Ответ HRIS Workday на ИИ и машинное обучение: Быстрее чем когда-либо

На этой неделе мы пересеклись c Workday на ежегодном саммите инноваций и я был действительно впечатлен. У Workday ясно определена продуктовая стратегия по ИИ, а компания входит в свой сильнейший рыночный цикл за последние годы. Я еще не видел, чтобы так много фич в Workday достигали зрелости и мне ясно, что платформа работает на полную.
Начнем с обзора: рынок ERP-систем огромен, важен и изменчив. Каждой организации нужна система для учета финансов и управления персоналом и ожидается, что эти платформы будут делать сотни вещей одновременно. Мы ожидаем что платформы будут простыми в использовании, быстрыми и по-настоящему адаптируемыми для наших компаний. Мы также ожидаем, что они будут масштабируемыми, готовы к интеграции с многими другими системами, а также будут построены на современной архитектуре. Как может компания Workday, основанная 18 лет назад, опережать все эти ожидания?
На самом деле все просто. Workday не является компанией ERP-приложений или разработчиком ПО: это технологическая компания, которая строит платформы для бизнес-решений. Другими словами, Workday считает «Архитектура в первую очередь, приложения — во вторую» и это снова получает свое подтверждение, когда мы смотрим на то, что нам предлагает Workday.
Во-первых, Workday ясно осознает, что ИИ и машинное обучение постепенно изменят то, что делают программные системы для бизнеса. Традиционный мир ERP представлял собой набор основных бизнес-приложений, которые включали финансы, человеческий капитал (HCM), цепочку поставок, производство, а затем маркетинг, CRM и другие. Почти каждый вендор ERP, который начинает работать в одной из этих областей, пытается перейти в смежные области, прежде всего с целью «продать больше программного обеспечения существующим клиентам».
Сегодня компании хотят объединить эти приложения и это большая возможность для Workday. Workday описывает свою цель, как возможность помочь предприятиям улучшить планирование, текущие процессы и аналитику. Когда трудно нанять сотрудников, а это, вероятно, будет продолжаться в течение многих лет, мы хотим, чтобы система управления персоналом помогала нам находить подрядчиков, рассматривать альтернативные схемы работы и организовывать финансовые и биллинговые решения для аутсорсинга работы или задач, а также находить и развивать кандидатов во внутреннем ресурсе. Границы между бизнес-приложениями стираются, и Workday это хорошо понимает.

Core-системы: от планирования ресурсов до ИИ и машинного обучения

Сектор платформ развивается еще быстрее. Компаниям нужен не только набор приложений, которые работают вместе (Workday, Oracle, SAP и другие делают это), они хотят, чтобы искусственный интеллект и машинное обучение оперировали по всей компании. И это изменит то, что делают ERP-системы. Workday перечислил более 50 различных вариантов «машинного обучения», которые компания уже предоставляет, и они принимают форму «рекомендаций», «предварительно заполненных форм» или «предварительно разработанных рабочих процессов», которые не выглядят как магия. Это просто интеллектуальные системы, которые помогают вам лучше управлять вашей компанией. И именно на этом сосредоточен Workday.
Например, новая система управления персоналом (оптимизация рабочей силы) может прогнозировать потребности в найме и персонале на основе месяца, погоды и других внешних данных. Затем он может планировать рабочих в зависимости от их доступности, навыков и заработной платы. Кроме того, она может автоматически спланировать потребности в рабочей силе, решать, когда нужен контрактный труд, а затем автоматически создавать порталы для найма и возможности кандидатов для поиска людей. Это действительно «ERP с поддержкой ИИ», а не чудные эксперименты с генеративными моделями, которые помогают писать email.

Workday HCM продолжает развиваться

Пакет Workday HCM находится на пике своих возможностей за последние годы. Workday Skills Cloud превращается в «платформу анализа навыков», и теперь у него есть функции, которые делают его практически незаменимым для клиента Workday. Он может импортировать данные из любого классификатора навыков, он дает компаниям множество способов сделать вывод или оценить навыки, а также дает вам десятки способов сообщать о пробелах в навыках персонала, прогнозировать дефицит навыков и создавать пути повышения квалификации для каждого сотрудника или целой команды. Я наблюдал, как эта технология развивалась на протяжении многих лет, и никогда раньше я не видел, чтобы она была так хорошо собрана и приспособлена для выполнения задач компаний.
Кстати, компаниям по-прежнему нужны специализированные системы навыков для рекрутинга (Eightfold, Beamery, Phenom, Seekout, Paradox, iCims, другие), мобильности (Gloat, Fuel50), обучения (Cornerstone, Docebo, Degreed), уравнивания выплат (Syndio, Trusaic, Salary.com) и многое другое. В некотором смысле каждая HR-технологическая платформа теперь имеет подсистему навыков (здесь, «навык» — это умения сотрудника), и эти системы используют эти элементы данных для очень уникальных целей. Классификатор навыков должен стать следующей «точкой консолидации» для объединения таксономии в одном месте. На такой механизм управления навыками опираются в системе Workday HCM.
Кстати, я знаю, что у всех клиентов Workday есть множество других систем HCM. Учитывая текущий инновационный цикл, где поставщики систем изо всех силы пытаются запрыгнуть в уходящий вагон ИИ, это будет продолжаться. Но роль Workday как core-системы остается сильной, особенно из-за следующего тезиса.

Workaday теперь по-настоящему открытая система

Меня также впечатлили новшества Extend и Orchestrate, модулей Workday, которые являются внешними API и средствами разработки, которые позволяют клиентам и партнерам создавать дополнительные приложения. Workday как компания не планирует создавать множество вертикальных решений, но стимулирует к этому партнеров (Accenture, PwC и клиентов), они расширяют экосистему приложений. Это создает эффект «умножения силы», когда третьи стороны могут зарабатывать деньги, создавая команду разработчиков вокруг Workday. Кстати, именно поэтому Microsoft так вездесуща: их партнерская сеть продаж просто огромна.
В дополнение к этим программным интерфейсам Workday сделала серьезную ставку на Microsoft Teams (Workday Everywhere). Теперь вы можете просматривать «карточки» Workday в Teams и нажимать на ссылки прямо в Teams, которые бесшовно ведут прямо к транзакциям Workday. Хотя компания по-прежнему привержена постоянным улучшениям своего пользовательского интерфейса, я думаю, Workday теперь понимает, что больше нет так много времени на выяснение того, как работает Workday. Я считаю, что эта тенденция сохранится, и я призвал Workday рассмотреть Chat-GPT в качестве следующего крупного интерфейса для создания. Они не обещали.

Вертикальные приложения

Я спросил управленческую команду Workday: «Что вы думаете о решении Oracle купить Cerner, одного из лидеров ПО для здравоохранения? Как вы думаете, это угрожает вашей вертикальной стратегии?» Анил Бхусри вскочил, заявив, что «мы бы никогда не купили такую ​​древнюю компанию, потому она никогда не влилась бы в нашу архитектуру». Это важно, потому что интегрированная архитектура Workday позволяет компании внедрять искусственный интеллект в любом масштабе. Другими словами, Workday намеревается стать архитектурным лидером в чистом виде и позволить вертикальным приложениям появиться со временем.
Сегодня Workday фокусируется на рынке образования и предлагает несколько вертикальных решений в сфере финансовых услуг, страхования и здравоохранения (многие созданы партнерами). Я не думаю, что компания собирается следовать стратегии SAP или Oracle для создания глубоких вертикальных приложений. И эта стратегия сохранения чистоты базовой архитектуры может хорошо сработать в долгосрочной перспективе. Так что для разработчиков, которые хотят создавать дополнения, Workday становится максимально доступен.

А как насчет искусственного интеллекта в ядре платформы?

Теперь давайте поговорим об ИИ, самой важной технологической инновации нашего времени. Саян Чакраборти, новый сопрезидент и признанный академический эксперт по ИИ, занимает очень сильную позицию. Он считает, что 60 миллионов пользователей Workday (многие из которых разрешили использовать их данные для анонимного анализа нейронных сетей) уже дают компании источник для обучения искусственного интеллекта. Таким образом, стратегия компании состоит в том, чтобы сначала сделать ставку на «декларативный ИИ» (машинное обучение), а затем исследовать возможности Генеративного ИИ.
Во многих отношениях Workday занимается Искусственным интеллектом с тех пор, как они приобрели Identified в 2014 году, и многие алгоритмы ИИ встроены в Skills Cloud, инструменты поиска и найма, а также множество инструментов для аналитики, адаптивного планирования и обучения. У большинства продакт-менеджеров есть метрики, связанные с ИИ, и Дэвид Сомерс, управляющий пакетом HCM, сказал нам, что существуют сотни идей для новых функций искусственного интеллекта. Так что во многих отношениях Workday уже много лет является «платформой искусственного интеллекта», однако только сейчас эти функции выходят в продажу.
Тем не менее, реальные массивы данных Workday не так уж велики. Предположим, что 30 миллионов пользователей Workday выбрали платформу искусственного интеллекта Workday. И давайте предположим, что Skills Cloud попытались проиндексировать их навыки и, возможно, посмотреть на карьерные пути или другие атрибуты. По сравнению с данными, хранящимися в Eightfold (более миллиарда пользовательских записей), Seekout (почти миллиард) и таких системах, как Retrain.ai, Skyhive и системах поиска, таких как Beamery или Phenom, это очень небольшой объем данных. В какой-то момент Workday придется понять, что сегодняшние платформы управления персоналом с искусственным интеллектом на самом деле являются глобальными системами. 

Prism: стратегия рабочего дня для консолидации данных

Наконец, позвольте мне упомянуть динамику Prism Analytics, платформы открытых данных Workday для аналитики. Когда компания приобрела Platfora, первоначальная потребность заключалась в том, чтобы предоставить клиентам Workday место для размещения «не относящихся к Workday данных». Поскольку платформа данных Workday представляет собой проприетарную (закрытую) базу данных, не было возможности напрямую импортировать данные в Workday, поэтому компании требовалась масштабируемая платформа данных.
С тех пор Prism кратно выросла. Первоначально позиционировавшаяся как аналитическая система (вы могли загрузить финансовые данные в Prism и провести перекрестную корреляцию с данными HR), теперь это платформа «больших данных», которую компании могут использовать для финансовых приложений, HR-приложений и практически всего, что вы хотите. Платформа не конкурирует с Google Big Query или Red Shift от AWS (по крайней мере, на данный момент), но для клиентов Workday, которые хотят использовать свои инвестиции в безопасность Workday и существующие приложения, Prism довольно мощный инструмент.
Одним из клиентов, выступивших на конференции, была Fannie Mae, у которой более 4 триллионов долларов в виде ипотечных кредитов и кредитов в портфеле с управляемым риском. Они используют Prism вместе с Workday Financials для управления сложным закрытием месяца и другим финансовым анализом. В прошлом году я познакомился с крупным банком, который использовал Prism для управления, ценообразования и анализа сложных банковских ценных бумаг с огромным количеством встроенных вычислений. Поскольку Prism интегрирован в платформу Workday, любое приложение Prism может использовать любой объект данных Workday, поэтому действительно «расширение больших данных» для платформы Workday.
И это возвращает нас к ИИ. Если видение Саяна сбудется, платформа Workday может стать местом, где клиенты берут свои транзакционные данные, данные о клиентах и ​​другие важные бизнес-данные и сопоставляют их с финансовыми данными Workday и данными HCM, используя ИИ для поиска закономерностей и возможностей. Хотя AWS, Google Cloud и Azure также будут предлагать эти услуги, ни один из поставщиков облачных услуг не предлагает никаких бизнес-приложений. Таким образом, частью стратегии Workday в области искусственного интеллекта является предоставление компаниям возможности создавать свои собственные приложения с поддержкой искусственного интеллекта, реализованные с помощью Extend and Orchestrate и обогащаемые данными из Prism.
Здесь будет много конкуренции. Новый Microsoft Power Platform Copilot и OpenAI Azure Services также предоставляют компаниям инструменты для создания корпоративных приложений ИИ. И Google, вероятно, скоро запустит много новых сервисов на базе искусственного интеллекта. Но для компаний, которые вложили средства в Workday в качестве своей основной финансовой или HCM-платформы, появятся новые приложения с искусственным интеллектом, которые будут реализованы на платформе Workday — и это повысит использование, доход (через Extend, Prism и Orchestrate) и даже вертикальные приложения для Workday.

Стратегия Workday на будущее

Таким образом, Workday имеет хорошие возможности для этой новой технологической революции. Я предложил руководству рассмотреть ChatGPT как новый «разговорный интерфейс» для всей системы, и они согласились, что это входит в их список вещей, на которые следует обратить внимание.
Для корпоративных покупателей Workday остается надежным выбором. Имея всего несколько основных конкурентов (Oracle, SAP, UKG, Darwinbox, ADP), компания, вероятно, продолжит увеличивать долю рынка для крупных компаний. Из-за экономической ситуации обострится ценовая конкуренция, но для компаний, которым нужна первоклассная технологическая платформа для основных финансов и управления персоналом, Workday останется лидером.

Перевод Workday’s Response To AI and Machine Learning: Moving Faster Than Ever в блоге JOSH BERSIN от 17.03.2023