Мы находимся на интересном переломном этапе в отношении того, как и где выполняется работа. Как бизнес-лидеры и менеджеры, мы становимся все более способными привлекать рабочую силу, которая сочетает в себе виртуальную работу и работу на месте, частичную и полную занятость, постоянную и условно-постоянную. Но как раз тогда, когда мы разобрались с предпочтительными методами управления, появляется совершенно новый ландшафт с технологическими возможностями, занимающими центральное место в работе и, возможно, в вашей бизнес-модели: автоматизация труда. Как, когда и где руководителям следует задуматься о применении различных технологий автоматизации в своем бизнесе?
В настоящее время существует три технологических фактора автоматизации труда: роботизированная автоматизация процессов, когнитивная автоматизация и социальная робототехника. Каждая технология подходит для разных видов работ и имеет разные последствия в зависимости от выполняемой работы, как показано на диаграмме ниже.
Самым простым и наиболее развитым на сегодняшний день является роботизированная автоматизация процессов. Она может использоваться для автоматизации крупносерийных, малосложных и рутинных задач. Она особенно эффективна при автоматизации так называемых задач "вращающегося кресла", когда данные необходимо перенести из одной программной системы в другую. Эти задачи традиционно выполняются людьми. Например, они могут включать в себя получение входных данных из электронной почты или электронных таблиц, обработку информации с применением определенных правил, а затем ввод выходных данных в некоторые другие бизнес-системы, такие как ERP или CRM. Создание виртуальной рабочей силы из программных роботов может помочь компаниям оптимизировать операционные процессы, а также повысить качество и экономическую эффективность общих услуг.
<
Инсайт-центр
-
Эпоха автоматизации
Спонсор: KPMG Как робототехника и машинное обучение меняют бизнес.
Тем не менее, большая часть нынешнего ажиотажа вокруг автоматизации труда связана с системами, которые могут заменить человека при выполнении нестандартных, сложных, творческих и часто исследовательских задач - другими словами, системами, способными автоматизировать человеческое познание, или когнитивной автоматизацией. Разработки в области машинного обучения, опирающиеся на масштабируемые вычислительные ресурсы в облаке и значительные инвестиции в исключительные человеческие таланты со стороны крупных игроков ИТ-индустрии, делают компьютеры способными распознавать закономерности и понимать смысл в больших данных хитроумным человекоподобным способом. Этот "интеллект распознавания" проявляется в системах распознавания голоса, преобразования голоса в текст, понимания естественного языка, понимания изображений и множества других приложений, которые становятся все более доступными для потребителей и компаний.
Компании могут использовать эти когнитивные технологии автоматизации тремя способами. Во-первых, они могут дополнительно автоматизировать или полностью перестроить свои бизнес-процессы. Возьмем, к примеру, индустрию автострахования. Вместо того, чтобы приглашать агентов-людей в автомобили для оценки ущерба, приложение, используемое владельцем полиса и оснащенное интеллектуальной системой распознавания изображений, может обрабатывать фотографии повреждений автомобиля, оценивать степень ущерба, оценивать и классифицировать размер претензии и передавать информацию для окончательного утверждения человеку, тем самым значительно упрощая процесс рассмотрения претензий с точки зрения времени и затрат. Когнитивная автоматизация, такая как Google Glass, может изменить работу, например, стюардессы. Способность таких технологий позволить разделить традиционные рабочие места и дополнить или заменить рутинную деятельность открывает возможности для повышения эффективности, результативности и воздействия.
Вторая область возможностей когнитивной автоматизации - это разработка компаниями новых продуктов и услуг. В предыдущем примере интеллектуальное приложение может стать частью нового предложения для клиентов автострахования, возможно, с дополнительными функциями, такими как чат-бот, который может предоставлять владельцу полиса дополнительные консультации по страхованию по требованию.
И наконец, когнитивная автоматизация может быть использована для получения новых знаний о больших данных. Когда речь идет о преобразовании стратегии компании в отношении будущего работы, аналитика талантов в сочетании с машинным обучением может стать очень мощным инструментом для анализа и прогнозирования.
Еще одна область, которая быстро развивается, - социальная робототехника. В отличие от своих предшественников, новое поколение роботов не собирается на конвейере; они мобильны и перемещаются в нашем повседневном мире. Это могут быть летающие или плавающие дроны, ходячие антропоидные роботы или роевые роботы, передвигающиеся на колесах. Они программируются и могут адаптироваться к новым задачам. Это новое поколение социальной робототехники может автоматизировать как рутинные, так и нерутинные задачи. Освободившись от конвейера, социальные роботы могут сотрудничать с людьми в самых разных сферах, которые еще несколько лет назад были немыслимы.
Хорошим примером являются роботы Kiva, которые Amazon использует для повышения эффективности процесса выполнения заказов. Вместо того чтобы ходить по проходам в поисках нужных пакетов, люди теперь стоят на платформах, а армия социальных роботов приносит им нужный пакет в нужное время. Реорганизовав процесс с помощью роботов, Amazon не заменила людей, а сделала их более продуктивными, подобно тому, как вышеупомянутое приложение позволяет корректировщикам брать на себя больше дел, сосредоточившись на "более важных" видах деятельности, в то время как приложение берет на себя более рутинные аспекты работы.
Теперь сотрудникам Amazon требуется 15 минут на выполнение некоторых заказов вместо 90 минут, что повышает эффективность на 20%; небольшие размеры роботов также позволили Amazon увеличить объем запасов на 50%. Руководство контролирует весь процесс выполнения заказов, включая рабочее взаимодействие между роботами и людьми.
Поскольку период полураспада профессиональных навыков продолжает сокращаться, растущий спрос на переквалификацию заставляет многие организации переосмыслить риски, связанные с полной занятостью, чтобы снизить риск устаревания. Различные варианты автоматизации рабочих задач, такие как приведенные здесь, могут обеспечить жизнеспособные решения всех вышеперечисленных проблем. Поэтому выбор правильной технологии для автоматизации рабочих задач и повышения эффективности работы имеет решающее значение для бизнеса, как и согласование выбранной технологии с комплексной стратегией будущего работы.
Об авторе
Джордж Заркадакис - ведущий специалист по цифровым технологиям в компании Willis Towers Watson и старший научный сотрудник Атлантического совета. Он является автором книги Кибер Республика: Reinventing Democracy in the Age of Intelligent Machines (MIT Press, 2020) и In Our Own Image: The History and Future of Artificial Intelligence (Pegasus Books, 2017). Следите за ним в Твиттере по адресу @zarkadakis.
- Hbr.org
Поделиться
