Рисунок 7.1. Процесс цифровых перемен ведет к значительному влиянию на валовую выручку и итоговые доходы
Рисунок 7.2. Добавление клиента в центр цепочки создания стоимости, в цифровой форме
Никто в 1986 году не мог вообразить, что через сорок лет большую часть этой деятельности будет осуществлять компьютер. Но перемотайте пленку вперед – и сейчас происходит именно это.
За последние годы вы, вероятно, прочитали десятки новостных статей, написанных программой-ботом, хотя и не поняли этого. Такие появлялись в The Washington Post, в USA Today, в вашей местной газете и в онлайн новостных источниках, таких как Yahoo! и ESPN. Выставленные по соседству дома на продажу, местный прогноз погоды и обновления в вашем инвестиционном портфолио все чаще пишутся не начинающими корреспондентами, а программным обеспечением, разработанным такими компаниями, как Narrative Science или Automated Insights. Это не единичные случаи, так происходит повсюду, и тенденция продолжает расти. Только Associated Press публикует более двадцати тысяч написанных программой новостей в год5, а программное обеспечение Automated Insights в прошлом году сгенерировало около 1,5 миллиарда историй, персонализированных индивидуально6.
Многие из этих новостных историй не просто обратный вывод данных, как прогноз погоды или биржевые новости. Автоматизированные платформы воспроизводят нюансы языка, вплетая их в настоящий нарратив – увлекающий, дружелюбный, свежий, вдохновляющий… ну то есть – человеческий. Взгляните, например, на начало статьи о бейсбольной игре в местной средней школе в Теннесси:
Мэтт МакДэниел из Oak Ridge Wildcat закручивает два хомера, что приводит к победе над Bearden со счетом 10:8.
Вторник в Фаррагутской средней школе стал отличным днем для Мэтта МакДэниела, который выполнил два хоум-рана и тем самым принес Wildcats победу над командой Bearden со счетом 10:8 в семи иннингах7.
Мы могли бы продолжать, но вы, наверное, уже уловили суть: все это было написано интеллектуальной системой. Язык вполне разговорный и согласуется как с местной культурой, так и бейсболом: «закручивает два хомера», «выполнил два хоум-рана».
Используя программных роботов-«журналистов», новостные компании автоматизировали некоторые базовые процессы стандартной репортерской деятельности, в том числе сбор данных, их обобщение, написание и распространение. Как только результаты бейсбольных матчей загружаются в программу-бота, единственное, что остается по-настоящему «сделать», – это дать системе задание выполнить письменный текст и отправить его по нужному дистрибьюторскому каналу (который, кстати, тоже будет автоматизированным). За последние несколько лет таким способом было произведено более десяти тысяч статей о низшей бейсбольной лиге8.
Будет ли автоматизация новостей распространяться на такой жанр, как журналистские расследования, выходящие на первых страницах The New York Times и The Wall Street Journal? Наверное, не скоро (хотя программы-боты, несомненно, расширят возможности ведущих расследования журналистов). Однако она уже оказала серьезную помощь этой индустрии, находящейся под серьезным ценовым давлением, в поиске более высоких уровней эффективности, предоставив потребителям и дополнительные ценности.
Дело здесь не только в автоматизировании журналистики. Этот тренд – применение автоматизированных технологий для снижения стоимости и повышения эффективности – проявил себя практически в каждой отрасли. Нравится вам это или нет, конкуренты на другой стороне улицы скоро получат значительную выгоду от автоматизации основных процессов. Если не поторопиться, ваша структура затрат скоро не сможет устоять. Кроме того, сэкономив на автоматизации, вы потом заплатите за надвигающиеся цифровые инновации. К счастью, большинство из нас уже приготовилось к разбегу.
Мы уже какое-то время проводим автоматизацию с помощью цифры
Способ, которым Narrative Science или Automated Insights автоматизируют журналистику и другую деятельность, связанную с написанием текстов, таких как биржевые новости, очень сложен и представляет собой новые горизонты робототехники. Однако давайте вспомним еще раз, что мы уже довольно давно прибегаем к автоматизации и, как и в случае с ИИ, часто даже не замечаем этого.
Вспомните свое последнее посещение аэропорта. Двигаясь по шоссе, вы, вероятно, пересекали пункт взимания платы за пользование дорогой. Въехав на парковку, получили парковочный талон. В терминале получили билет и проверили багаж в интерактивном терминале. Направляясь к выходу, остановились и сняли наличные деньги на поездку.
Еще пару десятков лет назад во всех этих местах работали люди: оператор пункта приема платежей, смотритель парковки, сотрудник на регистрации и кассир в банке. И многие (хотя и не все) эти рабочие места были вытеснены автоматизацией (другие были дополнены технологией, о чем мы поговорим позже), и как потребитель вы, вероятно, этим довольны.
Путь от дома до аэропорта занял как минимум на полчаса меньше, чем во времена, предшествующие автоматизации. И скучает ли кто-нибудь в действительности об операторах, принимающих платежи, – этих несчастных малых, что должны были по восемь часов в день стоять на холоде в металлической коробке: отсчитывающих сдачу, тяжело вздыхающих и все равно создающих для всех нас длинные очереди? Даже сам бывший оператор не хочет, чтобы его работа вернулась обратно.
С новой машиной мы переходим черту, за которой сможем сделать «интеллектуальные» процессы по-настоящему интеллектуальными. Новые волны автоматизации поднимаются повсюду вокруг нас, однако в отличие от электронного сканера на шоссе, они настолько искусные и мощные (как в робожурналистике), что мы их можем даже не заметить.
Рисунок 7.3. Автоматизация, знакомая нам из повседневной жизни
Программное обеспечение должно поглотить ваши основные операции
Где именно найдет себе место автоматизация в вашей компании? Лучшая область – коренные, основные операции, удаленные от клиентов. Легче всего провести автоматизацию и значительно сократить расходы, прячущиеся в повседневных процедурах, в так называемых операционном отделе, или бэк-офисе, и в контрольном подразделении – мидл-офисе.
