Автор Данило Сато

Технологии вызывают новую волну разрушения в нашем обществе. В то время как могущественные правительства обеспокоены потенциальными последствиями вытеснения рабочих мест интеллектуальными системами и роботами, мы видим все больше примеров таких систем, позволяющих трансформировать бизнес. Интеллектуальное расширение возможностей - это сдвиг, который объединяет лучшее из обоих миров: расширение человеческого интеллекта с помощью машинного интеллекта за счет использования данных и таких методов, как оптимизация, искусственный интеллект и машинное обучение.

Рыночные возможности реальны: согласно сообщениям, ИИ является отраслью с оборотом 15 миллиардов долларов, а к 2020 году прогнозируется рост до 70 миллиардов долларов. Только IBM инвестирует 3 миллиарда долларов, чтобы внедрить свои когнитивные вычисления в Интернет вещей (IoT). Samsung приобретает Viv, платформу нового поколения для интеллектуальных помощников. Google нанимает лучших специалистов из области искусственного интеллекта и пересматривает себя как компанию, занимающуюся прежде всего машинным обучением. Крупные игроки сотрудничают, чтобы сформулировать передовой опыт и открыть исходный код многих фреймворков, алгоритмов и инструментов, таких как TensorFlow и NuanceMix, используемых для реализации решений ИИ и машинного обучения. Это лишь некоторые из признаков того, что сдвиг уже происходит.

Возникает вопрос: как лучше всего использовать Intelligent Empowerment для преобразования вашего бизнеса?

Многие из этих методов не новы. Сфера искусственного интеллекта существует с первых дней информатики, но почему сейчас она снова привлекает столько внимания? Этому возрождению способствует сочетание факторов: более широкий доступ к данным, увеличенная вычислительная мощность для хранения и обработки данных, прогресс в алгоритмах и методах, а также увеличение числа инструментов с открытым исходным кодом, которые помогают снизить барьер для принятия. Вместе они позволяют создавать инновационные решения и продукты.

Мы можем взглянуть на автомобильную промышленность в качестве примера этой революции: у автомобилей есть датчики в течение долгого времени, но они использовались только для предоставления в реальном времени данных о собственном состоянии автомобиля - например, текущей скорости, уровня топлива и т. Д. температура и давление в шинах. С развитием Интернета вещей подключенный автомобиль теперь может быть частью более широкой экосистемы, объединяя свои собственные данные с другими наборами данных, чтобы обеспечить интеллектуальную навигацию, обнаружение схем движения и аварий, а также позволяя производителям анализировать использование для поощрения профилактического обслуживания. Современная тенденция - это интеллектуальный автомобиль, который сочетает в себе преимущества датчиков, возможности подключения и достижения в области алгоритмов искусственного интеллекта, позволяющих управлять автомобилями с автономным управлением.

Если мы применим ту же точку зрения к другой области, такой как цепочка поставок, мы увидим аналогичную прогрессию. Первоначально решения для цепочки поставок были ориентированы на улучшения на уровне предприятия. Теперь мы видим тенденцию к интеграции и более гибкой цепочке поставок, которая может участвовать в более широкой подключенной экосистеме. В будущем интеллектуальная цепочка поставок будет активно самовосстанавливаться при возникновении разрушительных событий.

Интеллектуальные системы обещают принести большие выгоды вашему бизнесу, такие как повышение производительности и эффективности, обеспечение роста и масштабируемости, а также сокращение затрат на обычные бизнес-операции. Они также могут иметь более широкое влияние на общество, например, улучшать выявление и лечение заболеваний, помогая людям жить лучше и дольше. С другой стороны, он может преобразовать рабочую силу и автоматизировать многие рабочие места.

Цифровая революция позволила расширить возможности подключения, поддерживая текущие тенденции, но в постцифровую эпоху Intelligent Empowerment предлагает новый взгляд на будущее. Однако, чтобы избежать тех же ошибок, всегда полезно взглянуть на историю, чтобы понять, как предыдущие технологические инновации проникли на предприятие. Мы стали свидетелями множества волн подрывов бизнеса из-за высоких технологий. Вычислительная техника впервые попала на корпоративную сцену в виде мэйнфреймов, которые автоматизируют основные вычислительные функции, такие как бухгалтерский учет. С появлением ПК мы стали свидетелями сдвига в сторону децентрализованных вычислений и смещения акцента с оборудования на программное обеспечение. Эта вторая волна привела к большей автоматизации бизнес-процессов и привела к появлению корпоративных систем, таких как ERP и CRM.

Третью волну разрушения возглавил Интернет. Системные ограничения, такие как ошибка 2000 года и введение новой валюты (евро), ускорили замену устаревших мэйнфреймов и систем веб-приложениями, которые предлагали более богатый пользовательский интерфейс. Теперь стали возможны новые бизнес-модели, и мы стали свидетелями роста таких компаний, как Amazon, Google и Facebook. Это также позволило создавать большие наборы данных, при которых все больше и больше пользователей подключались к Интернету.

Выпуск iPhone вызвал новую революционную волну в мобильной индустрии. Он обеспечил широкую доступность Интернета и новый канал для потребителей, а также новую модель распространения через магазины приложений. Внезапно компаниям пришлось вкладывать средства в создание своих мобильных приложений, чтобы достигать своих клиентов там, где они есть.

Распространение цифровых устройств с расширенными возможностями подключения - Интернет вещей - и глобализация рабочей силы вызвали пятую волну потрясений: цифровую. Имея больше каналов для связи с потребителями и их растущие ожидания в отношении того, как взаимодействовать с организациями, каждая компания вкладывала усилия, чтобы стать цифровыми предприятиями. Помимо внешнего воздействия, цифровые технологии также оказали внутреннее влияние на поведение сотрудников, и цифровая трансформация стала приоритетом в повестке дня руководства.

В то время как первоначальные волны были связаны с простой автоматизацией существующих бизнес-процессов с технологией, играющей вспомогательную роль для организации, недавние сбои делают технологии все ближе и ближе к ядру каждого бизнеса. Когда заканчивается одна революция, энергетические технологии никуда не исчезают, они просто становятся настолько широко распространенными, что их можно считать само собой разумеющимся.

Intelligent Empowerment - это следующая революция после цифровых технологий. Каждая компания хочет стать алгоритмическим предприятием и внедрить интеллектуальные системы в свои организации. Однако так же, как это произошло с мобильными и цифровыми технологиями, этот переход будет нелегким для реализации всех преимуществ. Это выходит за рамки технологий и требует трансформации людей и процессов в равной степени.

Хотя внедрение мэйнфреймов заняло 20–30 лет, а у компаний было еще 10 лет, чтобы полностью освоить ПК и заменить устаревшие системы, время для внедрения новых технологий сокращается. Интернет-революция началась в середине 90-х, и даже после того, как в начале 2000-х лопнул пузырь доткомов, веб 2.0 подтолкнул компании к внедрению веб-технологий в более короткие сроки. Популярность мобильных устройств выросла в 2007 году с выпуском первого iPhone. К 2011 году Джон Пэтон придумал термин сначала цифровые. Это означает, что время организации для принятия и внедрения новых технологий сокращается.

С революцией в области интеллекта мы наблюдаем определенную закономерность в отношении наших корпоративных клиентов. Чтобы справиться со скоростью инноваций, компании стремятся к быстрому выигрышу в виде точечных решений и готовых продуктов, которые позволяют решать интеллектуальные задачи в определенной области. Они повышают производительность или эффективность в небольших карманах. Тот же подход применялся к предыдущим инновациям, таким как Интернет и мобильная связь, и мы видели, что наши клиенты сразу же создают устаревшие веб-сайты и мобильные приложения, прежде чем осознают, что им нужна более связная цифровая стратегия.

Вот несколько примеров. Розничный торговец изучает интеллектуальные алгоритмы для улучшения различных функций цепочки поставок и планирования: алгоритм планирования запасов, алгоритм логистики и транспортировки, алгоритм прогноза продаж. Другой ведущий клиент финансовых услуг ищет решения для обнаружения мошенничества, «знай своего клиента» (KYC) и наблюдения за транзакциями. На рынке есть продукты и компании, которые заявляют, что решают такие проблемы с помощью машинного обучения и искусственного интеллекта.

Проблема с этим подходом в том, что он неоптимален и требует значительных затрат на интеграцию. Как может подтвердить любой архитектор предприятия, внедрение новых продуктов и технологических решений на предприятие - непростая задача. Обычно они аддитивны и способствуют усложнению системного ландшафта. А когда им придется интегрироваться с существующими системами, на то, чтобы полностью протестировать и развернуть их в корпоративной экосистеме, могут потребоваться годы.

Мы считаем, что целостный подход - лучшее решение. Вместо точечных решений, которые оптимизируются локально, подумайте, как интеллектуальные системы могут помочь оптимизировать всю вашу организацию в целом. Более серьезная проблема заключается в том, как технологии могут повысить скорость всего бизнеса, а значительный прирост эффективности и производительности будет достигнут только тогда, когда вы выйдете из существующих систем и организационных разрозненных структур.

Мы работали с крупным заказчиком в сфере цепочки поставок, пытаясь применить целостный анализ к их возможностям планирования. По-настоящему сквозная система планирования выходит за рамки существующего разрозненного планирования производства, планирования материалов, планирования спроса, планирования транспортировки и т. Д. Требуется подход, который связывает эти отдельные домены для выработки глобального оптимального решения. Для этого также требуется платформа данных, поддерживающая гибкую потоковую архитектуру, позволяющую системе выйти за рамки ежедневных / еженедельных пакетных процессов и превратиться в такую, которая может реагировать со скоростью бизнеса.

С точки зрения систем, мы не просто смотрим на добавление нового продукта в их ландшафт, но и как заменить существующие модули планирования, продукты COTS и надстройки, которые были построены вокруг их существующей системы ERP. С точки зрения людей, это новое определение роли планировщика, поскольку новая система может предоставить общее представление обо всей цепочке поставок, а не специализированные роли, разработанные для управления существующими разрозненными структурами и их эксплуатации. С точки зрения процесса новая система может реагировать и реагировать на разрушительные события в течение дня. Вместо того, чтобы полностью управляться людьми, система должна поднимать инциденты и предлагать решения, которые человек может оценить и выполнить. Со временем наша система может учиться на данных и принимать стандартные решения от имени пользователя.

Мы считаем, что для того, чтобы действительно внедрить Intelligent Empowerment в вашу организацию, вы должны думать не только о быстрых победах, но и рассматривать более целостный подход. Хотя для преобразования людей, процессов и инструментов потребуется программа изменений, потенциальные выгоды намного перевешивают затраты.

Основываясь на нашем опыте обсуждения и предоставления Intelligent Empowerment нашим клиентам, мы сформулировали несколько вопросов, которые помогут вам оценить, готова ли ваша организация к следующей революционной волне.

Поддерживает ли ваша стратегия обработки данных Intelligent Empowerment?

Данные лежат в основе этих новых интеллектуальных систем. Инфраструктура должна поддерживать хранение больших объемов данных и масштабируемый уровень обработки для различных типов рабочих нагрузок, от пакетной обработки до потребностей в режиме реального времени и потоковой передачи. Современный подход включает архитектуру потокового потока данных с микросервисами, которые могут реагировать и создавать потоки данных, которые проходят через распределенную и масштабируемую шину событий, используя что-то вроде Kafka в качестве основы. Он также включает в себя Enterprise Data Lake, которое можно использовать для долгосрочного хранения необработанных данных из нескольких источников, которые в дальнейшем могут быть использованы для анализа данных и корпоративной аналитики.

Мы видели, как многие клиенты инвестируют в инфраструктуру больших данных, не меняя организационную структуру и не развивая навыки, необходимые для полноценного использования новых приложений Data Science и аналитики. Вот почему SQL на Hadoop стал популярной темой. Однако, чтобы в полной мере использовать Intelligent Empowerment, вам необходимо выйти за рамки пакетно-ориентированного мышления и традиционных методов хранения данных и внедрить мышление данных в ядро ​​архитектуры вашей системы.

Но технологический фундамент - это только отправная точка для оседлания этой разрушительной волны. Есть и другие вопросы, о которых вам следует подумать.

Готовы ли вы отказаться от существующей разобщенности и мыслить целостно?

Чтобы действительно стать алгоритмическим предприятием, вам нужно будет пересмотреть организационную структуру и переоценить, действительно ли существующие разрозненные структуры действительно необходимы для вывода вашей компании на новый уровень. Применение интеллектуальных решений к небольшой проблеме может быть достаточным для начала, но вам действительно следует придерживаться целостного подхода, охватывающего все существующие организационные структуры, чтобы полностью реализовать потенциал.

Это требует переосмысления не только того, как люди организованы, но и ваших существующих процессов. Поскольку интеллектуальные системы могут предоставлять аналитические данные на основе данных и выполнять задачи по сбору и обработке данных намного эффективнее, чем люди, вам необходимо подумать, какие роли потребуют реальных человеческих ресурсов в будущем. У сотрудников по-прежнему будет потребность в человеческой интуиции и творчестве, но предсказуемые и процедурные действия на некоторых рабочих местах легче заменить автоматизацией.

Как показывает история цепочки поставок, им пришлось создать новую роль, которая могла бы контролировать весь поток создания ценности. Это должность более высокого уровня, которая, вероятно, потребует новых навыков, таких как понимание того, как можно настроить Data Science и алгоритмы оптимизации, а также смещение их текущего фокуса. Вместо того, чтобы думать о настоящем и пытаться разрешить разрушительные события, система поможет им выявить эти проблемы и предложить решения, чтобы они могли тратить больше времени на анализ прошлых данных и выполнение перспективных симуляций; то, что они не могут сделать сегодня из-за текущего дисбаланса рабочей нагрузки.

Какую бизнес-проблему вы пытаетесь решить?

Наконец, мы настоятельно рекомендуем вам рассмотреть бизнес-проблему, которую вы пытаетесь решить с помощью Intelligent Empowerment. Важно выйти за рамки простого круговорота ажиотажа. Вы не хотите оказаться в ситуации, когда вы ищете проблемы, которые могло бы решить приобретенное вами интеллектуальное решение.

Если все сделано правильно, Intelligent Empowerment может помочь снизить общую стоимость владения существующими системами и продуктами, а также повысить продуктивность и эффективность того, как вы ведете свой бизнес. Пригласите своих корпоративных архитекторов в это путешествие и убедитесь, что они понимают бизнес-проблему, которую вы пытаетесь решить. Это не только поможет упростить системный ландшафт и вывести из эксплуатации многие устаревшие системы, но также поможет модернизировать вашу архитектуру в целом. Поскольку это займет время и потребует изменения технологий и мышления людей, мы считаем, что эволюционный подход к архитектуре может помочь снизить риски, связанные с попыткой реализовать это методом большого взрыва.

Intelligent Empowerment может разрушить вашу организацию и модернизировать вашу архитектуру, хотя мы рекомендуем не ограничиваться технологическими возможностями. Мы можем извлечь уроки из нашей истории подрывов, вызванных технологиями, и не допускать тех же ошибок, применяя их на предприятии. Используйте целостный подход и учитывайте общие технические, человеческие и процессуальные последствия, чтобы по-настоящему использовать его потенциал для преобразования вашего бизнеса.

Первоначально опубликовано на www.gotitworks.com 21 января 2017 г.