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 (), в бэк-офисе (), в области исследований, разработок и бизнес-инноваций (), а также в маркетинге, продажах и обслуживании клиентов (). 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 , к числу новых задач относится обучение моделей данных, или разъяснение и обеспечение устойчивости систем искусственного интеллекта. В 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. ). 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. В двенадцати крупнейших странах мира (по размеру ВВП на душу населения) 38% работодателей сообщают о трудностях при заполнении вакантных рабочих мест. 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.
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».
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 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. 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 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». 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».