- В сфере технологических инноваций раннее обнаружение неверной гипотезы может дать ценную информацию и предотвратить более дорогостоящие решения.
- Концепт-проверка позволяет оценить технологию при четких ограничениях, приемлемом риске и четко определенной цели обучения.
- Искусственный интеллект, применяемый в аудиовизуальном дубляже, может давать разные результаты в зависимости от типа и сложности контента.
- Опыт помогает принимать решения, но лидерство также требует умения менять свое мнение при появлении новых данных.
- Ответственные инновации предполагают разграничение областей, где эксперименты возможны, и тех, где безопасность, качество или обязательства перед клиентами требуют максимальной строгости.
Контролируемые эксперименты позволяют проверять гипотезы, определять реальные пределы технологии и превращать раннюю ошибку в полезную информацию для принятия лучших решений.
Эксперименты с четкими границами позволяют оценивать новые технологии без переноса ненужных рисков на услуги, контент или клиентов. Такой подход связывает инновации со строгим, эффективным управлением на основе рассчитанных рисков: прогресс заключается не в том, чтобы экспериментировать со всем подряд, а в том, чтобы определять, где тест может принести пользу и улучшить принятие решений.
Почему ошибки могут быть частью технологических инноваций?
Я не помню, когда именно смирился с тем, что ошибки — это часть моей работы, хотя дается мне это с огромным трудом. Вероятно, это происходило постепенно, после достаточного количества проектов, предпродажной подготовки, коммерческих предложений и технологий, которые на бумаге должны были вести себя одним образом, а на практике решали поступать иначе. Сейчас я точно знаю одно: в аудиовизуальной индустрии бывают случаи, когда не ошибаться опаснее, чем ошибаться.
Я не говорю о том, чтобы совершать ошибки ради самих ошибок. В нашем секторе есть такие промахи, которые совсем не забавны. Когда идет прямой эфир или клиент ждет, что разработанная нами система сработает ровно так, как должна, фраза «мы занимаемся инновациями» мало чем поможет. Я говорю о другом моменте: когда мы еще только решаем, какую технологию протестировать, какую архитектуру использовать или заслуживает ли идея превращения в проект.
В этот момент у нас есть далеко не вся информация. А ожидание ее появления может означать просто-напросто опоздание.
Меня никогда особо не привлекала та романтизация провала, которую мы заимствовали из мира инноваций. Провал — это не опция; а вот ошибка — да. Потеря времени и денег тоже не вариант. И совершать ровно ту же ошибку дважды вряд ли можно назвать инновацией. Ценность заключается в том, чтобы принять разумное решение на основе имеющейся информации, протестировать его в контролируемых условиях и обнаружить, что наша гипотеза была неверной.
Потому что тогда мы получаем то, чего у нас не было раньше: информацию. И в технологиях раннее обнаружение собственной неправоты может оказаться гораздо ценнее, чем оказаться правым на совещании.
Чему учит раннее обнаружение того, что технология работает не так, как ожидалось?
В сфере аудиовизуальных услуг мы сосуществуем с перманентным противоречием. Мы работаем с решениями или сервисами, где толерантность к ошибкам должна быть минимальной, и в то же время с технологиями, которые меняются настолько быстро, что ждать, пока все будет доказано до их внедрения, было бы отличным способом вечно опаздывать.
С искусственным интеллектом мы увидели это особенно отчетливо.
Некоторое время назад мы провели концепт-проверку с особенно сложным языком. Мы хотели узнать, насколько возможно автоматизировать дубляж, и, чтобы не облегчать задачу технологии слишком сильно, выбрали три совершенно разных типа контента: фильм, сериал и анимационный сериал.
Ответ оказался вполне однозначным: нельзя.
По крайней мере, не так, как мы себе это представляли. В фильме и сериале результат все еще был далек от того, что можно считать приемлемым. Было недостаточно просто правильно перевести слова. Существовали игра актеров, подтекст диалогов, ритм, голоса, синхронность и все те нюансы, которые заставляют дубляж работать так, чтобы зритель о нем не думал. Как ни странно, с мультфильмами результат оказался намного лучше. Именно тогда мы начали понимать, что вопрос, заданный нами в начале теста, возможно, был неверным.
Речь шла не о том, можно ли автоматизировать дубляж. Речь шла о понимании того, какой контент можно автоматизировать, какому нужен полуавтоматический процесс, а какому по-прежнему требуется гораздо более активное вмешательство человека.
В тот момент технология не была готова зайти намного дальше в реализации этой идеи. Сегодня ситуация совсем другая. Существуют технологии, позволяющие автоматизировать этапы дубляжа и воспроизводить определенные характеристики голосов при смене языка, что открывает новые возможности для аудиовизуальных процессов.
Но выводы, сделанные из того теста, по-прежнему актуальны. Тот факт, что технология способна что-то сделать, не означает, что она справляется с этим одинаково хорошо для любого контента.
Фактически часть проблемы сместилась. Теперь задача заключается не только в поиске лучших алгоритмов для дубляжа, но и в понимании того, когда мы можем доверять автоматическому процессу, а когда нет. Мы можем использовать специальные алгоритмы для анализа контента и оценки того, может ли он быть кандидатом на автоматический дубляж, требует ли он полуавтоматического рабочего процесса или его сложность диктует необходимость другого подхода.
Наша концепт-проверка не достигла того, что мы планировали вначале. Нам не удалось автоматизировать дубляж для всех трех типов контента. Но мы обнаружили кое-что гораздо более полезное: вопрос заключался не в том, работает ли технология, а в том, где именно она работает и насколько мы можем ей доверять.
Такая ошибка действительно стоит того, чтобы ее совершить.
Какие риски таит в себе путаница между опытом и правотой во всем?
Существует еще одна ловушка, которая возникает с годами и беспокоит меня гораздо больше, чем ошибки: опыт.
Чем больше проектов вы повидали, тем проще распознавать шаблоны. Бывают ситуации, с которыми кто-то сталкивается впервые, а вы уже пережили их три-четыре раза. Это помогает принимать решения быстрее и, зачастую, лучше. Но может произойти и нечто гораздо менее полезное: вы начинаете путать опыт с правотой.
Я с полной уверенностью отстаивал идеи, которые потом не сработали так, как я ожидал. Полагаю, любой, кто принимает решения достаточно долго, может сказать то же самое. Сложный момент наступает тогда, когда вы уже публично отстояли решение, убедили других людей, а тут начинают появляться данные, говорящие о том, что вы, возможно, были неправы.
В этот момент вы можете использовать свой опыт, чтобы объяснить, почему данные еще ничего не доказывают, или же изменить свое мнение.
Второе дается с гораздо большим трудом.
И я думаю, что с этого начинается та часть лидерства, о которой мы говорим мало. Очень просто сказать команде, что у нее есть право на ошибку. Настоящая проверка наступает тогда, когда ошибаетесь вы сами.
Сказать «ты был прав, я ошибался» не занижает ваш авторитет. Что действительно может его подорвать, так это продолжать отстаивать что-то, когда все в комнате уже знают, что это не работает.
И дело не только в самом себе. Если первый вопрос при возникновении проблемы звучит как «кто это сделал?», то следующий человек, заметивший что-то странное, сто раз подумает, прежде чем поднять руку. В технологиях мы постоянно говорим о мониторинге и системах раннего оповещения, но одна из лучших существующих систем — это когда кто-то говорит: «мне это кажется подозрительным». При условии, что у него хватает смелости это сказать.
Именно поэтому мне нравится довольно простая идея, когда речь заходит об инновациях: ошибаться с минимальными затратами.
Если мы считаем, что какая-то технология может улучшить процесс, возможно, нам не нужны шесть месяцев совещаний, чтобы решить, кто прав. Иногда нам нужны небольшая проверка, четкие границы и две недели.
Прежде чем начать, я стараюсь ответить на три вопроса: что, по нашему мнению, должно произойти, сколько мы можем позволить себе потерять, если ошибаемся, и чему мы должны научиться к моменту завершения.
Третий вопрос — самый важный.
Пилотный проект, подтверждающий нашу гипотезу, дает очевидный результат. Но тот, который ее опровергает, тоже должен его давать. Если мы можем сказать: «это не работает по таким-то причинам», мы снизили уровень неопределенности. Если к тому же мы открываем непредусмотренное ранее применение, возможно, мы нашли что-то, чего даже не было в первоначальном замысле.
Настоящим провалом было бы закончить точно так же, как мы начинали, только несколькими неделями позже и с меньшим бюджетом.
Это, конечно, не означает, что нужно экспериментировать со всем подряд. Непрерывность сигнала, безопасность, целостность контента или обязательства перед клиентами требуют строгости. Лидерство также заключается в том, чтобы понимать, где мы можем проводить эксперименты и какой риск готовы на себя взять ради получения знаний о том, чего мы еще не знаем.
Как лидерство влияет на обучение и принятие технологических решений?
С годами я перестал слишком сильно верить в проекты, которые при рассказе о них спустя время выглядят так, будто они шли по идеальной прямой от первой идеи до конечного результата.
Реальные проекты, которые я знаю, обычно работают не так. Не бывает двух одинаковых проектов, даже если они предположительно используют одну и ту же технологию. Меняются потребности, меняются люди, которые будут ей пользоваться, появляется новая технология, гипотеза, казавшаяся очевидной, оказывается неверной, что-то второстепенное в итоге становится фундаментальным, и время от времени идея, казавшаяся абсурдной, решает проблему, которую мы пытались решить на протяжении нескольких месяцев.
По этой же причине изменилось и мое понимание лидерства. Я больше не считаю, что руководить командой — значит быть человеком в комнате, у которого есть больше всего ответов. Мне кажется, это гораздо больше связано с тем, чтобы вовремя задавать правильные вопросы и давать людям, которые знают что-то такое, чего не знаете вы, достаточно уверенности, чтобы вам об этом рассказать.
Кроме того, мне нравится думать, что хороший лидер — это еще и тот, кто умеет окружать себя людьми умнее его самого.
Особенно тогда, когда им нужно сказать вам, что вы ошиблись.
Иногда ошибка — это тоже достижение.
ЧАСТО ЗАДАВАЕМЫЕ ВОПРОСЫ
Почему может быть полезно ошибаться в процессе инноваций?
Потому что контролируемый тест, доказывающий ошибочность гипотезы, дает информацию, которая раньше была недоступна. Этот опыт помогает снизить неопределенность и решить, где технология работает, где она не работает и в какой степени на нее можно полагаться.
В чем разница между совершением ошибки и провалом?
Ошибка может быть частью разумного решения, принятого на основе доступной информации и оцененного с помощью контролируемого теста. Провал наступает тогда, когда опыт не приносит новых знаний, повторяется та же самая ошибка или напрасно расходуются время и ресурсы без снижения неопределенности.
Можно ли полностью автоматизировать дубляж с помощью искусственного интеллекта?
Не весь контент одинаково реагирует на автоматизацию. Описанный опыт показывает, что фильму, сериалу и мультфильму могут требоваться разные подходы: от более автоматизированных процессов до полуавтоматических рабочих процессов или большего вмешательства человека.
Что следует определить до начала технологического теста?
Стоит установить, какого результата ожидают, сколько можно позволить себе потерять в случае ошибочности гипотезы и какой опыт должен быть извлечен по окончании теста.
Что означает «ошибаться с минимальными затратами» в инновациях?
Это означает проверку гипотезы с помощью небольшого теста с четкими границами, приемлемым риском и целью получения знаний. Это не значит экспериментировать без контроля или брать на себя риски в сферах, требующих строгости.
Какая связь существует между лидерством и технологическими инновациями?
Лидерство способствует инновациям, когда ему удается вовремя поставить правильные вопросы и обеспечить людям с важной информацией возможность выражать сомнения, указывать на проблемы или ставить под сомнение принятое решение.
