Джеймс Уилсон - Человек + машина

• научных институтов, технологических стартапов и команд, чтобы понять, что важно при разработке алгоритмов искусственного интеллекта, чтобы они соответствовали принципам прозрачности и ответственности;

• образовательных учреждений и курсов переподготовки, которые формируют учебные программы по специализациям и навыкам будущего;

• многих других, кто уверен, что искусственный интеллект является неотъемлемой частью нашего мира и позволяет переосмыслить, как его можно улучшить на благо человека, что это и есть «недостающее звено» и столь необходимый компонент для успеха в новой эпохе – эпохе искусственного интеллекта с его особыми возможностями для восприятия, понимания и быстрого анализа.

Наслаждайтесь чтением, делитесь своими взглядами, мыслями, идеями и мечтами в нашем диалоге о том, как использовать преимущества интегрированных команд, в которых люди и машины дополняют, обучают и поддерживают друг друга, делая разные вещи по-разному, переосмысляя бизнес и отрасли.

На одном из участков производственного цеха BMW в Дингольфинге (Германия) человек и робот вместе собирают трансмиссию. Рабочий готовит корпус, а механическая рука, восприимчивая к происходящему вокруг и оснащенная функцией распознавания, поднимает механизм весом в 5,5 кг. Рабочий переходит к следующей операции, а робот аккуратно устанавливает коробку передач и поворачивается, чтобы взять следующую.

В другом производственном участке под негромко играющую песню Lost on You американской певицы LP еще один манипулятор приклеивает черный уплотнитель по периметру автомобильных окон. Между операциями рабочий подходит, чтобы протереть форсунку, вставить стекло и унести готовые окна, как будто робот и человек исполняют хорошо поставленный танец [1] DPCcars, “BMW Factory Humans & Robots Work Together at Dingolfing Plant”. Видео доступно по ссылке: https://www.youtube.com/watch?v=Dm3Nyb2lCvs , опубликовано 2 марта 2017 года. .

Благодаря открытиям в области искусственного интеллекта мы вступаем в эпоху радикальной трансформации бизнеса. Это новая эра, где фундаментальные управленческие подходы, которыми мы руководствовались прежде, меняются ежедневно. Системы на основе искусственного интеллекта не только автоматизируют многие процессы, делая их более эффективными, но и позволяют человеку и машине совершенно по-новому взаимодействовать. Меняется сама природа работы, что заставляет нас искать новые методы управления бизнесом и персоналом.

Долгие годы роботы представляли собой громоздкие устройства, обычно отделенные от работников-людей и выполняющие четко прописанную задачу – к примеру, они оптимизировали загрузку деталей на штамповочный пресс. Подобная функция была частью стандартизованного производственного процесса, в рамках которого и люди выполняли одну и ту же работу изо дня в день – например, выявляли дефекты в деталях.

Сравните традиционный конвейер с заводом, где роботы намного меньше, маневреннее и способны работать бок о бок с человеком благодаря встроенным сенсорам и сложным алгоритмам искусственного интеллекта. В отличие от первых поколений промышленных роботов – громоздких, неинтеллектуальных и даже опасных механизмов – новое поколение может распознавать находящиеся рядом объекты, понимать происходящее, действовать и обучаться благодаря машинному обучению и другим технологиям искусственного интеллекта. Иными словами, рабочий процесс становится гибким и адаптивным, традиционные сборочные линии уступают место командам «человек + машина», которые можно постоянно менять без остановки производства. Теперь, чтобы выполнить кастомизированный заказ и адаптироваться к меняющемуся спросу, будут сформированы команды «человек + машина». К новым задачам они приступят сразу, без необходимости проверять и корректировать вручную процессы или производственные этапы.

Прогресс затронул не только производственную сферу. Системы искусственного интеллекта интегрируются во все отделы, от маркетинга, продаж и обслуживания клиентов до НИОКР.

Представьте: продуктовый дизайнер из Autodesk разрабатывает новый дрон. Вместо того чтобы модифицировать существующие концепты с учетом таких ограничений, как вес и мощность двигателя, он вводит эти параметры в программу с функциями искусственного интеллекта. Алгоритм генерирует огромное количество дизайн-проектов, которых никто никогда прежде не создавал. Некоторые чересчур причудливы, другие более привычны, но все без исключения соответствуют исходным требованиям. Дизайнер выбирает тот вариант, благодаря которому его дрон будет выгодно отличаться от конкурентов, и дорабатывает прототип в соответствии с эстетическими представлениями и инженерными задачами.

Потенциальная способность искусственного интеллекта трансформировать бизнес-процессы беспрецедентна, однако она создает и проблему, требующую особого внимания. В отношении использования искусственного интеллекта – систем, расширяющих возможности человека благодаря распознаванию, осмыслению, действию и обучению, – компании сейчас находятся на перепутье. По мере внедрения подобных систем – от машинного обучения до компьютерного зрения и глубокого обучения – одни компании смогут увеличить производительность труда только в краткосрочной перспективе (и со временем этот эффект нивелируется), тогда как другие достигнут небывалых высот с помощью революционных инноваций, меняющих правила игры. В чем же причина?

Она кроется в понимании истинной природы воздействия искусственного интеллекта. В прошлом руководители внедряли машины, чтобы автоматизировать конкретные бизнес-процессы. Традиционно это были линейные, пошаговые, последовательные, стандартизованные, повторяющиеся и измеряемые операции. За прошедшие годы их удалось оптимизировать благодаря анализу трудозатрат и потраченного времени (вспомните конвейеры), однако сейчас этот подход исчерпал себя и компании выжимают последнее из автоматизации.

Продолжая исследовать потенциал технологий искусственного интеллекта, лидеры отраслей начали по-новому смотреть на бизнес-процессы, прежде всего, как на гибкие и адаптивные. Они отказались от традиционных конвейеров и перешли к идее интеграции людей и продвинутых ИИ-систем. Взаимодействие человека и машины радикально меняет многие процессы. Опыт BMW и Mercedes-Benz убеждает в том, что традиционные сборочные линии уступают место интегрированным командам сотрудников, работающих бок о бок с роботами. Команды нового типа способны на ходу усваивать новую информацию и адаптироваться к быстро меняющимся рыночным условиям. Это позволяет компаниям переосмысливать бизнес-процессы.