Конкуренция людей и машин: будут ли нужны руководители?
Сегодня хочу поразмышлять на тему актуальной полемики: способны ли машины заменить руководителей? Известно, что по всему миру вкладываются миллиарды долларов в технологии машинного обучения, а по данным PwC, внедрение искусственного интеллекта к 2030 году увеличит мировой ВВП более чем на 15%.
Взять, к примеру, российские банки, которые уже сейчас активно тестируют идентификацию по голосу, минимизируя возможные риски, а также демонстрирующие выдающиеся результаты прогнозирования и оценки платёжеспособности клиентов. Персонализированные предложения услуг, по оценкам экспертов, позволили увеличить выручку с розничных банковских продуктов на 7% год к году, ну а маркетинг становится совершенно иным полем для аналитического «творчества».
В близком мне ритейле, внедрение машинного обучения уже снизило затраты в десятки миллионов рублей только в одной из крупнейших российских сетей (оптимизация логистики, смена локаций магазинов, инвентаризация в режиме реального времени, прогнозирование спроса и планирование ассортимента).
Однако, несмотря на высокий потенциал, все мы видим, что практическое внедрение в России часто тормозят сомнения руководителей в окупаемости подобных вложений. Редкий менеджер мыслит на далёкую перспективу, понимая, кто первый оптимизирует бизнес-процессы, тот не только снизит затраты, но будет способен и создать лучшее предложение для клиента. Выражение: время — деньги, как нельзя уместно в данной ситуации.
Около года назад я и сам стал инициатором внедрения системы управления бизнес-процессами, которая высвободила время не только для решения собственных задач, но и позволила перейти на удалённый формат работы. Была снижена нагрузка сотрудников, которые стали эффективнее и сосредоточеннее на основных функциях, с которыми алгоритму пока трудно справиться. Теперь мне не нужно жёстко контролировать процессы, поставленные задачи «мониторятся» самообучаемой системой, предупреждая как сотрудника, так и меня о возможных рисках и «плавающих» сроках.
Но, как это не печально заявлять, в таких почти идеально отлаженных процессах сама система выявила «звенья» от которых нужно отказаться (в гонке за эффективность, страдают люди). Пока это сотрудники выполняющие рутинные операции, которых написанием нескольких скриптов — лишили многолетней работы (такова она, новая реальность). Конечно, «голь на выдумки хитра» и удалось найти им иное применение, однако, все мы понимаем, что и это временно.
Извечная менеджерская дилемма: хорошие показатели позволяют компаниям лучше относиться к сотрудникам, или правильное отношение к коллективу ведёт к высоким показателям?! Так и остаётся более чем актуальной.
Да и мнение психологов нашло подтверждение на практике, сотрудникам в какой-то степени даже проще, когда задачи ставятся через «бота»: их никто не дёргает понапрасну, а измеримый и понятный результат фиксируется без излишней отчётности. Такой своеобразный отдых от необходимости постоянного поддержания социальных контактов, удовлетворённости работой коллег, желания понравиться начальнику и многое другое.
Не знаю как вас, но меня перспектива и интригует и устрашает. Ведь фундаментальные изменения в той или иной работе, с нарастающим усилением роли искусственного интеллекта, приведёт к такой производительности труда, при которой конкурировать смогут немногие. Вмешательство человека будет необходимо только в экстренной ситуации, а чем выше его квалификация, тем больше и вероятность сохранения рабочего места.
Если в прошлом году, для подведения итогов работы моему подразделению приходилось тратить недели на расчёты (и мы были лучшими), то теперь, выгрузка результатов со всеми метриками, трендами, в общем актуальной аналитикой — занимает пару часов. На такой темп работы с ИИ способны не многие, происходит «эволюционная замена» менеджеров-управленцев, операторами контроля «управления полётами» :) Большую часть обработки данных и вариантов дальнейших действий выполняет ИИ, а для конечного решения достаточно одного линейного руководителя.
Не зря основатель Alibaba отмечал, что ИИ более объективен и уж точно менее чувствителен по сравнению с людьми. Если ранее оценка сотрудников крупных корпораций выставлялась фактически в ручном режиме, то теперь, максимум того, что я могу сделать, так это добавить комментарий к «вердикту» железяки. А что если научить «машину» этике, учёные полагают, что это возможно, вот только как отследить, в каком направлении развивается система и чему она учится.
Конечно, использование машинного обучения и нейронных интерфейсов пока внедряется лишь в малую часть бизнеса с максимальной цифровизацией (телеком, банки, ритейл), но даже на сегодняшнем уровне автоматизации, «консервативные» индустрии будут вынуждены адаптироваться к новым условиям, а значит перспектива ближайших 10-20 лет уже понятна. Боты смогут помогать человеку не только в однообразных и рутинных операциях, но главное, и в оперативном принятии сложных взвешенных решений.