Читаем Что делать, когда машины начнут делать все. Как роботы и искусственный интеллект изменят жизнь и работу полностью

А теперь подумайте о высоко персонализированных лентах новостей, которые мы видим сегодня: местные новости, погода, спорт, биржевые данные и информация о дорожном трафике. Все по вашему запросу, в любое время и в любом месте. Задумайтесь о пермутациях, неизбежных при создании этой индивидуализированной, организованной информации. В городе средних размеров, примерно в пятьсот тысяч жителей, просто при выполнении персонализированных запросов по пяти основным новостным переменным (новости, погода, спорт, биржа, трафик) выйдет 3,1228 комбинаций! Очевидно, математически невозможно вообразить, чтобы новостные редакции прежних лет хотя бы помыслили о доставке персональных новостей каждому жителю города. В то время как сегодня программы-боты, перекомбинируя различные участки интеллектуального труда, делают это без всяких усилий (и мы более детально покажем, как они это делают, в главе 7). Поэтому автоматизация интеллектуального актива – это не перетягивание одеяла на себя, не просто вопрос замещения существующих рабочих ресурсов. И это не просто скорость обработки – часто обнаруживается, что это уровень массовой кастомизации, который был невозможен до появления интеллектуальных систем.

Этот феномен интеллектуальных ресурсов – кодификация, рекомбинация и перенаправление – имеет широкое применение. В дальнейшем рассмотрим, как он повлияет на основные процессы в вашем бизнесе (с точки зрения продаж, человеческих ресурсов, финансов или управления логистикой): как на модернизацию, так и на значительное увеличение скорости обработки, качества, персонализации и общую производительность.

Смысл в том, что интеллектуальный труд очень отличается от труда ручного. Когда бот применяется к интеллектуальным процессам, пусть даже исключительно с целью автоматизации, лежащие в основании интеллектуальные ресурсы становятся богаче и могут снова и снова использоваться интересными и продуктивными способами. Границы рабочего потенциала (и соответствующий результат) действительно расширяются, устраняя таким образом возможность взаимно однозначной замены рабочей функции, что происходило при автоматизации ручного труда.

<p>Не путайте работу с задачами</p>

По этой причине возникает вторая ошибка, которую разделяет большинство аналитиков, ожидающих Страшного суда: неспособность увидеть критически важное различие между «работой» и «задачей». В этих исследованиях «работа», как правило, представлена с двух точек зрения (то есть «автоматы вытеснят их с работы» или «автоматы не вытеснят их с работы»). Однако в этом есть чрезмерное упрощение: любой интеллектуальный труд предполагает целый набор задач. Некоторые из этих задач созрели для автоматизации, в то время как другие не созреют никогда. В подавляющем большинстве случаев автоматизированы или заменены программами-ботами будут участки работы, тогда как другие участки не будут тронуты или даже будут расширены.

Представьте себе Тамару, бухгалтера из вашего финансового отдела. Ее работа состоит из десятков задач, среди которых можно выделить следующие:

• документирование финансовых транзакций;

• подготовка доходной, долговой и бухгалтерской отчетности;

• подготовка налоговых деклараций;

• контроль транзакций и финансовой отчетности;

• консультирование по корпоративной политике и внутреннему распорядку;

• сверка финансовых расхождений;

• создание отчетов о прибылях и убытках;

• стратегическое консультирование;

• отслеживание полноты данных.

Некоторые из этих задач будут автоматизированы с использованием новых машин или с их помощью будут выполняться значительно более эффективно, но не все. Работа Тамары изменится, но не закончится полностью. Вообразить, что вся бухгалтерская профессиональная деятельность в скором времени исчезнет и будет замещена программным обеспечением, значит, угодить в ловушку чрезмерного экстраполирования того, как и как быстро технологии изменят ход вещей в реальном мире.

Одно из лучших исследований на тему замещения рабочих мест машинами было проведено компанией Forrester Research, которая применила подход «на основании задачи» и «на основании работы». Во многих случаях «роботизированная автоматизация процессов» забирает лишь участки работы, и чаще всего те, которые человек считает трудными и монотонными. Таким образом, во многих случаях машине отходит 20% рутинных – и очень скучных – обязанностей.

Вот как говорит об этом Forrester:

Перейти на страницу:

Похожие книги

Биология для тех, кто хочет понять и простить самку богомола
Биология для тех, кто хочет понять и простить самку богомола

Биология – это наука о жизни, но об этом все знают, как знают и о том, что биология считается самой важной из наук, поскольку в числе прочих живых организмов она изучает и нас с вами. Конфуций сказал бы по этому поводу: «благородный человек изучает науку, которая изучает его самого, а ничтожный человек ею пренебрегает». И был бы тысячу раз прав.У биологии очень необычная история. С одной стороны, знания о живой природе человечество начало накапливать с момента своего появления. Первые люди уже разбирались в ботанике и зоологии – они знали, какие растения съедобны, а какие нет, и изучали повадки животных для того, чтобы на них охотиться. С другой стороны, в отдельную науку биология выделилась только в начале XIX века, когда ученые наконец-то обратили внимание на то, что у всего живого есть нечто общее, ряд общих свойств и признаков.О том, чем отличает живое от неживого, о том, как появилась жизнь и многом другом расскажет эта книга.В формате PDF A4 сохранен издательский макет.

Андрей Левонович Шляхов

Биология, биофизика, биохимия / Научно-популярная литература / Образование и наука