75%

3 de 4: así es como Boston Consulting Group estima la proporción de proyectos de TI que han muerto por razones no técnicas.

Para dos ediciones sucesivas del Cuerpo de conocimiento de gestión de proyectos (PMBOK), los procesos de gestión de partes interesadas se han señalado como un área de conocimiento separada bajo el número de la suerte 13 y se recomienda encarecidamente tener en cuenta:

1. la relación entre ellos,
2. centros de influencia, así como
3. cultura de comunicación: para aumentar las posibilidades de éxito.

Pregunta uno:

      ? 

^{FOTO: Sharif Hamza para Dazed & Confuzed, modelo - Lupita Niongo}

A la luz de la reciente victoria incondicional de las matemáticas rusas sobre el tema de los números cromáticos, consideremos el escenario de aplicar rápidamente la popularidad entre la teoría de gráficos de aprendizaje automático a la causa del fracaso de la mayoría de los proyectos de TI. Aplicamos la ciencia completamente natural de la computación a áreas previamente consideradas ' blandas '. Y mostraremos cómo los modelos modernos permiten a la organización medir en una era de cambio. La estrategia de solución, una simple, de dos pasos, construimos un gráfico de las relaciones con las partes interesadas y, a partir de ella, apagamos la red neuronal. Y mientras los algoritmos de autoaprendizaje realizan tareas de gestión complejas, eliminando problemas de gestión de un montón de hombros humanos: tomamos café con pasteles.

Contenido

1. Metas y objetivos
2. Enfoque propuesto
3. Que estudiar
4. Como medir
5. Bosquejo de caso de negocios
6. Dime quién es tu amigo (o la mecánica del gráfico de convolución)
7. El rincón rojo de las bellas modelos.
8. Resumen de lo anterior
9. Conclusiones
10. Selección de literatura
11. Memo de reproducción
12. Y en línea de grabación

Tareas y fracasos

Los proyectos de transformación empresarial, como las implementaciones de SAP, a menudo cambian los procesos empresariales o la estructura organizativa. A veces, ambos son perevodnyayut en busca de las mejores prácticas. Sin embargo, hay un matiz. La adhesión a lo existente (status quo bias) entre las personas hace que la transformación del negocio sea un desafío: nosotros, como especie, buscamos preservar y aumentar.

Un hecho interesante: aproximadamente el 80% de la población no estará contento con las innovaciones [1]. BCG informa que tres de los cuatro proyectos fallidos de tecnología de la información han sido concluidos por razones no técnicas, llamadas "blandas". La Gestión del Cambio Organizacional es un conjunto de prácticas que anticipan la resistencia a lo nuevo. Receta SAP: administre las comunicaciones, la motivación, los derechos de toma de decisiones y las calificaciones necesarias para una implementación exitosa y la transición a la fase de mejora continua [2].

En una entrevista reciente, Leonid Zhukov (director de práctica rusa en BCG Gamma) mencionó la regla 10-20-70. En proyectos reales de introducción del aprendizaje automático, el 10% del tiempo total dedicado a probar una hipótesis y elegir un modelo adecuado. La implementación de un DevOps productivo (o juvenil de moda) consume el 20% de los costos laborales. El 70% del esfuerzo requiere cambio.

^{VIDEO: aquí hay una entrevista sobre consultas entre semana en la que me gusta especialmente la historia de un helicóptero en la piscina}

En cierto sentido, las condiciones para el éxito pueden expresarse mediante la desigualdad A + B + C> D, donde A es el nivel de insatisfacción con el estado actual de las cosas, B es la visión general del problema, C es el beneficio de probar la hipótesis y D es el esfuerzo requerido para la transformación. Es simple: cree condiciones en las que la fórmula sea verdadera para todos y para todos, y los cambios se extenderán rápidamente. Parece que la victoria es fácil, ¿verdad?

El análisis de las partes interesadas es el corazón de los proyectos de transformación. La tarea principal es buscar e identificar individuos y organizaciones que se verán afectados por los cambios, o aquellos que puedan afectar nuestro proyecto. La clasificación de los interesados ​​por fuerza e influencia es una práctica común (al menos entre los que juegan en la gestión de proyectos). Históricamente, el problema se resolvió subjetivamente mediante una lluvia de ideas y otras herramientas derivadas de una tradición de investigación sociológica. No hubo métricas numéricas confiables. Hasta hoy

Los avances recientes en matemáticas en la teoría de grafos hacen posible medir el problema. En primer lugar, designamos formalmente el problema y determinamos el método de notación matemática, que utilizaremos en el futuro.

Desafío:

De acuerdo con la estructura organizacional dada y los procesos comerciales descritos para las condiciones actuales y actuales, clasifique a las partes interesadas de acuerdo con la escala de los cambios individuales (el esfuerzo requerido para la transformación).

Hazlo

Describa el caso de negocio como relaciones y flujos de trabajo.

Muchas organizaciones maduras gestionan los procesos de forma estructurada (a veces imponiendo requisitos externos como la certificación ISO). Para la mayoría de las empresas, la estructura organizativa está formalizada. Como resultado de construir un modelo a partir de los datos, obtenemos una red de relaciones, que analizaremos.

Manteniendo el ritmo de los tiempos, describiremos los cambios iniciados en el espíritu del estándar IBCS , que afirma que la paleta de dibujos de negocios puede contener toda la gama de negro. A la izquierda, la situación es como es, a la derecha, como será. Las partes interesadas están numeradas y conectadas: líneas finas de estructura organizativa y flechas del flujo de trabajo. El cambio de liderazgo para el # 9 se muestra al romper la relación subordinada 4-9 en una situación tal como está, y una nueva relación 5-9 para tal cual.

Imagina que tenemos que ayudar a la rana Pepe. Cargado por sus superiores transformando el proceso de castrar sepules en una empresa, un jugador en el segundo nivel.

El estado de las cosas tal como se describe, pero con cómo será, no será un desastre, sino el tormento de la elección. Se leyeron ambos libros y asistieron a conferencias, e incluso se estudiaron un par de casos de un líder del mercado y un candidato a laurel de empresas de consultoría de renombre. Transferir la experiencia de otras personas a su negocio es otra tarea.

Después de N, no, que sea mejor M noches sin dormir, la visión cristalizó en dos variantes como lo hará. Aquí, guiados exclusivamente por el objetivo luminoso de hacer que la historia sea más colorida, nos alejamos de los requisitos del estándar IBCS y agregamos colores. Tal como están las cosas, no estamos contentos, por lo tanto, lo representaremos en rojo, y como será, en verde y amarillo, respectivamente.

La columna designada $$$G = (V, E)$ - este es un modelo matemático - muchos conjuntos - relaciones por pares, llamadas aristas (enlaces, arcos) y denotadas como $$$e_ {ij}$ para cualquier conexión existente entre dos vértices (nodos) $$$v_ {i}$ y $$$v_ {j}$ . Tanto los vértices como los bordes pueden tener propiedades (por ejemplo: perfil de usuario, fuerza de comunicación o su tipo).

Que estudiar

La naturaleza de las conexiones en la red determina el comportamiento del sistema, como un todo y sus componentes, son los bordes del gráfico que describen la situación que conectan las unidades, distribuyen la carga o agregan tensiones estructurales. Nos esforzaremos por descubrir tantas relaciones como sea posible. La estructura organizativa y los procesos comerciales descritos para las condiciones actuales son la cantidad mínima de información con la que nuestro modelo emite juicios al nivel de una persona profesional.

Como medir

El análisis de datos siempre ha sido una parte importante de la metodología de cambio organizacional de SAP. Estudiar la estructura de la organización, los procesos y las partes interesadas es un lugar común. Los estudios del entorno en el que se producen los cambios (o me gustaría llevar a cabo) han estado en el campo durante décadas. Por ejemplo, BCG cuenta con 50 años de experiencia en transformación empresarial. Y la primera edición del trabajo fundamental de Rogers (Difusión de innovaciones), a partir del cual crecieron todas las metodologías modernas de gestión del cambio, se publicó en 1962.

Lo nuevo es solo aritmético.

Una familia de algoritmos inspirados en la biología (redes neuronales gráficas) nos abre un nuevo álgebra divertida: tenemos la oportunidad de discutir la naturaleza de las conexiones y realizar cálculos en un espacio en el que podemos medir la similitud de las estructuras con alta precisión.

Bosquejo de caso de negocios

Numeramos los vértices del gráfico e intentamos pensar como profesionales bien educados en la realización de cambios organizacionales. Permítanos evaluar la escala de cambios para cada miembro de la organización individualmente. Como ejemplo, tome la parte superior # 7, decorada con mosaicos en el espíritu de Kandinsky.

Vivió una parte interesada, no se molestó. Participó en el proceso tal cual. Y tenía tres en sumisión. Dos - en directo: # 8 y # 9, y un subordinado más del subordinado # 10.

Los innovadores han llegado.

Sugirieron que se eliminen dos (# 8 y # 10) de los tres. A cambio, agregue otro marco # 11 al departamento adyacente. Y el proceso de emasculación de sepules se reestructura de una nueva manera. El flujo de trabajo en el nuevo mundo maravilloso es iniciado por el nuevo participante n. ° 6, anteriormente fue realizado por su líder n. ° 3.

Opcion 1:

Nuestra parte interesada estará involucrada en el proceso indirectamente, el único de los subordinados restantes # 9 se le ocurrió el trabajo, anteriormente realizó otra operación (ahora será realizada por la parte interesada # 4).

Opcion 2:

El interesado continuará realizando la primera operación en el proceso, y la segunda, en lugar del subordinado n. ° 9, será realizada por su jefe n. ° 4.

Habiendo analizado así la naturaleza de los cambios para cada individuo, ya es posible sacar algunas conclusiones sobre la escala de la transformación. Aquí el lector se enfrenta a una elección: hacer el ejercicio usted mismo o solicitar acceso anticipado a un estudio de caso completo.

Por lo general después $$$N ^ 3$ iteraciones, un profesional bien educado en cambio organizacional puede evaluar adecuadamente la escala de cambio para cada parte interesada y clasificarlos en consecuencia, donde $$$N$ - el número de partes interesadas. Un gran profesional logrará $$$N ^ 2 log (N)$ . Una persona creativa excelente, que ideó una fórmula para sumar todos los males, dar algún tipo de estimación numérica de los cambios y, además, quién sabe cómo ordenar en Excel, generalmente tiene todas las posibilidades de acercarse asintóticamente $$$N ^ 2$ .

Una alternativa al método de estimación analógico considerado será el uso de las matemáticas modernas.

Opción 1. La escala de cambios en el proceso y la estructura. La arquitectura del modelo: dos capas de convolución, una matriz simétrica de conectividad, activación lineal. La distancia es coseno.

Como puede ver fácilmente, los vértices # 8 y # 10 (eliminado) y # 11 (agregado) reciben la calificación más alta en la escala de cambios en la estructura de la organización. # 9 y # 5 reciben calificaciones casi iguales: el primero perderá al subordinado, el segundo ganará. Podemos decir que el modelo cree que estar sin un empleado es un poco peor que con uno nuevo. Para la parte superior de la jerarquía # 0, # 1 y # 2, la situación permanece prácticamente sin cambios. Tenga en cuenta que para el n. ° 2, se nota una ligera diferencia: todos los cambios en la estructura ocurren entre sus subordinados.

Compare los escenarios de la transformación en curso. En aras de la facilidad de interpretación del resultado, utilizamos una estructura organizativa idéntica tal cual para ambas opciones de proceso.

Caso base: evaluamos solo los cambios estructurales. No se utilizan datos personales. En general Estructura organizacional y procesos. Y eso es todo.

Con datos personales más divertido. En todos los sentidos

El método es similar a observar un sistema físico a partir de una pluralidad de masas conectadas por una pluralidad de resortes: cuando cambia el patrón de conexión o cambian las fuerzas de tensión, los objetos cambian de posición en el espacio. Juzgamos la escala de los cambios individuales por el cambio entre los estados tal cual y cómo será. Y medimos este cambio en el intervalo [0,1], donde la ausencia de cualquier cambio corresponde a cero (similitud completa de los estados como es y como será), y a la unidad, los cambios máximos posibles.

Dime quién es tu amigo (o la mecánica del gráfico de convolución)

Un enfoque para medir la escala de cambio puede ser analizar cuánto cambiará el entorno para un individuo, que incluye, entre otros: relaciones de subordinación / control, una especificación del proceso de trabajo o una interfaz de transacción; todo esto está permitido por la nueva aritmética de Amsterdam.

Considere la mecánica de su trabajo.

Intuición: las propiedades de los demás determinan al individuo.

Para cada empleado, recopilamos información sobre colegas y la pasamos a través de una red neuronal (agregador). Como resultado, obtenemos una representación (coordenadas en un espacio multidimensional) que refleja la ubicación relativa en el sistema para cada uno. En cierto sentido, el proceso se asemeja al intento de una persona de aprender todas las conexiones y propiedades, y luego olvida algo aprendido.

La escala de cambio es la distancia entre las representaciones resultantes para los estados tal cual y tal cual.

La teoría del aprendizaje social establece que aprendemos observando el comportamiento de los colegas y acostumbrándonos a él. La transformación empresarial está cambiando la naturaleza de las relaciones y el entorno está temblando. Hay una necesidad de volver a aprender. Mediremos este cambio en el clima psicológico (suponiendo que ya hayamos realizado el perfil de los empleados y que tengamos los datos).

En el espacio de escala de los cambios individuales, todo se ve así:

Como puede ver, agregar datos de perfiles ha aumentado la resolución del modelo: ahora tenemos en cuenta no solo la transformación de las estructuras y los procesos, sino también las características de los participantes.

La primera opción para cambiar el proceso afectará más al # 7. La alternativa probablemente afectará al # 9. Ambas opciones tendrán aproximadamente el mismo efecto en los vértices n. ° 3 y n. ° 6; entre ellos, se transferirá la función del iniciador del proceso. Idéntico al caso base, los cambios en la parte superior de la jerarquía (# 0, # 1 y # 2) afectan ligeramente los cambios.

Por lo tanto, utilizando una red neuronal convolucional gráfica, clasificamos a las partes interesadas de acuerdo con la escala de transformación empresarial en su entorno inmediato.

El resultado está cerca de la evaluación que brindará un especialista bien entrenado y muy costoso en el campo del cambio organizacional.

Todo esto ya es posible con información mínima sobre la estructura de la organización y los procesos de negocio. Agregar una pequeña cantidad de datos personales aumentó la resolución del método. Obviamente, agregar más datos nos permite esperar un mayor progreso.

El rincón rojo de las bellas modelos.

Los métodos considerados en esta publicación en el contexto de la tarea de clasificar a las partes interesadas se relacionan con el aprendizaje sin un maestro; estamos tratando de identificar patrones y de alguna manera hablar sobre ellos. Mirando hacia el futuro, noto que las grandes compañías multinacionales ya tienen conjuntos de datos que les permiten implementar la capacitación con un maestro. Por lo tanto, recordando el Teorema del almuerzo gratis, recordaré brevemente métodos alternativos para describir gráficos, como las wavelets, que pueden ser útiles para los investigadores.

Hace un año, cuando escribió sobre dónde y cómo cortar en incrustaciones de gráficos , un par de modelos permanecieron detrás de escena que requerían iluminación, fueron muy buenos:

Versículo: aquí está Github

Como probablemente recuerde, la primera ola de métodos de incrustación de gráficos se basó en caminatas aleatorias. Las mejores mentes del planeta compitieron en quién idearía la estrategia más expresiva para mover al vagabundo. Y optimizamos el logaritmo de la probabilidad de que dos picos caigan en la misma ruta. La idea es mirar la pregunta más ampliamente y estudiar la distribución de probabilidad en general. Un parámetro en lugar de un montón, SOTA en el problema de la predicción de enlaces, y una función de pérdida formulada de manera impresionante.

El autor también tiene muchos proyectos interesantes, entre los cuales se formó un modelo maravilloso. Por si acaso, noto que el nombre del programa que ofrece escuchar la forma del gráfico muestra claramente y expresa claramente una posición negativa en relación con las prácticas de riesgo y un llamado a seguir un estilo de vida saludable.

Red de convolución de grafos

Todo lo ingenioso es simple. En lugar de hacer una selección por entorno, recopilamos las propiedades de todos los vecinos. Y el mío también. Se implementa multiplicando las matrices que describen el gráfico : los grados modificados de vértices y conectividad, y las propiedades de los vértices. En términos generales, para cada capa, la transformación se escribe como:

$$$H ^ {(k + 1)} = Dropout \ {ReLU [(D + I) ^ {- ½} (A + I) (D + I) ^ {- ½} H ^ {(k)} W ^ {(k)}] \},$

Donde:

$$$Abandono$ - regularización poniendo a cero los parámetros seleccionados al azar: el mismo "olvido", patentado por Google,
$$$Relu$ - función de activación no lineal $$$f (x) = max (0, x)$ ,
$$$D$ - matriz diagonal de grados de vértices (número de enlaces),
$$$I$ - matriz diagonal de unidades,
$$$A$ - matriz de conectividad,
$$$H ^ {(k)}$ - señal de la capa de agregación anterior, $$$H ^ {(0)} = X$ donde $$$X$ - matriz de propiedades de vértices,
$$$W ^ {(k)}$ - los pesos de la capa k-ésima de la red neuronal, que podemos:

• aprender en modo de enseñanza con un maestro;
• completar con valores seleccionados al azar;
• tiro (la función de esto se volverá un poco lineal).

La mecánica del trabajo fue examinada en detalle por el propio autor aquí . Además, paso a paso y con ejemplos, el método también se considera aquí .

Hermoso en su simplicidad, este modelo muestra excelentes resultados. Mantenga una opción de implementación para la mayoría de las expresiones entre corchetes en tres líneas de iggisv9t :

 D = sparse.csgraph.laplacian(A, normed=True) shape1 = X.shape[1] X = np.hstack((X, (D @ X[:, -shape1:]))) 

Fragmento del año, en mi opinión.

En el chat discutieron la opción de usar tal convolución para un gráfico bipartito, y el lector preparado verá aquí las similitudes con el algoritmo RolX , doble. En tres lineas.

^{FOTO: alguien hecho en el Kremlin para alguien en el Kremlin, modelo - Fidel Alejandro Castro Rus}

Teniendo en cuenta que la capacidad de separación de la convolución del gráfico es idéntica a la prueba de isomorfismo WL , así como el hecho de que la capacidad de generalización de una red neuronal de capa única con activación no lineal es increíble (ambas afirmaciones se prueban estrictamente), se obtiene una herramienta muy atractiva para estudiar sistemas complejos.

Vale la pena señalar que es aconsejable implementar el método en matrices dispersas: es más fácil adaptar el Laplaciano en la memoria y, a veces, la única forma. Si es holgazanería absoluta, el convertidor está en el repositorio VERSE. Y dado que te llevan al área de gráficos muy grandes, el GraphSAGE considerado aquí sigue siendo relevante.

Resumen de lo anterior

La escala de cambio es la distancia entre los estados tal cual y tal cual.

Esta distancia es aproximada sin el uso de datos personales.

Agregar datos personales mejora el modelo.

Intentar describir la cultura de la organización (la que come estrategias de desayuno) es algo así como un apuro por clavar un trozo de gelatina en la pared (o tirar una lechuza en un globo terráqueo): encontrar un conjunto universal de pasos para realizar una transformación empresarial es otra tarea. Todo lo que sabemos con certeza es que las personas resistirán el cambio. Cada situación es única a su manera y requiere una comprensión de las convenciones y realidades locales.

^{: . 0-30 — #8 #9. 31-40 — #8. - 40 . #9 #5 41 50. - 7-4-5-2 1:00 1:11. - 1:18 1:35. #7}

:

1)
2)
3)

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Conclusiones

( ) . — — .

. . — - — SAP.

, . .

Literatura

[1] Diffusion of Innovations, Fifth Edition, Rogers, 2003 (1962)
[2] Organizational Change Management in SAP Projects, Rothenpieler, SAP, 2009
[3] TRANSFORMATION Delivering and Sustaining Breakthrough Performance, Fæste and Hemerling, BCG, 2016
[4] Overcoming Resistance to Organizational Change: Strong Ties and Affective Cooptation, Battilana & Casciaro, 2013
[5] Inductive Representation Learning on Large Graphs, Hamilton & Ying, 2017
[6] Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks, Kiph & Welling, 2017
[7] A Guide to the Project Management Body of Knowledge (PMBOK Guide), PMI, 2017
[8] International Business Communication Standards (IBCS), Hichert & Faisst, 2017

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— . RolX ( , cs224w 2018 ) .

— RolX , .

Buena suerte

— !

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^{: Pirelli, —}

  -  , ( )  2 ,  53 . 

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