Одного из новейших сотрудников НАСА зовут Джордж Вашингтон. Он полностью сертифицирован, имеет активный адрес электронной почты и работает в здании 1111. Он выполняет в основном транзакционные административные задачи и является ботом. Он один из немногих ботов, которые в настоящее время выполняют механические задачи для НАСА, и, по словам Марка Глориозо, исполнительного директора центра общих служб НАСА, это только начало. Он, среди прочих, вкладывает время и капитал в создание так называемой «рабочей силы без воротничка». Для некоторых преобладание искусственного интеллекта, когнитивных технологий и автоматизации звучит как начало кошмара в стиле Терминатора и Скайнета.

Добавьте к этому заголовки, такие как «Когда роботы берут нашу работу» - Washington Post и «Роботы заберут нашу работу, нам лучше планировать сейчас, пока не стало слишком поздно» - The Guardian, есть понятное беспокойство по поводу того, как растет способность технологий мыслить и действие в конечном итоге повлияет на рабочее место. В выпуске Deloitte Tech Trends, выпуск 2018 года, эта тема затрагивается напрямую, и они почти полностью уверены в том, что, хотя эти разработки, безусловно, изменят рабочую среду, это будет к лучшему. Это, конечно, если те компании, которые думают о том, чтобы пойти по пути ИИ, заранее проявят должную осмотрительность.

В WeAreBrain мы уже какое-то время думаем и говорим о разработке искусственного интеллекта, и в недавнем прошлом мы пару раз вкладывали свои деньги туда, куда намеревались. Когда мы разрабатывали Elio, нашего рабочего бота DevOps, мы имели в виду одну конкретную вещь. Как нам разработать бота, который поддерживает нашу команду, убирая повторяющиеся задачи, которые легко автоматизировать, чтобы наши звезды DevOps могли найти более инновационные решения, выполняя то, что их волнует? По всем оценкам и согласно этой статье Deloitte наши намерения, безусловно, были в правильном месте. Как они объясняют, подходя к распространению этих новых технологий с точки зрения помощи командам, либо удаляя рутинные задачи, не требующие человеческого надзора, либо, в качестве альтернативы, настраивая свой ИИ на повышение производительности человека, вы предоставляете сотрудникам пространство для инноваций. .

Конечно, это не так просто, потому что, хотя те, кто занимают технические должности, и некоторые руководители компаний являются первыми последователями, остальная часть организации все еще должна адаптироваться к новым способам работы. Deloitte также изучает роль, которую HR-отделы и компании должны будут сыграть в этой эволюции. Адаптировать поиск талантов, описания должностей, обучение навыкам и мониторинг этой простой рабочей силы - непростая задача. Если честно, пока я читал статью, даже у меня была некоторая нерешительность, когда они начали говорить об обзорах производительности машин. Но в чем они не ошибаются, так это в том, что внедрение более сложных технологий - это не только компетенция технической команды. Чтобы действительно обеспечить успех ваших ботов или программ автоматизации, вам нужно взять с собой всю компанию.

На диаграмме ниже Deloitte отлично справляется с определением разделения способностей между людьми и машинами. Как вы видите, машины намного лучше (и так было уже какое-то время) в плане масштабируемой вычислительной мощности, быстрого вызова и вычислений. В то время как человеческие сильные стороны, такие как сложное решение проблем, неоднозначность суждений и обработки, ясно показывают, что существует определенная разница между тем, что могут делать машины, и тем, что должны делать люди. Их замечание о том, что «действительно эта тенденция, в отличие от других, рассмотренных в технологических тенденциях 2018 года, больше похоже на многообещающее путешествие к открытиям, чем на четко определенный спринт к финишу», делает эту область инноваций особенно захватывающей.

В течение последних нескольких лет WeAreBrain также работал над Tur.ai, удобной технологией машинного обучения, которая помогает создавать и обучать «виртуальную рабочую силу», которую мы используем для разработки чат-ботов и рабочих лодок как для себя, так и для клиентов. При разработке Tur.ai мы следовали знакомой ментальной модели найма и обучения для работы и создали систему, которая добавляет удобный для человека интерфейс и взаимодействие для использования искусственного интеллекта для выполнения работы. По мере того, как мы расширяем наши исследования и разработки в этом пространстве, мы работаем над поиском оптимального сочетания возможностей машины и взаимодействия с человеком, чтобы гарантировать, что с созданным нами ИИ не только легко взаимодействовать, но и создать опыт, который разработан. имея в виду пользователя. В ближайшем будущем мы представим несколько действительно интересных построек (так что смотрите это пространство).

В статье Deloitte также исследуются два конкретных элемента, которые помогут обеспечить беспрепятственную интеграцию ИИ в компанию. Это культура и "свободное владение технологиями". Нормальная рабочая среда традиционно состоит из сотрудников, выполняющих определенные роли и выполняющих четко определенные задачи в рамках установленных процессов. «Эти работники, вероятно, имеют фиксированные представления о характере занятости, своей карьере и о вспомогательной роли технологий в более широкой операционной картине». Возникает вопрос. Что происходит с этим культурным пониманием того, как устроено рабочее место, когда вы начинаете отнимать некоторые из этих задач от людей? Как это влияет на моральный дух и действительно ли возможно, чтобы люди и машины могли без проблем работать вместе, что способствует повышению производительности? Похоже, что влияние на моральный дух будет смягчено вторым влияющим фактором - технологической свободой. «Свободное владение технологиями вашей компании означает понимание критически важных систем - их возможностей, взаимосвязей, их стратегической и операционной ценности и конкретных возможностей, которые они открывают», или, проще говоря, иметь четкое понимание того, почему и как эти новые ИИ, автоматизация и когнитивные технологии будут реализованы в практическом смысле.

Следует принимать во внимание, что компании, желающие внедрить в свой штат сотрудников без воротничков, не должны предполагать, что сотрудники «будут достаточно беглыми, чтобы быстро адаптироваться к новым технологиям». Это приводит к необходимости обучения, которое необходимо для успешного внедрения новых процессов и систем. Увеличенная рабочая сила ничем не отличается. «В отсутствие общего понимания корпоративных технологий и их возможностей компании не могут развить коллективное воображение, необходимое для движения к новому стратегическому и операционному будущему. Знакомство с технологиями может помочь работникам из всех слоев общества понять не только реалии сегодняшнего дня, но и возможности завтрашнего дня ».

Итак, с учетом всего сказанного, действительно ли существует дорожная карта, которая поможет компаниям и их техническим агентствам пройти через следующий этап эволюции технологических инноваций? «Делойт» выделяет пять ключевых шагов, которые необходимо предпринять, чтобы обеспечить признание и понимание глобальной компанией принципа «без ошейника».

1. Оцените свои потребности

Они побуждают вас задаться вопросом, действительно ли безошибочная рабочая сила является правильным шагом для вашей компании. Лучший способ быть уверенным - это определить все ваши «критически важные» виды деятельности, которые вообще не требуют вмешательства человека. В качестве альтернативы, есть ли возможности улучшить деятельность человека в этих областях? Прежде всего, это те возможности, которые достаточно убедительны, чтобы совершить сдвиг.

2. Понять, как сейчас выполняется работа

По каждой задаче, выполняемой в рамках данного процесса, выясните, кто ее выполняет, и какой набор навыков требуется для ее выполнения. Какие технологии в настоящее время позволяют выполнять задачи, включая как смежные, так и зависимые задачи в рамках более крупного процесса. Если взглянуть на это критически, это поможет вам принять решение о том, что автоматизировать, и, конечно же, будет ли это вообще подходящим.

3. Сгруппируйте навыки и задачи по категориям

Проще говоря, определите разницу между навыками, которые могут выполнять только люди, и этими машинами. Хороший ориентир при рассмотрении вопроса - просто принести диаграмму мозга Делойта в комнату, когда будете проводить расследование. Где требуются рассудительность и творческое мышление ?. Какие задачи повторяются и имеют ограниченную сложность, которую могут выполнять машины? Помимо информирования о первоначальном решении создать новую рабочую силу, это упражнение также может помочь в изменении рабочих ролей и выявлении новых возможностей.

4. Изучите инструменты и тактику

Проведите небольшой анализ конкурентов. Какие когнитивные технологии и передовые робототехнические решения используют другие компании в вашей сфере? Что нового в этой сфере, есть ли что-то новое на горизонте, что действительно может изменить к лучшему способ работы вашего бизнеса? Это наводит на мысль о том, как быстро появляются новые технологии, подходит ли этот выпуск для вас или лучше отложить до тех пор, пока что-то действительно не будет соответствовать вашим потребностям? Кроме того, если вы проведете свое исследование, у вас, вероятно, будет больше возможностей для разработки решения, которое идеально подходит для ваших нужд.

5. Легко или на всех парах

Этот шаг требует некоторого самоанализа компании. Готова ли ваша организация в полной мере перейти к инициативам по автоматизации с участием ботов? Готовы ли вы к большим переменам или больше ориентированы на более медленную и устойчивую интеграцию? Истина в том, что это зависит от компании и важно исследовать ваши мотивы для изменений, а также действительно ли вы находитесь в пространстве как культурно, так и свободно в техническом плане, чтобы вносить крупномасштабные изменения.

В заключение, технология здесь, и она только становится умнее, поэтому кажется, что в какой-то момент у каждой компании будет своя собственная версия рабочей силы без воротничка. Поиск подходящего решения и скорость, с которой вы внедряете ИИ в свою компанию, уникальны для вас. Здесь нет правильного или неправильного ответа, но я должен принять во внимание, что даже НАСА начинало с одного бота.

Источник: Deloitte Insights - Tech Trends 2018, The Symphonic Enterprise.