Место прецедентных экспертных систем в общей структуре инновационного менеджмента

Дата публикации

Практика показывает, что существуют три наиболее значимых области применения экспертных систем в структуре инновационного менеджмента.

 

Первая - собственно диагностика работников и связанные с ней стандартные кадровые процедуры, например, прием на работу, профотбор, аттестация, формирование резерва, сокращение штатов и др. с максимально возможными на сегодняшний день точностью и полнотой результатов.

 

Вторая - построение многомерных многофакторных моделей при расчетах, например, структуры предприятия, определении ведущих тенденций его развития, иными словами, анализ групповых потоков и диагностика организации.

 

Третья - обучение персонала.

 

Первые две области достаточно описаны в литературе, а на последней остановлюсь подробнее.

 

Предположим, руководитель купил прецедентную экспертную систему, она прекрасно сработала, диагностика работников проведена, структура предприятия оптимизирована, потенциальные возможности и социальные устремления работников определены. Что дальше? Дальше возникает подлинно инновационная возможность - адресное обучение тех работников, которые при высоких значениях параметров и большом потенциале показали наибольшее желание социально состояться. Фактически - показали стремление делать карьеру в положительном смысле этого слова.

 

Зачем это? Затем, что такое обучение фактически формирует руководителю честолюбивую «завтрашнюю» (а может, и «сегодняшнюю») команду.

 

Построения симбиоза «прецедентная экспертная система - адресное обучение карьере», на мой взгляд, позволяет не только проявить по максимуму достоинства экспертных систем и обучения, но и руководителю получить новое качество своего персонала: точнейшая диагностика позволяет выявить «карьерно-нацеленных» работников с высоким потенциалом, а штучное обучение - максимально развить в них способности к построению карьеры.

Обратите внимание, что в приведенной выше цитате Роя Дженкинса, в качестве важнейшего инструмента инновационного менеджмента указаны и прецедентные экспертные системы и нетрадиционные формы обучения персонала.

 

Учитывая лавинообразное нарастание экспертных кадровых систем на российских предприятиях и готовность руководителей не только к узкопрофессиональному обучению работников, именно рассматриваемая область может стать принципиально новым витком развития отечественной кадровой сферы.

 

К сожалению, рамки настоящей статьи не позволяют разобрать этот интереснейший вопрос подробнее.

 

Послесловие редакции. Последний тезис автора является абсолютно новым на российском кадровом поле. Симбиоз экспертных систем с таким своеобразным «обучением карьере» действительно может открыть совершенно новые горизонты в кадровой работе. Редакция обещает читателям подробно вернуться к этому вопросу в одном из следующих номеров. Прогресс в любой точной области знания в огромной степени зависит от разработки более совершенных и всеобъемлющих методов диагностики. Нередко возможность измерять то, что еще в недавнем прошлом измерению не поддавалось, порождает новые области деятельности, например, лазерную микрохирургию, радиоастрономию, производство полупроводников - список этот можно продолжать и продолжать.

 

Успешное развитие инновационного менеджмента также связано с широким использованием сов-ременных высокоточных технологий. Важное место среди них занимают компьютерные эксперт-ные системы. В ноябрьском номере нашего журнала за прошлый год опубликованы результаты исследования авторитетного американского издания «Staff news», показывающие преимущество компьютерных экспертных систем как основного инструментария кадровой службы в США.

 

Что из себя представляют современные экспертные системы для работы с персоналом? Почему

 

за короткое время они стали так популярны и в нашей стране? Какие преимущества дает использование подобных систем отечественному кадровику? Каково место этих систем в общей структуре инновационного менеджмента?

 

С этими вопросами редакция обратилась к известному специалисту в области высоких кадровых технологий, академику Международной Академии Информатизации ООН, эксперту палаты по информационной политике при Правительстве Москвы Игорю Геннадиевичу Залюбовскому.

 

Действительно, в последнее время использование компьютерных экспертных систем для работы с персоналом стало «хорошим тоном» продвинутой кадровой службы. С одной стороны, это хорошо, поскольку подобные системы реально являются наиболее точным и всеобъемлющим средством кадровой работы на сегодняшний день. С другой стороны, большой спрос на экспертные системы и недостаток информации на русском языке привели к парадоксальному явлению: некоторые из страстно желающих приобрести экспертную систему руководителей весьма смутно представляют себе ее возможности.

Восполняя этот пробел, давайте кратко рассмотрим, что собственно такое экспертная система, как она устроена и чем отличается от всех прочих (те читатели, которых интересует только «сухой остаток», могут сразу перейти к следующему разделу статьи).

 

ЧТО ТАКОЕ ЭКСПЕРТНАЯ СИСТЕМА ?

 

Начнем с канонического определения, которое приводят в своей широко известной книге «Программирование экспертных систем» Б. Сойер и Д. Фостер (в переводе на русский она вышла в 1998г. в Москве в издательстве «Финансы и статистика», и я настоятельно рекомендую ее тем читателям, которые не боятся математики и сухого научного стиля изложения).

 

Итак, современные экспертные системы (ЭС) - особые компьютерные программы, моделирующие действия эксперта-человека при решении задач в какой-либо предметной области на основе накопленных знаний, составляющих БАЗУ ЗНАНИЙ (БЗ).

 

Идея смоделировать действия человека не нова, и трудно найти такую область деятельности, в которой ее не пытались бы реализовать (кран - «длинная железная рука» и пр.). Первая промышленная революция XVIII в. во многом основывалась на подобных механизмах (прядильные, чесальные машины и т.п.). Но то были попытки моделирования физической деятельности.

 

Прошло еще полтора века, прежде чем стала актуальной задача моделирования умственной деятельности. В научных работах этого направления выделяются исследования советских психологов, направленные на описание механизма принятия решения человеком (О.К. Тихомиров и др.), а также труды нашего выдающегося шахматиста и математика М.М. Ботвинника по моделированию игры шахматиста. Собственно шахматы долгое время оставались основным полигоном для отработки тех алгоритмов, которые легли в основу экспертных систем.

 

Однако только с появлением ЭВМ стало возможным воплотить теоретические наработки в жизнь. Первые экспертные системы (т.н. ЭС первого поколения) представляли собой фактически усложненные электронные справочники, где принятие решения осуществлялось с помощью перебора вариантов. Они отлично справлялись с поисковыми задачами (например, с нахождением требуемых телефонных номеров или формул), но, как Вы понимаете, имели мало общего с интеллектуальной деятельностью. Строго говоря, «База Знаний» подобных систем была фактически базой данных; эти системы отличались от традиционных программ главным образом возможностью для специалиста-пользователя составлять и задействовать для последующих поисков различного рода сложные выборки. (Естественно, были и иные различия, но их рассмотрение выходит за рамки журнальной статьи. Поэтому при описании ЭС всех поколений автор ограничивается тем, что, на его взгляд, особенно важно для читателя - руководителя, менеджера по персоналу, кадровика, психолога и т.п.)

 

Может показаться странным, что такие примитивные системы именовались экспертными, однако это лишь показывает темпы технического прогресса, и с позиций завтрашнего дня сегодняшние революционные разработки, возможно, также будут нескладными.

 

Но вернемся к нашим системам. Довольно быстро разработчики ЭС первого поколения поняли, что путь тупого перебора вариантов - длинный и непродуктивный. Человек никогда не перебирает все варианты, он отсекает заведомо нереальные. Так возникли ЭС второго поколения, имеющие встроенные алгоритмы для скорейшего нахождения требуемого варианта, т.е. имеющие пусть примитивную, но все же «Базу Знаний». Говоря современным языком, их БЗ включала Базу данных и алгоритмы по работе с этими данными, заложенные экспертами-разработчиками.

 

Описываемые системы хотя и были на голову выше обычных программ, имели существенный недостаток - с ними могли работать только программисты. Пока работа выполнялась на ЭВМ размером с трехэтажный дом, это не был такой уж большой недостаток - обслуживать подобных монстров все равно могли только специально обученные люди. Но с появлением персональных компьютеров встал вопрос о разработке т.н. дружественных интерфейсов не для компьютерщиков, а для врачей, инженеров и т.д. Это представляло весьма непростую задачу, поскольку экспертные системы того времени были очень сложными в управлении.

 

Однако поскольку в этом были заинтересованы и военные, и фирмы, производящие компьютеры, и многие гражданские организации, достаточно быстро был создан т.н. «Дружественный Интерфейс Пользователя с защитой от дурака» (ДИП), позволяющий тому специалисту, который работает с данной экспертной системой (например, экономисту, врачу и др.) вводить в ЭС требуемую дополнительную информацию (новые данные и др.); без помощи программиста. Для своего времени это был огромный успех - экспертные системы сразу «пошли в народ», и круг их пользователей многократно расширился. Эти cистемы принято называть ЭС 3-го поколения.

 

Читатели должны понимать, что с позиций сегодняшнего дня все вышеописанные системы не являлись экспертными. Поэтому ряд авторов, рассматривая экспертные системы, описывают лишь современные разработки. Но поскольку на рынке кадровых программ еще встречаются примитивные программные продукты, гордо именуемые ЭС (и стоящие соответственно), а в действительности давно этому классу не соответствующие (не говоря уже о явных подделках), автор счел, что информация о пути становления ЭС будет для читателей полезной. Следует всегда помнить, что программа с «элементами экспертной системы» (цитирую горе-изготовителя) никакого выигрыша в качестве и скорости не дает. Нельзя быть отчасти беременной - современное программное обеспечение либо является экспертной системой, либо не является - все промежуточные варианты, не более, чем попытка сыграть на «богатом» названии.

 

За краткостью журнальной статьи я опускаю описание обстоятельств возникновения ЭС 4-го поколения. Замечу лишь, что их создание стало возможным благодаря стремительному прогрессу в разработке компьютеров (и, в частности, повышение их быстродействия), а также совершенствованию математического аппарата. В итоге создателям ЭС по обе стороны океана (в США и СССР) удалось изготовить принципиально иные ЭС - они не только выполняли сложные расчеты и поиски, а, извлекая данные из памяти, выдавали рекомендации и ПРИНИМАЛИ РЕШЕНИЯ. Т.е. ПОЧТИ являлись экспертными системами в современном смысле этого слова (важность этого «почти» применительно к кадровой работе Вы увидите ниже).

 

В наши дни системы такого типа имеют огромные базы знаний и очень популярны во многих сферах деятельности несмотря на свою высокую стоимость, поскольку строят собственное дерево заключений для достижения каждого нового решения (обычные компьютерные программы при решении задачи используют одну и ту же последовательность операций, т.е. они жестко детерминированы).

 

Естественно, подобные системы попытались использовать и при отборе и расстановке кадров. И - получили весьма посредственные результаты. Современные потомки подобных систем встречаются сегодня и в России - как правило, их базы знаний содержат от нескольких тысяч до нескольких десятков тысяч неких констант, именуемых производителями «переменными», «постоянными», «правилами» и т.п. Но сути это не меняет - подобные системы не могут обеспечить высокую точность результатов в кадровой работе по одной простой причине - они ЛИНЕЙНЫ по своей природе, т.е. имеют свод жестких правил и на его основе принимают всегда ЛОГИЧНЫЕ решения. И как бы ни старались авторы подобных программ, увеличивая число правил в Базе Данных или привлекая профессиональных психологов к составлению этих правил, как говорят англичане «из свиного уха не сделаешь бисерного кошелька».

 

Не сделаешь в данном случае потому, что человек является объектом а) активным и б) нелинейным. На этом принципиальном вопросе я остановлюсь подробнее. Давайте сравним два объекта экспертных систем - человека и, скажем, крылатую ракету.

 

Итак, крылатая ракета. Для управления ее движением используются экспертные системы 4-го поколения. Что такое полет такой ракеты? Это необходимость для экспертной системы одновременно и с высокой скоростью учитывать множество факторов (рельеф местности, силу ветра, действия противника и т.д. и т.п.) и принимать решения по управлению ракетой. Для таких задач экспертная система 4-го поколения подходит как нельзя лучше, поскольку ракета а) пассивна и б) линейна. Пассивна - т.е. не изменяет сама условий расчета, линейна - т.е. она всегда реагирует на одни и те же изменения одинаково.

 

Однако человек - совершенно иной объект. Он активен, т.е. действует самостоятельно, постоянно меняя тем самым условия расчета; он нелинеен, т.е. может реагировать на одни и те же изменения совершенно по-разному. Т.е. человек не руководствуется законами формально-логическими, используемыми при построении математических моделей. Говоря словами М.Ботвинника, человек с точки зрения математики АЛОГИЧЕН и поэтому НЕФОРМАЛИЗУЕМ. Линейная система лишена нелогичности по определению и поэтому траекторию крылатой ракеты просчитывает отлично, а деятельность человека - нет.

 

ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ ПЯТОГО ПОКОЛЕНИЯ - ПРЕЦЕДЕНТНЫЕ

 

Подлинный прорыв (а фактически - появление тех самых экспертных систем, которые и работают с кадрами сегодня), произошел во второй половине 90-х годов, когда резко увеличился объем памяти, сохраняемой на диске компьютера, и упала ее цена. Это дало возможность сначала в США (фирма «Ameriсan Research»), а спустя некоторое время в России (для гражданских нужд - Центр «Хобби») разработать экспертные системы 5-го поколения - ПРЕЦЕДЕНТНЫЕ ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ. Такие системы в корне отличаются от своих предшественниц тем, что их Базу знаний образуют не только логические правила, а и т.н. «БАЗА ПРЕЦЕДЕНТОВ» - результаты обследования реальных людей и информация о последующей успешности/неуспешности их деятельности.

 

Иными словами, прецедентные экспертные системы кроме «Базы знаний» имеют еще и «Базу прецедентов» (БП). В первых прецедентных системах приходилось создавать несколько «Баз прецедентов» для смежных областей, затем российским разработчикам удалось соединить прецеденты различных областей в одной БП и учитывать корреляцию между ними при принятии решений ЭС - это позволило таким системам работать в реальном времени.

 

Помимо этого, лучшие экспертные системы 5-го поколения могут сами выделять наиболее характерные для группы работников качества, степень их выраженности и т.п. и создавать нелинейные модели должностей (т.н. «многомерные многофакторные профили»).

 

Не описывая сложнейший математический аппарат подобных систем, отмечу, что в итоге для пользователя они получились намного более простыми, чем предыдущие. Применение прецедентов позволило уменьшить число диагностируемых параметров, а использование факторного анализа в сочетании с возможностями процессоров Pentium - автоматизировать практически все функции системы. Ручной режим в таких системах сохранен только для специалистов - менеджеров по персоналу, психологов и т.п.

 

При всех своих достоинствах, прецедентные экспертные системы трудны в изготовлении и эффективно работают, имея базу прецедентов (т.е. результаты обследований) в несколько сот тысяч человек. Для примера, база прецедентов экспертной системы Нью-Йоркской полиции - 786 000 чел., Центра «Хобби» - 512 000 чел., причем по словам специалистов этого Центра, ЭС заработала с ожидаемой точностью, только когда база перевалила за 200 000 чел. Подобные системы в мире изготавливает менее двух десятков фирм, на их создание уходит не меньше 5-6 лет.

 

Однако, как говорится, игра стоит свеч - судя по публикациям и личным встречам автора ученые, руководители предприятий и кадровики, опробовавшие прецедентные экспертные системы, едины во мнении - эти ЭС в состоянии решать такие задачи, которые в принципе невозможно решить с помощью иных программ, например, компьютерная прогностика состояния персонала в реальном времени, определение тенденций в развитии организации и пр.

 

Такие системы приходят к своим решениям во многом на основе человеческих наблюдений и фактически, наряду с математическими алгоритмами, используют человеческую логику для принятия решений. И в этом их огромное и принципиальное преимущество.

 

При этом простота в обращении, высокая пропускная способность и многогранность результатов позволяют использовать прецедентные экспертные системы практически во всех сферах работы с персоналом.

 

Следует отметить, что принцип «прецедентов» оказался эффективным не только в кадровых экспертных системах, но и в других областях - в частности, бортовой компьютер американского самолета-невидимки «Стелс» содержит прецедентную экспертную систему на случай нештатных ситуаций, а профессиональные модели фотоаппаратов «Nikon» - прецедентную экспертную систему с 30 тыс. реальных съемочных ситуаций.

 

ЧТО ДАЕТ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ПРЕЦЕДЕНТНЫХ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ ОТЕЧЕСТВЕННОМУ КАДРОВИКУ Итак, мы более-менее разобрались в том, что такое экспертные системы и какими они бывают. Давайте рассмотрим их конкретные преимущества с позиции реального российского кадровика.

 

1. Точность.

 

Читатели должны четко представлять, что ни один тест и даже батарея тестов и близко не сопоставимы по точности с экспертными системами: в то время как точность разрозненных методик составляет 30-35%, батарей тестов 40-45%, экспертных систем 4-го поколения - 50-60%, точность прецедентных экспертных систем (систем 5-го поколения) - 92-97% (точность указана по общепринятому в мировой практике коэффициенту Хауэра). Что это означает на практике? Например, вы протестировали 10 работников. Точность диагностики 50% означает, что только для половины обследованных результаты правильны. Причем Вы не знаете, кто попал в эту половину. Говоря прямо, такая диагностика современному кадровику мало что дает. Наблюдаемый сейчас на российских предприятиях массовый отказ от традиционных тестов во многом объясняется их недостаточной точностью для кадровой работы.

 

2. Содержание параметров.

 

Традиционные психологические тесты (MMPI, Люшер, Кеттел и т.п.) не расчитывались на решение кадровых задач, поэтому их параметры скорее расскажут кадровику о личности работника, чем о его наилучшем использовании на предприятии. Диалог, лично виденный автором:

 

специалист говорит руководителю «А вот у Сидорова высокая фрустрация».

 

«Высокая фру...что?» - спрашивает руководитель. «Фрустрация, говорю, высокая» - отвечает специалист. «Ну и что, - спрашивает руководитель,- где я на основании этого могу его оптимально использовать - в каком цехе?» «На это,- отвечает специалист, - тест ответа дать не может. Он меряет фрустрацию, а не разные ненаучные понятия!». Занавес. Экспертные системы ИЗНАЧАЛЬНО проектируются для решения кадровых задач, поэтому и набор параметров в них отличен от традиционно-психологического. Особенно это относится к прецедентным экспертным системам - наличие прецедентов позволяет замерять, например, устойчивость в выполнении обязательств, инициативность, требовательность т.е. говорить на одном языке с руководителем. Специалисты МГП «Диапазон» не даром называют свои экспертные системы «непсихологическими» - психологическая компонента в них действительно является лишь одной из многих составляющих - физиологических, медицинских и пр. Инновационный менеджмент, требующий, как известно, максимально комплексной оценки работника, сразу востребовал это принциальное преимущество.

&nb

Комментарии Фейсбук Вконтакте