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.
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.
От механики до органики
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.
Третья волна
Ключ к пониманию роли искусственного интеллекта сейчас и в будущем — трансформация бизнес-процессов. Распространено мнение, что системы на основе искусственного интеллекта, включая робототехнику и ботов, постепенно начнут вытеснять людей с рабочих мест, отрасль за отраслью. Беспилотные автомобили придут на смену такси, возьмут на себя курьерскую доставку и грузовые перевозки. Для некоторых профессий это верно, однако наши исследования показывают, что, хотя искусственный интеллект можно использовать для автоматизации определенных процессов, гораздо большего эффекта можно достичь при дополнении и расширении человеческих возможностей. К примеру, при обработке требований и жалоб искусственный интеллект не заменяет людей; напротив, он берет на себя однообразные рутинные действия по сбору данных и их предварительному анализу, высвобождая сотрудникам время для решения сложных проблем. По сути машины делают то, что им удается лучше всего: выполняют повторяющиеся монотонные задачи и анализируют колоссальные объемы данных. А люди занимаются тем, что они умеют лучше всего: работают с неоднозначной информацией, приходят к умозаключениям в сложных случаях и общаются с недовольными клиентами. Зарождающаяся интеграция человека и машины положила начало так называемой третьей волне бизнес-трансформации.
Чтобы лучше понимать, как сегодня обстоят дела с внедрением искусственного интеллекта, следует разобраться в истории вопроса. Первая волна трансформации предполагала стандартизацию процессов. Эту эпоху открыл Генри Форд, который превратил производство автомобиля в набор последовательных операций, осуществляемых на конвейере. Каждую операцию можно было измерить, оптимизировать и стандартизировать, обеспечив на этой основе рост производительности труда.
Основным содержанием второй волны трансформации бизнеса стала автоматизация. Эта волна пришла в 1970-х годах и достигла своего пика в 1990-е благодаря реорганизации бизнес-процессов на основе открытий в области информационных технологий: персональные компьютеры, обширные базы данных и программное обеспечение, которое автоматизировало задачи бэк-офиса. Такие ритейлеры, как Walmart, оседлали вторую волну и стали мировыми лидерами. Некоторые компании смогли полностью перестроиться: UPS, к примеру, из курьерской службы превратилась в глобальную логистическую компанию.
Третья волна связана с адаптивными бизнес-процессами. Основанная на двух предыдущих, она будет гораздо более масштабной и значительной, чем революция конвейеров и компьютеров, и олицетворяет собой радикально новые методы ведения бизнеса. Как мы покажем в этой книге, лидеры отраслей трансформируют свои бизнес-процессы, чтобы стать более гибкими и быстрыми, а также легко адаптироваться к поведению, предпочтениям и потребностям своих сотрудников в любой момент. Эта способность к адаптации опирается на обработку данных в режиме реального времени (вместо заранее заданной последовательности шагов). Хотя процессы не стандартизованы и не унифицированы, они дают гораздо более значимые результаты. По сути, ведущие компании выводят на рынок персонализированные продукты и услуги (в отличие от массовой продукции вчерашнего дня) и при этом обеспечивают стабильное увеличение прибыли.