Джон Будро - Реинжиниринг бизнеса [Как грамотно внедрить автоматизацию и искусственный интеллект] [litres]

Помимо прочего, внедрение роботизированной автоматики способствует масштабированию процессов. Всплеск заявок на ипотеку в связи со снижением кредитных ставок зачастую требует от банка привлечения 40 дополнительных сотрудников в выходные дни. Если же работу выполняет роботизированная система, то можно в субботу и воскресенье задействовать дополнительных роботов, а в понедельник просто отключить их.

Оптимизация трудовой деятельности вследствие замены людей роботизированными системами помогает избежать негативных значений ПУРР, снижая число ошибок. Переключение специалистов на общение с клиентами и принятие решений по нестандартным случаям способствует плавному росту ПУРР, поскольку вследствие улучшения качества работы создается дополнительная ценность.

Подбор персонала требует много времени, и это правило верно для любой организации. Сотрудники кадровых служб тратят массу усилий на размещение вакансий, просмотр резюме кандидатов, оценку их умений и навыков, проведение собеседований. В данном случае речь идет об автоматизации работы с теми же характеристиками, что и в предыдущем случае (стандартная, умственная, выполняемая индивидуально), однако здесь мы переместимся в крайнюю правую часть графика ПУРР. Оптимальной тут будет не столько замена людей машинами, сколько расширение их функционала за счет познавательной автоматики. В этом разделе мы поговорим о ее возможностях.

Познавательная автоматика способна дополнить и расширить некоторые задачи рекрутеров. Так, компания Unilever использует искусственный интеллект, отбирая претендентов в Facebook и других социальных сетях. Соискатели, кликая на рекламное объявление, посылают отклик на вакансию через свой профиль в сети LinkedIn. Unilever получает сотни тысяч таких заявлений от желающих получить работу. Раньше сотрудники кадровой службы просматривали каждое резюме, отделяя достаточно квалифицированных претендентов от тех, кто не обладает нужными навыками и умениями. Теперь же в Unilever задействовали специально созданный алгоритм, анализирующий информацию о квалификации соискателя и отбирая тех, чей профессиональный уровень удовлетворяет необходимым требованиям. Далее кандидаты должны пройти автоматическое тестирование, в которое входят онлайн-игры, ответы на вопросы и запись видео. Искусственный интеллект, следуя заданным параметрам, анализирует всю полученную информацию и выставляет оценку каждому претенденту, определяя тех, кому будет предложено лично явиться на собеседование. По словам представителей Unilever [32] Richard Feloni, “Consumer-Goods Giant Unilever Has Been Hiring Employees Using Brain Games and Artificial Intelligence,” Business Insider , June 28, 2017; http://www.businessinsider.com/unilever-artificial-intelligence-hiring-process-2017–6 . , после интервью предложение о работе получают около 80 % соискателей, отобранных программой, тогда как до ее внедрения этот показатель составлял лишь 63 %.

Методика, применяемая в Unilever, сходна с той, которую используют банки в помощь кредитным аналитикам. Программа фактически проводит «аудит» соискателя. Подобные системы отбора, основанные на искусственном интеллекте, избавляют рекрутеров от выполнения монотонной работы, что уменьшает затраты и снижает количество ошибок.

Такое использование автоматики способствует переосмыслению деятельности менеджера по кадрам, отделяя шаблонные обязанности от работы, более соответствующей квалификации специалистов, – проведения собеседований. После того как программа быстро и непредвзято оценит основные навыки претендентов, люди смогут сосредоточиться на более важных задачах, выполнение которых приносит компании прибыль. Кроме того, теперь, когда автоматика заменила человека в выполнении шаблонных задач, рекрутеры сумеют уделить больше внимания созданию комфортной атмосферы для многообещающих кандидатов на значимые позиции, помогая им снизить уровень стресса, традиционно возникающего в подобных обстоятельствах, и пройти через процедуру оформления. У них появится время для того, чтобы подробно отвечать на вопросы претендентов, а также решать проблемы, возникающие по ходу дела, помогая им осваиваться на новом месте.

Бывает и так, что познавательная автоматика расширяет поле деятельности человека, взаимодействуя с ним напрямую. Система инвестиционного анализа компании Kensho Technologies предоставляет инвестиционным менеджерам возможность задавать ей устные вопросы на английском языке и в течение нескольких секунд дает ответы на них. Вопрос может звучать, например, так: «Какие отрасли и сектора показывали наилучшие результаты в течение трех месяцев до поднятия процентных ставок и в течение трех месяцев после этого?» Таким образом, искусственный интеллект превратился в настоящего советника, с которым можно поговорить. С его помощью инвестиционные менеджеры, анализирующие различные сценарии будущего, работают быстрее, а финансовые результаты компании стали заметно выше.

Оба примера касаются шаблонных умственных задач, выполняемых специалистом в одиночку и относящихся к той части графика ПУРР, которая описывает плавное увеличение показателя ценности. Познавательная автоматика заменяет человека или расширяет его возможности, помогая добиться дополнительной ценности за счет более качественной оценки – кандидатов или инвестиций. Автоматика способна анализировать больший объем информации, делая это более качественно и объективно. Кроме того, как мы убедились, она дает возможность переключить сотрудников на выполнение задач, более прибыльных для организации.

Как организовать техническое обслуживание самолетного или автомобильного парка или, скажем, большого числа ветроэнергетических установок? Решением таких задач занимается компания General Electric (GE). Традиционно целая армия опытных и квалифицированных специалистов GE разъезжала по местам, где базировалась техника клиентов. В их обязанности входило принятие решений о том, какого рода обслуживание требуется в каждом конкретном случае. При этом специалисты руководствовались опытом и здравым смыслом, обращая внимание на то, как долго техника находится в эксплуатации и в каких условиях она работает, насколько велика нагрузка, а также на многие другие факторы. Кроме того, в задачи инженеров входило делиться своими наработками и лучшими найденными методиками с коллегами, описывая случаи из практики и отправляя материалы в электронные бюллетени и центры обработки данных, где они были доступны всем сотрудникам. Это была стандартная деятельность: выполнение ряда одинаковых действий в необходимой последовательности. Она предполагала постоянное взаимодействие (специалисты внутри каждой команды совместно занимались выполнением задач и сотрудничали с коллегами через общие обучающие платформы) и носила умственный характер, поскольку требовала принятия решений о том, какая информация необходима, а также последующего анализа этой информации с целью выбора наилучшей стратегии техобслуживания. Конечно, деятельность инженера включает в себя и физический труд (то есть непосредственно работу с техникой), но сейчас мы поговорим о сборе и анализе данных, а также о последующей диагностике. Традиционная организация производственного процесса приводила к значительному простою оборудования: клиентам то и дело приходилось ждать, пока им назначат дату обслуживания, либо техническая команда сталкивалась с нестандартной ситуацией, требовавшей получения дополнительных данных, либо центральная информационная платформа перезагружалась, и необходимо было выжидать, чтобы получить актуальные данные о новых решениях, найденных инженерами из разных бригад.