Книга: Человек + машина. Новые принципы работы в эпоху искусственного интеллекта
Назад: Глава 5. Правильное формирование алгоритмов
Дальше: Глава 7. Руководство по переосмыслению бизнес-процессов от лидеров
Глава 6. Сверхрезультаты обычных людей
* * *
Три способа выхода на новый уровень продуктивности с помощью искусственного интеллекта
Если вы хотите сделать стул с нуля, вам придется сначала создать Вселенную. Не такая уж простая задача, верно? Мы перефразировали Карла Сагана, который в своем знаменитом изречении говорил о выпечке яблочного пирога, а не о создании стула, но его подход верен и в нашем случае. Саган имел в виду, что ни одну на первый взгляд простую задачу невозможно решить без знания законов природы, лежащих в ее основе. Иначе говоря, каждый яблочный пирог и каждый стул содержит в себе целую Вселенную с ее законами физики и математики. К счастью для пекарей и столяров, их творческий процесс подразумевает, что большинство полезных свойств Вселенной уже разгаданы. Более сложные аспекты (такие как алхимическое сочетание ингредиентов или углы ножек стула) носят скрытый характер — они включены, скажем, в проверенный временем рецепт или в программное обеспечение системы автоматизированного проектирования.
Но что если проверенный рецепт или стандартное ПО в той или иной мере ограничивают нашу способность создавать принципиально новые, более интересные, возможно, более совершенные пироги и стулья? Что если бы мы могли создать инструменты, которые помогут нам снова и снова открывать Вселенную? Что если эти инструменты помогут творческим людям избавиться от старых привычек или выйти за рамки общепринятых представлений без необходимости каждый раз создавать Вселенную?
Такие инструменты уже существуют: стул Elbo, разработанный компанией Autodesk, — наглядный пример того, что возможно в настоящее время. Стул Elbo — это поразительный предмет мебели: он очень красив, а его создание отличается от любого другого стула. Простой каркас сделан из ореха, что подчеркивает его естественные, органичные линии. Две передние ножки как будто вырастают из пола, а в месте соединения с сиденьем мягко изгибаются и образуют плавные наклонные подлокотники, которые сливаются воедино и переходят в сплошную спинку стула. Две задние ножки также будто вырастают из пола, а возле сиденья расходятся на три ветви потоньше, две из которых поддерживают подлокотники, а одна — спинку. Едва заметные изгибы и неровности на сиденье и подлокотниках в местах соединения придают стулу еще более естественный вид. Создается впечатление, что именно такой стул создало бы умное дерево для человека, если бы его попросили об этом.
Однако в Elbo поражает не столько эстетика, сколько тот факт, что этот стул сконструировали дизайнеры, использовавшие ПО с искусственным интеллектом. Команда сотрудников Autodesk, разработавших стул Elbo, применила программу Dreamcatcher с функцией генеративного дизайна, чтобы открыть ранее недоступное пространство проектных решений (сотни возможных форм стула), в то же время строго придерживаясь технической спецификации: сиденье должно находиться на высоте 45,7 см от пола, а стул должен был выдерживать 136 кг. Предполагалось, что при его создании источником вдохновения должен был стать круглый стул Ханса Вегнера и стул Lambda. Алгоритм генеративного дизайна, основанный на методах машинного обучения, начал с гибридной модели этих двух стульев и создал большое количество неожиданных форм, соответствовавших заданным техническим параметрам. В процессе разработки конструкция стула менялась так, словно он был живым организмом. А дизайнеры стали кураторами, которые на основе эстетического чутья и интуитивных предпочтений выбирали одну из множества конструкций, самую подходящую, с их точки зрения. В конечном счете они остановили свой выбор на Elbo — конструкции, требующей на 18% меньше материала, чем исходная модель, с которой начинала команда.
По мнению технического директора Autodesk Джеффа Ковальски, программное обеспечение для генеративного дизайна — совершенно новый подход к проектированию. «Эти технологии не угроза; они скорее напоминают сверхспособности».
Да, действительно сверхспособности. Разработчик обретает способность видеть возможности дизайна, радикально отличающиеся от того, что было доступно ему в прошлом, — беспрецедентную перспективу пространства дизайна и совершенно новую вселенную вариантов. Сгенерированные компьютером модели стимулируют появление новых идей. Но кем становится человек-дизайнер, у которого теперь есть такой дополнительный творческий инструмент? Он становится оператором, куратором и наставником вспомогательного интеллектуального агента проектирования. Именно так происходит переосмысление дизайна.
Oзнакомьтесь с правой частью «недостающей середины» (см. рис. 8), где машины дополняют людей. Инструменты искусственного интеллекта расширяют возможности специалистов во многих областях, от продуктового дизайна до медицины, инженерного дела и производственных операций. Такое дополнение представлено в самых разных формах, от дополненной и виртуальной реальности до аналитических систем, роботов-манипуляторов и чат-ботов. Но как расширение возможностей и дополнение системами искусственного интеллекта скажется на самих специалистах? Чем внедрение искусственного интеллекта отличается от управления устройствами и технологиями, которым компании уже занимаются, — например, когда выдают ноутбуки, устанавливают программы и открывают доступ к информации для входа в систему при адаптации новых сотрудников? В данной главе идет речь о том, что инструменты искусственного интеллекта не просто обеспечивают автоматизацию повседневных задач (хотя они могут делать и это), а создают симбиотическую связь между людьми и машинами, которая в корне меняет традиционный бизнес-процесс. Новые гибридные функции и взаимосвязи, формирующиеся в «недостающей середине», позволяют руководителям совершенно по-новому взглянуть на бизнес-процессы и открывают перед сотрудниками невиданные прежде широкие возможности.
Рис. 8. «Недостающая середина» — правая часть
Три типа дополнения
Дополнение и трансформация бизнес-процессов с помощью искусственного интеллекта происходит уже сейчас в таких областях сотрудничества человека и машины, как расширение возможностей, взаимодействие и физическое воплощение.
В области расширения возможностей интеллектуальные агенты предоставляют людям результаты аналитики, обычно с использованием данных, поступающих в режиме реального времени. Это как мозг, только лучше.
Пример со стулом Elbo дает представление о некоторых трендах расширения возможностей: программное обеспечение для генеративного дизайна расширяет пространство проектирования и выводит его за пределы того, что может представить человек. Другие компании расширяют возможности специалистов в области анализа настроений клиентов при взаимодействии с компаниями в Facebook и Twitter, по предоставлению рекомендации для сторителлинга, а также по модерированию комментариев для обеспечения конструктивной дискуссии. Фармацевтические компании расширяют возможности на основе использования искусственного интеллекта для контроля качества лекарственных препаратов после их вывода на рынок. А рентгенологам помогает программное обеспечение, которое изучает, как они описывают рентгеновские снимки, и предоставляет данные о состоянии здоровья пациентов в наглядной форме, с тем чтобы ускорить постановку диагноза и повысить его точность. Все эти специалисты используют искусственный интеллект для повышения эффективности работы и принятия решений.
В области взаимодействия интеллектуальные агенты используют самые современные интерфейсы (такие как обработка естественного языка с использованием голосового управления) для облегчения взаимодействия между людьми или от имени людей. Интеллектуальные агенты во многих случаях наделены личностными качествами и могут функционировать «масштабно» — другими словами, оказывать помощь многим людям одновременно. Таких агентов можно увидеть в роли личных помощников; кроме того, их активно используют в сфере обслуживания. Агент службы поддержки Amelia компании IPsoft (в банке SEB используется под именем Aida, см. ) — это пример интеллектуального агента, функционирующего в области взаимодействия.
Физическое воплощение — это третья область. Тогда как расширение возможностей персонала и взаимодействие обеспечиваются в основном на уровне программного обеспечения с использованием интерфейсов, которые кажутся порой почти невидимыми, физическое воплощение осуществляется на материальном, физическом уровне. Речь идет о «проникновении» искусственного интеллекта в датчики, двигатели и приводы, которое позволяет роботам делить с людьми рабочее пространство и участвовать в совместной физической работе. Такие роботы функционируют в заводских цехах и на складах вместе с людьми. Они представлены в виде манипуляторов, автономных тележек для перевозки контейнеров, а также дронов для доставки лекарств.
Автоконцерны используют концепцию физического воплощения искусственного интеллекта на своих ультрасовременных производственных линиях. Благодаря легким контекстно зависимым роботам-манипуляторам, а также «коботам», способным работать на сборочной линии вместе с людьми, производители могут переосмыслить бизнес-процессы, носившие в прошлом статичный характер. При этом работники берут на себя новые функции, сотрудничая с умными машинами, а компании могут принимать многоплановые, адаптивные решения по продуктам, которые предлагают клиентам.
При всех трех типах сотрудничества человека и машины в «недостающей середине» (расширение возможностей, взаимодействие и физическое воплощение) компании получают не только сотрудников, наделенных сверхспособностями, но и совершенно новый тип бизнес-мышления. Искусственный интеллект позволяет сотрудникам заниматься теми видами деятельности, которые больше подходят людям, а не роботам. По мере того как выполнение определенных задач перекладывается «на плечи» машин, а люди, часто работающие с системами искусственного интеллекта в качестве помощников, осваивают множество видов работ, у компаний появляется стимул переосмыслить свои бизнес-процессы в контексте совершенно новых возможностей взаимодействия человека и машины. Более того, новые взаимоотношения, основанные на такой синергии, требуют нового человеко-машинного интерфейса. Какой пользовательский интерфейс займет доминирующее положение в «недостающей середине»? Является ли искусственный интеллект этим новым интерфейсом? Как дополнение в виде искусственного интеллекта повлияет на вашу отрасль? В данной главе мы расскажем о компаниях, переосмысливших свои бизнес-процессы с учетом сверхспособностей, ставших реальностью благодаря машинам. В этой главе мы также рассмотрим некоторые из поднятых выше вопросов.
Агенты расширения возможностей
В программном продукте Dreamcatcher, разработанном компанией Autodesk, для перебора всех возможных вариантов дизайна используются генетические алгоритмы. Это прекрасный пример того, как меняется процесс, когда специалиста поддерживает интеллектуальный агент. Согласно сложившейся практике, когда дизайнер хочет создать новый объект (будь то стул, велосипедная рама или перегородка в салоне самолета), он сначала проводит исследования, создает эскизы, а затем переходит от них к компьютерным моделям и физическим прототипам. Этот процесс состоит из множества итераций, во время которых дизайнер делает мысленные расчеты (граничащие с интуитивными догадками) и направляет процесс проектирования в ту или иную сторону (рис. 9).
Рис. 9. Функции в случае расширения возможностей
При использовании искусственного интеллекта выполнение подобных расчетов перекладывается на программы, что позволяет реорганизовать проектирование таким образом, чтобы в нем больше внимания уделялось человеческой креативности и эстетике. При таком подходе дизайнер начинает с установления параметров, после чего программа приступает к быстрому выполнению итераций. По мере того как программа выдает варианты, дизайнер уточняет параметры, чтобы понять, как это скажется на результате. По существу, он направляет процесс проектирования в определенное русло и по итогу выбирает окончательный вариант. Таким образом, проектирование перестает быть громоздким, медленным и ограниченным процессом (в зависимости от ресурсов, имеющихся в распоряжении дизайнера) и становится процессом, в ходе которого дизайнер чаще задействует свои самые ценные навыки — мнение и вкус. Такой адаптивный и органичный подход отличается от традиционного продуктового дизайна, определяющим моментом которого было многократное выполнение заранее заданных шагов.
Безусловно, искусственный интеллект существенно повышает эффективность работы и бизнес-процессов не только в области дизайна. У компании Philips есть программный инструмент Illumeo для рентгенологов. Наряду с рентгенограммами он хранит контекстную информацию о пациенте, а значит, рентгенологу не приходится искать результаты лабораторных исследований или предыдущие рентгенограммы. Самое поразительное: во многих случаях эта программа является контекстно зависимой. Например, она способна распознавать отображенные на рентгенограмме анатомические особенности и автоматически предлагать подходящий набор инструментов — например, для анализа состояния сосудов. Программа может также отслеживать, как рентгенолог предпочитает просматривать изображения (так называемый протокол просмотра рентгенограмм). Illumeo — хороший пример того, как интеллектуальные агенты могут проникать в уже существующий интерфейс, изучая предпочтения человека, использующего программный продукт, и включая полученную информацию в пользовательский опыт. Illumeo применяет искусственный интеллект в своем пользовательском интерфейсе, с тем чтобы взаимоотношения человека и машины были адаптивными и улучшались со временем.
До сих пор мы уделяли основное внимание офисным профессиям, однако выгоды от пользовательского интерфейса с элементами искусственного интеллекта очевидны и для рабочих профессий. В частности, такие инструменты искусственного интеллекта, как умные очки, которые обеспечивают опыт дополненной реальности, полностью меняют процесс технического обслуживания и инструктаж на месте выполнения работ: такие очки отображают цифровую информацию или инструкции в поле зрения сотрудника.
В глобальной компании по предоставлению производственных услуг типичный процесс подключения блока управления ветрогенератором организован так, что техник вынужден переключать внимание между блоком управления и печатной копией руководства. Дисплей дополненной реальности оставляет руки свободными, а визуализированные инструкции проецируются на рабочее пространство техника. В сравнении с традиционным руководством по эксплуатации шлем дополненной реальности повышает эффективность работы на 34% уже при первом использовании. Поскольку нет необходимости специально обучаться работе с этой технологией, эффективность повышается без промедления. Аналогичный пример из компании Boeing демонстрирует рост эффективности на 25%, в других случаях идет речь об увеличении в среднем на 32%.
Искусственный интеллект в Airbus
Дизайнеры Airbus использовали интеллектуальные функции программы Dreamcatcher, чтобы изменить конструкцию перегородки, отделяющей салон от бортовой кухни в модели А320. Инженерам необходимо было сделать эту перегородку легкой (для экономии топлива и сокращения углеродного следа), но в то же время достаточно прочной, чтобы на ней можно было закрепить два откидных сиденья для бортпроводников. Дизайнеры наблюдали на экране компьютера, как программа перебирает тысячи странных, неожиданных конструкций. В конечном счете инженеры остановили выбор на одной из этих причудливых конструкций. В окончательном виде перегородка напоминала скорее не сплошную панель, разработанную высококлассными специалистами, а детские каракули в книжке-раскраске, но в то же время отвечала таким критериям, как прочность, масса и технологичность.Новая конструкция перегородки казалась весьма необычной отчасти по той причине, что в генетический алгоритм изначально была заложена модель, основанная на биологических структурах, как и в случае со стулом Elbo. За основу были взяты особенности строения слизевиков — простейших организмов, которые закрепляются в многочисленных точках контакта с поверхностью, и костей млекопитающих, плотных в местах соединения и пористых во всех остальных. Итоговая конструкция выглядела как случайное смешение линий, однако она была оптимизирована таким образом, чтобы перегородка стала прочной, легкой и требовала минимума материала. Затем инженеры изготовили саму перегородку. Команда специалистов Airbus напечатала на 3D-принтере более сотни ее фрагментов, изготовленных из высокопрочного сплава, и выполнила сборку. В 2018 году, после того как авиационные агентства проведут испытания на прочность и сертификацию, новая перегородка будет установлена в самолетах.
Агенты взаимодействия
Мы описали систему Aida в , где представили ее как одну из составляющих виртуальной службы клиентской поддержки шведского банка Skandinaviska Enskilda Banken. Со временем специалисты SEB обучили интеллектуального агента Aida и после внутренних тестирований убедились, что ему можно «делегировать» весь процесс взаимодействия с миллионом клиентов. В настоящее время система Aida выступает в качестве первой точки контакта клиентов с банком SEB. Эта программа может отвечать на часто задаваемые вопросы, проводить пользователей через тот или иной процесс, выполнять действия в пределах внутренних систем и задавать уточняющие вопросы для решения проблемы пользователя. Важно: когда система Aida сталкивается с вопросом, который не может с уверенностью решить, она связывается с человеком и учится на примере его взаимодействия с клиентом. (См. рис. 10.)
Рис. 10. Функции в случае взаимодействия
Безусловно, в настоящее время существует множество агентов взаимодействия, которые можно применять на практике. По мере совершенствования программного обеспечения для обработки естественного языка подключение таких агентов к действующим процессам становится все проще. В качестве примера можно привести таких интеллектуальных агентов, как система Cortana компании Microsoft, чат-бот Nina компании Nuance Communications, а также естественно-языковая система искусственного интеллекта Watson компании IBM, которая используется в самых разных областях — от банковской сферы и страхования до путешествий и медицинской помощи. Например, в Accenture функционирует Alice — интеллектуальный агент, который использует систему Watson для предоставления ответов на распространенные вопросы, а Colette — это еще один основанный на системе Watson интеллектуальный агент, отвечающий на вопросы покупателей домов об ипотечных кредитах.
Агенты взаимодействия не обязательно должны быть просто голосом в телефоне или иконкой на экране. Некоторые интеллектуальные агенты имеют также физический образ. Сейчас большинство людей знают о существовании таких естественно-языковых систем, как Amazon Alexa, Google Home и Apple Siri, ориентированных на прямое взаимодействие с пользователями. Однако существуют и другие «помощники» такого типа. Например, BQ Zowi — это небольшой настольный робот, который первоначально был разработан для детей, но имеет открытую архитектуру и поддается перепрограммированию, что позволяет приспособить его для других целей. Сейчас он может отвечать на вопросы клиентов некоторых банков с помощью чат-ботов. Аналогичным образом человекоподобный робот Nao использует службу вопросов и ответов системы Watson компании IBM для предоставления ответов на вопросы о банковских операциях, путешествиях и здоровье, а также на технические вопросы о системах, приложениях и продуктах компании.
В перечисленных выше случаях взаимодействия программа или роботизированный агент имеют доступ к огромным хранилищам данных и используют естественно-языковой интерфейс для быстрого обращения к информации и ее распространения. Компании, обслуживающие множество клиентов одновременно, могут извлечь для себя пользу из способов взаимодействия, находящихся в области «недостающей середины». Глубокое понимание такого взаимодействия позволяет полностью изменить обслуживание клиентов, причем не только в центрах обслуживания, но и в точках продажи и даже в домах клиентов. Кроме того, взаимодействие может облегчить сотрудникам выполнение рутинных монотонных задач. Избавившись от таких задач, можно переосмыслить бизнес-процессы с учетом необычных, интересных и сложных кейсов.
Взаимодействие с роботами
Расширение возможностей и взаимодействие — это те функции «недостающей середины», которые дополняют человеческий интеллект. Напротив, дополненное физическое воплощение расширяет физические возможности. Такие примеры чаще всего встречаются на промышленных предприятиях, в частности на заводе Mercedes-Benz на юго-западе Германии, где обрабатывается полторы тысячи тонн стали в день и производится более 400 тысяч автомобилей в год. При таких показателях можно предположить, что на заводе функционирует хорошо отлаженная сборочная линия, где преобладают роботы и задействован минимум людей. Однако компания Mercedes убирает некоторых роботов и перестраивает производственные процессы таким образом, чтобы они были сосредоточены вокруг людей. В итоге сборочная линия этой автомобилестроительной компании меняется (рис. 11).
Рис. 11. Функции в случае дополненного физического воплощения
Движущим фактором этих перемен стало появление автомобилей, изготовленных с учетом индивидуальных требований. Сейчас вы можете выйти в интернет и выбрать, какими характеристиками будет обладать ваш будущий автомобиль. Остались в прошлом те времена, когда с конвейера сходили идентичные машины модели «T». Выходит из моды тренд на выпуск автомобилей в трех стандартных комплектациях (распространенных в Соединенных Штатах Америки).
При таком большом разнообразии вариантов в индустрии автомобилестроения единственный способ собирать машины быстро — вернуть людей на заводы. «Мы отказываемся от попыток обеспечить максимальную автоматизацию; люди снова принимают активное участие в производственных процессах, — говорит Маркус Шефер, руководитель отдела производственного планирования компании Mercedes. — Когда люди и машины сотрудничают друг с другом (например, когда человек управляет роботом с частичной автоматизацией), мы становимся гораздо более гибкими и производим гораздо больше изделий на одной производственной линии. Ассортимент слишком большой, чтобы полностью полагаться на машины».
Вместо того чтобы создавать на производственных предприятиях зону для роботов с большой грузоподъемностью, в целях безопасности отделенных от людей перегородкой, а также еще одну зону для людей, успешно справляющихся с прокладкой электропроводки и с выполнением еще более сложных задач, новое поколение коботов позволяет людям и роботам работать бок о бок, в сотрудничестве друг с другом. В таких коботах используются интеллектуальные программы, которые обучаются с течением времени, а также датчики, позволяющие программам адаптироваться к ситуации и реагировать на людей. На практике это означает, что кобот выполняет повторяющиеся и точные задачи, а также берет на себя тяжелую работу, а человек привносит в этот процесс интеллект и свои умения. Таким образом, коботы в буквальном смысле слова расширяют физические возможности человека.
Исследования Массачусетского технологического института подтверждают, что взаимодействие человека и машины повышает эффективность компании. Изучив работу BMW (конкурента Mercedes), ученые пришли к выводу, что взаимодействие людей и роботов на автомобилестроительном заводе повышает продуктивность примерно на 85% в сравнении с тем, если бы люди и роботы работали по отдельности.
На заводе Mercedes рабочий использует консоль с кнопками и дисплеем для управления роботом-манипулятором и с его помощью поднимает тяжелый стальной лист, который станет днищем багажника. Эта роботизированная система оборудована датчиками, чтобы видеть окружающее пространство, и программным обеспечением, которое может быстро передавать инструкции приводам робота, если, например, человек окажется на его пути или автомобиль будет установлен некорректно. Подобная система с использованием кобота функционирует под контролем специалиста, управляющего созданием каждого автомобиля. Работа на производстве определенно требует все меньше ручного труда и все больше напоминает работу пилота, а робот выступает в качестве продолжения тела человека.
Использование коботов несет пользу и производству, обеспечивая гибкость и адаптивность производственных процессов, и людям. Один специалист, работающий вместе с коботами в компании по производству двигателей SEW-Eurodrive, так описывает рабочую среду: «Это приносит большее удовлетворение, поскольку я создаю весь двигатель. На старом конвейере я отвечал только за часть процесса».
Коботы полезны также с точки зрения эргономики. Инженеры завода BMW в Южной Каролине проанализировали производство автомобилей, чтобы понять, как можно применить промышленного робота на производственной линии, которую обслуживают люди. В итоге они пришли к выводу, что расположенный на конвейере кобот лучше всего справится с установкой дверной панели, защищающей электропроводку. В прошлом эту работу выполняли люди, что вызывало растяжение запястья. Кроме того, люди справлялись с этой задачей не так хорошо.
Теперь человек выполняет только первичный монтаж дверной панели, после чего дверь перемещается по конвейеру к расположенному рядом коботу, который заканчивает работу. Кобот оборудован камерами и другими датчиками, чтобы определить, есть ли рядом человек. В отличие от традиционных промышленных роботов, многократно выполняющих предписанные движения без понимания, что происходит вокруг, кобот на заводе BMW искусно избегает столкновений с людьми или создания препятствий на их пути. Более того, даже люди без IT-образования могут перепрограммировать коботов с помощью планшета — для этого не нужны навыки программирования. А поскольку такие роботы весят немного, их можно перемещать в любое место для выполнения разных задач.
Такая система «человек — робот» повышает трудоспособность людей: теперь они меньше устают и реже получают травмы. Работа на промышленном предприятии становится доступной не только людям, находящимся в превосходной физической форме. Как показывает применение систем «человек — робот» во многих производственных компаниях, физическое воплощение систем искусственного интеллекта открывает еще больше возможностей для трудоустройства: некоторые люди, исключившие физический труд как один из вариантов занятости (из-за возраста или по состоянию здоровья), получают возможность выполнять такую работу с помощью коботов.
Аналогичная коллаборативная динамика имеет место и на складах. В центрах обработки и выполнения заказов компании Amazon заполненные товарами стеллажи как будто сами плавно перемещаются по проходам между рядами по направлению к работнику-человеку. Эти стеллажи перемещают приземистые передвижные роботы, предназначенные для доставки товаров к работнику склада, который снимает их с полок и упаковывает в коробки для отправки. Компьютерное зрение позволяет роботам видеть, где они находятся на складе, датчики помогают им не сталкиваться друг с другом, а алгоритмы машинного обучения позволяют определять оптимальный путь и преимущественное право движения по территории склада. Работнику-человеку больше не нужно проходить в день несколько километров, отыскивая и доставая с полок нужные товары.
Еще один пример физического воплощения систем искусственного интеллекта — дроны, которых тестируют в качестве средства доставки медицинской помощи в отдаленные районы Руанды, недоступные для традиционного медицинского обслуживания. Компания Zipline, первопроходец в этой области, поставила перед собой задачу устранить одну из самых распространенных причин смерти (послеродовое кровотечение) посредством своевременной доставки крови для переливания.
Дроны стали особенно интересной областью применения искусственного интеллекта: компьютерное зрение и интеллектуальные алгоритмы обрабатывают видео в режиме реального времени, позволяя людям расширить свои возможности в области доставки, поднимать грузы в воздух и преодолевать много километров непроходимой местности.
В рамках проекта, аналогичного проекту компании Zipline, международная неправительственная организация «Врачи без границ» провела эксперимент с использованием небольшого квадрокоптера, выпущенного компанией Matternet. Этот дрон перевозит биоматериалы пациентов с подозрением на туберкулез из отдаленных лечебных центров Папуа — Новой Гвинеи в крупную клинику для проведения исследований. Организация Wings for Aid использует беспилотные летательные аппараты, чтобы сбрасывать продовольствие в труднодоступных районах, пострадавших от стихийных бедствий.
По всей видимости, в ближайшем будущем ряд самых эффективных способов применения роботов будут подразумевать их взаимодействие с людьми. Роботы хорошо выполняют тяжелую работу и превосходно справляются с повторяющимися задачами. Люди способны быстро адаптироваться, принимая субъективные решения и используя свои руки для работы с проводами, тканями и другими сложными материалами. Взаимодействие человека и машины помогает самым разным компаниям переосмыслить свои представления о людях и бизнес-процессах.
От изменения задач к изменению процесса
Во всех трех областях, расположенных в правой части «недостающей середины» (таких как расширение возможностей, взаимодействие и физическое воплощение), мы видим, что искусственный интеллект обеспечивает существенное повышение эффективности людей, наделяя их сверхспособностями. Если объединить это с тремя областями левой части «недостающей середины» (обучение, разъяснение и обеспечение устойчивости), которые демонстрируют, как люди добиваются роста эффективности искусственного интеллекта, это позволит нам увидеть грядущую радикальную трансформацию.
Для того чтобы в полной мере использовать потенциал человеко-машинной рабочей среды, компаниям необходимо осознать, что эти шесть новых подходов к выполнению работы требуют полного переосмысления бизнес-процессов. Искусственный интеллект позволяет дизайнеру выбрать одну из тысяч неожиданных и необычных конструкций стула (каждая из которых отвечает важным структурным требованиям). Производитель автомобилей может реорганизовать заводской цех так, чтобы люди и роботы трудились вместе. Применение искусственного интеллекта обеспечивает масштабный выпуск автомобилей под заказ, оптимизированных под желания клиентов, превращая сборочную линию в совместное рабочее пространство роботов и людей.
В некоторых ситуациях (как у техников, которые надевают шлемы дополненной реальности при подключении блоков управления ветрогенераторами) такие инновации сокращают время выполнения работы на треть. А иногда (как у компании Stitch Fix, о которой шла речь во введении ко второй части) технологии искусственного интеллекта позволяют создавать совершенно новые бизнес-модели. Когда искусственный интеллект дополняет возможности специалистов, мы наблюдаем не просто постепенное увеличение доходов или повышение эффективности. Мы видим более защищенных, более заинтересованных сотрудников, способных хорошо выполнять ту работу, которую они умеют делать лучше всего. Дополнение в виде искусственного интеллекта позволяет полностью переосмыслить бизнес-процессы, выявить скрытые источники дохода, сделать сотрудников более смелыми и обнаружить совершенно новые бизнес-модели, подходящие для наступающей эпохи. Но какими будут управленческие последствия таких инноваций для компаний? Как подготовить людей к новым видам взаимодействия на рабочем месте? Какие новые навыки необходимы для успешного сотрудничества с искусственным интеллектом? В следующих двух главах эти и другие вопросы мы рассмотрим сквозь призму модели MELDS. В главе 7 основное внимание уделим таким элементам этой модели, как мышление, экспериментирование, лидерство и данные, а глава 8 посвящена навыкам.
Назад: Глава 5. Правильное формирование алгоритмов
Дальше: Глава 7. Руководство по переосмыслению бизнес-процессов от лидеров
