Когда я принимаю решение, я, по сути, выношу суждение, выбирая вариант, возможно, из многих: извилистый путь с неопределенными результатами. Этот выбор, в свою очередь, основывается на мнениях, на которые влияют бесчисленные факторы, помимо рассматриваемого вопроса: вы знаете о когнитивных искажениях, но эмоциональные резонансы также влияют на нас, и даже наши закуски влияют на наш так называемый рациональный ум.
Кришнамурти сказал: человек свободен в выборе, но когда он выбирает, он уже в замешательстве. Когда вы видите что-то очень ясно, вы не выбираете. Когда вы видите что-то очень ясно, в чем необходимость выбора? Выбора нет.
Чаще всего мы видим не очень ясно. Но когда дело доходит до автоматизации принятия решений, применения алгоритма для оценки входных данных и инициирования или предложения действия, мы гарантируем, что алгоритм видит только то, что ему нужно. На самом деле алгоритм видит только те данные, которые мы ему представляем. Предубеждения программного обеспечения — а их много — исходят от нас из вторых рук. Тем не менее, пока у алгоритмов нет проблем с низким уровнем сахара в крови или мыслями о неминуемой смерти.
Так что для меня автоматизированные решения вообще не являются решениями в каком-либо полезном смысле. Их лучше было бы назвать просто выборками или выводом подпрограммы. Они не идут ни в какое сравнение со сложностью человеческих решений. Джеймс Тейлор и Нил Раден мудро назвали свою прекрасную книгу по автоматизации принятия решений Умные (достаточно) системы.
Задачи и роботы
Я говорю, что автоматизированные решения менее целенаправленны и проще, чем реальные решения, но об автоматизированных задачах я скажу совсем другое.
Когда мы автоматизируем задачи, наиболее очевидным улучшением является простая эффективность. Роботизированная точечная сварка на производстве может значительно повысить производительность сборочной линии. Автоматизированный процесс заказа может быть быстрее и менее подвержен ошибкам, чем рабочий процесс, выполняемый человеком. Многие предприятия быстро видят эти преимущества, когда начинают с автоматизации.
Но автоматизация — это нечто большее, чем просто ускорение процесса. Я могу пролистать серию неподвижных фотографий и увидеть значение движения. Но если я ускорю это движение до кинематографической скорости, статичное изображение превратится во что-то совершенно новое. Раскрутить зоотроп или листать флип-книжку — значит совершить небольшое волшебство.
Мы можем вызвать подобное преобразование, когда автоматизируем нашу бизнес-деятельность. Точная воспроизводимость и средства для работы со скоростью и масштабом, превышающим возможности человека, могут кардинально изменить потенциал и методы нашего бизнеса.
Интересно, и я подозреваю, что это очень важно, это наиболее верно для краев человеческих задач, где простота и сложность пересекаются и взаимодействуют.
Возьмем относительно простую вычислительную задачу, например проверку орфографии. Перед проверкой орфографии (вы хоть помните?) мы просматривали текст после завершения черновика. Даже в ранних текстовых процессорах сканирование на наличие ошибок было дискретным действием, запускаемым по команде и все еще довольно трудоемким. При современном вводе текста в любом текстовом поле автоматический поиск словарей и грамматик достаточно быстр и достаточно многофункционален, чтобы быть непрерывным и ненавязчивым. Таким образом, проверка орфографии, наряду с прочей рутинной письменной работой, приобретает совершенно иной характер, изменяя то, как мы пишем.
С другой стороны, очень сложные задачи все еще можно автоматизировать. Рэй Ванг часто делится отличным слайдом, в котором излагаются некоторые критерии определения хороших задач, такие как низкая потребность в творчестве и физическом присутствии, но высокий уровень повторяемости.
Robotic Process Automation (RPA) — это программное обеспечение, которое позволяет нам записывать человеческие процессы в сложных задачах, а затем воспроизводить их. Существует множество достойных примеров того, как RPA выполняет утомительные задачи с точностью, тщательностью и скоростью, с которыми люди не могут сравниться. Обновление CRM-систем новой информацией о клиентах, обработка заказов, обработка возмещений… Я видел, как RPA выполняет много полезной, но вряд ли преобразующей работы.
Тем не менее, есть некоторые задачи, в которых автоматизация значительно меняет основную природу того, что мы делаем.
Прекрасным примером является закрытие и сверка счетов. Спросите любого бухгалтера. Этот процесс требует критической точности: но это может быть запутанной и повторяющейся задачей. Тем не менее, новое поколение программного обеспечения RPA появилось от таких компаний, как Blackline, которые могут старательно автоматизировать даже сложность, необходимую для этой необходимой бухгалтерской задачи.
Для наших целей важнее то, что автоматизация трансформирует задачу. Подобно проверке орфографии, закрытие и согласование учетных записей теперь становится непрерывной, а не дискретной операцией. В каком-то смысле учетные записи вообще не закрыты: их не нужно замораживать во времени, чтобы можно было выполнять связанные с ними человеческие задачи. Каждая новая запись, каждый счет-фактура, каждый платеж согласовываются по мере их возникновения. Влияние на бизнес-операции от обработки счетов до денежных потоков и управления задолженностью может быть значительным. Компании, которые автоматизируют закрытие, могут стать совершенно другими компаниями с большей финансовой проницательностью и бизнес-гибкостью.
Для меня это захватывающее будущее RPA — не только автоматизация, но и коренная перенастройка нашего бизнеса для более динамичной работы.
