В своем исследовании мы обнаружили, что ведущие компании в разных отраслях — 9 % нашей выборки из примерно одиннадцати сотен представителей — уже оседлали третью волну. Они максимально внедрили автоматизацию и теперь разрабатывают следующее поколение процессов и навыков, чтобы извлекать выгоду из взаимодействия людей и машин. Они переосмысляют процессы как активные и адаптивные, используя данные, поступающие в реальном времени.
Как ведущим компаниям это удается? В своем исследовании мы обнаружили, что они преуспели благодаря применению пяти основных принципов, касающихся мировоззрения организации, экспериментирования, управления, данных и навыков.
Мировоззрение
Нужно применять совершенно иной подход к бизнесу — переосмыслять работу в области недостающей середины, где люди совершенствуют искусственный интеллект, а умные машины, в свою очередь, даруют человеку суперспособности. Раньше внимание фокусировалось на использовании машин для автоматизации определенных шагов в конкретном рабочем процессе. Теперь потенциальное сотрудничество людей и машин ведет к преобразованию многих традиционных процессов. Жесткие конвейерные линии уступают дорогу гибким командам из «дополненных» людей и «умных» машин. Более того, такие команды непрерывно и немедленно приспосабливаются к новым данным и различному вкладу человека. Они поистине органичны: объединенные рабочие процессы сродни живым, дышащим организмам. Мы предвидим, что технологии искусственного интеллекта будут крайне необходимы для того, чтобы помочь компаниям больше соответствовать обслуживаемому ими рынку, лучше отвечая требованиям потребителей. Однако, чтобы достичь этого, руководители должны освоить отличное от прежнего мировоззрение, ориентированное на действия, чтобы переосмыслить свою деятельность. Также руководители должны понять: чтобы заполнить недостающую середину, им нужно прежде всего заложить фундамент, вместо того чтобы мчаться вперед. В частности, им следует первоначально сосредоточить внимание на том, чтобы развить потенциал своих сотрудников по полной, автоматизируя рутинную работу, а затем уже продолжить концентрироваться на взаимодействии людей и машин.
Экспериментирование
Нужно активно искать узлы в процессах, где можно было бы тестировать искусственный интеллект, изучать и масштабировать переосмысленный процесс с точки зрения недостающей середины, потенциальных возможностей взаимодействия между людьми и машинами. Эра стандартных бизнес-процессов завершается, компании больше не смогут полагаться на стратегию воспроизведения лучших практик от ведущих фирм. Вот почему важно экспериментировать. Руководители должны постоянно проводить испытания, чтобы «вывести» бизнес-процессы, которые будут лучше всего подходить под их уникальные условия. Во многом это выяснение, какую работу следует делать человеку, а какая будет эффективнее выполнена сотрудничающими людьми и машинами, будет совершаться методом проб и ошибок.
Управление
Нужно с самого начала принять на себя обязательство ответственно использовать искусственный интеллект. Руководители всегда должны учитывать этические, нравственные и юридические последствия применения технологий искусственного интеллекта, а системы должны порождать поддающиеся объяснению результаты, повышать прозрачность алгоритмов и исключать систематические ошибки. Еще фирмы должны тщательно следить за тем, чтобы сотрудники, работающие с системами искусственного интеллекта, не теряли чувство контроля и развивали в себе обостренное ощущение расширенных возможностей при принятии решений. Вдобавок компании должны обеспечивать необходимое обучение и переобучение сотрудников, чтобы люди были подготовлены к осуществлению любых новых функций в недостающей середине. Собственно инвестирование в людей должно составлять в компании сердцевину любой стратегии по искусственному интеллекту.
Данные
Нужно выстраивать систему снабжения данными, «кормящую» искусственный интеллект. Искусственный интеллект требует огромного количества данных — как по объему, так и по типу. В том числе и так называемых выбросов (exhaust data) — данных, возникших как побочный продукт другого процесса (например, cookie–файлы от работы пользователя в интернете). Сбор и подготовка подобной информации к использованию — одна из самых важных задач, стоящих перед организациями, применяющими системы искусственного интеллекта. Более того, данные должны иметь возможность течь внутри организации беспрепятственно, не останавливаемые внутрицеховыми барьерами. Компания сможет извлечь максимум выгоды из этой информации, применяя ее и другие данные для того, чтобы поддерживать и повышать производительность искусственного интеллекта и человека в недостающей середине.
Навыки
Нужно активно развивать восемь «объединенных навыков», необходимых для переосмысления процессов в недостающей середине. Растущая мощь искусственного интеллекта в корне меняет взаимоотношения людей и машин. На второй волне машины в основном использовались для замены людей — вспомните, как автоматизация привела к резкому сокращению числа рабочих, секретарей, бухгалтеров, операционистов, турагентов и так далее. Но сейчас, на третьей волне, люди нужны больше, чем когда-либо. В эру оптимизации бизнес-процессов на передний план выходят люди. Говоря более конкретно, в век адаптивных процессов для управления нужны люди: не только для разработки, развития и обучения систем искусственного интеллекта, но также для взаимодействия с ними, чтобы заполнить недостающую середину и достичь значительного повышения эффективности.
Восемь новых «объединенных навыков»:
- умное запрашивание (понимание, как лучше всего делать интеллектуальному агенту запросы на всех уровнях абстрактности, чтобы узнать то, что вам нужно);
- расширение возможностей благодаря ботам (взаимодействие с интеллектуальным агентом, резко увеличивающее вашу значимость на работе);
- взаимное обучение (обучение интеллектуального агента новым навыкам и одновременно — прохождение на рабочем месте подготовки, необходимой для успешного участия в процессах, усиленных искусственным интеллектом);
- целостное слияние (разработка для интеллектуальных агентов ментальных моделей, улучшающих эффективность взаимодействия);
- высвобождение времени для человека (переосмысление бизнес-процессов с целью увеличить время, доступное для выполняемых исключительно человеком задач и его обучения);
- ответственная стандартизация (формирование цели и восприятия взаимодействий между людьми и машинами на уровне отдельных людей, коммерческих организаций и общества в целом);
- вынесение совместных решений (выбор образа действий в условиях машинной неопределенности);
- неустанное переосмысление (придумывание новых способов модернизации работы, процессов и бизнес-моделей с целью добиться экспоненциального роста эффективности).
Революция искусственного интеллекта не грядет — она уже происходит. Она требует переосмысления процессов, связанных со всеми функциями компании, чтобы извлечь максимум пользы из способности этой технологии мощно расширять человеческие возможности.
-----
Источник:
P. R. Daugherty, H. J. Wilson. Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI. Harvard Business Review Press, 2018.
Напечатано с разрешения Harvard Business Review Press. Все права защищены.
