Прогнозирование продуктивности команд с учетом психофизиологических состояний участников
Инструмент для принятия управленческих решений и коллективной синхронизации
Повышение результатов деятельности команд благодаря гибкому планированию задач
ЭФФЕКТИВНОЕ УПРАВЛЕНИЕ ПРОЕКТНЫМИ КОМАНДАМИ
Начать работу
О продукте
Team.me помогает командам настраивать рабочие процессы лучшим образом.
Созданный в 2020 г. и совершенствуемый по настоящее время продукт Team.me представляет собой DeepTech решение для проектных команд на базе искусственного интеллекта для: - гибкого управления задачами и ресурсами в условиях наличия ограничений и приоритетов - прогнозирования трудозатрат и сроков, оперативной корректировки по отклонениям - мониторинга продуктивности участников во взаимосвязи с их психоэмоциональными состояниями.
О продукте
Созданный в 2020 г. и совершенствуемый по настоящее время продукт Team.me представляет собой DeepTech решение для проектных команд на базе искусственного интеллекта для: - гибкого управления задачами и ресурсами в условиях наличия ограничений и приоритетов - прогнозирования трудозатрат и сроков, оперативной корректировки по отклонениям - мониторинга продуктивности участников во взаимосвязи с их психоэмоциональными состояниями.
Team.me помогает командам настраивать рабочие процессы лучшим образом.
Дашборды
Факторы продуктивности
Тревожность на проектах
Низкофокусные задачи
Определяйте, какие факторы влияют на продуктивность сотрудников
Узнайте, какие проекты и задачи вселяют в сотрудниках тревогу
Выясните, на каких задачах сотрудникам трудно фокусироваться
Эффекты
Оптимизация
Объективность
Оптимизация процессов оперативного управления ресурсами и задачами с сохранением фокуса на результат
Повышение объективности в вопросах планирования, распределения задач между исполнителями и контроля их выполнения
Рекомендации
Командность
Формирование рекомендаций по повышению продуктивности команды и отдельных её участников
Предотвращение негативных тенденций в командной работе, в том числе отчуждения и выгорания
Рыночные решения
Алгоритм
Как работает Team.me
Собираем цифровой след
Сигналы мозга (ЭЭГ) участников команд, записываемые с помощью беспроводных нейроинтерфейсов, и трекер задач (план/факт, ретроспектива)
Реализуем технологические алгоритмы
Уникальные алгоритмы, включающие DeepTech, NeuroScience, AI, ML, позволяют осуществлять глубинный анализ данных, выявлять взаимосвязи и применять нейросетевые алгоритмы для формирования решений и рекомендаций
Систематизируем результаты
Отображаем информацию на кастомизируемых интерактивных дашбордах с настраиваемыми аналитическими разрезами
Совершенствуем подход и рекомендации
Обогащаем накапливаемые данные и результаты принимаемых решений для совершенствования вычислительных и предиктивных алгоритмов с целью развития функционала и настроек продукта
Как это работает?
2
3
4
1
СберУниверситет
Проект реализуется в рамках образовательной программы «Лидеры Идей» по развитию творческого мышление у топ-400 менеджеров Сбера. В ходе треннингов часть обучающихся использовали платформу «NeuroAngel». В результате: — СберУниверситет получил объективные данные об эффективности программы; — Топ-менеджеры получили индивидуальные рекомендации по использованию креативных методик выбора стратегий работы со сложной информацией; — Модераторы получили ценную информацию для дальнейшего совершенствования программы.
Вернуться
Корпоративная Академия Росатома
Проект был реализован в рамках образовательной программы «GlobalProfessionals» модуль «Международные переговоры в атомной отрасли». Участники тренинга были поделены на две группы: одна группа использовала платформу «NeuroAngel», другая-обучалась в традиционном режиме. В результате: учащиеся группы, использовавшей нашу платформу, за счет получения объективной обратной связи, показали более высокий результат в освоении переговорных навыков, в том числе навыка понимания значений эмоций и управления своим ресурсным состоянием.
Вернуться
Нетология
«Лаборатория знаний» вместе с «Нетологией» провели исследование влияния длительности видеоконтента на эффективность обучения. Данные о реакциях мозга собирали с помощью нейроинтерфейса, который участники надевали на голову во время просмотра видеоуроков. После эти данные передавались с нейроинтерфейса на сервер для обработки и интерпретации показателей. Нейроисследование проводилось с 11 апреля по 18 мая 2021 года и включало в себя мониторинг ресурсного состояния слушателей в разрезе четырех состояний: стресс, увлеченность, концентрация и когнитивная нагрузка. В эксперименте участвовал 21 человек, их поделили на три группы. Каждая группа смотрела видеоуроки только одной длительности: короткие (до 5 минут), средние (до 10 минут) или длинные (до 20 минут).
Вернуться
МГТУ им.Баумана / УЦ «Специалист»
«Лаборатория знаний» совместно с УЦ «Специалист» провели исследование эффективности обучающих программ с помощью нейроинтерфейсов. На протяжении всего курса активность мозга слушателей сопоставляли с программой обучения для выявления наиболее и наименее успешных методик преподавания, степени усвоения информации, сложности программы для восприятия. «Лаборатория знаний» совместно с УЦ «Специалист» осуществили эксперимент по определению «слабых мест» в образовательной программе. Цель эксперимента — с помощью сервиса Neuro Angel, разработанного командой «Лаборатории знаний», отследить показатели концентрации, увлеченности, эмоциональной и когнитивной нагрузки слушателей в процессе обучения на курсе «PostgreSQL: Уровень 2. Продвинутые возможности» и использовать полученные данные для улучшения структуры и содержания курса. На основе этих показателей удалось понять, какие задачи у слушателей требуют наибольшей сосредоточенности, от решения каких задач они получают удовольствие, в какие моменты им проще воспринимать новую информацию, а в какие — сложнее. Эти данные позволили улучшить содержание практической части курса. Наконец, по активности мозга слушателей удалось определить, когда слушатели утомлены и более не могут с пользой для себя воспринимать новую информацию и надо организовать перерыв. По окончанию эксперимента каждый слушатель получил наглядный график работы своего мозга во время занятия, и вместе с преподавателем нашел, какую часть материала нужно усилить.
Вернуться
SkyEng
В рамках проекта был выполнен дистанционный анализ образовательных форматов с помощью нейроинтерфейсов. Разные образовательные форматы сравнивались между собой с точки зрения влияния на участников. Цель анализа — рост эффективности обучения в онлайн и повышение удовлетворенности клиентов.
Вернуться
МТС
Проект был реализован для внутреннего акселератора «МТС Гараж». В рамках проекта было разработано приложение Neurosense для трекеров — специалистов по сопровождению продуктовых команд акселератора. Neurosense показывает состояния всех участников трекинговой сессии и позволяет трекеру удерживать эффективную коммуникацию с командой.
Вернуться
ВТБ
В рамках проекта реализуется сравнение эффективности различных образовательных форматоа для обучения коммуникативным навыкам. Сравниваются форматы обучения с тренером, обучения с помощью чат-бота и обучение в VR-тренажере. А наш нейроинтерфейс показывает, с чем могут быть связаны эти различия.
Вернуться
Университет НТИ 2035
В рамках серии образовательных интенсивов, объединенных общим названием «Остров», в течение нескольких лет подряд проводились сессии сбора цифрового следа, включающего психофизиологическое состояние участников. Данные, получаемые с помощью нейроинтерфейсов со слушателей интенсива, обогатили собираемый цифровой след и обеспечили построение новых необычных аналитических разрезов.
Вернуться
Детский технопарк «Наукоград»
На площадке детского технопарка «Наукоград» был создан специализированный лабораторный комплекс, позволяющий проводить эксперименты по измерению психоэмоциональных состояний с группами до 20 человек.
Вернуться
Полюс Логистика
Для компании «Полюс Логистика» было разработано приложение Saferoute. Приложение позволяет выполнить экспресс-оценку состояния водителей карьерных грузовиков с точки зрения их психофизиологического ресурса перед выходом на рейс (предрейсовый контроль).
Вернуться
Матрешка
Для компании — разработчика мобильных игр Matryoshka Games был выполнен анализ состояния игроков во время прохождения мобильной игры Cooking Craze, создаваемых компанией. Результаты проекта позволили скорректировать кривую сложности игры и изменить состав игровых уровней таким образом, чтобы повысить увлекательность игры для пользователя.
Вернуться
Стримеры Mainstream Studio
Проект был выполнен для киберспортивной студии MSStudio, которая занимается организацией игровых чемпионатов по игре Heroes III. Для студии было разработано приложение Neurostream, позволяющее транслировать ментальное состояние игрока во время чемпионата в виде динамического смайлика. Трансляция состояний игроков вызвала живое обсуждение зрителей и повысило интерес к стримам, проводимым студией.
Вернуться
О команде
Команда Team.me
Александр Макаров
Андрей Макаров
Егор Апрельский
Роман Сухач
Сергей Горюшко
Генеральный директор
ИТ-директор, соучредитель
Технический директор
Системный архитектор
Психофизиолог, R&D
Руководство более чем 200 проектами в ИТ, EdTech, ИИ, Нейротехе. Опыт работы в ИТ свыше 20 лет (IBS, Ростех и др.). Образование: СКОЛКОВО Executive MBA, РЭУ им. Плеханова
Технолог, специалист по данным и информационным ресурсам в 30+ проектах Big4. Образование: Финансовый университет при Правительстве РФ.
Опыт управления более чем 20 успешными проектами в области маркетинга, ИТ-консалтинга, НИОКР и регулирования международной торговли. Образование: Российский экономический университет им. Плеханова.
IT-Архитектор. Специализация — нейротехнологии, IT и EdTech. Опыт разработки инновационных продуктов более 15 лет. Образование: Манчестерский университет, Московский физико-технический институт, Новосибирский государственный технологический институт.
Разработка свыше 40 продуктов в банковской и юридической сферах. Опыт работы с нейронными сетями. Создание распределенных вычислительных систем, высоконагруженных клиент-серверных приложений. Образование: РГУ нефти и газа имени И. М. Губкина.
Автор системы управления ресурсами для Worldskills Russia, специалист по биологической обратной связи. Соавтор методики определения психоэмоциональных состояний на основе биометрической информации. Образование: Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова.
Главный менеджер по маркетингу
Вера Добротворская
Команда Team.me - ООО «Лаборатория знаний»/CoMind. Мы создаем компаниям конкурентные преимущества благодаря усилению интеллектуальной деятельности людей с помощью нейротехнологий
О команде
Команда
Команда Team.me
Александр Макаров
Генеральный директор
Руководит более чем 200 проектами в ИТ, EdTech, ИИ, Нейротехе. Опыт работы в ИТ свыше 20 лет (IBS, Ростех и др.).
Образование: СКОЛКОВО Executive MBA, РЭУ им. Плеханова.
Андрей Макаров
ИТ-директор, соучредитель
Технолог, специалист по данным и информационным ресурсам в 30+ проектах Big4.
Образование: Финансовый университет при Правительстве РФ.
Вера Добротворская
Главный менеджер по маркетингу
Опыт управления более чем 20 успешными проектами в области маркетинга, ИТ-консалтинга, НИОКР и регулирования международной торговли.
Образование: Российский экономический университет им. Плеханова.
Егор Апрельский
Технический директор
IT-Архитектор. Опыт разработки инновационных продуктов более 15 лет. Специализация – нейротехнологии, IT и EdTech.
Образование: Манчестерский университет, Московский физико-технический институт, Новосибирский государственный технологический институт.
Роман Сухач
Системный архитектор
Разработка свыше 40 продуктов в банковской и юридической сферах. Создание распределенных вычислительных систем, высоконагруженных клиент-серверных приложений. Опыт работы с нейронными сетями.
Образование: РГУ нефти и газа имени И.М. Губкина.
Сергей Горюшко
R&D, психофизиолог
Автор системы управления ресурсами для Worldskills Russia, специалист по биологической обратной связи. Соавтор методики определения психоэмоциональных состояний на основе биометрической информации.
Образование: Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова.
Клиенты
Контакты
Реализуй потенциал своей команды уже сегодня. Сейчас.