A munka mögött / Barna Norbert
Egy történet,
ami még íródik.
Emberek. Termékek. Nézőpont.
Minden egy
kérdéssel kezdődik.
Tizenhét év után is ugyanabból a kérdésből indulok ki. Hat évig dolgoztam vállalati biztonsági szoftvereken, ott tanultam meg feltenni: mit kell látnia valakinek ahhoz, hogy magabiztosan cselekedjen, amikor egy rossz lépésnek valódi ára van? A Balabitből előbb Balasys, aztán One Identity lett, de a munkám mindhárom név alatt ugyanaz maradt. Érthetővé tettem az összetett rendszereket azoknak, akik feleltek értük.
Minden, ami azóta jött, erre az alapra épült. Ahol a bizalom maga a termék, ott az érthetőség védi meg az embereket, ezért korán megtanultam, hogy egy zavaros képernyőt ugyanolyan komolyan vegyek, mint egy hibásat.
A kérdés máshol is megállta a helyét. Velem jött a bankszektorba, a vállalati képzésbe, és most a tőkepiacokra is.
Tovább a nézőponthoz
Ami a mérföldkövek
között történik.
02 / Nézőpont
Tágabb látószög.
A Raiffeisen Bank Internationalnél ugyanez a kérdés már nagy léptékben került elém. Felépítettem és vezettem egy hétfős belső designcsapatot, és én jelöltem ki az irányt, amellyel a banki app 1,8 csillagról 4,8 csillagra jutott, a tranzakciós volumene pedig átlépte a 300 millió eurót. Az általunk kialakított design kit és UX-irányelvek később 16 ország csapatainak a munkáját segítették: egyetlen közös szabvány tizenhat különböző értelmezés helyett.
Az Instructure-nél jött a képbe az AI. A Catalog fejlesztésébe én vezettem be az AI-támogatott tervezést, a cégnél korábban senki nem dolgozott így, és a csapat egyetlen év alatt 42 funkciót vitt élesbe. Egy olyan termék funkciófejlesztését vezettem, amelyet naponta több millió ember használt, és amely évente több mint 52 millió dollár bevételt hozott. Én határoztam meg, hogyan tervezzük és építjük az AI-funkcióit, és ügyeltem rá, hogy megfeleljenek a használhatósági, akadálymentességi és etikai elvárásoknak. Az az AI-funkció ugyanis, amelyet az ember nem tud átnézni, csak egy szép felületű kockázat.
A BlackRocknál már magán a piacon teszem fel ugyanezt a kérdést. Vice President vagyok, és egy olyan terméket vezetek, amely a teljes portfólióban 15 billió dollárt kezel. A termék AI-fejlesztése és a funkciók tervezése a csapatomhoz tartozik, a fix hozamú (fixed income) kereskedésnél pedig elejétől a végéig én viszem a szállítást, hogy a globális kereskedőpultok egy helyen kereshessenek és elemezhessenek likviditást, és ugyanott köthessenek is.
Az iparágak változtak, a képernyő túloldalán ülő ember nem. Valakinek gyorsan kell jó döntést hoznia, és tétje van a dolognak. Én neki építek.
Nézd meg a munkáimat
Amit tizenhét év
megtanított.
Ott kezdem, ahol a munka valójában zajlik. Az OnRobotnál a fontos tervezési döntések a gyártócsarnokból jöttek: figyeltük, ahogy az operátorok beállítanak egy feladatot, és láttuk, hol tippelnek, és hol kérnek megerősítést egy kollégától. A Raiffeisennél interjúkból és analitikából indultunk, mielőtt bárki egyetlen képernyőt is megrajzolt volna. A problémát a saját szememmel akarom látni, mielőtt véleményem lenne róla.
Még azelőtt eldöntöm, mit érdemes megépíteni, hogy időt, pénzt és bizalmat költenénk rá. A Raiffeisennél ez egy workshop volt az érintettekkel arról, hogy újraépítsük vagy foltozzuk a meglévőt, és csak utána köteleztük el magunkat a teljes újratervezés mellett. Az Instructure-nél már az első napon lefektettük a kereteket. A folyamatban mindig ott van egy ember, amit az AI előállít, az jelölve van és szerkeszthető, és mindig van visszaút.
Úgy építem fel a csapatokat, hogy a munka akkor is haladjon, amikor én hátrébb lépek. A Raiffeisennél öt hét alatt raktam össze a csapatot, aztán OKR-eket, kéthetes sprinteket és olyan átnézéseket vezettem be, ahol a termékesek, a fejlesztők, a compliance és az ügyfélszolgálat egy asztalnál ült. Az Instructure-nél a felhasználói folyamatokat még fejlesztés előtt átnéztük a jogi, a compliance és a data science csapattal, az újdonságokat pedig feature flagek mögött adtuk ki. A csapat így is 42 funkciót vitt élesbe egy év alatt.
Tovább ahhoz, ami előttem áll04 / Ami előttem áll
A következő
fejezet.
Több olyan munkát szeretnék, amilyenről itt írtam: olyan AI-t, amelynek az eredményét az ember ellenőrizni tudja, mielőtt lépne; olyan termékeket, amelyek a szabályozás szorításában is megállnak a lábukon; és olyan csapatokat, amelyek az indulás után is szállítanak. Hogy ez milyen, amikor a nulláról kezdem, azt a Kineticare mutatja meg: egy magyar digitális egészségügyi platform, amelyet elejétől a végéig én terveztem és építettem.
Ha te is valami ilyesmin dolgozol,
szívesen hallanék róla.