Цифровая аналитика — инструмент современного лидера

Лидерские навыки традиционно считаются «мягкими», или интуитивными, в отличие от «жестких» управленческих компетенций. Но эти границы постепенно стираются — времена решений, принимаемых по наитию, прошли. Сейчас многие лидеры используют гибридный подход, при котором действуют интуитивно, но с опорой на аналитику данных. Например, Netflix, изучая возможности вывода нового продукта на рынок, руководствуется не только своим многолетним опытом, но и сложным анализом зрительских предпочтений.

Сегодня инструменты цифровой социологии (системы обработки данных для анализа поведения и взаимоотношений людей) очень важны для бизнеса. Во множестве областей — от маркетинга и логистики до стратегии и комплаенса — они помогают повысить рентабельность и оптимизировать бизнес-процессы.

Цифровая аналитика лидерских навыков — следующий этап развития, который призван принципиально улучшить качество управления с помощью моделирования, сетевого анализа, искусственного интеллекта и других систем обработки данных. Эта дисциплина зародилась благодаря передовым достижениям науки и техники, знаковым исследованиям в области лидерства и неоценимому практическому опыту. 

В этой статье мы рассмотрим роль аналитики в сфере лидерства, расскажем, как с ее помощью создать ценность для бизнеса, и приведем пример, как этот цифровой инструмент уже сегодня использует IBM.

Цифровая аналитика и лидерство

Аналитика данных позволяет лидерам лучше предвидеть надвигающиеся катаклизмы, смягчать и устранять их подчас разрушительные последствия и извлекать выгоды даже в сложные времена. В этой статье мы рассмотрим три области лидерства, в которых вы можете преуспеть за счет применения цифровой аналитики в краткосрочной и долгосрочной перспективе.

Моральное состояние и вовлеченность. Согласно недавнему опросу 1,5 тыс. руководителей, поддержка морального духа персонала — это одна из сложнейших задач. К счастью, существуют ресурсы цифровой аналитики, благодаря которым в принятии решения наряду с лидером могут участвовать другие сотрудники. Например, с помощью технологии «обработки естественных языков» вы можете создать интерактивную анкету с открытыми вопросами. Ее цель — определить главные проблемы, влияющие на моральное состояние сотрудников, и понять, насколько успешно, по мнению персонала, они решаются. Затем вы можете применить технологии «коллективного разума» для разработки инноваций, способных улучшить атмосферу в коллективе. Такая форма группового взаимодействия будет стимулировать вовлеченность людей и повысит ваш лидерский авторитет в их глазах.

Контроль и мотивация. Другая проблемная область — отслеживание продуктивности удаленного персонала. В этом случае цифровой сбор данных убережет вас от поспешных шагов — например, от внедрения избыточных систем мониторинга. Вы поймете, что применение систем видеонаблюдения требует осторожности — это довольно скользкий путь. Здоровая альтернатива — виртуальная рабочая среда, стимулирующая и мотивирующая сотрудников. Прямо сейчас я участвую в разработке системы на базе ИИ, которая визуализирует структуру знаний и деловых взаимосвязей в организации, а кроме того, оперативно распределяет задачи между людьми. Эта система помогает наглядно увидеть структуру профессиональных связей и руководить сотрудниками с разными навыками. В результате повышается мотивация, укрепляется доверие и растет вовлеченность персонала.

Многообразие, справедливость и инклюзивность. Многие организации бьются над показателями многообразия, справедливости и инклюзивности (DEI — от английского diversity, equity and inclusivity — прим. ред.) при подборе, удержании и развитии персонала. Тем не менее, у некоторых работников шансы попасть в начальники выше, чем у других. Например, существует предубеждение в отношении интровертов, несмотря на то, что они могут принести большую пользу бизнесу. Лидеры часто выбирают людей, которые подходят им по личным, а не по профессиональным качествам. Они подсознательно отдают предпочтение сотрудникам, похожим на себя, обращая внимание на такие факторы, как расовая принадлежность, образование и социально-экономический статус. Что еще хуже, большинство работодателей используют для оценки и подбора кадров необъективные алгоритмы или совершенно бестолковые инструменты, вроде индикаторов типов личности от Майерс — Бриггс.