Искусственный интеллект уже научился делегировать полномочия | Большие Идеи

・ Управление инновациями
Статья, опубликованная в журнале «Гарвард Бизнес Ревью Россия»

Искусственный интеллект уже научился
делегировать полномочия

Со временем машины научатся управлять более сложной работой и делегировать более серьезные задания.

Автор: Кэтрин Барр

Искусственный интеллект уже научился делегировать полномочия

читайте также

Что делать, если вас поймали на лжи

Рон Каруччи

4 причины, по которым руководителям нужно уделять больше времени коучингу

Джозеф Вайнтрауб Джеймс Хант

Стоит ли награждать или наказывать менеджера, когда виноваты обстоятельства?

Как гендиректору выжить на своем посту

Ярослав Глазунов

Когда большинство людей думает о взаимодействии человека и машины, они склонны считать, что первый всегда управляет последней и дает ей указания. Роботы, в конце концов, прекрасно умеют выполнять команды и справляться с рутинными заданиями, чего не скажешь о беспорядочном мире менеджмента, не так ли?

По сути, искусственный интеллект быстро овладевает ключевыми аспектами операционного управления, вроде распределения заданий или оценки качества работы.

Стоит вспомнить о BuildDirect, логистической платформе, которая помогает доставлять тяжелые грузы напрямую заказчикам (небольшая ремарка от автора: моя фирма инвестировала в прошлом в этот стартап, так же, как и остальные компании, упомянутые в настоящем блоге). BuildDirect использует данные и алгоритмы, чтобы сообщить своим производителям, какие товары должны быть созданы и доставлены в определенный географический регион Северной Америки (расстояние до конечного приобретателя становится все больше, а потому спрос на доставку крупногабаритных и тяжелых грузов снижается). Выбор производственных или логистических решений раньше осуществлялся мерчандайзерами самостоятельно. Как показывает практика, лучшие результаты достигаются в тех случаях, когда человек исключен из процесса принятия решений. Сейчас программы принимают решения и инструктируют людей в рамках всей цепочки снабжения: какие продукты производить, в каких количествах и куда их доставлять.

Кроме того, есть еще VirtuOz, виртуальный технологический агент, приобретенный компанией Nuance ровно полтора года назад: его технология была продвинута до такой степени, что он мог отвечать на 80—90% запросов покупателей автоматически. Это как раз такая работа, которую выполняют машины, что давно стало для всех привычным явлением. Однако система также может осуществлять весьма «умное» делегирование. Она может определять, когда и как пользователи чувствуют разочарование или расстраиваются (даже когда они прямо об этом не говорят) и передают их запросы дальше, в руки правильного агента, подготовленного дать ответ на правильно поставленный вопрос. Вовлеченность живого человека была ключом к четкой работе всей системы обслуживания покупателей, но именно техника решила в итоге, какие виды работы нужно автоматизировать, а какие не стоит оставлять без внимания человека.

Читайте материал по теме: Больше роботов на производстве не значит меньше рабочих мест для людей

VirtuOz — далеко не единственный робот, способный делегировать те или иные задания человеку. Компания, использующая сервисное программное обеспечение, WorkFusion, о которой говорит Мартин Форд в своей новой книге «Rise of the Robots», разбивает большие объемы сложных данных на конкретные задачи и распределяет их соответствующим машинам или сотрудникам.

Например, информация может поступать в банки данных в совершенно разных форматах, которых достаточно много, что зачастую представляет собой трудности с точки зрения расшифровки и перевода тех или иных цифр для их правильного использования. Не так давно платформа WorkFusion была снабжена глобальным хранилищем, способным запоминать и автоматически проводить извлечение SSI (Стандартные указания по установке) данных PDF-формата в текстовый формат, согласно последним достижениям в области обращения с SSI. Платформа увеличивает продуктивность человеческой деятельности за счет задействования сложной совокупности внутренних и внешних исполнителей и тех, кто был найден в рамках краудсорсинга. Заказчики контролируют, какие типы рабочих и с какой специализацией действуют на каждом этапе процесса. WorkFusion использует надежный статистический анализ, чтобы быть уверенным в точности действий человека, а платформа использует данные о качественных показателях, чтобы отслеживать алгоритм работы и полностью автоматизировать работу в будущем.

Читайте материал по теме: Могут ли роботы стать менеджерами?

Такая система применима в тех случаях, когда работа понятна и проста и может быть разбита на этапы. В ближайшее время от менеджеров по-прежнему будет требоваться комплексный подход в решении проблем, стратегическое мышление и понимание, основанное на опыте. Но со временем машины научатся управлять более сложной работой и делегировать более серьезные задания.

Таким образом, искусственный интеллект в скором времени сможет повысить продуктивность руководителей за счет того, что позволит им концентрироваться на вопросах, требующих квалифицированного подхода. Компании должны подготовить для этого почву, думая о том, какие задачи могут быть решены, если «скрестить» человека и машину, и автоматизировать часть рабочего процесса с течением времени. Также им следует позаботиться о подготовке своих сотрудников к новой ожидающей их в ближайшем будущем реальности. В общем и целом, сотрудники не должны воспринимать подобные системы как замену традиционному менеджменту. И хотя руководители гордятся своим умением делегировать полномочия, используя интуицию (кто и на что способен в коллективе), им следует помнить, что машины вполне могут научиться этому и выполнять обязанности не хуже, а может быть, и лучше людей.

Читайте по теме: