Алекс Кантровиц - Сохраняя энергию стартапа. Как техногиганты ежедневно изобретают будущее и остаются на вершине

В показанном видеоролике человек загружает фотографии своего поврежденного автомобиля на сайт страховой компании, а система машинного обучения Google просматривает их и определяет стоимость ремонта. Затем UiPath открывает файл клиента в Salesforce, создает отчет о проблеме, в котором отмечает страховую премию, составляет базовый документ оценки в Microsoft Word и отправляет его по электронной почте клиенту и представителю страховой компании.

«Вы можете автоматизировать значительную часть работы, требовавшей ранее непосредственной занятости человека, – объясняет Венкат с легким оттенком дискомфорта в голосе. – Обработка заявления, ранее занимавшая двенадцать дней, сейчас занимает лишь два дня. Раньше на такую обработку фирма тратила около двух тысяч долларов; теперь это стоит триста».

UiPath – одна из нескольких компаний, занимающихся роботизированной автоматизацией процессов и стремящихся удовлетворить растущий спрос на подобные инновации. Менее чем через два месяца после конференции в Майами один из главных конкурентов UiPath, компания Automation Anywhere, получила от Softbank 300 млн долларов инвестиций {5} 5 Lunden, Ingrid. «RPA Startup Automation Anywhere Nabs 300M from SoftBank at a 2.6B Valuation». TechCrunch, 15 ноября 2018 г. https://techcrunch.com/2018/11/15/rpa-startup-automation-anywhere-nabs-300m-from-softbank-at-a-2-6b-valuation . . С другой стороны, Google тоже не единственная компания, предоставляющая услуги систем искусственного интеллекта по принятию решений. Целый ряд других компаний, включая Microsoft, IBM, DataRobot и Element.ai, предлагают аналогичные сервисы. При таком широком и хорошо финансируемом продвижении технологии в жизнь (и при очевидном спросе на нее) автоматизация, вероятно, скоро придет на рабочие места по всему миру, взяв на себя массу рутинной исполнительской работы.

«Мы настолько снизили стоимость принятия решений с помощью машинного обучения, что она приближается к нулю, – заявил Крейг Ле Клер, аналитик из компании Forrester, изучающий автоматизацию. – В итоге у нас вырисовывается совершенно иной тип рабочих мест».

Собравшиеся в Майами представители Walmart и Wells Fargo, похоже, еще не очень хорошо представляли себе, как будут выглядеть эти другие рабочие места. Им не терпелось внедрить автоматизацию и искусственный интеллект в своих организациях, но они, образно говоря, лишь пробовали одной ногой эту воду. Фактически они оказались в том же положении, что и многие из нас сегодня: осознавая, что волна искусственного интеллекта надвигается, мы не знаем, как именно она изменит работу, экономику и жизнь.

Однако есть несколько компаний, для которых эти «рабочие места будущего» уже стали реальностью, и представление о том, как они приспособились к очередной фазе автоматизации, позволяет нам понять, куда мы движемся.

Технологии, представленные в Майами, уже много лет являются стандартными для технологических гигантов. Обладая лучшими в мире подразделениями по исследованиям искусственного интеллекта, эти компании внедряют машинное обучение не только в свои продукты, но и на рабочих местах. Эти технологии, наряду с другими сложными инструментами, значительно сокращают чисто исполнительскую работу сотрудников и увеличивают время, которое они могут потратить на создание новых идей.

Чтобы воплотить эти новые идеи в жизнь, гигантским цифровым корпорациям пришлось переосмыслить сами принципы управления бизнесом. Загруженные исполнительской работой, большинство компаний, как правило, разрабатывают лишь несколько идей, переданных сверху, и сосредотачиваются на продажах того, что из этих идей получилось. Вот почему эпитет «мечтатель» и сегодня остается высшим комплиментом для генерального директора. Успех компании обычно зависит от идей, авторами которых являются лидер компании и его ближайшее окружение.

Однако Безос, Цукерберг, Пичаи и Наделла – вовсе не провидцы, они организаторы и посредники. Возглавляя Amazon, Facebook, Google и Microsoft, они живут, чтобы воплощать в жизнь идеи своих сотрудников, а не собственные. Они создали целые системы для обеспечения этого. Все эти руководители – инженеры, а не лидеры в области продаж или финансов, которые обычно занимают подобные места в ведущих компаниях мира, – и их системы основаны на их опыте. В основе их инновационной культуры – то, что я называю «инженерным мышлением».

Инженерное мышление – это именно образ мышления, а не технические способности. Этот принцип лежит в основе культуры новаторства, творчества и изобретательства, однако основан он на обычном подходе инженеров к работе, просто не ограничивается какой-либо одной профессией или должностью внутри компании. Инженерное мышление имеет три основные области применения.

1. Изобретательство, основанное на демократии.

Инженеры всегда изобретают. Их работа – создавать, а не продавать. Люди с таким стилем мышления понимают, что новые идеи могут прийти откуда угодно. Они выстраивают пути, по которым разнообразные мысли доходят до лиц, принимающих решения, и разрабатывают системы, обеспечивающие новым вещам успех после их одобрения.

В главе 1 мы рассмотрим, как Джефф Безос направляет изобретательский потенциал сотрудников с помощью системы, призванной стимулировать новаторство в демократическом духе и удерживать Amazon в Дне Первом.

2. Иерархия без подавления.

Инженерные организации имеют, как правило, «плоскую» структуру. Хотя у них и есть иерархии, основанные на должности и авторитете, люди чувствуют себя вправе обратиться к человеку самого высокого ранга и прямо высказать ему то, что они думают. Это радикально отличается от традиционного устройства организаций, где обращение наверх через голову непосредственного начальника часто рассматривается как неуважение к иерархии.

Во главе 2 мы познакомимся с бизнес-культурой Facebook и узнаем, как Цукерберг, используя взращенную им культуру обратной связи, добился освобождения идей от иерархических ограничений. Здесь сотрудники приносят идеи непосредственно Цукербергу, а он оценивает их и воплощает в жизнь. Мы увидим, однако, и то, как его система обратной связи дала сбой перед выборами 2016 года в США, когда социальная сеть была застигнута врасплох волной предвыборных манипуляций, которые обязана была предвидеть, и как теперь Цукерберг пытается исправить ситуацию.

3. Сотрудничество, необходимое всем.

Как правило, инженеры работают над некоторым компонентом более крупного проекта, работоспособность которого в целом зависит от каждого компонента по отдельности (вспомните хотя бы устройство электрической цепи из школьной программы). Такая работа делает инженеров настоящими мастерами сотрудничества. Они регулярно общаются с другими группами, чтобы убедиться, что все работают синхронно, с пониманием общей задачи и возможных ограничений. Этот тип мышления хорошо подходит для объединения разрозненных частей компании, а также для совместной работы над сложными инновациями.