Harvard Business Review (HBR) - Искусственный интеллект, аналитика и новые технологии

Vanguard понимала важность реформирования рабочих процессов при внедрении PAS, но многие другие компании идут напролом, просто автоматизируя уже существующие процессы, особенно при использовании технологии RPA. Эти компании быстрее реализовывают проекты и достигают окупаемости инвестиций, но они лишают себя преимущества в полной мере использовать возможности ИИ и существенно улучшить процесс. Усилия по перепроектированию рабочих процессов могут быть обогащены принципами дизайн-мышления: пониманием потребностей клиента или конечного пользователя, вовлечением сотрудников, чья работа будет реорганизована, рассмотрением планов как экспериментальных «черновиков», обсуждением множества альтернатив и обязательным учетом возможностей когнитивных технологий. Большинство когнитивных проектов хорошо вписываются в итеративное, динамичное развитие.

Многие компании успешно запустили когнитивные пилоты, но не смогли достичь большего, развернув их в масштабах всей организации. Для достижения своих целей компаниям нужны подробные планы масштабирования, что требует сотрудничества между технологическими экспертами и ответственными за автоматизируемый бизнес-процесс лицами. Поскольку когнитивные технологии обычно поддерживают отдельные функции, а не весь процесс целиком, масштабирование почти всегда требует интеграции с существующими системами. Действительно, в нашем опросе руководители сообщили, что такая интеграция была самой большой проблемой, с которой они столкнулись в ИИ-проектах.

Компании должны начать процесс масштабирования с выяснения того, является ли необходимая интеграция возможной в принципе и выполнимой технически. Например, если приложение зависит от специальной технологии, которую сложно получить, это ограничит масштабирование. Убедитесь, что те, кто отвечает за бизнес-процессы, обсуждают вопросы масштабирования с ИТ-отделом до начала или во время пилотного этапа. Конечный запуск в обход айтишников вряд ли будет способствовать успеху, даже в случае относительно простых технологий, таких как RPA.

Например, медицинская страховая компания Anthem разрабатывает когнитивные технологии в рамках серьезной модернизации существующих систем. Вместо того чтобы встраивать новые когнитивные приложения в устаревшую технологию, Anthem использует целостный подход, максимизирующий ценность, производимую когнитивными приложениями, снижающий общую стоимость разработки и интеграции и создающий эффект ореола в устаревших системах. Компания также реорганизует процессы, чтобы, по словам ИТ-директора Тома Миллера, «использовать когнитивные функции, которые выведут нас на новый уровень».

При масштабировании компании могут столкнуться с серьезными проблемами управления изменениями. Так, к примеру, в одной сети розничной торговли одеждой в США пилотный проект в небольшой группе магазинов использовал машинное обучение для получения рекомендаций по продуктам в режиме онлайн, прогнозирования оптимальных запасов и моделей быстрого их пополнения, а также, что оказалось наиболее сложным, в мерчандайзинге. Закупщики, привыкшие заказывать товары на основе своей интуиции, почувствовали угрозу и поставили вопрос ребром: «Если теперь у вас есть эта штука, зачем вам мы?» После завершения пилотного этапа группа закупщиков явилась к начальнику отдела мерчандайзинга с требованием свернуть проект. Исполнительный директор сети познакомил их с положительными результатами пилота и настоял на расширении проекта. Он заверил закупщиков, что, освободившись от определенных мерчандайзинговых функций, они смогут выполнять более ценную работу, которую люди выполняют лучше машин, такую, например, как понимание желаний молодых клиентов и определение планов производителей одежды. При этом он признал, что новые функции потребуют обучения мерчандайзеров.

Если для достижения желаемых результатов нужно масштабироваться, компаниям также придется сосредоточиться на повышении производительности. Многие, например, планируют нарастить ее, увеличив число клиентов и транзакций без увеличения численности персонала. Компании, которые не хотят инвестировать в ИИ, выдвигая в качестве основной причины неизбежное сокращение рабочих мест, должны знать, что куда лучше с этой задачей справляется систематическое изнурение сотрудников или отказ от аутсорсинга.

Наш опрос и интервью показывают, что менеджеры, имеющие опыт работы с когнитивными технологиями, настроены в их отношении оптимистично. Хотя первые успехи относительно скромны, мы ожидаем, что эти технологии в итоге заметно преобразят рабочие процессы. Мы полагаем, что компании, которые в настоящее время начинают разрабатывать проекты на базе ИИ, имея при этом агрессивные планы их внедрения на будущее, смогут получить не меньшие преимущества, чем те, кто воспользовался аналитикой чуть раньше.

Благодаря применению ИИ такие высокоинформативные области, как маркетинг, здравоохранение, образование, финансовые и профессиональные услуги, могут одновременно повысить свою ценность и стать менее дорогостоящими для общества. Монотонная деятельность, которую вынужден вести бизнес во всех отраслях и сферах – учет текущих операций, ответы на повторяющиеся вопросы и извлечение данных из бесконечных документов, – может стать уделом машин, освобождая сотрудников для повышения продуктивности и творчества. Когнитивные технологии также являются катализатором успеха других информационно емких разработок, включая автономные транспортные средства, интернет вещей и многоканальные потребительские технологии.

Основной страх перед когнитивными технологиями состоит в том, что они вызовут массовое сокращение рабочих мест. Конечно, некоторое их уменьшение возможно, поскольку интеллектуальные машины выполняют те же задачи, которые традиционно выполняются людьми. Тем не менее мы считаем, что большинству работников на данный момент нечего опасаться. Когнитивные системы решают только отдельные задачи, а не берут под контроль весь процесс целиком. Сокращения в нашем исследовании главным образом были вызваны «перегоранием» сотрудников, которых некому было заменить, или автоматизацией аутсорсинга.

Большинство когнитивных технологий в настоящее время дополняют человеческую деятельность, решая локальные задачи в рамках более широкого рабочего процесса, или выполняют такую работу, с которой люди не способны справиться в принципе, как, например, анализ больших массивов данных. Почти все управляющие, с которыми мы обсуждали этот вопрос, являются приверженцами стратегии дополнения, то есть интеграции человеческого и машинного труда, а не полной замены первого вторым. Только 22 % руководителей в нашем опросе указали сокращение сотрудников в качестве основного преимущества искусственного интеллекта.