Каждая новая технология обещает измеримые бизнес-результаты. Лишь немногие добиваются этого, не жертвуя безопасностью, масштабируемостью или долгосрочной ценностью.
Недавно портал Citybiz опубликовал подробное интервью с Алексом Баренбоймом, техническим директором (CTO) Svitla Systems, о том, как найти этот баланс. Вы также можете прочитать оригинал интервью на citybiz.
Опираясь на более чем 20-летний опыт руководства глобальными инженерными командами, он рассказывает о том, как перевести ИИ из стадии экспериментов в плоскость реальных результатов. Он также затрагивает вопросы создания высокопроизводительных глобальных команд, меняющейся роли CTO и тенденций, которые изменят корпоративные технологии в ближайшие пять лет. Мы рады поделиться полной беседой ниже.
В качестве технического директора Svitla Systems Алекс Баренбойм потратил более 20 лет на руководство глобальными инженерными командами и помощь предприятиям в навигации по сложным технологическим трансформациям. Обладая опытом, охватывающим искусственный интеллект, облачные платформы, разработку программного обеспечения и цифровые инновации, он работает с организациями, чтобы превратить развивающиеся технологии в измеримые бизнес-результаты, одновременно балансируя безопасность, масштабируемость и долгосрочную ценность. Поскольку ИИ стремительно меняет корпоративный ландшафт, Баренбойм предлагает прагматичный взгляд на то, что требуется для выхода за рамки экспериментов и достижения значимых результатов. От создания высокопроизводительных глобальных инженерных команд до подготовки бизнеса к следующей волне инноваций на базе ИИ, он делится идеями о стратегиях, принципах лидерства и технологических трендах, формирующих будущее бизнеса.
ИИ перешел из стадии экспериментов в корпоративную стратегию. Какие основные сдвиги вы наблюдаете в подходах организаций к внедрению ИИ сегодня?
ИИ превратился из научного проекта в статью расходов в отчете о прибылях и убытках, поэтому совет директоров хочет знать, какова была отдача в прошлом квартале, а не что он сможет сделать когда-нибудь в будущем. Сама модель стала наименее интересной частью разговора, поскольку она превращается в товар широкого потребления, и теперь важны ваши данные, средства защиты вокруг них и то, как вы оцениваете результаты. В регулируемых отраслях, где я провожу большую часть своего времени, управление перешло от второстепенного вопроса к переднему краю, и самые быстрые компании — это те, которые выстроили эту дисциплину с самого начала. Продуктивность проявляется только тогда, когда аналитик, рекрутер и маркетолог используют ИИ каждый день, поэтому мы обучили всю нашу компанию и десятки клиентов применять ИИ во всех своих бизнес-процессах. ИИ также движется от ассистентов, помогающих человеку работать быстрее, к агентам, которые выполняют работу и привлекают человека для надзора. Я также активно использую ИИ вне офиса — например, для поиска самых дешевых авиабилетов и отеля для поездки, то есть для рутины, которая раньше отнимала весь вечер.
Многие компании стремятся внедрить ИИ, но не каждая инициатива приносит значимые результаты. Что отличает организации, успешно интегрирующие ИИ, от тех, которые испытывают трудности?
Компании, которые добиваются успеха, начинают с бизнес-проблемы, требующей решения, и идут назад к технологии, в то время как те, у кого возникают трудности, начинают с технологии и ищут проблему, чтобы ее оправдать. Большинство провальных инициатив погибают из-за плохих данных, а не плохих моделей, потому что если у вас нет чистого доступа к собственной информации, то самая умная модель в мире вам не поможет. Победители выбирают два или три сценария использования, которые влияют на выручку или издержки, и глубоко прорабатывают их, вместо того чтобы распыляться на 20 пилотных проектов и POC, которые никого не впечатляют. Они также относятся к внедрению как к основной работе, поэтому мы проводим обучение для каждого сотрудника и перестраиваем рабочий процесс под инструменты, так как неиспользуемая лицензия — это выброшенные на ветер деньги. Те, кто испытывает трудности, почти всегда пропускают этап управления, а затем пугаются в первый же раз, когда система делает что-то необъяснимое, и когда (а не если) это происходит, они тихо откладывают всю инициативу в долгий ящик.
Как CTO компании Svitla Systems, как вы балансируете инновации с практической реальностью безопасности, масштабируемости и долгосрочной ценности для бизнеса?
Я не противопоставляю инновации и безопасность, потому что дисциплина безопасности — это именно то, что позволяет моим командам двигаться быстро, не ломая систему клиента. Мы предоставляем инженерам песочницу, где они могут пробовать все что угодно, и производственный стандарт, где защитные барьеры, проверка безопасности и оценка не являются опциональными, поэтому эксперименты остаются дешевыми и безопасными. Я посвятил свою карьеру управлению платформами, которые должны были работать с надежностью «пять девяток» и обслуживать 50 миллионов человек в месяц, поэтому для клиентов, которым это необходимо, масштабируемость — это проектное решение, которое мы принимаем в первый же день, а не то, с чем мы разбираемся позже. Что касается долгосрочной ценности, я излишне ревностно относиться к прекращению пилотных проектов, которые не увеличивают выручку. Кроме того, я не буду привязывать клиента к одному вендору, потому что модель, которая сегодня всех ослепляет, может потребовать от компании разворота на 180 градусов менее чем за год. Часть моей работы заключается в том, чтобы гарантировать, что вещь, которой мы все восхищаемся в этом квартале, сохранит свою актуальность и три года спустя, и эта стратегия применима к любому нашему решению.
Вы руководите глобальными инженерными командами более двух десятилетий. Как изменилась роль распределенной разработки программного обеспечения и какие преимущества она дает бизнесу сегодня?
Когда я только начинал, распределенная разработка в основном сводилась к экономии затрат: вы отправляли работу, которую никто не хотел делать, за рубеж, надеялись, что она вернется рабочей, и измеряли успех низкими почасовыми ставками и количеством багов, которые нужно было исправить. Эта модель ушла в прошлое, потому что причина создавать команду в Колумбии или Украине теперь — это таланты и часовые пояса, а не скидка, и эти команды отвечают за целые продукты, а не за тикеты, созданные кем-то в штаб-квартире. Облако и современные инструменты стерли большинство расстояний, а последние несколько лет сделали большинство споров бессмысленными, поэтому старший инженер из Буэнос-Айреса присутствует на моих дейли так же, как и тот, что сидит в соседнем кабинете. Преимущества для бизнеса заключаются в охвате и устойчивости: вы больше не ограничены талантами в пределах поездки на машине до офиса; вы получаете реальное покрытие в разных часовых поясах; и ни одна локация не сможет вывести вас из строя. И теперь, с появлением ИI, игра больше не сводится к тому, кто может закрыть больше тикетов, поскольку меньшая команда, усиленная ИI и распределенная по правильным местам, превосходит по результатам армию, которая 10 лет назад стоила в 10 раз дороже.
С какими наиболее распространенными технологическими проблемами организации обращаются в Svitla Systems, и как ваша команда помогает их решать?
Самый частый случай — это компания, которой поручили заняться ИИ, у нее есть 20 идей, но нет пути от презентации до реально работающего в продакшене решения. Сразу за этим следует кадровый вопрос: они не могут нанять или удержать нужных им специалистов по работе с данными и инженеров по машинному обучению, тогда как мы можем задействовать проверенную команду за недели вместо года, который ушел бы на ее создание с нуля. Кроме того, многие из них работают с устаревшими системами и беспорядочными данными, и реалистично говоря, нам обычно приходится приводить в порядок инфраструктуру, прежде чем какая-либо интересная работа с ИИ получит шанс на успех. Мы не решаем эти проблемы простым увеличением штата; мы привносим стандартизированный процесс поставки и полный жизненный цикл MLOps, чтобы создаваемые нами решения были воспроизводимыми и могли поддерживаться собственными силами клиента после нашего ухода. Клиенты все чаще просят нас повысить скорость работы их текущих инженеров, поэтому мы обучаем их команды использовать ИИ, ведь лучший результат — это клиент, который становится более способным, чем был в начале нашего сотрудничества.
Корпоративные технологии развиваются беспрецедентными темпами. Какие возникающие тенденции, по вашему мнению, окажут наибольшее влияние на бизнес в ближайшие пять лет?
Тенденция, которая затмевает все остальное, — это переход от ИИ, который помогает, к ИИ, который действует, потому что как только агент может выполнить задачу от начала до конца, каждая организационная схема и каждый план штатного расписания в какой-то степени переписываются (если не полностью). Сразу за ней идет падение стоимости разработки программного обеспечения: когда то, на что уходила сотня инженеров, делают пятеро, победителей начинают определять не инженерные бюджеты, а проприетарные данные и понимание того, что стоит создавать, поскольку теперь можно создать практически все. Голосовые технологии — это третий ключевой фактор, поскольку мы уже управляем системами, обрабатывающими тысячи одновременных звонков. Но в течение трех-пяти лет полноценный диалог с потрясающей моделью ИИ станет таким же естественным, как клик мыши, что, вероятно, положит конец кол-центрам в их привычном виде. Безопасность — это то, что меня беспокоит, поскольку те же модели, которые ускоряют работу моих инженеров, ускоряют и работу злоумышленников, а с угрозами со скоростью работы машин невозможно бороться с помощью реагирования на человеческой скорости. То, что большинство упускает из виду, — это выход ИИ за пределы экранов, поскольку системы компьютерного зрения, которые мы устанавливаем на производственных предприятиях сегодня, представляют собой первую волну программного обеспечения, проникающего в физический мир, и этот рынок больше всего, к чему интернет прикасался до сих пор.
Вы много писали о руководящей роли в сфере технологий для топ-менеджмента. Как изменилась роль CTO по мере того, как технологии стали ключевым драйвером бизнес-стратегии?
Когда я получил свою первую должность CTO, я был тем, к кому обращались, когда что-то ломалось, техническим руководителем, который поддерживал работу серверов и обычно был слишком занят, чтобы появляться в зале заседаний совета директоров. Эта роль теперь ушла в прошлое, потому что технологии перестали поддерживать бизнес-модель и сами стали бизнес-моделью. В книге «От CTO к доверенному советнику» я писал именно об этом переходе от поставщика услуг к стратегическому партнеру. Сегодня эта работа больше связана с переводом: превращением пожеланий совета директоров в архитектуру и превращением возможностей технологий в план, который CFO с радостью профинансирует. Если вы говорите только на одном из этих языков, вы лишь наполовину CTO. Эта роль также стала более публичной, потому что я провожу с клиентами и их руководителями столько же времени, сколько со своими собственными инженерами. Дни руководства из-за брандмауэра прошли. ИИ поднял ставки еще выше, потому что каждая компания теперь является технологической, хочет она того или нет, и именно на CTO ложится задача воплотить это в реальность.
Инженерные кадры остаются предметом острой конкуренции по всему миру. Какой совет вы бы дали организациям, стремящимся сформировать и удержать высокоэффективные технологические команды?
Первое, что я говорю коллегам и клиентам: отличные инженеры редко уходят из-за денег. Они уходят, потому что им скучно, поэтому дайте им реальные задачи и реальную зону ответственности; зарплата приводит их в компанию, а работа удерживает. Перестаньте ограничивать поиск одним почтовым индексом. Я создавал команды из более чем 150 инженеров в Аргентине и Колумбии всего за несколько месяцев, и эти специалисты ничуть не хуже тех, кого вы наймете дома. Предложите людям понятный карьерный путь, и я имею в виду четкие письменные критерии роста и матрицы навыков, а не туманные обещания, потому что неопределенность будущего — это именно то, на чем наживаются рекрутеры. Инвестируйте в профессиональный рост своих сотрудников, что сегодня означает обучение каждого инженера работе с ИИ, поскольку инженеры, которые чувствуют свой рост, не перезванивают рекрутерам. И держите планку высоко, потому что сильные игроки остаются ради других сильных игроков, а ничто так быстро не опустошает отличную команду, как попустительство посредственности.
Оглядываясь на свою карьеру, какие принципы лидерства оказали наибольшее влияние на вашу способность масштабировать инженерные организации и добиваться успешных результатов?
Принцип, который продвинул меня дальше всего, заключается в том, что вы масштабируете людей, а не процессы. Я нанимаю людей умнее себя в их области специализации, даю им четкую ответственность и не стою у них над душой; лидер, который должен быть самым умным человеком в комнате, построил очень маленькую комнату. Стандарты — это то, что превращает масштаб в преимущество, а не в уязвимость, и каждая организация, которой я руководил, от 400 человек в ADT до более чем тысячи в Svitla, становилась лучше в тот день, когда процесс поставки становился повторяемым, а не геройским. Я остаюсь достаточно близко к технологиям, чтобы пресекать чушь, когда слышу ее, потому что инженеры идут за лидером, который сам выполнял эту работу и до сих пор способен читать код. Я измеряю результаты, а не активность, потому что быть занятым легко, а добиваться результатов сложно. И я выращиваю лидеров, а не собираю последователей, потому что настоящая проверка качества моей работы — это то, что организация делает после моего ухода, и платформа, которую моя команда создала в Verizon 20 лет назад, работает и по сей день.
Поскольку предприятия продолжают справляться с бурными технологическими изменениями, к каким возможностям, по вашему мнению, лидеры должны готовиться уже сейчас, чтобы оставаться конкурентоспособными в предстоящие годы?
Самая большая возможность находится прямо перед глазами каждого — это персонал. Компании, которые прямо сейчас сделают каждого сотрудника уверенным пользователем ИИ, оставят далеко позади тех, кто все еще обсуждает это год спустя. Наведите порядок в своих данных, потому что агенты, выходящие из лабораторий, уже способны выполнять реальную работу, и они хороши ровно настолько, насколько хороша информация, которую вы им предоставляете. Перестаньте прикручивать ИИ к старым процессам и перепроектируйте саму работу; именно там появляются результаты, и они появляются быстро, что мы доказали, перестроив собственный внутренний процесс найма. Начинайте с малого, но начинайте прямо сейчас, потому что тот опыт и закалку, которые ваша команда получит за следующие 12–18 месяцев, позже нельзя будет купить ни за какие деньги. Стоимость экспериментов никогда не была ниже, а стоимость промедления никогда не была выше.
