Нова хвиля технологічних змін вимагає нового підходу

Безумовно, широке поширення штучного інтелекту призведе до зникнення деяких професій. Однак з’являться нові професії в галузях, пов’язаних із взаємодією людини та машини. Штучний інтелект допомагає доповнювати та розширювати людські можливості. Він перебирає на себе одноманітні рутинні дії зі збору даних та їхнього попереднього аналізу, вивільняючи людям час для розв’язання складних проблем, роботи з неоднозначною інформацією, спілкування, що вимагає людського підходу.

Інтеграція людини та машини, що зароджується, поклала початок третій хвилі бізнес-трансформації. Перша була пов’язана зі стандартизацією процесів і конвеєрним виробництвом, що призвело до значного зростання продуктивності праці. Друга хвиля почалася в 1970-х роках і досягла свого піка в 1990-ті. У другу хвилю стався стрибок автоматизації, почалася реорганізація бізнес-процесів завдяки розвитку інформаційних технологій: з’явилися персональні комп’ютери, великі бази даних та інші.

Щоб «осідлати» третю хвилю, потрібно слідувати п’яти основним принципам, пов’язаним із належним мисленням, експериментуванням, лідерством, даними та навичками (MELDS (meld — англ. об’єднувати) — Mindset, Experimentation, Leadership, Data, Skills).

Належне мислення передбачає нове розуміння роботи та трансформацію бізнес-процесів через принцип «відсутньої середини», тобто взаємодії між людиною і машиною. На зміну конвеєрам приходять змішані команди з людей і роботів. На кожному етапі здібності людини доповнюються можливостями штучного інтелекту. Такий симбіоз дає змогу швидше й легше реагувати на ринкові зміни та зміну смаків споживачів. Однак компанія має бути готова до цього об’єднання — рутинні операції в ній мають бути вже автоматизовані.

Другий принцип — експериментування. Копіювання чужих бізнес-практик уже не приносить гарантованих результатів. Керівнику необхідно регулярно шукати нові рішення, проводити випробування для тестування штучного інтелекту та вивчення можливостей у «відсутній середині», які підходитимуть саме його компанії. Тут необхідна терпимість до помилок, якими закінчуватиметься основна маса експериментів.

Третій принцип — лідерство, яке полягає у відповідальному підході до застосування штучного інтелекту з урахуванням етичних і юридичних наслідків і в навчанні співробітників навичкам, необхідним для роботи у «відсутній середині». Інвестиції в освіту на цьому етапі вкрай важливі, сприймайте їх як основну частину стратегії з впровадження штучного інтелекту.

Четвертий принцип — дані. Штучному інтелекту для роботи потрібні величезні масиви різнопланових даних. Керівнику необхідно створити та налагодити у своїй організації ланцюжок для збору, аналізу та грамотного застосування інформації.

П’ятий принцип — навички. Керівнику важливо розвивати навички, необхідні для успішної роботи компанії у «відсутній середині». На цьому етапі зростає роль людей, оскільки саме від них залежить розробка й розвиток систем штучного інтелекту та подальша взаємодія з ними.

Взаємодія людини та штучного інтелекту змінює промисловість, логістику та дистрибуцію

Роботи вже порівняно давно застосовуються в промисловості, де людина опинилася в очевидно програшному становищі чим вони. Однак нерівність була характерна для періодів масової стандартизації та автоматизації рутинних операцій. У третю хвилю, хоч як це парадоксально, на заводах відбувається відродження людської праці, точніше, її гібридної форми, оскільки саме поняття праці змінюється. Виникають нові професії, нові способи ведення бізнесу, переосмислюються бізнес-процеси.

На заводах промислові роботи, що самонавчаються, беруть на себе рутинні й повторювані операції, але для людей теж залишається робота, пов’язана з обслуговуванням складного обладнання та його моніторингом. Наразі роботів часто захищають від людей захисними бар’єрами, через те, що під час руху вони можуть завдати шкоди людині. Однак зараз ведуться розробки роботів, яких оснащують датчиками, що дають їм змогу бути більш маневреними й уникати зіткнення з людиною. Отже, потреба в огорожах відпадає, і робот може працювати поруч із людиною.

У сфері техобслуговування штучний інтелект допомагає прогнозувати поломки, що дає змогу економити ресурси, пов’язані з рутинними плановими перевірками, і приділяти більше уваги самому ремонту.

Так, стартап Sight Machine за допомогою аналітики й машинного навчання допомагає виробничим компаніям скорочувати простої обладнання, іноді до 50 %, що збільшує продуктивність до 25 %. А це, своєю чергою, допомагає фахівцям компанії спрямовувати увагу на більш пріоритетні завдання.