Благодаря развитию технологий мы вступаем в эпоху радикальной трансформации бизнеса и рабочей среды. Прогресс затронул не только производство. Сегодня системы искусственного интеллекта интегрируются во все сферы, от маркетинга, продаж и обслуживания клиентов до НИОКР.
В нашей новинке «Человек + машина» есть множество примеров, которые доказывают: революция не грядет, она уже здесь. Более того, авторы описывают конкретные шаги, которые в ближайшее время должны предпринять бизнес-лидеры. Благодаря этой книге вы узнаете, как применить передовой опыт, чтобы успешно конкурировать в современном мире.
Выбрали из нее несколько интересных мыслей.
Человек + машина
Меньше рутины, больше возможностей
Распространено мнение, что системы на основе искусственного интеллекта, включая робототехнику и ботов, постепенно начнут вытеснять людей с рабочих мест. Но в действительности машины не заменят человека. Они расширят наши возможности, избавят от малоприятного рутинного труда и позволят нам сконцентрироваться на более сложных задачах, требующих креативного подхода.
Возьмем сферу научных исследований. Компьютеры отлично справляются с анализом больших объемов данных. Открытия, путь к которым раньше занимал десятилетия, теперь воспроизводятся за считаные месяцы! Человек при этом может сосредоточиться на разработке новых типов испытаний, постановке вопросов и формулировании гипотез.
Машины лучше людей выполняют рутинные операции и обрабатывают данные, так почему бы не отдать им эту работу? Источник
Наглядный пример того, что возможно в настоящее время, — стул Elbo, разработанный компанией Autodesk с помощью искусственного интеллекта. Программа сгенерировала большое количество неожиданных форм, соответствовавших заданным техническим параметрам. А дизайнеры стали кураторами, которые выбрали из множества конструкций наиболее удачную.
Технический директор Autodesk Джефф Ковальски говорит: «Эти технологии не угроза; они скорее напоминают сверхспособности». Но какова роль человека-дизайнера? Он направляет процесс проектирования в определенное русло, дорабатывает прототип и задействует свои самые ценные навыки — мнение и эстетическое чутье.
Новые технологии позволяют нам создавать более интересные и, возможно, более совершенные вещи. Источник
Рассмотрим еще один пример. Компания Stitch Fix подбирает одежду и доставляет ее домой на основании данных, предоставленных клиентом, таких как предпочтения по стилю, размер одежды и доступ к коллекции Pinterest, собранной пользователем.
Структурированные данные, такие как стиль, размеры и предпочтения тех или иных брендов, находятся в ведении машин. Люди-стилисты уделяют больше внимания неструктурированным данным, таким как картинки с Pinterest и комментарии клиентов, почему они ищут новую одежду.
Когда приходит время собирать товары для отправки, алгоритмы сокращают количество возможных вариантов. Затем на основании своих знаний и опыта стилист готовит финальный комплект и в некоторых случаях составляет персональные рекомендации для клиента. Другими словами, машина дополняет сотрудника.
Stitch Fix была бы немыслима без машинного обучения. Однако компания понимает, что участие человека — важнейший фактор ее успеха. Источник
Как показывает практика, применение новейших технологий — путь к экономии времени и других ресурсов, повышению производительности, улучшению качества товаров и услуг. Но максимальной эффективности компании достигают лишь тогда, когда люди и машины действуют как союзники, пользуясь преимуществами друг друга.
Поэтому руководители не должны пытаться заменить персонал механизмами (в том числе и в заводских цехах). Вместо этого нужно переосмысливать бизнес-процессы и менять функционал сотрудников, налаживая органичное взаимодействие людей и машин.
Актуальные навыки
Представьте, что вы специалист по техническому обслуживанию на электростанции. Вы только что получили сообщение о непредвиденно высокой степени износа турбины. Если система оповещения работает под управлением программного обеспечения Predix компании GE, вы можете даже услышать произнесенное компьютерным голосом предупреждение: «Оператор, изменение моей задачи наносит ущерб ротору моей турбины».
Вы просите сообщить детали, и компьютер предоставляет статистические данные за последние шесть месяцев. Система также сообщает, что износ увеличился в четыре раза, и, если так будет продолжаться, ротор потеряет 69% своего эксплуатационного ресурса.
Если вы наденете шлем дополненной реальности, то сможете увидеть, где именно появилось повреждение. Выявив неисправность, вы спрашиваете компьютер, как ее устранить, и система предоставляет вам несколько вариантов, в том числе тот, который автоматически снизит нагрузку на ротор, меняя режим его работы.
Однако прежде чем принимать решение, вы просите уточнить расходы — и компьютер сообщает, что предложенный вариант позволит сэкономить на топливе и сократить расходы на электроэнергию. Десятиминутный диалог с компьютером убеждает вас в правильности предложенного решения, и вы отдаете системе команду приступить к его реализации.
Что произошло в этом случае? Программное обеспечение превратило стандартную работу по техническому обслуживанию в нечто радикально отличающееся от того, что было всего пять лет назад.
Человек на рабочем месте по-прежнему необходим, но суть его труда изменилась. Источник
Все указывает на то, что в эпоху искусственного интеллекта существенно изменится характер нашей работы.
Во-первых, бóльшая часть рутины ляжет «на плечи» машин. Люди смогут распределить высвободившееся время между задачами, более свойственными человеку, такими как межличностное общение, творчество, принятие решений, проведение фундаментальных исследований, работа с неоднозначной информацией.
Во-вторых, в будущем персоналу понадобятся совершенно новые навыки, связанные с взаимодействием человека и машины.
К примеру, на позиции специалиста GE по техническому обслуживанию вам понадобилось бы умение задавать компьютеру умные вопросы с разной степенью абстрагирования. С помощью искусственного интеллекта вы становитесь экспертом в гораздо более сложной системе, а ваши знания того, «как все работает», приобретают очень большое значение.
Когда машина не понимает, что ей делать дальше, или когда в ее модели умозаключений не хватает делового или этического контекста, люди должны уметь определить, где, как и когда следует вмешаться. Это другой важный навык.
Всего в книге «Человек + машина» описывается восемь таких навыков. Они не требуют специальных знаний в области программирования или в других технических дисциплинах. Здесь скорее нужны мыслящие люди, которые стремятся адаптироваться к конкретным потребностям компании.
Уже сегодня можно наблюдать, как трансформируются существующие профессии и методы работы. И все более явной становится необходимость инвестировать в обучение и переподготовку сотрудников, чтобы они могли освоить задачи завтрашнего дня.
Профессии будущего
Безусловно, потребность в некоторых специалистах исчезнет. Но в то же время появится много новых профессий. Большинство их будут сфокусированы на обучении машин человеком.
Например, промышленных роботов, работающих рядом с людьми, необходимо программировать и обучать выполнению разных задач, что требует привлечения сотрудников с соответствующими навыками.
В некоторых случаях важно, чтобы обучающиеся машины обрели человекоподобные черты. Например, чат-боты, обслуживающие клиентов, должны уметь распознавать неочевидные моменты общения.
В Yahoo! специалисты по обучению искусственного интеллекта стремятся научить корпоративную систему обработки естественного языка тому, что люди не всегда имеют в виду то, что говорят. К настоящему времени компания разработала алгоритм, способный обнаруживать сарказм в социальных сетях и на веб-сайтах с точностью до 80%.
Обучение машин все больше будет напоминать процесс воспитания ребенка. Источник
Еще одна профессия будущего — специалист по разъяснению. Такие люди нужны, чтобы объяснять клиентам, сотрудникам и руководителям логику сложных алгоритмов (например, почему система искусственного интеллекта приняла решение о выдаче кредита или отказе в нем).
За одну из важнейших функций будут отвечать менеджеры по соблюдению этических норм. Скажем, система искусственного интеллекта по одобрению кредитов демонстрирует предвзятость по отношению к чернокожим. Специалист обязан расследовать и устранить это нарушение.
Это лишь малая часть множества профессий, которые возникнут в будущем. Главный вывод: компаниям, внедряющим технологии искусственного интеллекта, потребуются совершенно новые специалисты с определенным образованием, квалификацией и опытом.
Первый шаг для успешного старта
Если вы готовы переосмыслить бизнес-процессы, но не знаете, с чего начать, попробуйте найти «болевые точки» — как внутри, так и за пределами организации.
«Болевой точкой» может оказаться громоздкий длительный внутренний процесс (например, HR-отдел слишком долго закрывает штатные вакансии).
Кроме того, это может быть раздражающий и отнимающий много времени внешний процесс (например, клиентам приходится заполнять множество бланков, чтобы страховая компания возместила расходы на лечение).
Впервые обнаружив такие проблемные области, можно проанализировать способы их устранения на основе использования искусственного интеллекта.
Обратите внимание на такие черты бизнес-операций, как повторяемость, воспроизводимость, избыточность. Это верный признак, что ваши задачи и процессы готовы к трансформации. Например, вы могли бы поручить искусственному интеллекту изучение миллиона аналитических отчетов.
Перераспределяйте персонал туда, где решающее значение имеют навыки людей, а не роботов. Источник
Во многих случаях переосмысление процессов носит итеративный характер. Рассмотрим кейс крупной аграрной компании. Первоначально там планировали создать приложение, которое помогало бы фермерам лучше прогнозировать урожайность культур.
Однако дальнейшие исследования и наблюдения выявили более актуальную проблему: на самом деле фермеры нуждались в адаптивных рекомендациях, предоставляемых в режиме реального времени. Им были нужны конкретные, действенные советы, какие культуры выращивать и где, сколько азотных удобрений вносить в почву и так далее.
Обнаружив «болевую точку», компания разработала систему и протестировала ее примерно на тысяче полей. Затем данные первоначальных испытаний использовали для усовершенствования алгоритмов.
Из этого примера можно извлечь важный урок: переосмысление бизнес-процессов требует времени. Наблюдайте, изучайте все условия, привлекайте других участников процесса, экспериментируйте, делайте выводы и улучшайте то, что нуждается в доработке.
Мы находимся на пороге новой эпохи. Наши действия сегодня оказывают большое влияние на то, каким станет наше будущее. Книга «Человек + машина» поможет вам лучше понять, какие возможности и трудности ожидают вас впереди, и станет руководством по внедрению искусственного интеллекта в вашем бизнесе.
