Ознакомительная версия. Доступно 13 страниц из 64
Видение Янкевича однозначно заключается в том, чтобы «держать людей в курсе» и применять силу машин для того, чтобы создать работу более ценную как для организации, так и для самих людей. Янкевич твердо верит, что умная автоматизация процесса – корень не только снижения расходов, но и улучшения качества работы. Янкевич описывает это как «работу, требующую человеческого прикосновения, по-настоящему экспертную работу, работу, требующую множества разных и сложных процессов и интеллектуально стимулирующую, ту, что позволяет нам, как обществу, становиться более продуктивными в творческих областях».
Для многих история автоматизации, ИИ и машинных центров – история только о «разрушении», однако реальным наследием, освобожденным машинами, будут и «креативные» силы. В противоположность тому, как это происходит в мире тенниса, где тренер Энди Мюррея (Andy Murray), бывший номер один в мире Иван Лендл (Ivan Lendl), с трудом доносит свои идеи кому-то с рейтингом 3.0 в местном клубе, алгоритмы в умных программных продуктах для автоматизации процессов гораздо более демократичны, помогая повысить уровень сотрудника на любой позиции. ПО WorkFusion с помощью автоматизации выполняемой работы может поднять как юриста-выпускника Гарварда, так и клерка, получившего образование в местном колледже, позволив им сосредоточиться на более ценной деятельности. Это настоящая сила в мире, где машины становятся умнее не для того, чтобы заменить нас, а для того, чтобы помочь подняться выше по ранжированию, в большие трудности и за большие деньги.
Эти взаимоотношения человека/машины наряду с дополнением, с приданием нового импульса работе человека, которые она создает, могут также быть поняты через работу инженеров Amazon, использующих способности машин к самообучению, развиваемых в рамках Amazon Web Services (AWS).
Др. Мэтт Вуд (Matt Wood), главный менеджер по стратегии развития товара в AWS, объяснил нам: «Мы провели небольшой внутренний тест, где два старших разработчика стараются угадать пол клиента только по имени. Традиционно в такой ситуации вы бы просто взглянули на данные переписи и сказали: «Ну, большинство людей с именем Мэтт оказываются мужчинами». На этом вы бы строили свои догадки». Инженеры обнаружили, что там существовало несколько серых областей: «Если речь идет о Пэт или Сэм, то, основываясь на имени, определить пол уже сложнее», – говорит Вуд. За решение этой задачи взялись два инженера, которые с нуля выстраивали алгоритм. По словам Вуда, у них ушло почти два месяца на создание ПО, его проверку и отработку моделей, но через два месяца они получили точность определения более 90%. «Мы подумали: “Хорошая работа”, – рассказывает Вуд. – Затем мы взяли одного разработчика из другой команды, дали ему созданный ранее внутренний сервис машинного обучения AWS, и они тоже смогли прийти к тому же уровню точности, выше 90%, однако им удалось это сделать за несколько дней».
Вуд считает, что «в свое время большая часть задач будет решаться с помощью компонента машинного обучения. Он сыграет свою роль в очень, очень большом количестве случаев и трудностей, с которыми сталкиваются клиенты».
Вуд предсказывает, что со временем с платформами машинного обучения будут взаимодействовать все больше экспертов. В объединении умных людей с системами, у которых есть большой (и быстро расширяющийся) набор данных, эти дополненные, расширенные личности будут создавать ценность, которая со временем будет расти и становиться более сложной.
Как говорит Вуд: «У вас есть это классное колесо фортуны из разработки, метода использования, создания данных и решения проблемы, которое снова приходит к созданию новых данных, затем снова идет к разнообразным способам, которые вы можете выбрать для оптимизации конкретных подходов или методов, и этот цикл повторяется снова и снова».
Использование новых инструментов для расширения, углубления своей работы поможет достичь следующего уровня человеческой результативности. И честно говоря, нам есть что расширить.
Расширение – это технология на службе человека
Один важный, но часто упускаемый из виду аспект расширения работы – распознать отношения, существующие между расширением работы/роли/процесса и ее автоматизацией. Во многих случаях автоматизация и расширение существуют симбиотически, по принципу две-стороны-одной-монеты. Сторону, которую эффективно расширять, человек должен автоматизировать. У учителя есть возможность «переключиться» на класс, только если он автоматизировал какие-то аспекты обучающих рабочих процессов. Если учитель не автоматизировал урок, то не сможет в течение дня выделить время на то, чтобы уделить внимание конкретным потребностям каждого ученика. Если банкир не автоматизирует создание Ореола кодов клиента, то потратит время, которое мог бы провести за созданием человеческих отношений с клиентом, перелопачивая информацию, необходимую для прояснения ситуации клиента. Автоматизация – не враг расширения, по сути, она играет центральную роль в этом расширении.
В следующей волне конкурентной битвы – на коммерческом, социальном, экономическом уровне – победителями станут те, кто продолжает верить в прогресс, создаваемый технологией, расширяет, понимает силу «инструментов» и адаптируется к их эффективному использованию.
Что сделать в понедельник? Станьте партнерами с интеллектуальными системами
Уже сегодня вы можете сделать два важных шага (даже если это не понедельник), чтобы запустить мяч расширения:
1. С удвоенными силами сосредоточьтесь на том, чтобы быть более человечными.
2. Создайте свой роботизированный скелет белого воротничка.
С удвоенными силами сосредоточьтесь на том, чтобы быть более человечными
Чем больше технология расширяет нас, тем больше создает возможностей ощутить человеческое прикосновение. Когда компьютер хорошо делает то, что делает, он дает возможность сосредоточиться на том, что хорошо делаем мы: проявлять эмпатию, выстраивать отношения и решать сложные ситуации.
Вспомните, когда вы в последний раз подходили к прилавку аренды автомобиля в аэропорту. Преодолев длинный и трудный полет и простояв в очереди в агентстве уже пятнадцать минут, вы наконец попадаете к представителю компании. Встречали ли вас теплым и радостным приветствием, сопровождаемым коротким, но вдумчивым обсуждением ваших планов, нужд, конкретной аренды и возможных опций? Или обслуживающий агент встретил вас бормотанием, избежал какого-либо зрительного контакта и, несколько минут покликав по меню, распечатал трехстраничный договор в трех экземплярах? Мы втроем много путешествуем и знаем ответ: в 90% случаях это будет последний вариант.
В случае с агентами по аренде автомобилей, а также в тысяче других похожих ролей и процессов в любых отраслях, мы не виним сотрудников – мы виним компанию. Ведь выходит, что компания не вооружила стоящего перед лицом клиента работника для надлежащего выполнения своих обязанностей – для того чтобы быть, ну, человечным. Вместо этого на него была взвалена тяжеловесная технология, которая через восемь часов рабочего дня вышибла из него хорошее настроение. Вместо того чтобы заняться сутью своей работы – быть дружелюбным лицом компании и вселять в покупателя счастье, – он проводит большую часть времени, управляясь с неуклюжей системой, наложенной на архаичный процесс.
Ознакомительная версия. Доступно 13 страниц из 64
