Искусственный интеллект на службе бизнеса

• Центральный элемент шаблона ИИ – прогноз. Следует определить ключевой прогноз в основе задачи, а для этого может понадобиться ИИ. Попытка ответить на данный вопрос часто инициирует жизненно важную дискуссию среди руководства: «Какая же все-таки у нас цель?» Прогноз требует конкретности, не всегда присутствующей в формулировке миссии. Бизнес-школам, например, легко заявить, что они ищут «лучших» студентов, но для уточнения прогноза необходимо оговорить, что значит «лучший» – тот, у кого самая высокая зарплата после выпуска? Или тот, кто занял пост директора через пять лет после окончания обучения? А может, самый неординарный? Или тот, кто, вероятнее всего, в будущем станет финансировать школу? Даже такие цели, как повышение прибыли, не просты, как кажется поначалу. Должны ли мы прогнозировать действие, которое увеличит доход на этой неделе, в этом квартале, в году или десятилетии? Компаниям обычно приходится возвращаться к истокам, корректировать цели и уточнять миссию в качестве первого шага в работе над стратегией ИИ.

Глава 12. Пересмотр обязанностей

До пришествия ИИ и интернета прогремела компьютерная революция. Компьютеры удешевили арифметику, точнее, подсчеты множества вещей. Одна из первых «убойных» программ упростила жизнь счетоводам.

IT-инженер Дэн Бриклин учился на МБА в Гарвардской бизнес-школе и изнемогал от многочисленных расчетов для анализа разных сценариев. Дэн написал программу для выполнения таких расчетов, и она оказалась удобной настолько, что он вместе с Бобом Фрэнкстоном разработал на ее основе VisiCalc для компьютера Apple II. Это была первая программа эры ПК, и именно благодаря ей компьютеры появились в большинстве офисов[103]. Программа не только в сотни раз сократила время, которое отнимали расчеты, но и позволила анализировать гораздо большее число сценариев.

В то время люди, в чьи обязанности входили расчеты, назывались счетоводами; в конце 1970-х в США их было больше 400 тысяч. Электронные таблицы выполняли за них то, что отнимало больше всего времени, – арифметику. Логично предположить, что такие специалисты стали не нужны, но что-то не слышно блюзов о потерявших работу счетоводах, и они не бунтовали, требуя запретить электронные таблицы, которые в конце концов стали очень востребованы. Почему же счетоводы не восприняли их как угрозу? Потому что VisiCalc прибавила их работе ценности. Расчеты упростились, стало легко прикинуть, какой выгоды ожидать и какой она будет при других условиях. Вместо фрагмента картины возможность многократно рассчитывать заново давала возможность увидеть ее полностью. Вместо того чтобы проверять выгоды вложения, можно было сравнить несколько инвестиций с разными прогнозами и выбрать лучший вариант. Но кто-то все еще должен быть судить, какие инвестиции тестировать. Электронная таблица быстро дает ответы и существенно повышает отдачу от задаваемых вопросов.

И как раз люди, кропотливо занимавшиеся расчетами до появления электронных таблиц, лучше, чем кто-либо иной, умели задавать правильные вопросы. Таблицы не заменили людей, а упростили им работу.

Такое развитие событий – расширение обязанностей после передачи машине некоторых (но не всех) задач – скорее всего, станет распространенным следствием внедрения ИИ. Задачи, входящие в функции людей, изменятся: некоторые исчезнут, так как будут возложены на прогностические машины, другие добавятся, поскольку на их выполнение освободится достаточно времени. А необходимые в прошлом навыки для большинства задач станут неактуальными, и им на смену придут другие. Счетоводы стали кудесниками электронных таблиц, и не менее грандиозные перемены ждут нас в результате распространения инструментов ИИ.

Наш процесс внедрения инструментов ИИ определяет, к какому исходу стремиться. В него включен анализ всех рабочих процессов, входящих в обязанности одного человека, отдела или организации, а затем разделение процессов на задачи и поиск эффективного применения прогностической машины для их выполнения. Далее следует объединить задачи в обязанности.

Недостающие звенья автоматизации

В некоторых случаях целью становится полная автоматизация всех задач, связанных с профессией. Сами по себе инструменты ИИ на это способны вряд ли, поскольку поддающиеся полной автоматизации рабочие процессы состоят из последовательности задач, которые нельзя (или непросто) исключить, даже если изначально они кажутся не требующими специальных навыков и пустяковыми.