Сохраняя энергию стартапа. Как техногиганты ежедневно изобретают будущее и остаются на вершине

Самой большой новостью на конференции стало то, что технология автоматизации процессов UiPath будет еще глубже интегрирована с машинным обучением – формой искусственного интеллекта, которая может принимать различные решения на основании известных наборов данных, – что может привести к поистине поражающим воображение результатам. Нареш Венкат, руководитель отдела машинного обучения и сотрудничества в области искусственного интеллекта в Google продемонстрировал некоторые возможности этой технологии, показав, как их фирменное машинное обучение в сочетании с методами, разработанными UiPath, способно обработать страховое заявление без какого-либо видимого участия человека.

В показанном видеоролике человек загружает фотографии своего поврежденного автомобиля на сайт страховой компании, а система машинного обучения Google просматривает их и определяет стоимость ремонта. Затем UiPath открывает файл клиента в Salesforce, создает отчет о проблеме, в котором отмечает страховую премию, составляет базовый документ оценки в Microsoft Word и отправляет его по электронной почте клиенту и представителю страховой компании.

«Вы можете автоматизировать значительную часть работы, требовавшей ранее непосредственной занятости человека, – объясняет Венкат с легким оттенком дискомфорта в голосе. – Обработка заявления, ранее занимавшая двенадцать дней, сейчас занимает лишь два дня. Раньше на такую обработку фирма тратила около двух тысяч долларов; теперь это стоит триста».

UiPath – одна из нескольких компаний, занимающихся роботизированной автоматизацией процессов и стремящихся удовлетворить растущий спрос на подобные инновации. Менее чем через два месяца после конференции в Майами один из главных конкурентов UiPath, компания Automation Anywhere, получила от Softbank 300 млн долларов инвестиций{5}. С другой стороны, Google тоже не единственная компания, предоставляющая услуги систем искусственного интеллекта по принятию решений. Целый ряд других компаний, включая Microsoft, IBM, DataRobot и Element.ai, предлагают аналогичные сервисы. При таком широком и хорошо финансируемом продвижении технологии в жизнь (и при очевидном спросе на нее) автоматизация, вероятно, скоро придет на рабочие места по всему миру, взяв на себя массу рутинной исполнительской работы.

«Мы настолько снизили стоимость принятия решений с помощью машинного обучения, что она приближается к нулю, – заявил Крейг Ле Клер, аналитик из компании Forrester, изучающий автоматизацию. – В итоге у нас вырисовывается совершенно иной тип рабочих мест».

Собравшиеся в Майами представители Walmart и Wells Fargo, похоже, еще не очень хорошо представляли себе, как будут выглядеть эти другие рабочие места. Им не терпелось внедрить автоматизацию и искусственный интеллект в своих организациях, но они, образно говоря, лишь пробовали одной ногой эту воду. Фактически они оказались в том же положении, что и многие из нас сегодня: осознавая, что волна искусственного интеллекта надвигается, мы не знаем, как именно она изменит работу, экономику и жизнь.

Однако есть несколько компаний, для которых эти «рабочие места будущего» уже стали реальностью, и представление о том, как они приспособились к очередной фазе автоматизации, позволяет нам понять, куда мы движемся.

Инженерное мышление

Технологии, представленные в Майами, уже много лет являются стандартными для технологических гигантов. Обладая лучшими в мире подразделениями по исследованиям искусственного интеллекта, эти компании внедряют машинное обучение не только в свои продукты, но и на рабочих местах. Эти технологии, наряду с другими сложными инструментами, значительно сокращают чисто исполнительскую работу сотрудников и увеличивают время, которое они могут потратить на создание новых идей.

Чтобы воплотить эти новые идеи в жизнь, гигантским цифровым корпорациям пришлось переосмыслить сами принципы управления бизнесом. Загруженные исполнительской работой, большинство компаний, как правило, разрабатывают лишь несколько идей, переданных сверху, и сосредотачиваются на продажах того, что из этих идей получилось. Вот почему эпитет «мечтатель» и сегодня остается высшим комплиментом для генерального директора. Успех компании обычно зависит от идей, авторами которых являются лидер компании и его ближайшее окружение.

Однако Безос, Цукерберг, Пичаи и Наделла – вовсе не провидцы, они организаторы и посредники. Возглавляя Amazon, Facebook, Google и Microsoft, они живут, чтобы воплощать в жизнь идеи своих сотрудников, а не собственные. Они создали целые системы для обеспечения этого. Все эти руководители – инженеры, а не лидеры в области продаж или финансов, которые обычно занимают подобные места в ведущих компаниях мира, – и их системы основаны на их опыте. В основе их инновационной культуры – то, что я называю «инженерным мышлением».