании алгоритма заключается в том, что, как и у человека, его первый рабочий день - это всего лишь первый день. Команда очень умных аналитиков, проектировщиков бизнес-процессов и специалистов по обработке данных всегда будет отслеживать и настраивать партнерство. Хотя я перешел к новой задаче, я спрашиваю своих коллег, как дела, всякий раз, когда у меня появляется такая возможность. Их работа никогда не будет завершена, но я с нетерпением жду того дня, когда алгоритм просто растворяется в опыте людей, разговаривающих с людьми, например, в DMV. Возможности AI / ML умножаются с каждым годом по мере увеличения вычислительной мощности и совершенствования методов. Мы справедливо нервничаем по поводу того, что это значит для нашего общества и наших сотрудников, но я не думаю, что это должна быть антиутопия Черного зеркала. Я рад, что живу и работаю над будущим, в котором роботы очеловечивают наш мир, а не просто автоматизируют его.