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

Теперь за главного: что делать, если вас назначили временным руководителем

Ребекка Найт

Как выявить резервы времени

Марианна Лукашенко

Каскад влияния*

Уоттс Дункан

В поисках идей: апрельский выпуск

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: