Искусственный интеллект, аналитика и новые технологии

скачать книгу бесплатно

При масштабировании компании могут столкнуться с серьезными проблемами управления изменениями. Так, к примеру, в одной сети розничной торговли одеждой в США пилотный проект в небольшой группе магазинов использовал машинное обучение для получения рекомендаций по продуктам в режиме онлайн, прогнозирования оптимальных запасов и моделей быстрого их пополнения, а также, что оказалось наиболее сложным, в мерчандайзинге. Закупщики, привыкшие заказывать товары на основе своей интуиции, почувствовали угрозу и поставили вопрос ребром: «Если теперь у вас есть эта штука, зачем вам мы?» После завершения пилотного этапа группа закупщиков явилась к начальнику отдела мерчандайзинга с требованием свернуть проект. Исполнительный директор сети познакомил их с положительными результатами пилота и настоял на расширении проекта. Он заверил закупщиков, что, освободившись от определенных мерчандайзинговых функций, они смогут выполнять более ценную работу, которую люди выполняют лучше машин, такую, например, как понимание желаний молодых клиентов и определение планов производителей одежды. При этом он признал, что новые функции потребуют обучения мерчандайзеров.

Если для достижения желаемых результатов нужно масштабироваться, компаниям также придется сосредоточиться на повышении производительности. Многие, например, планируют нарастить ее, увеличив число клиентов и транзакций без увеличения численности персонала. Компании, которые не хотят инвестировать в ИИ, выдвигая в качестве основной причины неизбежное сокращение рабочих мест, должны знать, что куда лучше с этой задачей справляется систематическое изнурение сотрудников или отказ от аутсорсинга.

Когнитивная компания будущего

Наш опрос и интервью показывают, что менеджеры, имеющие опыт работы с когнитивными технологиями, настроены в их отношении оптимистично. Хотя первые успехи относительно скромны, мы ожидаем, что эти технологии в итоге заметно преобразят рабочие процессы. Мы полагаем, что компании, которые в настоящее время начинают разрабатывать проекты на базе ИИ, имея при этом агрессивные планы их внедрения на будущее, смогут получить не меньшие преимущества, чем те, кто воспользовался аналитикой чуть раньше.

Благодаря применению ИИ такие высокоинформативные области, как маркетинг, здравоохранение, образование, финансовые и профессиональные услуги, могут одновременно повысить свою ценность и стать менее дорогостоящими для общества. Монотонная деятельность, которую вынужден вести бизнес во всех отраслях и сферах – учет текущих операций, ответы на повторяющиеся вопросы и извлечение данных из бесконечных документов, – может стать уделом машин, освобождая сотрудников для повышения продуктивности и творчества. Когнитивные технологии также являются катализатором успеха других информационно емких разработок, включая автономные транспортные средства, интернет вещей и многоканальные потребительские технологии.

Основной страх перед когнитивными технологиями состоит в том, что они вызовут массовое сокращение рабочих мест. Конечно, некоторое их уменьшение возможно, поскольку интеллектуальные машины выполняют те же задачи, которые традиционно выполняются людьми. Тем не менее мы считаем, что большинству работников на данный момент нечего опасаться. Когнитивные системы решают только отдельные задачи, а не берут под контроль весь процесс целиком. Сокращения в нашем исследовании главным образом были вызваны «перегоранием» сотрудников, которых некому было заменить, или автоматизацией аутсорсинга.

Большинство когнитивных технологий в настоящее время дополняют человеческую деятельность, решая локальные задачи в рамках более широкого рабочего процесса, или выполняют такую работу, с которой люди не способны справиться в принципе, как, например, анализ больших массивов данных. Почти все управляющие, с которыми мы обсуждали этот вопрос, являются приверженцами стратегии дополнения, то есть интеграции человеческого и машинного труда, а не полной замены первого вторым. Только 22 % руководителей в нашем опросе указали сокращение сотрудников в качестве основного преимущества искусственного интеллекта.