Hi-Tech

«Новички задают похожие вопросы и отвлекают коллег»: стартап формирует базу знаний для ИТ-команд из переписок в Slack

Материал издания об информационных технологиях в Беларуси и в мире dev.by.

В закладки

При этом он до сих пор каждый день пишет код, потому что ему это нравится. 29-летний разработчик и ИТ-предприниматель Андрей Фан ни дня не трудился по найму: все места работы были его собственными бизнесами.

Недавно продукт вышел на Product Hunt, заняв второе место по итогу дня. Dev.by встретился с техническим кофаундером UpsilonIT и поговорил о его стартапе OneBar, который формирует базу вопросов и ответов для ИТ-команды, собирая информацию из переписок в Slack.

От поиска по хранилищам к базе знаний, которая формируется из рабочих переписок в Slack

В 2015 году эту разработку купил аукционный дом Кристис. История компании Upsilon-IT началась 6 лет назад, когда два выпускника факультета прикладной математики БГУ Андрей Фан и Максим Леонович написали на заказ систему, похожую на 1С, только для управления коллекционными произведениями искусства.

Два года назад компания сделала свой первый продуктовый проект OneBar — это база знаний (Q&A), похожая на StackOverflow или Quora, но не публичная, а только для рабочей команды.

cправка dev.by

Плюс мы заметили такую тенденцию: люди, родившиеся после 1990 года, «миллениумы», редко засиживаются на одном месте работы дольше года-двух. В аутсорсе часто приходится онбордить людей в команды — это долгий и болезненный процесс. При этом онбординг может занимать до полугода, то есть время, которое человек полноценно работает, совсем небольшое.

Некоторые компании нанимают команду техрайтеров, которая составляет тысячи страниц на Confluence с вопросами и ответами. Когда в компанию приходят новые люди, они обычно задают похожие вопросы, отвлекая коллег от работы. Наша система берёт данные из свежих источников — чатов и переписок — и постоянно поддерживает её в актуальном состоянии. А потом эта информация лежит там годами, никто её не обновляет.

Наша идея в том, чтобы сопровождать человека с того момента, как он пришёл в компанию, и до увольнения. Также мы планируем решать проблему ввода новых сотрудников в компанию и улучшать онбординг с точки зрения эйчар-вопросов: когда зарплата, как мне её получить, есть ли страховка и пр.

Над OneBar работает команда из четырёх человек.

После того, как команда закончила обучение в школе Y Combinator (это бесплатная программа от акселератора, за которую не берут долю в компании), было принято решение изменить концепцию продукта.

0 мы индексировали информацию со всех мест, где компания её хранит, интегрировались со всеми возможными хранилищами (Google Диском, JIRA, Confluence, Github). — В первой версии OneBar 1. Мы поняли, что основная информация так или иначе проходит через людей. Но впоследствии от этой концепции пришлось отказаться. Сейчас OneBar сохраняет всю информацию из чатов и переписок в Slack и делает её доступной для поиска, — объясняет Андрей. Поэтому решили сфокусироваться на мессенджере, который используют многие ИТ-компании.

0 — это база знаний, которая наполняется напрямую из рабочих переписок в Slack. Сейчас OneBar 2. Из-за ограничений Slack API бот получает доступ к переписке только в тех каналах, куда его кто-то добавил, также боту можно написать в личку. Чат-бот собирает информацию из переписок в мессенджере и предоставляет её по запросу.

Плюс последние новости — компания покупает продукты Atlassian — говорят о том, что Slack хочет стать единственным чатом, которым пользуются на работе. Slack ребята выбрали потому, что «это самый популярный чат в ИТ-компаниях, и у него мощный API».

В первый день запуска пришло 1200 уникальных пользователей и около 60-70 регистраций. Недавно продукт OneBar вышел на Product Hunt.

После первого раза мы усвоили много уроков. — Это был наш второй выход на Product Hunt. И вместо того, чтобы общаться с людьми, которые зарегистрировались, мы фиксили баги. Например, тогда мы не ожидали, что у пользователей будет так много данных, которые они захотят загрузить в базу знаний. Больше всего было стартапов и компаний, которые зашли из интереса. Во второй раз мы были более подготовленными и больше внимания уделяли общению с зарегистрировавшимися пользователями. Сейчас мы стараемся проинтервьюировать их с точки зрения бизнеса.

Что умеет бот

Если не находит ответ на заданные ему вопрос в базе знаний, тогда предлагает сохранить его, чтобы в будущем кто-нибудь на него ответил. — Бот OneBar автоматически добавляется в канал, где общается команда. Эти люди получают нотификейшн о том, что в базе появился вопрос. После этого бот может предложить компетентных в этой теме сотрудников компании. Также можно упомянуть бота и попросить его сохранить информацию. Когда кто-нибудь из них ответит, автору вопроса придёт уведомление.

Например, когда люди общаются на какую-то тему, бот пытается понять, о чём они говорят, что друг у друга спрашивают, и может встрять в беседу со словами «не это ли вы искали?». Некоторые функции бот выполняет проактивно за счёт NLP-части.

Примерно как «Википедии»: слова подсвечиваются ссылками и при наведении мышкой дают краткое описание. С помощью обработки естественного языка бот выделяет в тексте сущности и группирует документы, в которых они встречаются. Но в «Википедии», насколько я знаю, авторы статей вручную проставляют ссылки, а мы делаем это автоматически.

Функционал бота ограничен из-за API, который предоставляет Slack, — например, API не поддерживает более сложный Markdown в сообщениях. Помимо чат-бота, в OneBar есть веб-приложение. Если нужно загрузить видео, сделать аттач, чат-бокс, то можно воспользоваться веб-приложением.

Используем Google API, в качестве поискового индекса — Elasticsearch, деплоим продукт и в Amazon, и в Google Cloud. Технологический стек у нас стандартный, тот, что мы используем в аутсорс-проектах: бэкенд на Python делаем, фронтенд — на JavaScript. NLP-часть разрабатываем на Python + опенсорсные библиотеки.

Если мы видим, что какую-то часть NLP можем взять из опенсорса, то следуем этому подходу. Сейчас мы стараемся делать фичи, которые требуют меньше ресурсов и дают больше пользы на начальном этапе. Какой смысл придумывать сложные кастомные архитектурные решения для корпораций, если на этом этапе они не являются нашими клиентами?

В нашем конtретном случае мы точно знаем, что текущий алгоритм поиска будет плохо работать, когда в базе будут сотни тысяч вопросов. Не стоит сразу браться за решение глобальных проблем, которые могут возникнуть в будущем (при условии, что такие клиенты вообще появятся). Если бы мы сделали поисковую выдачу сами, она была бы лучше, но это заняло бы уйму времени.

Мы не работали с API Telegram, но, мне кажется, что в этом плане у Slack всё гораздо лучше. У Slack достаточно хороший API и документация.

Компания понимает, что, чтобы стать продуктом № 1, нужно сделать так, чтобы пользователь мог чуть ли не все свои потребности удовлетворять через Slack. Slack — это вообще девелопер-френдли мессенджер. Разработчик мессенджера проводит много митапов для девелоперов и прямо на форумах спрашивает, кому что не хватает в Slack, просит это описать. Поскольку сама сделать это не может, она даёт возможности другим девелоперам, чтобы те выпускали продукты для Slack.

Сейчас они работают над большой и важной фичей — блок-компонентов и планируют вводить больше кастомных элементов. У моего партнёра, который сейчас в Долине, была возможность лично сходить к ним в офис на митап.

Хотя, если бы был какой-нибудь элемент вроде радиогруппы, это было бы намного удобнее. Для нас минус в том, что сейчас у Slack очень мало UI-компонентов для отображения информации, поэтому приходится выкручиваться всевозможными способами, например, из кнопок делать какой-то список.

Монетизация

Мы хотим получать оплату пропорционально пользе, которую приносим компаниям, поэтому количество информации как показатель считаем лучшим вариантом. Суть нашей бизнес-модели в том, чтобы привязать плату не к количеству пользователей, а к количеству информации.

Бесплатный план — 100 документов. У нас есть квоты на создание документов, и в зависимости от их количества меняется тариф. И последний — от 1000 и до бесконечности. Следующий (платный) — до 1000. Для опенсорсных проектов OneBar будет бесплатным. Модель оплаты может меняться по мере роста продукта.

Мы всё ещё в поиске Market Fit, проверяем различные гипотезы, которые могут поменять направление продукта. Привлекать финансирование принципиально не хотим, потому что на данном этапе инвесторы нам не особо помогут.

Чтобы девелоперы, которые не сидят в офисе, могли получать недостающую информацию от людей в головном офисе. Например, в некоторых компаниях пытаемся решить проблему с удалёнными командами.

И проблема в том, что один Tech Lead физически не сможет проверить, всем ли хватает информации. Когда компания открывает новый офис и переносит туда команду разработки, обычно за ней закрепляют ответственного за рабочий процесс человек. Компенсировать недостаток входных данных может бот, который собирает информацию с чата и даёт ответы на вопросы.

И рекомендуем инструмент нашим клиентам из аутсорса. У себя в UpsilonIT мы, например, используем OneBar для хранения документации по проектам, которые мы делаем.

Конкуренты

Но не всегда фидбэк о них положительный, потому что фокус компаний направлен не на внутренние инструменты, а на свои основные продукты. Корпорации вроде Google делают свои системы поиска по базам знаний для внутреннего использования. Сделать единое решение для всей вертикали очень сложно. К тому же, если корпорация делает такой продукт для себя, не факт, что это заработает для другой компании, которая намного меньше.

Но лидера пока ещё нет. Сейчас появляется много стартапов, которые пытаются решить проблему онбординга. У нас немного другой подход — не один человек отвечает за информацию, а все участники Slack-чата. В широком смысле мы конкурируем с Confluence, но это не прямой наш конкурент. Получается такой краудсорсинг общей базы знаний.

Вопрос только в том, сможем ли мы её сделать. У нас нет сомнений в том, что такая тулза, как OneBar, нужна командам. Мы верим, что сможем.

«Хотелось бы меньше кодить, но не получается»

Анализируя пройденный нами путь, могу сказать, что основная ошибка всех технических фаундеров в том, что они мало разговаривают с пользователями и сильно концентрируются на процессе разработки.

Главное понимать, что твои задачи как фаундера — поговорить с потенциальным клиентом, понять, какая у него проблема, придумать, как её решить, провалидировать идеи. Мне, например, нравится писать код, я считаю, что это абсолютно нормально, когда на начальных этапах технический фаундер сам кодит. И только после этого можно кодить.

dev.by — сайт об информационных технологиях в Беларуси и в мире.

Статьи по теме:

  • Как работают скам-приложения, почему люди на них клюют, и делают ли такие в Беларуси.
  • «Когда спрашивают про мой род, говорю: я из Индии и я — человек». Разработчик о переезде из Калифорнии в Гродно
Теги
Показать больше

Похожие статьи

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Кнопка «Наверх»
Закрыть