Как крупной компании вернуть атмосферу стартапа и чему стоит поучиться у Microsoft

Чтобы не отставать от конкурентов, IT-фирмам приходится постоянно придумывать что-то новое. Но чем крупнее организация, тем больше преград появляется на пути оригинальных идей. Алекс Кантровиц, журналист и писатель, провёл более 130 интервью с сотрудниками технологических компаний и разобрался, как у Amazon, Google и других получается постоянно переосмыслять свои продукты.

Результатом его трудов стала книга «Сохраняя энергию стартапа. Как техногиганты ежедневно изобретают будущее и остаются на вершине». С разрешения издательства «Альпина PRO» Лайфхакер публикует отрывок из пятой главы. В ней рассказывается, как новый руководитель Microsoft обновлял корпоративную культуру компании.

Когда Сатья Наделла взял Microsoft под контроль, уже ни у кого не оставалось сомнений в том, какую именно стратегию он собирается проводить. Послужной список свежеиспечённого генерального директора, подвизавшегося так долго в Azure и Bing, со всей ясностью давал понять, что тот будет ориентировать компанию в первую очередь на мобильные и облачные технологии.

В электронном письме, отправленном сотрудникам в свой первый рабочий день, он ещё раз донёс эту точку зрения до всех и каждого. «Отрасль, в которой мы работаем, не уважает традиции — она уважает только инновации, — заявил Наделла. — Наша работа заключается в том, чтобы гарантировать Microsoft процветание в мире мобильных и облачных технологий и всегда оставаться среди лидеров».

Стратегия для Наделлы была очевидной, так сказать, прямолинейной частью его деятельности, однако в области корпоративной культуры легко было заблудиться даже ему. Microsoft, доставшаяся Сатье в наследство, была больше заинтересована в доработке Windows и Office, чем в создании новых продуктов, и это сделало внутри неё крайне недружелюбную среду для сотрудников с новыми грандиозными идеями.

Многие члены высшего руководства, привыкшие к монопольному положению корпорации, как правило, исходили из того, что пользователи будут покупать продукцию Microsoft просто потому, что это продукция Microsoft. Подобные воззрения просто не позволяли им осознавать реальные потребности покупателей, и в тот момент, когда Microsoft выходила на новый, высококонкурентный рынок облачных услуг, такой менталитет был смертельно опасен.

«Обычно в Microsoft никто особо не размышлял о нуждах пользователей, — рассказывал мне один из бывших менеджеров по продукции. — В рабочих группах, занимавшихся выпуском продуктов, полагали, что нужно лишь разработать что-то очередное, и люди сразу купят это. О чём было беспокоиться?»

Чтобы вновь зажечь в своей корпорации искру изобретательства, Наделла первым делом официально дал сотрудникам право высказывать собственные идеи, в первую очередь, конечно, самые важные. Он задал правильный тон уже в том самом первом письме. «Иногда мы недооцениваем то обстоятельство, что каждый из нас способен сделать что-то своё, чтобы повлиять на происходящее, — писал он. — Мы не должны пренебрегать подобными возможностями».

Затем Наделла, насколько это было возможно, ознакомил руководящую команду с принципами мышления, принятыми в фирмах-стартапах. Он собрал руководителей тех компаний, которые Microsoft ранее приобрела, на ежегодную встречу руководителей, и вдобавок стал приглашать представителей некоторых других стартапов непосредственно в офис Microsoft в Редмонде, штат Вашингтон, чтобы научить своих высокопоставленных коллег образу мыслей, характерному для компаний, находящихся на этапе выхода в рыночную среду.

«К нам приходили всевозможные стартаперы и рассказывали о своём бизнесе, своей культуре, о том, как они управляют компаниями, чтобы ознакомить нас, динозавров, с иными взглядами на бизнес и новыми идеями», — рассказывает мне Джули Ларсон-Грин, ещё один ветеран Microsoft с 24-летним стажем, которая к моменту ухода из компании в 2017 году занимала должность главы отдела по внедрению опыта.

Помимо того, Наделла расширил так называемый Microsoft Garage, физическое и виртуальное пространство фирмы, предназначенное для экспериментов с продукцией, путём создания веб-сайта, где Microsoft могла публиковать различные экспериментальные приложения. В наши дни подобные сайты воспринимаются как подражание Amazon. «Наш девиз — не говорить, а творить, и он по-прежнему выражает суть того, чего мы хотим и что делаем», — говорится на домашней странице сайта.

В серии собраний персонала под названием «Удивительные исследования», проводившихся каждую пятницу, Наделла призвал всех сотрудников компании, которые разрабатывали новаторские программы, приходить и показывать их.

Чтобы пустить эту новую изобретательскую энергию Microsoft в полезное русло, Наделле нужно было направить её на разработку того, чего действительно хотели люди. Поэтому он поручил подразделениям, занимающимся разработкой продукции, выяснить, какой опыт накопили их клиенты в реальной жизни, ставя во главу угла нужды пользователей, а не узкие интересы Microsoft.

«Сопереживайте и творите», — напутствовал их он.

«Надо не просто думать о том, чего хочет клиент, а по-настоящему влезть в его шкуру», — говорит один из менеджеров Microsoft по маркетингу. «Смена философии состояла в том, чтобы начать уходить от разговоров о продукте и его возможностях в сторону разговоров о том, кто именно будет им пользоваться и почему и как мы собираемся это учитывать и поддерживать», — добавляет Прита Виллеманн, бывший менеджер по продукции Microsoft, которая работала над программой для создания презентаций под названием Sway.

Виллеманн упомянула далее в том разговоре, что примерно через год после прихода Наделлы вся её команда — «менеджеры по продукции, дизайнеры, инженеры, вообще все» — приостановила работу на две недели, чтобы провести коллективный мозговой штурм и выяснить как можно точнее, какие типы клиентов и пользователей захотят пользоваться их программным обеспечением. Затем они провели серию интервью с такими людьми, чтобы увидеть, что из себя представляет их жизнь и работа.

«Мы пытались начать с того, чтобы понять, кто наши клиенты, какие возможности и потребности у них могут быть в повседневной жизни, а потом уже перейти к размышлению о продукции, — говорит она. — После того как мы определили, что это за потребности и возможности, мы стали углубляться в их детали, чтобы увидеть, отвечает ли наше программное обеспечение конкретным целям и пожеланиям клиентов».

После проведения целого ряда этих встреч рабочая группа поняла, что фирма ценила некоторые особенности продукции гораздо больше, чем их ценили клиенты. Microsoft, например, создавала продукцию со множеством привлекательных внешних черт вроде 3D-визуализации, но целевые клиенты, в частности малые предприятия, хотели чего-то более простого.

«Вот почему, как выяснилось, они не были особенно заинтересованы в той продукции, которую мы разрабатывали до сих пор», — призналась мне Виллеманн. После этого прорывного исследования работа сильно изменилась.

«Новый подход помог нам очень многое прояснить в текущей ситуации», — подытоживает она.

Принцип «сопереживайте и творите» особенно пригодился при выпуске облачного предложения Microsoft, которое теперь называлось Azure, которое Наделле пришлось продавать тем самым клиентам, которые заявляли, что им оно не понадобится. Наделла, а он и сам был клиентом облачных сервисов во время работы над Bing, по-настоящему заставил команду разработки Azure взглянуть на продукцию глазами своих клиентов — многочисленных ИТ-директоров компаний и руководителей ИТ-отделов.

Для этих пользователей, в частности банков и других крупных, порой очень неповоротливых компаний, «переезд в облака» занял бы много лет. Поэтому Microsoft провела разработку специально под их случай, предоставив «гибридные» сервисы, сочетающие и облака, и поддержку десктопов; этот шаг навстречу клиенту позволил ИТ-директорам сохранять позиции, не забывая и о продвижении своих компаний в сторону будущего.

Эта модель, согласно внутреннему исследованию Microsoft, сформировала основное различие между подходом Microsoft и службами Amazon Web Services: последние продавали свою продукцию лишь тем компаниям, которые уже целиком разрабатывали программное обеспечение в облаках.

«Microsoft уже долгое время поставляла предприятиям программное обеспечение, поэтому их ИТ-директора исходно доверяли Microsoft и всё ещё продолжали доверять, — рассказывает Сид Парах, портфолио-менеджер компании Becker Capital Management, где в своё время на Microsoft были сделаны большие ставки. — Когда Microsoft смогла предложить нам действительно хороший новый продукт, клиенты были готовы оторвать его с руками».

На следующем этапе Наделле пришлось приложить немало времени и усилий, чтобы сотрудники компании смогли беспрепятственно приходить с идеями и передавать их нужным людям.

Для этого он прибег к помощи систем искусственного интеллекта.

В том отделе, который занимался в Microsoft продажами, как вообще среди большинства таких отделов в наши дни, торговые представители компании тратили большую часть времени на изучение инструментов управления взаимодействием с клиентами (customer relationship management, CRM), пытаясь понять, кому звонить, что кому сказать и каким звонкам уделять внимание в первую очередь.

Эта работа не связана с большой интеллектуальной нагрузкой, поэтому её можно свести к минимуму при использовании технологий машинного обучения, которые прекрасно умеют анализировать данные о продажах и предсказывать, какие сделки будут с наибольшей вероятностью успешно заключены, основываясь на предыдущих результатах, то есть на том, что успешно сработало в прошлом для сходных по профилю клиентов.

Применение машинного обучения к продажам уже давно должно было стать логичным шагом для такой компании, как Microsoft, где работали некоторые из ведущих мировых специалистов по искусственному интеллекту.

Но этот вопрос ни разу не рассматривался серьёзно до того момента, как в 2016 году Наделла организовал в компании ИИ-подразделение и поставил части сотрудников этого отдела задачу сосредоточиться на создании как можно более практически полезных приложений. «Сейчас мы намерены внедрить системы искусственного интеллекта во все продукты, которые поставляются на наших компьютерных платформах», — заявил им Наделла без обиняков.

Закончив этот этап реорганизации, компания создала питч-комиссию по венчурному капиталу для всех, кто занимался исследованиями в области искусственного интеллекта. Если комиссии нравилась идея исследователя, то ему выделялись определённые финансовые и человеческие ресурсы и некоторое время (порядка нескольких недель) на разработку прототипов. После этого, если исследователь успешно проходил этап прототипирования, ему давалось ещё несколько месяцев на более детальную разработку продукта.

Как раз в тот момент исследователю по имени Прабхдип Сингх пришла в голову идея покинуть Microsoft и открыть собственное дело. Прознав об этом, руководитель исследовательской организации посоветовал ему сначала отточить навыки разработчика через взаимодействие с комиссией, а уже потом решить, уходить или нет. Сингх согласился.

Размышляя, где в Microsoft могло бы особенно пригодиться машинное обучение, Сингх увидел наиболее отчётливую перспективу для отдела продаж. «Если вам нужно использовать искусственный интеллект, то маркетинг и продажи — это самое подходящее место, потому что там вы сможете увидеть результат быстрее всего, — рассказывает он. — Иначе говоря, если ваш подход окажется действительно стоящим, то рост дохода вы обнаружите немедленно».

Сингх предложил свою идею комиссии и получил одобрение на разработку приложения под названием Daily Recommender, получившего далее кодовое название Deep CRM. При помощи машинного обучения Recommender перебирает все возможные действия, которые может предпринять торговый представитель Microsoft, и затем предлагает одно за другим наиболее эффективные из этих действий, представляя менеджеру возможность принять или пропустить эти действия.

Этот инструмент избавлял сотрудников отдела продаж от утомительнейшей и скучнейшей работы с CRM (или другими системами подобного рода), без которой до сих пор нельзя было обойтись, чтобы понять, какие шаги предпринять дальше.

Daily Recommender — программа, успешно работающая и сегодня, — обрабатывает тысячи точек данных для каждого клиента и генерирует для него наиболее привлекательные предложения. Анализ включает в себя и то, что произошло в похожих ситуациях с другими учётными записями, даже если эти учётные записи не принадлежат самим клиентам.

Он может рекомендовать такие действия, как вызов учётной записи Х, так как данный клиент только что получил финансирование и активно развивает бизнес, или, наоборот, вызов учётной записи Y, потому что этот клиент стал реже использовать продукт и, скорее всего, откажется от него.

«Говоря простым языком, это приложение смотрит на различные возможности и взвешивает их так, чтобы наиболее вероятные из них всплыли наверх», — поясняет Норм Джуда, бывший технический директор Microsoft, курировавший это приложение.

Daily Recommender обучается по ходу работы. Если продавец справляется с 50 рекомендациями в день, тот адаптируется и выдаёт их больше. Если продавец «тянет» только 20, система обучается давать меньше предложений. Если продавец закрывает сделку благодаря рекомендации, то система понимает, что, скорее всего, она дала хороший совет. Если представитель отклоняет предложение ИИ-помощника, но всё равно закрывает сделку, то система узнает, что её рекомендация оказалась не лучшей.

«Именно продавец-человек понимает принципы поведения клиента и причины того, почему тот совершает или не совершает покупку, — продолжает Джуда. — Однако по мере того как в системе накапливается всё больше и больше историй коммерческих операций, эта человеческая интуиция становится частью машинных алгоритмов».

На практике Daily Recommender в Microsoft используется, как правило, продавцами продукции для малого и среднего бизнеса. Для более крупных предприятий компания использует другие инструменты машинного обучения.

Когда команда Сингха только начала внедрять эти системы, сам Сингх опасался, что их широкое распространение вызовет негативную реакцию среди продавцов, работающих в Microsoft, которым вполне могло бы показаться, что без этих систем их работа была бы продуктивнее. Но уже вскоре после начала эксперимента представители контрольной группы из отдела продаж, у которых не было подобных систем, начали требовать, чтобы им тоже их предоставили.

По словам Сингха, внедрение искусственного интеллекта в продажи позволило Microsoft получить дополнительный доход в размере 200 млн долларов к тому времени, когда он покинул компанию. Что ещё более важно, это помогло торговым представителям перераспределить приоритеты работы.

Поскольку системы машинного обучения сокращают объём работы, они освобождают отделу продаж Microsoft время, которое можно потратить на общение с клиентами.

И по мере того, как в Microsoft развивалась культура действительно более внимательного к нуждам клиентов процесса разработки продукции, эти беседы, которыми в организации занимались люди, имеющие наиболее глубокие связи с покупателями, становились всё более важными и оказывали всё более существенное влияние на развитие различных коммерческих продуктов.

«В сфере продаж практически всё перешло на своеобразное самообслуживание, — рассказывает Сингх. — Продавцы выясняли потребности клиентов, оценивали их по различным параметрам, рассказывали им, как продукты Microsoft могут удовлетворить эти потребности, а затем передавали отзывы клиентов группам разработчиков».

Вскоре после этого Microsoft внедрила программный инструмент под названием OneList, который собирает воедино запросы на те или иные функции и возможности ПО и перенаправляет созданные системой рекомендации из отдела продаж в производственные.

«Все эти данные снова сосредотачиваются в одном месте, и теперь инженерное руководство всегда может вернуться к этому списку, — говорит Джуда. — Понимание — важная штука, но иметь в своих руках инструмент, который берёт ваше понимание и превращает его в план или список приоритетов, — вот это гораздо важнее».

Сегодня у Microsoft существует версия Daily Recommender в Microsoft Dynamics, размещённая в облаке и доступная для клиентов компании; здесь она называется Relationship Assistant. В 2018 году Прабхдип Сингх перешёл в UiPath, где сейчас занимается тем, что делает своё приложение доступным для пользователей и за пределами экосистемы Microsoft.

А Microsoft создаёт продукты, которыми люди снова захотят пользоваться.

За обедом в закусочной Los Gatos, старомодной забегаловке в Кремниевой долине, технический директор Microsoft Кевин Скотт рассказал мне, что теперь системы, основанные на машинном обучении, такие как Daily Recommender, присутствуют в Microsoft повсеместно.

«Я встречаюсь с юристами, с людьми из отдела кадров, с людьми из финансов, и все они используют эти инструменты для решения тех или иных задач», — говорит он. Самые многообещающие инструменты компании позволяют любому заниматься разработкой, и Скотт описал мне эти инструменты. Например, Lobe, компания, которую Microsoft приобрела в 2018 году, позволяет людям с ограниченными техническими навыками создавать программы на основе машинного обучения.

Один из соучредителей Lobe — человек, не очень-то разбирающийся в искусственном интеллекте, — применил этот инструмент для создания программы, которая отслеживает уровень воды в резервуарах в его собственном автономном (не связанном с бытовыми коммуникациями) доме. Скотт объяснил, что с помощью веб-камеры и нескольких засечек программа, созданная на основе разработанных Lobe ИИ-систем, смогла распознать грузило, привязанное верёвкой к поплавку внутри резервуара, и следить за его положением.

«Вы скармливаете изображения ваших бытовых устройств системе машинного обучения и потом говорите: давай, начинай строить модель, — рассказывает Скотт. — Это безумно мощная штука». Другая программа, известная под названием Visual Studio Code, использует машинное обучение, помогающее инженерам прогнозировать программный код прямо во время его написания.

«Эта программа анализирует контекст того, что вы набираете, и, исходя из того, что она знает о структуре вашего кода и языка программирования, предлагает то, что вы, возможно, сами захотите ввести дальше», — уточняет Скотт.

Внутренние технологии Microsoft, большая часть которых создаётся внутри компании, а затем лицензируется для внешнего использования, могут сократить объём работы в компаниях во всех областях экономики, одновременно помогая им стать более инновационными.

«Вот это и заставляет меня буквально вскакивать с постели по утрам. Меня вдохновляет идея, что мы обязаны прямо сейчас передать эти инструменты в руки людям, как можно большему числу людей. Дать людям возможность творить с помощью передовых методов машинного обучения и систем искусственного интеллекта в огромных, огромных масштабах!» — возбуждённо рассказывает Скотт.

Пока мы ждали, когда нам принесут чек, я спросил Скотта, что он думает о том, что разработка чего-то нового будет доступна только небольшому сегменту людей, в основном программистам. «Это было бы чистым безумием», — ответил он.

Ведущие технологические компании мира отличаются уникальной корпоративной культурой, которая способствует инновациям. Если вы хотите разобраться, как Facebook* и Google удаётся оставаться на вершине, «Сохраняя энергию стартапа» — подходящее пособие.

*Деятельность Meta Platforms Inc. и принадлежащих ей социальных сетей Facebook и Instagram запрещена на территории РФ.