Цифровое настоящее: как digital
меняет всё

От редакции. Как цифровизация меняет работу офисных сотрудников, бизнес и общество и что необходимо сделать, чтобы успеть адаптироваться к этим изменениям? На эти вопросы в своей книге «Digital @ Scale: настольная книга по цифровизации бизнеса» отвечают партнеры консалтинговой компании McKinsey Владимир Кулагин, Александр Сухаревски и Юрген Мефферт. Мы публикуем несколько интересных фрагментов из нее.

Что, если следующую книгу о цифровизации напишет талантливый… робот? Программа Quill от американского стартапа Narrative Science анализирует данные и преобразует их в конструкции естественного языка, используя для этого средства искусственного интеллекта. В итоге буквально за несколько секунд создаются отчеты и статьи, которые читаются так, как будто их написал человек. Другие программы лишают работы помощников адвокатов, тщательно изучая в кратчайшие сроки горы документов и обнаруживая в них все относящиеся к делу сведения быстрее любого человека.

Удивительные способности Quill проливают свет на ту сторону цифровизации, которая нередко остается в тени: автоматизация и робототехника коренным образом меняют трудовую деятельность не только на заводах, фабриках и складах, но и в офисах. По данным исследования Глобального института McKinsey, в  2015 г. машинам можно было  бы уже поручить 45% всех задач, за выполнение которых людям платят деньги. Еще 13% задач можно будет автоматизировать за счет технологий, разрабатываемых в настоящее время, например программ, позволяющих роботам понимать человеческую речь. Согласно этому исследованию, примерно в 60% всех профессий машины смогут выполнять не менее 30% всех задач. Даже в сфере управления роботы-помощники смогут взять на себя 20% функций.

И эти оценки уже сейчас воплощаются в реальность на российском рынке — можно привести множество примеров успешного применения технологий роботизации и искусственного интеллекта для компаний из разных отраслей.

• 98% решений о выдаче кредитов для физлиц и 30% решений о кредитовании юрлиц в Сбербанке принимает искусственный интеллект — «Интеллектуальная система управления», а на вопросы о местонахождении банкоматов с функцией самоинкассации клиентам теперь отвечает робот Анна.

• Банк ВТБ внедрил робота-коллектора для автоматизации обзвона клиентов-должников, который обходится в шесть раз дешевле оператора.

• «Вымпелком» использует технологии рооботизации для работы с документацией. Роботы позволили исключить ошибки, связанные с человеческим фактором, снизить трудозатраты на рутинные операции на 60% и ускорить их на 30%.

• На Магнитогорском металлургическом комбинате робот обрабатывает входящую электронную почту от поставщиков, выполняет поиск по базам РЖД для проверки статуса отправки грузовых вагонов, информирует специалистов коммерческой дирекции о результатах проверки, формирует отчеты.

Автоматизация процессов кардинально меняет работу в офисе

Сегодня обычный робот способен взаимодействовать с  компьютерными программами на рабочем месте не хуже человека. Он может освоить Word и Excel и даже умеет пользоваться системами управления ресурсами предприятия (ERP). В целом он действует согласно правилам и только обрабатывает структурированные данные, не обучаясь на них. Эксперты называют такой подход роботизацией процессов. Роботизация процессов позволяет многие задачи, все еще требующие участия человека, перепоручить роботам, которые смогут выполнять их значительно быстрее, не зная усталости.

Роботы, оснащенные необходимыми программами, способны готовить для компаний месячные или квартальные отчеты, тогда как раньше для этого зачастую приходилось вручную собирать данные из нескольких разных источников. Отчеты, создаваемые с помощью ПО, вполне удобочитаемы и даже хорошо отформатированы. Такая технология позволяет сократить затраты и высвободить человеческие ресурсы для более сложной работы, связанной с интерпретацией данных. Очень скоро благодаря полной автоматизации процессов можно будет и годовые финансовые отчеты создавать одним нажатием кнопки. Новые сотрудники компании будут с первой минуты иметь в своем распоряжении все необходимые для продуктивной работы сведения и инструменты.

В этом «дивном новом мире» труда у многих сотрудников могут появиться виртуальные ассистенты, готовые по первому требованию выполнить те или иные действия, основанные на правилах. Однако по-настоящему интересно становится там, где речь идет о когнитивных вычислениях, называемых также искусственным интеллектом. В этом случае машина имитирует когнитивные (познавательные) функции человека: учится, решает проблемы и выдает результаты анализа данных на естественном языке.

Одним из известных примеров в этой области является виртуальный помощник Siri, разработанный компанией Apple. Он может реагировать на устные вопросы пользователей смартфона iPhone и находить ответы на них в интернете. Siri преобразует простые голосовые команды в текст и дает простые ответы. Более мощные виртуальные помощники понимают человеческую речь и способны анализировать смысл и интонацию в соответствующем контексте, полностью копируя человеческое взаимодействие. Например, разработанная фирмой IPsoft программа Amelia используется в корпоративных службах ИТ-поддержки и может, например, выдать сотруднику новый пароль, если старый он забыл. Компьютеры типа Watson от IBM и DeepMind от Google представляют собой другое направление. Они способны обучаться на основе данных и использовать свои колоссальные вычислительные мощности для анализа проблем, которые человеку оказываются не по плечу. Сочетая различные подходы и  инструменты между собой, можно создать когнитивную систему, работающую по  аналогии с  человеческим мозгом, только мощнее. Такая когнитивная система окажется способна полностью понимать людей; единственное, чего ей не будет хватать, — это чувств, но со временем могут появиться и они.

Как изменится облик компаний, когда офисная работа будет автоматизирована

Если людей на рабочих местах заменят роботы и компьютерные программы, то в такой развитой стране, как США, это обойдется в сумму, составляющую около 13% от совокупной величины соответствующих заработных плат. В этом случае передавать те же функции в страны с низким уровнем оплаты труда сразу станет менее выгодно, поскольку затраты на офшоринг в среднем составляют почти 40% от соответствующего объема зарплат в развитых государствах.

Сегодня один из британских страховых брокеров с помощью средств автоматики ежедневно обрабатывает 3000 претензий — и со всем этим справляются всего четыре сотрудника. А дочернее предприятие крупной европейской энергетической компании автоматизировало ряд важных административных процессов, включая выставление счетов, сбор данных об энергопотреблении и управление энергопотреблением. В итоге с тем объемом работы, который раньше выполняли 250 сотрудников, сейчас справляются 110 роботов под контролем 11 диспетчеров-людей. Наконец, один из крупнейших операторов беспроводной связи автоматизировал 15 сложных административных процессов, на долю которых в целом приходится 35% его совокупного объема работы. Сегодня в этой компании 160 роботов обрабатывают около 500 000 транзакций в месяц. И речь здесь идет не только о сокращении затрат. Поскольку роботы по сравнению с людьми обеспечивают более надежные результаты, у специалистов по продажам на местах появляется больше возможностей для продуктивной работы, так как им уже не приходится лишний раз связываться с головным офисом, чтобы уточнить очередную неверную запись.

Таким образом, машины оказываются вне конкуренции и по стоимости, и по качеству; результаты работы роботов и компьютеров по своей точности превосходят результаты человеческого труда. Машины строго следуют своим программам, поэтому фактор ошибок для них неактуален. Кроме того, даже при наращивании производства и увеличении объемов работы качество остается прежним. Роботам не нужны перерывы, при необходимости они вообще могут работать круглосуточно. Есть и еще один аспект, приобретающий особое значение во времена, когда нормативно-правовые требования постоянно ужесточаются: машины фиксируют все свои действия в системных журналах, и любое из них впоследствии можно проверить.

Однако полностью автоматизировать в ближайшем будущем удастся лишь некоторые виды деятельности, а для остальных специальностей придется пересматривать должностные обязанности и рабочие процессы. Например, если банки станут применять машины для анализа кредитных заявок, то у сотрудников появится больше времени для консультирования клиентов, благодаря чему ежедневное количество подаваемых заявок возрастет. Финансовым консультантам уже не нужно будет самим анализировать финансовые показатели, поэтому они смогут больше времени уделять созданию творческих инвестиционных стратегий. Впрочем, роботы могут оказаться полезными и в разработке таких стратегий. В итоге с помощью робота любой клиент сможет получать те рекомендации, на которые прежде могли рассчитывать только самые лучшие клиенты (поскольку для такого консультирования требовалось очень много ресурсов).

Даже сложные виды деятельности поддаются автоматизации

До сих пор бытует мнение, что автоматизация применима только к низкоквалифицированному и низкооплачиваемому труду. Однако специалисты Глобального института McKinsey в своем исследовании пришли к иному выводу: машины могут выполнять примерно 20% управленческих задач. Они способны анализировать отчеты и презентации для принятия операционных решений, проверять отчеты о ходе работ на предмет выполнения целевых показателей и даже готовить кадровые решения. Благодаря этому у руководителей, в свою очередь, появляется больше времени для размышлений, взаимодействия и собственно руководства, и это время нужно использовать рационально. Чем интенсивнее в той или иной деятельности применяются данные, тем больше руководители могут выиграть от автоматизации. Это касается, например, управления инвестициями, где системы искусственного интеллекта и машинного обучения способны гораздо более последовательно по сравнению с человеком обрабатывать данные и готовить на их основе рекомендации.

Долгое время профессии, в которых требуется творческий подход, а также способность понимать эмоции и реагировать на них, считались неподверженными автоматизации. В развитых экономиках 25–30% всех видов трудовой деятельности основаны на EQ и эмпатии. Однако уже сейчас автоматизация может коснуться даже этих специальностей. Существуют программы, способные интерпретировать человеческие эмоции. Примером таких технологий являются разработки компании Soul Machines. Эта компания под руководством технического директора фильма «Аватар» Марка Сагара создала роботизированный интерфейс с максимально правдоподобным человеческим образом, который улавливает эмоции, способен «сопереживать», шутить, выражать чувства. Таким образом, не будет преувеличением сказать, что машины или алгоритмы распространяемы почти на любую деятельность.

Автоматизация — это не просто технологии

Технологии, безусловно, являются ключевой движущей силой на пути к интеллектуальной автоматизации процессов. Однако речь здесь идет прежде всего о стратегическом решении, которое должно принять высшее корпоративное руководство. В частности, руководители должны оценить, в какой степени компанию затрагивают происходящие перемены, и решить, стоит ли развивать в этом направлении особые преимущества и идти в авангарде преобразований или лучше не гнать лошадей и избавить себя от ошибок, свойственных первопроходцам. В конечном итоге руководители должны решить, каким образом следует скорректировать бизнес-модель компании, начиная с организационной модели и корпоративной культуры и заканчивая развитием персонала и навыков. Как показывает практика, тем игрокам, которые выборочно автоматизируют процессы и быстро сокращают затраты за счет роботизации, на пути к интеллектуальной автоматизации приходится все эти процессы пересматривать. В связи с этим до сих пор не теряют актуальности выводы, сделанные в ходе реструктуризации бизнес-процессов еще в 1990-е гг. Основная цель заключается не в том, чтобы просто автоматизировать все процессы в максимальной степени, а в том, чтобы модернизировать бизнес-систему в целом.

На сегодняшний день по-прежнему неясно, через какое время автоматизация охватит офисы в широком масштабе. С одной стороны, это будет зависеть от темпов развития технологий, с другой — от того, насколько быстро компании будут осваивать и внедрять новые технологические возможности. Лидируют здесь отрасли, в которых программные средства играют более важную роль, чем оборудование. Таким отраслям удается быстро достичь значительной экономии ресурсов при разумных вложениях. Хорошим примером может служить финансовый сектор, в котором автоматизировать процессы можно относительно дешево. Чем больше нового оборудования требуется для автоматизации, а также чем жестче требования безопасности и правовые нормы, которые необходимо соблюдать, тем больше времени понадобится на переход к автоматическим процессам.

Руководители компаний должны хорошо представлять себе, как развивается ситуация в их отрасли; при этом им нужно тонко чувствовать экономические нюансы, связанные с автоматизацией. Именно такие особенности мышления корпоративных руководителей могут стать определяющими для достижения успеха в завтрашнем мире бизнеса.