Проделав первые два шага – разложив работу на простые элементы и проанализировав прибыль от улучшения результатов для каждого из них, вы сможете понять, какие возможности автоматизации лучше всего подходят именно вашей организации. А теперь давайте разберемся с различными типами автоматизации (глава 3) и посмотрим, как, используя данные ПУРР и полученные знания об автоматизации, перестроить работу компании оптимальным образом (глава 4).
Глава 3
Анализируем возможные варианты
Какие виды автоматизации вам нужны?
Принимая решения, касающиеся автоматизации, большинство руководителей начинают именно с этого, третьего шага. Однако, предварительно не разложив работу на отдельные элементы и не проанализировав ПУРР, вы не сможете сделать правильный выбор, поскольку не сумеете разобраться, какие возможности автоматизации подходят конкретно для вас. Чтобы понять, как это происходит, давайте еще раз вернемся к примеру с банкоматами.
Оптимальная автоматизация банковской деятельности
Уяснив, какие функции включает в себя каждая должность, и прикинув ПУРР для каждой из них, вы увидите, какие именно задачи вам следует автоматизировать и почему. Но вам всё еще необходимо выбрать верную стратегию. Для этого следует четко представлять себе перспективы.
Как содержание производственных процессов, так и возможности автоматизации меняются практически ежедневно, поэтому любая модель для ее описания уже по определению является неполной и должна постоянно трансформироваться.
Мы вкратце проанализируем три наиболее распространенных на сегодняшний день вида автоматизации.
• Роботизированная автоматизация процессов используется для решения масштабных шаблонных задач. Особенно эффективна для передачи данных из одной сети в другую, в случаях, не требующих обучения техники в процессе взаимодействия.
• Познавательная автоматика (искусственный интеллект, машинное обучение) используется для решения нестандартных, сложных, творческих, исследовательских задач. Особенно эффективна для распознавания закономерностей и смыслов в больших данных, а также там, где требуется обучение в процессе взаимодействия.
• Социальная (коллаборативная) робототехника используется для решения как типичных, так и нетипичных задач, требующих взаимодействия человека и машины. Роботы мобильны, они функционируют рядом с нами, их можно программировать и приспосабливать для решения новых проблем.
Каждый вид автоматизации соответствует своим типам рабочих задач и обеспечивает различные выгоды. Теперь, когда вы разложили конкретную деятельность на отдельные составляющие, определились с ПУРР и узнали о трех основных видах автоматизации, вы можете собрать конструкцию воедино, оптимизировав процесс для каждой из задач и добиваясь нужного эффекта, чтобы впоследствии по-новому выстроить рабочий процесс, обновить организацию труда и стиль руководства.
Перестраиваем работу, оптимизируя автоматизацию
В работе банковского кассира есть ряд однообразных, не требующих обдумывания задач (например, пересчет наличных). Они идеальны для роботизированной автоматизации процессов. Другие задачи вариативны и требуют серьезного обдумывания (к примеру, взаимодействие с разработчиками). Здесь повысить результативность способен искусственный интеллект. В некоторых случаях машины смогут заменить людей (при проверке сумм на счетах), в других они будут эффективнее работать совместно с человеком (скажем, сотрудник рекомендует клиенту те или иные услуги, а искусственный интеллект определяет, что именно подходит конкретному посетителю, и предоставляет список операционисту). Рутинные процессы (пересчет и выдача наличных) могут выполняться автоматами, однако в ряде случаев задача будет выполнена более качественно, если поручить машине вычислить вероятный сценарий и порекомендовать наилучший вариант действий, например предугадать, какие услуги и продукты окажутся нужны посетителю. Кроме того, автоматизация может создавать новые типы задач (допустим, дистанционная поддержка клиента, работающего с банком удаленно).
Итак, теперь вы ясно видите, какие виды автоматизации подходят для разных типов задач с учетом их характеристик, включая ПУРР. Это позволит вам точнее определить сочетание цены, качества и рисков в ходе автоматизации каждой из задач. В табл. 3.1 показано, как подобрать для каждого случая оптимальный способ автоматизации.
Обратите внимание, насколько изменилась в результате автоматизации работа банковского кассира. Часть задач, как и предсказывали аналитики, перешла от людей к банкоматам (автоматизация процесса). Однако процент их применительно к работе специалиста данного профиля всё еще незначителен. Для множества задач участие человека по-прежнему является оптимальным, а над выполнением ряда других людям и машинам предстоит работать совместно.
Теперь давайте подробнее остановимся на том, как автоматизация меняет деятельность финансового сектора (рис. 3.1).
В 1970-е гг., когда банкоматы еще только-только появились, все ожидали, что новые машины лишат работы банковских кассиров, взяв на себя их наиболее монотонные стандартные обязанности. Действительно, среднее число кассиров, работающих в отделениях американских банков, уменьшилось с двадцати в 1988 г. до тринадцати в 2004 г. Сегодня кое-где и вовсе трудится менее пяти клерков. В то же время снижение затрат позволило банкам открывать больше отделений, реагируя на растущий спрос. За тот же период число банковских филиалов в США увеличилось на 43 %, и в итоге общее число операционистов заметно выросло. Как мы уже объясняли в главе 1, банкоматы отнюдь не сократили количество рабочих мест. Они позволили сотрудникам банков отказаться от шаблонной работы, переключившись на продажи и обслуживание клиентов, – задачи, с которыми машина пока справиться не в состоянии. Со временем мы увидим, как механизмы, покончив с перестройкой всего процесса транзакций, освоят деятельность, требующую интеллектуальных усилий и приносящую более значительную прибыль, включая трейдинг и аналитику. А в будущем речь пойдет уже о выполнении машинами (самостоятельно или в сотрудничестве с людьми) еще более нестандартных обязанностей, предполагающих неустанную работу мысли. Искусственный интеллект перейдет с «познания неизвестного» (допустим, я не знаю, какой портфель активов будет оптимальным для человека моего возраста при приемлемом для меня уровне риска) к «познанию непознаваемого» (например, я не понимаю, какие изменения внести в портфель активов в связи с пока неизвестными событиями на рынке, но искусственный интеллект сможет предсказать их потенциальное влияние и изменить состав портфеля надлежащим образом).
