CDOCIO

DTiQ: dział badawczo-rozwojowy to bardziej kultura niż mury

W DTiQ najważniejsze jest, aby sformułować i upowszechnić kulturę organizacyjną, wspólne podejście członków działu R&D, które pozwoli funkcjonować w nowej strukturze i z nowymi celami. Stopniowo wprowadzane są więc jej elementy. Firma stara się, aby zmiana miała charakter naturalnej ewolucji, a nie wstrząsu. Takim przykładem jest oswojenie z pewną dozą eksperymentowania, przedsiębiorczości, podejmowania i akceptacji ryzyka.

DTiQ: dział badawczo-rozwojowy to bardziej kultura niż mury
Krzysztof Osiński, Senior Vice President for R&D, DTiQ

Krzysztof Osiński, doświadczony menedżer, który budował m.in. Biuro Informatyki Vattenfall czy Departament R&D w Tauron Obsługa Klienta, od 2019 roku kieruje działem badawczo-rozwojowym amerykańskiej firmy DTiQ. Ta, działająca w branży branży Loss Prevention firma, specjalizuje się w narzędziach pozwalających na ograniczanie strat wynikających z niskiej jakości obsługi albo innych wykroczeń, w tym kradzieży – głównie ze strony pracowników. Z jej usług korzystają przede wszystkim sieci restauracji szybkiej obsługi (QSR), ale także sieci sprzedaży detalicznej.

Firma DTiQ powstała w 2018 roku z połączenia amerykańskich spółek DTT, LPI oraz EZ Universe, działających w tej samej branży Loss Prevention. Połączenie pozwoliło m.in. zaplanować rozwój istniejących dotąd w tych podmiotach komórek R&D oraz narzędzi zewnętrznych w sposób ukierunkowany na dostarczanie nowych narzędzi oraz platformy świadczenia usług. Rozwiązania te mają pozwolić na ulepszanie usług, m.in. rozszerzanie ich zakresu o gotowe scenariusze reagowania poprzez automatyczne wprowadzanie zmian procesów i procedur.

Misja nowego szefa działu badawczo-rozwojowego w DTiQ polegała na zbudowaniu nowych ram organizacji R&D, która byłaby w stanie dostarczać nowe rozwiązania w nowoczesny sposób – szybko, często, w ścisłej współpracy z biznesem, bazując na możliwościach, jakie zapewniają nowe technologie, np. ekosystemy chmurowe. Zarząd firmy oczekiwał też w związku ze wzrostem znaczenia tej części organizacji zapewnienia bezpieczeństwa w wymiarze strategicznym oraz skalowalności.

Formowanie na nowo działu R&D

Kiedy Krzysztof Osiński dołączył do firmy na początku 2019 roku, dział R&D był jednostką złożoną ze scalonych pomniejszych komórek, która łącznie liczyła niespełna 30 osób. Ponad połowa z nich zatrudniona była w oparciu o kontrakty outsourcingowe. „Do stworzenia zespołu, który sprostałby protechnologicznej transformacji biznesu, potrzebne były zmiany na wielu poziomach. Po połączeniu rozproszonych komórek technologicznych, zmieniły się w pierwszej kolejności struktura zatrudnienia i funkcje” – mówi Krzysztof Osiński. Zespół, pierwotnie zorientowany na development, musiał teraz także zająć się pozyskiwaniem i implementacją nowych rozwiązań opartych na technologii, które wnosiłyby „pierwiastek” innowacyjny. Jak doszło do tej zmiany?

Na początku, z udziałem istniejącego zespołu, Krzysztof Osiński powołał trzon nowego R&D, złożony z osób o największym doświadczeniu. Jego fundament stanowili deweloperzy zatrudnieni wewnętrznie. Zmienił się bowiem model organizacji. Dominujący dotąd outsourcing oraz body leasing zastąpił własny development. „Outsourcing to dobrze rozpoznany model. Wobec naszych celów, jego dalsze stosowanie w takim wymiarze w R&D byłoby ryzykowne. Nie chcieliśmy np., aby zbyt duża odpowiedzialność za strategiczne innowacje skupiała się na niewielkim gronie osób zatrudnionych w takim modelu. W takiej strukturze realizacja byłaby utrudniona i pochłaniałaby więcej czasu, poświęconego na zatwierdzanie i przekazywanie zadań” – twierdzi Krzysztof Osiński.

Odpowiednie zdefiniowanie struktury wpływa np. na zdolność do jej skalowania i rozbudowy. Obecnie komórka opiera się na kilku filarach – zespołach reprezentujących różne obszary technologii, m.in. Software Engineering, Cloud Architecture, QA czy Data Science. „W ciągu 3 lat wyłoniliśmy też osoby, które objęły stanowiska dyrektorów odpowiedzialnych w pełni za zarządzanie ludźmi i zadaniami w obrębie ich zespołów. Wśród naszej kadry zarządczej mamy doświadczonych inżynierów, z umiejętnościami menedżerskimi, czy pracowników naukowych z tytułem doktora” – doprecyzowuje Krzysztof Osiński.

Kultura organizacyjna, która pomoże funkcjonować z nowymi celami

Większym wyzwaniem niż budowa odpowiedniej struktury, procesów i definiowanie funkcji była zmiana kultury organizacyjnej. „Budowa jednostki R&D jest w dużej mierze podążaniem znanym szlakiem, za sprawdzonymi praktykami. Sam miałem okazję tworzyć dwie takie jednostki, wiem jak stawiać jej ‘mury’. Najważniejsze jest jednak, aby sformułować i upowszechnić kulturę organizacyjną, wspólne podejście członków R&D, które pozwoli funkcjonować w nowej strukturze i z nowymi celami” – mówi Krzysztof Osiński.

Krzysztof Osiński wyjaśnia, że za podstawę nowej kultury organizacyjnej obrano kilka wartości. Są to odpowiedzialność za realizowane zadania, pozostawanie ekspertem w obrębie portfela własnych produktów, traktowanie się z szacunkiem, co m.in. oznacza dawanie i przyjmowanie szczerej informacji zwrotnej. Względną miarą sukcesu w budowaniu przyjaznego środowiska pracy ma być to, „aby DTiQ było wyborem, a nie przypadkiem”. W kulturę organizacyjną wbudowane zostały także pojęcia zwinność i innowacyjność na każdym poziomie organizacyjnym, w odniesieniu do każdego pracownika. „Nie chcemy ludzi od murów, tylko innowatorów, nawet w małych rzeczach. Takie nastawienie zawsze przynosi dobre efekty” – wyjaśnia Krzysztof Osiński.

Przeczytaj również
Responsible Artificial Intelligence jest dla firm, którym zależy na jakości

Ważne cechy każdej kultury organizacyjnej to – w ocenie Krzysztofa Osińskiego – spójność działań z deklarowanymi wartościami, uczciwość i transparentność w działaniu oraz dostęp do informacji. „Oczywiste jest, że hierarchia czy pełnione funkcje mają znaczenie w wielu firmach – również w naszej. Często jest to pewnego rodzaju wskazówka, kto i jakie podejmuje decyzje, ale moim celem było i jest, aby każdy prowadzony przeze mnie zespół miał poczucie wspólnej odpowiedzialności za realizowane przez nas projekty. I tego, że każdy członek naszej organizacji czerpie korzyści z naszej kultury, ale daje też coś od siebie. Po tym czasie z zespołem DTiQ – a znam praktycznie każdą pracującą tu osobę – warto podkreślić, że zmiany, które nastąpiły w R&D, przyniosły dobre efekty i miały spory wpływ na całą firmę DTiQ w Polsce i poniekąd także w USA” – mówi Krzysztof Osiński.

Jak podkreśla Krzysztof Osiński, w efekcie z dobrego zespołu programistów udało się zbudować organizację, która miała niezbędne cechy, takie jak: struktura, funkcje i procesy. Poza aspektami technologicznymi, przełożyło się to na standaryzację procesu rekrutacji i on-boardingu, co ma wpływ na ogólną efektywność. Miarą powodzenia zmian jest z pewnością obecny poziom employer branding. Jak zauważa Krzysztof Osiński, o ile 3 lata temu DTiQ było na naszym rynku pracy zupełnie nieznaną marką, o tyle dzisiaj coraz więcej kandydatów do pracy przychodzi z polecenia. Najbardziej ogólnym efektem jest sam wzrost polskiej organizacji o ponad 100%. Dowodem na uznanie tych osiągnięć jest duże zainteresowanie doświadczeniami ze strony pozostałych departamentów, także w USA. Na poziomie całej firmy uruchamiane są projekty, które bazują na doświadczeniach i modelach wypracowanych w Polsce.

Początkowe zaufanie, jak kapitał, trzeba stale pomnażać

Trzecim filarem zmiany była relacja z kierownictwem firmy. „Kierownictwo było i pozostaje partnerem tej zmiany, formułując cele i egzekwując je, ale także usuwając przeszkody. Uzgodniliśmy wizję. Znaliśmy wagę tej zmiany w skali całej organizacji. Decyzja o rozwoju R&D bardzo zmieni jej wielkość, biorąc pod uwagę, że przed transformacją połączone firmy zatrudniały mniej niż 500 osób, w tym ok. 30 w R&D. Tymczasem docelowo liczba osób w R&D może sięgnąć 150-200, i to w niezbyt odległym horyzoncie czasowym. W oczywisty sposób przesuwa to rozkład akcentów i profil całej firmy” – wyjaśnia Krzysztof Osiński.

„Z każdą propozycją, po każdą decyzję wybieram się do zarządu, jak po kolejny kredyt zaufania z rosnącym „kapitałem własnym”, czyli zrealizowanymi dotąd pracami i projektami. Amerykańska kultura zarządzania w tej skali firm dobrze współgra z racjonalnym, pragmatycznym działaniem. To się przejawia w wielu działaniach codziennych, w konsekwencji – w podejściu. Na przykład w podejściu do obecności zespołu na miejscu – nie po to, aby uprawiać mikrozarządzanie, ale by podkreślać znaczenie wspólnej pracy, obecności, efektywnego wykorzystywania czasu. A z tego wynika i to, co w relacjach z zarządem” – twierdzi Krzysztof Osiński.

„Nie zaczynamy urządzania naszego środowiska pracy, jako ‘konceptu HR’: ‘google’owe’ przestrzenie, predefiniowane grupy zainteresowań i obyczaje czy narzucane, wymyślane aktywności albo organizowanie czasu po pracy. U nas to się rodziło w naturalny sposób, w miarę jak się poznawaliśmy, zżywaliśmy i zaprzyjaźnialiśmy. Dlatego nie mamy poczucia, że grupy czy te aktywności są sztucznie utrzymywane. Nie budujemy niczego od dachu ani fasady” – dodaje Krzysztof Osiński.

Z takich małych rzeczy rodzi się jakość i siła zespołu

Jej dowodem była kontrybucja wniesiona po 3 latach, w proces inwestorski, który odbywał się w drugiej połowie 2021 roku. „To było bardzo dobre doświadczenie. Po 10 latach zmieniał się inwestor firmy i w ramach procesu inwestycyjnego każda jednostka miała obszerne, intensywne spotkania z nowymi potencjalnymi inwestorami. Byłem bardzo dumny, kiedy przez 5 godzin referowaliśmy zmiany i plany zrealizowane przez wszystkie jednostki, a w tym sporą część stanowiło R&D – Dział Technologii DTiQ. Z tego, o czym i w jaki sposób mówiliśmy, referując doświadczenia z rozwoju naszej platformy, nad którą pracuje wiele zespołów, adaptacji AI, budowy kompetencji Data Science, zastosowania tych pozyskanych zdolności w nowych produktach. Potrafiliśmy uwiarygodnić siebie i firmę. Nasze wystąpienie miało znaczenie dla inwestorów. Trafiliśmy w efekcie do Digital Alpha i to było przypieczętowaniem pracy wszystkich zespołów” – mówi Krzysztof Osiński.

Przeczytaj również
Kupujemy sobie czas, bo wyścig do Quantum Computing już trwa

Można powiedzieć, że zmiana kursu się powiodła. Dział R&D liczy dziś 80 osób i ma wizję rozwoju oraz struktury i zadania dla kolejnych osób.

Wyzwania szybkiego rozwoju

Skala wzrostu działu R&D przyniosła także nowe wyzwania. Wraz z rozbudową zespołu pojawiały się coraz liczniej nowe funkcje i w ślad za tym – dążenie do podziału na komórki. Dobry przykład stanowi dzisiejsza jednostka Data Science. Początkowo zatrudniono zespół liczący 5 osób, który dziś urósł już do 25. Podział na mniejsze zespoły niesie oczywiste ryzyko – na ile da się utrzymać spójność, współpracę całego R&D. Z drugiej strony, efektywność pracy mniejszych zespołów jest zdecydowanie wyższa.

„Do pewnego momentu realizowaliśmy faktyczny DevOps, coraz częściej znany pod nazwą MLOps w tym obszarze technologicznym. Deweloperzy-operatorzy oraz specjaliści Machine Learning/Data Science, będący niejednokrotnie użytkownikami powstających rozwiązań, pracowali razem. W jednym zespole produkty były kodowane i od razu implementowane. Szybko doszliśmy do wniosku, że nie każdy deweloper musi budować głębokie zrozumienie AI/ML. Musi rozumieć ideę na tyle, aby w trybie agile’owym ją implementować” – twierdzi Krzysztof Osiński.

„Rozdzieliliśmy więc badania AI od developmentu, pozostawiając kanały komunikacji w określonych wątkach, zagadnieniach. Teraz deweloperzy bardziej koncentrują się na wdrożeniu przygotowanych algorytmów, ale nie ukrywam, że pojawiły się także pierwsze problemy w tej współpracy. Rodzą się wątpliwości czy implementacja realizuje dobrze poczynione przez zespół Data Science założenia i vice versa. Musimy na bieżąco je rozstrzygać, ale dopóki efektywnie funkcjonuje tryb dwutygodniowych sprintów i wydań – jeszcze w 2020 roku były one co kwartał – dopóty nie widzę powodu do powrotu do wspólnych zespołów” – dodaje Krzysztof Osiński.

Tymczasem, jak zauważa, rozdrobnienie postępuje, np. rodzą się specjalizacje w samym Data Science. Nie tak dawno zasadne okazało się wydzielenie zespołów Computer Vision oraz analizy danych kasowych. „Nie możemy przymykać oczu na to, że obszary te mają inny, swoisty charakter danych, inne modele, algorytmy. Nadążanie za rozwojem w tych obszarach, aby zbudować na platformie najnowocześniejsze rozwiązania, wymaga poświęcenia się tym zagadnieniom. A przecież jest jeszcze na przykład zespół anotacji danych… I nagle okazało się, że szybkiemu wzrostowi towarzyszy szybkie rozdrobnienie. W tym momencie chwalimy sobie ogromnie tryb, w jakim budowaliśmy R&D: wytworzenie od podstaw kultury organizacyjnej, która pozwala utrzymać spójność” – mówi Krzysztof Osiński.

Nowa platforma DTiQ

System 360iQ, który wykorzystuje firma DTiQ w obsłudze zapobieżenia stratom (Loss Prevention), jest złożonym rozwiązaniem. Musi obsługiwać ponad 15 tys. lokalizacji, gdzie znajdują się urządzenia końcowe. Dane z nich są przetwarzane w chmurze publicznej. Integrowane i korelowane są tam dane z POS i rejestratorów wideo. Do rozwoju systemu potrzebne były nowe kompetencje. W 2019 roku Krzysztof Osiński zdecydował, że kluczowe znaczenie będzie miało pozyskanie kompetencji Data Science, które pomogą wykorzystać i rozwijać możliwości technologii uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji.

„Było jasne, że na podstawie naszych danych muszą powstawać nowe produkty oraz funkcje naszego systemu i platformy 360iQ. Przyjąłem założenia stworzenia zespołu, który byłby w stanie samodzielnie tworzyć elementy rozwiązań i całe rozwiązania, a nie tylko komponować je z gotowych usług AI/ML dostępnych w chmurze. W skład naszych rozwiązań one także wchodzą, ale nie na wyłączność i nie w dominującym zakresie. Oceniłem, że musimy zachować sterowność, sprawczość, decyzyjność tego obszaru, ponieważ ma on potencjał strategiczny dla rozwoju całej firmy” – mówi Krzysztof Osiński.

Modele własne, wykorzystywane w analityce danych i obrazów, oparto na architekturze modeli jak Yolo czy LGBM oraz frameworki: Tensorflow i PyTorch. Powstało zbudowane od podstaw oraz dostosowane do potrzeb narzędzie gromadzenia i oznaczania danych. Podstawowymi językami oprogramowania, stosowanymi w tym obszarze, są Python oraz C++. Z gotowych usług chmurowych, zespół R&D w DTiQ wykorzystuje AWS SageMaker, Lambda i AWS Fargate.

„Z punktu widzenia firmy było to oczywiście ryzyko, które podjęliśmy. Do uruchomienia zespołu potrzebowaliśmy 2-3 miesięcy. Na początku projekt miał charakter programu stażowego, z konkretnym celem na następne 4 miesiące, zaangażowaliśmy w ten projekt 5 osób. Mimo że większość z nich nie miała wówczas komercyjnego doświadczenia, to ujął mnie ich zapał do podejmowania wyzwań w obszarze technologicznym” – zaznacza.

Przeczytaj również
Cyfrowi liderzy rozbudowują infrastrukturę IT czterokrotnie szybciej niż przed pandemią

Aby uprawdopodobnić sukces, Krzysztof Osiński wprowadził kilka zasad. Między innymi udało mu się uzyskać okres ochronny dla nowego zespołu. „Przez pierwsze pół roku zespół, a w zasadzie zespoły obszaru Data Science były chronione przed nadmiarem zadań, zleceń i wymagań ze strony biznesu. Był to też czas próby – udowodnienia, że to dobry kierunek, że Data Science może realnie pomóc biznesowi” – mówi Krzysztof Osiński.

Zespół Data Science zaczął zatem kreować scenariusze pod kątem produktów dla biznesu. Pomysły były na tyle obiecujące, że można było pochwalić się nimi nie tylko w firmie, ale i szerzej. Miało to zasadnicze znaczenie dla powodzenia podjętej próby.

„W toku prac nad pomysłami, nasz ekspert odpowiedzialny za analizę danych zaproponował, aby złożyć wniosek do NCBiR. Pomysł był na tyle mocny, także w ocenie NCBiR, że udało nam się pozyskać na projekt, wyceniony na ok. 9 mln zł, dofinansowanie na poziomie 5,7 mln zł, co otworzyło ścieżkę rozwoju naszych produktów. Zarząd oczywiście wyasygnował z kolei tę część środków, które wymaga NCBiR. W efekcie, już wkrótce, w okresie pandemii zaczęliśmy dostarczać wewnętrzne produkty oparte na Computer Vision, czyli analizie obrazu. Zarząd zauważył w tym potencjał i to, że ryzyko się opłaciło” – twierdzi Krzysztof Osiński.

Pozyskane środki na badania i rozwój pozwalają firmie na stałe poszerzanie palety produktów i usług wspieranych sztuczną inteligencją. „Są to m.in. takie usługi, jak monitorowanie obłożenia w wyznaczonych strefach, automatyczny pomiar szybkości realizowanych usług w lokalizacjach naszych klientów czy analiza i automatyczne wykrywanie podejrzanych transakcji. Dzięki ich wprowadzeniu nasz zespół audytorów mógł zaoszczędzić cenny czas na przygotowanie raportów” – mówi szef R&D w DTiQ. Znalazły już one zastosowanie komercyjne, ale na wdrożenie czeka więcej gotowych scenariuszy, np. „analiza czystych i brudnych stolików w restauracji”, „szuflada kasowa bez nadzoru” czy „nadzór nad polityką strojów służbowych”. Czekają one na swoją kolej w mapie drogowej produktów AI.

R&D działa dla klientów

Oferowanie usługi i jej rozwój na bazie nowych technologii to faktyczny efekt zmiany. Nowo powstała platforma 360iQ dostarcza wiele raportów i narzędzi wyspecjalizowanych pod kątem ograniczania strat. Dzięki nim zespoły audytorów w DTiQ lub bezpośrednio u klienta mogą dotrzeć do zdarzeń, które mają znamiona wykroczenia i mogą je natychmiast potwierdzić lub wykluczyć. W zasadzie od pierwszego dnia po uruchomieniu systemu, zespoły te otrzymują notyfikacje oparte na predefiniowanych regułach i algorytmach, co znacznie skraca czas wdrożenia i zwrotu z inwestycji.

„Trzon naszych działań to dostarczanie raportów SmartAudit, czyli audyty każdej lokalizacji klienta względem ustalonych wspólnie parametrów i usługi Video Analytics wspierające analitykę w obszarze obsługi klienta. W miarę pozyskiwania nowych klientów oraz współpracy z obecnymi, dzięki przekazywanym przez nich informacjom, możemy analizować dane z nowej perspektywy, dostarczając kolejne wskaźniki efektywności ich biznesu. Po raz kolejny działania całego zespołu R&D – poczynając od Product Managerów, a skończywszy na zespołach implementujących założenia nowych rozwiązań – pozwalają na stosunkowo szybki czas wdrożenia. Dla przykładu, zespół odpowiedzialny za integrację z nowymi systemami kasowymi POS, nową integrację wdraża w niespełna miesiąc” – wyjaśnia Krzysztof Osiński.

Na dynamikę i zwinność w dostarczaniu pracuje wielu świetnych inżynierów i specjalistów, którzy poza obszarem AI, nieustannie dodają wartość do produktów i usług DTiQ. „Dzięki różnym usprawnieniom technologicznym, zwrot z inwestycji w zakup usług jest niemal natychmiastowy, nawet w ciągu roku. Możemy też rozpoznawać i podejmować ciągle nowe obszary, w których klienci napotykają problemy. Takim przykładem są nadużycia pracownicze w ramach programów lojalnościowych. Jeden z europejskich operatorów restauracji szybkiej obsługi, posiadający ponad 1000 restauracji, w tym marek takich jak Burger King czy Popeyes, dla którego dostarczamy usługi, tylko z tytułu ograniczenia tych nadużyć jest w stanie zaoszczędzić ćwierć miliona euro rocznie” – mówi Krzysztof Osiński.

Tagi

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany.