В следующей главе мы рассмотрим набор интегрированных навыков, которыми должны обладать люди в эпоху искусственного интеллекта. Под термином «интегрированные навыки» мы подразумеваем сочетание способностей человека и машины в области «недостающей середины», позволяющее компаниям трансформировать свои бизнес-процессы. Навыки (skills) — это и есть элемент S, самый важный в нашей модели MELDS. В следующей главе мы узнаем, как изменение навыков, необходимых для достижения успеха, скажется на будущем самой работы.
Глава 8. Расширение взаимодействия человека и машины
* * *
Восемь новых интегрированных навыков для интеллектуальной рабочей среды
Представьте, что вы специалист по техническому обслуживанию на электростанции. Вы только что получили сообщение о непредвиденно высокой степени износа турбины. Если система оповещения работает под управлением программного обеспечения Predix компании GE, в котором используется концепция цифрового двойника, вы можете даже услышать произнесенное компьютерным голосом предупреждение: «Оператор, изменение моей задачи наносит ущерб ротору моей турбины».
Вы просите сообщить детали, и компьютер предоставляет статистические данные о работе турбины за последние шесть месяцев. Система также сообщает, что износ увеличился в четыре раза, и, если так будет продолжаться, ротор потеряет 69% своего эксплуатационного ресурса. Если вы надели шлем дополненной реальности, компьютер покажет вам, где именно появилось повреждение на роторе, отметив этот участок красной полосой.
Десять лет назад вам бы просто повезло, если бы вы обнаружили такое повреждение при плановой проверке технического состояния турбины. Худший (и наиболее вероятный) сценарий: никто ничего не обнаружил бы, пока ротор не сломался бы и турбина не прекратила бы вращаться. Однако в настоящее время, когда во все узлы и детали оборудования встроены датчики, а программное обеспечение позволяет создать цифрового двойника и отслеживать состояние оборудования, проблему можно выявить задолго до аварийного отключения, избежав дорогостоящего ремонта.
Выявив неисправность, вы спрашиваете компьютер, как ее устранить, и система предоставляет вам несколько вариантов, в том числе тот, который автоматически и адаптивно снизит нагрузку на ротор, меняя режим его работы. Эта рекомендация основана на данных за прошедший период, данных о состоянии комплекса оборудования, метеорологических данных и других факторах; при этом степень достоверности прогнозов составляет 95%. Однако прежде чем принимать решение, вы просите уточнить расходы — и компьютер сообщает, что предложенный вариант позволит сэкономить на топливе и сократить расходы на электроэнергию, а также в конечном счете даст экономию примерно $12 миллионов предотвратив незапланированный сбой в работе электростанции. Десятиминутный диалог с компьютером убеждает вас в правильности предложенного решения, и вы отдаете системе команду приступить к его реализации
[152].
Что произошло в этом случае? Программное обеспечение GE на базе искусственного интеллекта превратило стандартную работу по техническому обслуживанию в нечто радикально отличающееся от того, что было всего пять лет назад. Такое применение искусственного интеллекта не только ускоряет выполнение задач, но по существу позволяет рядовым сотрудникам, а также руководителям среднего и высшего звена полностью переосмыслить бизнес-процессы и суть работы.
Наши исследования свидетельствуют об однозначном признании и принятии того факта, что в настоящее время характер труда кардинально меняется. В рамках глобального опроса Accenture Research «Будущее труда», проведенного совместно со Всемирным экономическим форумом, мы обнаружили, что, по мнению 64% персонала, изменения ускоряются под воздействием новых технологий, таких как искусственный интеллект. Тогда как почти все респонденты (92%) считают, что следующее поколение профессиональных навыков будет выглядеть совершенно иначе, большинство работников (87%) полагает, что новые технологии, такие как искусственный интеллект, улучшат трудовой опыт в течение следующих пяти лет. Кроме того, 85% работников готовы тратить свободное время на освоение новых навыков в ближайшие несколько лет, а 69% респондентов придают большое значение возможностям для обучения на рабочем месте, если оно непосредственно связано с будущими цифровыми потребностями компании
[153].
Но что будет иметь значение в мире, в котором следующее поколение необходимых навыков практически не связано с навыками прошлого?
В процессе работы и научных исследований мы собрали свидетельства того, что в будущем персоналу понадобятся как минимум восемь новых интегрированных навыков (соответствующих элементу S нашей модели MELDS). Каждый из них основан на слиянии способностей человека и машины в рамках бизнес-процесса и обеспечивает более значимые результаты по сравнению с традиционным положением, когда человек и машина работают независимо друг от друга. Явное отличие от предыдущих периодов взаимодействия человека и машины — в настоящее время машины учатся у людей, а люди учатся у машин, что создает цикл непрерывного повышения эффективности.
На позиции специалиста GE по техническому обслуживанию вам понадобилось бы умение задавать машине умные вопросы с разной степенью абстрагирования. Мы обозначаем этот навык термином умное запрашивание. В качестве техника, использующего цифрового двойника GE, вы начали бы с постановки вопросов о поврежденном роторе, но затем быстро перешли бы к более широкому кругу вопросов о текущих операциях, процессе и финансовых проблемах. Вы не просто специалист по техническому обслуживанию ротора; с помощью цифрового двойника вы становитесь экспертом в гораздо более сложной системе, а ваши знания того, «как все работает», приобретают очень большое значение.
Ниже представлено описание восьми интегрированных навыков, которое руководители и сотрудники смогут использовать при моделировании и формировании персонала, способного успешно работать в области «недостающей середины» (табл. 2). Три навыка позволяют человеку помогать машине (левая часть «недостающей середины»); еще три дают возможность использовать машины в качестве дополнения (правая часть «недостающей середины»), а два последних помогают людям грамотно выполнять свою работу в обеих частях «недостающей середины». Все эти навыки непосредственно связаны с совершенно новыми формами взаимодействия человека и машины, однако они не требуют специальных знаний в области машинного обучения, программирования или в других технических дисциплинах. Здесь скорее нужны мыслящие люди, которые стремятся адаптировать базовые навыки к конкретным потребностям компании.
Таблица 2. Интегрированные навыки в области «недостающей середины»
