Человек + машина

* * *

В дискуссиях об искусственном интеллекте основное внимание уделяется вытеснению человека из рабочего процесса и опасениям, что однажды компьютеры захватят мир. В основе подобных представлений лежит предположение о том, что люди и машины — соперники, а также что системы искусственного интеллекта с их скоростью, вычислительной мощностью и неутомимостью займут наши рабочие места и посягнут на большее.

Результаты экономических исследований, выполненных на основе количественных методов, только усиливают эти опасения. Как показало одно подобное исследование, «при отсутствии надлежащей налоговой политики, обеспечивающей перераспределение средств от победителей к проигравшим, из-за умных машин все могут оказаться на долгое время в бедственном положении»[182]. Следует отметить, что подобные количественные исследования в большинстве своем фокусируются на отраслевых трендах, при этом упуская из виду то, что стоит за повседневными процессами и практиками.

В ходе наших собственных исследований (в том числе наблюдений и изучения кейсов 450 компаний из общей выборки в 1500) мы смогли выявить ряд важных закономерностей, которые были упущены при количественном анализе. Такой стала концепция интегрированных навыков, то есть создание новых профессий и возникновение новых умений на базе слияния возможностей человека и машины. Это формирует «недостающую середину», о которой до сих пор предпочитают не говорить в рамках дискуссий о занятости, традиционно разводя людей и машины по разные стороны баррикад. Именно в области «недостающей середины» ведущие компании трансформируют бизнес-процессы и добиваются значительного роста эффективности. Чтобы прийти к таким результатам, необходимо изменить организационную структуру компаний, вложив соответствующие средства, в том числе в переподготовку сотрудников для работы в области «недостающей середины».

Другие задачи и другие методы

Для того чтобы определить, как компании будут совершать переход в новую эпоху взаимодействия человека и машины, сначала необходимо понять, как руководители используют искусственный интеллект уже сейчас. В первой части данной книги мы рассказали о разных областях применения систем искусственного интеллекта в производстве и логистике (глава 1), в бэк-офисе (глава 2), в области исследований, разработок и бизнес-инноваций (глава 3), а также в маркетинге, продажах и обслуживании клиентов (глава 4). Изучив сферы применения ИИ-систем, мы получили четкое видение нашего будущего, а также выявили способы, посредством которых компании заполнят «недостающую середину», создадут новые и трансформируют существующие профессии, открывая новаторские возможности в экономике и сфере трудоустройства.

Наши исследования продемонстрировали, насколько новые профессии отличаются от традиционных. Уже сегодня 61% функционала сотрудника из области «недостающей середины» требует от него выполнять совершенно иные задачи и использовать иные методы работы, что, в свою очередь, вынуждает компании трансформировать бизнес-процессы и заниматься переподготовкой персонала. Как мы говорили в главе 5, к числу новых задач относится обучение моделей данных, или разъяснение и обеспечение устойчивости систем искусственного интеллекта. В главе 6 мы обсудили, что новые задачи требуют новых подходов, основанных на расширенных возможностях, взаимодействии и физическом воплощении, для выполнения работы с эффективностью, выходящей за пределы человеческой природы. Для того чтобы понять и по достоинству оценить эти отличия, необходимо наблюдать их в непосредственной близости, а не полагаться на результаты исследований, далеких от практики.

Однако лишь немногие из нашей выборки начали использовать потенциал интегрированных навыков, что позволило им переосмыслить свой бизнес, операционные модели и рабочие процессы, придерживаясь инновационного подхода. Эти компании (General Electric, Microsoft, BMW, Google, Amazon и др.) признают, что инвестиции в искусственный интеллект не относятся к числу типичных: их ценность возрастает со временем, что, в свою очередь, повышает и ценность участвующих в этом взаимодействии сотрудников. Когда человек и машина получают возможность делать то, что у каждого получается лучше всего, формируется добродетельный цикл более продуктивной работы, который повышает производительность, обеспечивает удовлетворенность работой и создает условия для широкого внедрения инноваций. Такие компании становятся лидерами в своих отраслях благодаря изменению функционала и внедрению программ обучения и переподготовки на основе новой совокупности лидерских практик (см. главу 7). Первые успехи этих компаний подтвердили, что они на правильном пути.

К сожалению, большинство организаций слишком медленно заполняют «недостающую середину», а значит, идут к поставленным целям не спеша. В США остаются открытыми 6 миллионов вакансий, из которых 350 тысяч в производственной сфере не закрыты из-за нехватки квалифицированных работников[183]. В двенадцати крупнейших странах мира (по размеру ВВП на душу населения) 38% работодателей сообщают о трудностях при заполнении вакантных рабочих мест[184]. Проблема не в том, что роботы вытесняют людей, а в том, что работники не обладают навыками, необходимыми для профессий, возникающих и стремительно развивающихся под влиянием новых технологий. По мере внедрения систем искусственного интеллекта и переосмысления бизнес-процессов эта проблема будет только усугубляться. Так, сто крупнейших работодателей мира заявляют о том, что более трети навыков, пока не играющих большой роли, станут востребованными к 2020 году[185].

Пробел в навыках наблюдается и при цифровизации производства. По мере того как заводы становятся все более высокотехнологичными, увеличивается потребность в сотрудниках, способных работать с интеллектуальным ПО. Это уже осознала компания Siemens, и к 2020 году она планирует нанять еще 7 тысяч человек на должности, связанные с компьютерными науками, обучением и использованием коботов, разработкой программного обеспечения. Однако подобные должности не включены в традиционные отчеты о проблемах и перспективах рынка труда в эпоху искусственного интеллекта, в то время как по мере его внедрения будет размываться грань между синими и белыми воротничками, между новыми и старыми профессиями. «Специальности в области информационных технологий и разработки программного обеспечения не всегда относят к числу производственных профессий, — говорит CEO американского подразделения Siemens Эрик Шпигель, — однако на самом деле они имеют непосредственное отношение к производству»[186].

Как показывают наши исследования, проблема вовсе не в том, что машины заменят людей, — наоборот, людям следует готовиться к росту вакансий в области «недостающей середины». В главе 8 мы подробно описали интегрированные навыки, которые станут очень важны в новую эпоху взаимодействия человека и машины. Мы также поговорили о нейроприспособленческом поведении, ведь людям предстоит чаще прибегать к ИИ-технологиям, чтобы расширить возможности своего тела и разума.

К сожалению, мы не можем со всей уверенностью утверждать, что бизнес-лидеры и политические лидеры инвестируют в эти области. Согласно опубликованному в 2016 году докладу Белого дома «Искусственный интеллект, автоматизация и экономика», США тратят всего 0,1% ВВП на программы, помогающие людям адаптироваться к изменениям их рабочей среды. За последние тридцать лет их число сократилось, а действующие федеральные программы (большинство которых помогают людям справиться с последствиями закрытия угольных шахт или военных баз) не рассчитаны на тех, кто потерял работу или чей функционал изменился из-за автоматизации[187]. По другим странам результаты тоже неоднозначны. В Японии и Китае сильное IT-образование и профессиональная подготовка специалистов лежат в основе национальной стратегии развития искусственного интеллекта. Государственный совет КНР[188] провозгласил цель: к 2020 году добиться того, чтобы Китай сравнялся с лидерами в области искусственного интеллекта, а к 2030 году — чтобы он стал «ведущим мировым центром инноваций в области искусственного интеллекта»[189]. Этот план развития подразумевает большие инвестиции в переподготовку специалистов, ведь в новой экономике «взаимодействие человека и машины станет доминирующим режимом работы в сферах производства и оказания услуг»[190].

Призыв к действию: переосмысление бизнеса

Искусственный интеллект быстро проникает в бизнес. А значит, вопросы, касающиеся как его возможностей, так и связанных с ним рисков, остро стоят на повестке дня. В настоящее время лидерам приходится принимать решения, имеющие далеко идущие последствия. Мы надеемся, что данная книга окажет помощь тем, кто внедряет искусственный интеллект в свои бизнес-процессы.

Долгие годы исследователи мечтали об искусственном интеллекте, способном соперничать с интеллектом людей. Теперь же мы видим, как он становится инструментом расширения человеческих возможностей. Мы, со своей стороны, стремимся обеспечить такое развитие ИИ-систем, которое будет способствовать дальнейшему расширению наших возможностей. За всю историю человечества не было устройств, способных столь же чутко реагировать на нас, как и мы на них. Как мы увидели, интегрированные навыки и «недостающая середина» являются залогом переосмысления бизнеса с точки зрения потребностей человека и предоставления людям сверхвозможностей для более эффективной работы.

Наш подход, основанный на взаимодействии человека и машины, требует переосмысления бизнеса в целом и бизнес-процессов в частности. Благодаря искусственному интеллекту бизнес-лидеры лучше, чем когда-либо прежде, способны понимать потребности своих клиентов и сотрудников. Системы искусственного интеллекта и процессы, выстроенные вокруг гибридных возможностей человека и машины, позволяют организациям учитывать эти потребности и реализовывать решения, приносящие пользу как компании, так и людям.

Цель нашей книги — предоставить лидерам, руководителям и рядовым сотрудникам инструменты, необходимые для подготовки к грядущей трансформации бизнес-процессов. Как мы говорили выше, новая эпоха требует, чтобы люди и машины заполнили «недостающую середину», взаимодействуя в рамках нового партнерства. Мы рассказали, как руководители должны осуществлять организационные изменения, чтобы поддерживать в своих компаниях культуру, поощряющую переосмысление бизнес-процессов, инвестируя при этом в обучающие платформы и непрерывную переподготовку сотрудников. Безусловно, это касается как базовых интегрированных навыков, необходимых для разработки, поддержания и управления ИИ-возможностями, так и более общих навыков, позволяющих принимать трудные этические решения в сфере технологий.

Как показывает наша модель MELDS, для успешного внедрения искусственного интеллекта требуется больше, чем просто внимание к самой технологии. Важнейшая задача лидерской составляющей MELDS — во главу угла любой инициативы в области искусственного интеллекта ставить людей, принимая во внимание потребности сотрудников, клиентов и других стейкхолдеров. Например, при внедрении искусственного интеллекта в бизнес-процесс руководителям необходимо оценить возможные последствия: как должен измениться функционал работников и как вытеснение людей будет соотноситься с более широкими аспектами занятости? Какие новые инвестиции в развитие персонала необходимо сделать, чтобы удержать квалифицированных специалистов, и каким именно сотрудникам нужны консультации и переподготовка?

Кроме того, необходимо принять во внимание правительственные постановления и нормативно-правовые акты, стандарты профессиональной этики (в частности, предложенные Институтом инженеров электротехники и электроники), а также преобладающие в обществе настроения. Как было отмечено выше, компаниям нужно исключить предвзятость внедряемых систем искусственного интеллекта. Кроме того, они должны понимать, почему ИИ-системы принимают те или иные решения, и объяснить их выбор. Топ-менеджерам и руководителям среднего звена также следует знать, в каких случаях полномочия по принятию решений делегируются исключительно машинам (а для каких требуется участие человека), причем с обязательной процедурой подотчетности. В некоторых случаях требуется обеспечить прозрачность всего процесса принятия решений.

В заключение следует отметить, что компаниям нужно без промедления привести развивающуюся технологию искусственного интеллекта в соответствие со страновой спецификой и новыми законами, такими как общий регламент Европейского союза по защите данных. Кроме того, в разных регионах персональные данные требуют пристального внимания и особых подходов, с учетом того, что системы искусственного интеллекта неизменно расширяют свои возможности по сбору беспрецедентного объема и вида информации, выходящей за рамки основных демографических показателей.

Перечисленные выше вопросы остро актуальны, ведь от принятых решений зависит судьба многих людей, компаний, отраслей и даже стран. Переосмысление бизнеса и организаций с помощью искусственного интеллекта открывает невероятные возможности для создания лучшего будущего, повышения качества работы и жизни людей. Такой подход позволит не только увеличить эффективность компаний, но и воплотить в жизнь более устойчивые решения, которые обеспечат разумное использование важнейших ресурсов планеты и будут стимулировать развитие новых видов услуг и форматов взаимодействия с клиентами и сотрудниками.

Мы увидели, что компании, дополняющие с помощью искусственного интеллекта возможности талантливых специалистов и переосмысливающие бизнес-процессы, повышают эффективность и занимают лидирующие позиции в своих отраслях. Компании, которые продолжают внедрять искусственный интеллект ради традиционной автоматизации, добьются определенного повышения эффективности, но довольно быстро достигнут своего предела. Согласно нашим прогнозам, в течение следующего десятилетия возникнет огромный разрыв между победителями и проигравшими — разрыв, который зависит не столько от того, внедрила ли компания систему искусственного интеллекта, сколько от того, как это было сделано.

Именно здесь в игру вступает человеческая составляющая. Как отмечалось ранее, искусственный интеллект предоставляет в распоряжение людей высокоэффективные инструменты, позволяющие им выполнять больше задач, по существу наделяя их сверхспособностями. При этом искусственный интеллект может регуманизировать работу, предоставляя нам больше времени для того, чтобы быть людьми, а не чтобы работать как машины.

Мы находимся на пороге новой эпохи трансформации бизнеса, эпохи искусственного интеллекта, и наши действия сегодня оказывают большое влияние на то, каким станет наше будущее. Мы надеемся, что данная книга поможет вам лучше понять, какие возможности и трудности ожидают вас впереди, и станет руководством по внедрению искусственного интеллекта в вашем бизнесе. Благодаря ответственному применению искусственного интеллекта и постоянному переосмыслению бизнес-процесса люди могут и должны воспользоваться преимуществами умных машин. Предпринимая эти шаги, необходимо отбросить устаревшую концепцию противостояния, а вместо этого приветствовать волнующий новый мир человека и машины.