● виртуальные маркетинговые исследования потенциальных новых продуктов и услуг (производятся сегодня в небольшом масштабе);
● оценка настроения водителя (например, выявление агрессивного поведения на дороге) и потенциальное повышение безопасности беспилотных автомобилей (ограниченно применяется сегодня, но точность оценки сомнительна);
● высокоуровневая диагностика особенностей личности и личностных проблем (пока производится только в исследовательских лабораториях);
● выявление моментов заинтересованности и скуки в онлайн-образовании (технически возможно, но пока не осуществлено);
● наделение социальных роботов эмпатией (сегодня они существуют в примитивной форме);
● реагирование на настроения и эмоции в онлайн-играх (осуществимо сегодня, но применяется редко);
● оценка влияния эмоций на состояние здоровья, в том числе в ситуациях оказания медицинской помощи (только в лабораториях);
● оценка эмоционального состояния животных, например определение силы испытываемой овцами боли[106] (пока осуществляется только в исследовательских центрах).
Масштабным (но относительно поверхностным) анализом человеческих эмоций сегодня занимается не такое большое количество организаций. Следовательно, относительно невелика вероятность того, что эта компетенция окажет серьезный негативный эффект на сотрудников компаний. Более того, внедрение автоматизированной оценки эмоций может привести к появлению новых профессий. В 2017 г. компания Facebook объявила, что планирует нанять 3000 человек, чтобы расширить свое подразделение общественных операций, где уже работает 4500 сотрудников[107]. Эта группа проверяет посты и другой контент, на который поступали жалобы из-за жестокого, суицидального или тревожного характера. Поскольку автоматизированная оценка эмоций часто недостаточно надежна, чтобы предпринимать на ее основе решительные действия, потенциальные проблемы обычно направляются на рассмотрение людям.
Если технология станет более совершенной, она может оказать влияние на большое количество людей, которые работают с человеческой психикой. Психиатры, клинические психологи, социальные работники и другие специалисты по психическому здоровью могут получить от этих технологий поддержку в своей работе, а возможно, даже оказаться в некоторой степени вытесненными ими. Однако это произойдет не скоро – или не случится вовсе – по причинам, описанным в следующем разделе.
Сфера автоматического анализа эмоций полагается на сигналы, интерпретировать которые очень сложно. Что бы ни было источником данных – выражения лиц или слова в человеческой речи или тексте, точно переводить эти сигналы на язык человеческих эмоций сложно даже квалифицированным специалистам и еще сложнее машинам. Что касается выражений человеческих лиц, проблемы возникают даже на этапе распознавания лиц на изображениях и видео, не говоря уже о сложностях с распознаванием отдельных черт лица и определения, как именно они выражают эмоции[108]. Лингвисты сталкиваются с трудностями даже при классификации комментариев в социальных сетях, когда приходится маркировать их как позитивные, негативные или нейтральные, а успешно определить на их основании эмоции создателей получается и того реже.
Учитывая эти сложности, я полагаю, что автоматизированная оценка и дальше будет использоваться в качестве первого этапа анализа человеческих эмоций, а в обстоятельствах, требующих глубокого понимания эмоций, анализировать их придется людям. Иными словами, автоматизированная оценка эмоций не заменит психиатрию или клиническую психологию, но может помочь быстро и не слишком точно определять, как люди реагируют на онлайн-контент или как изображения и видео передают определенные эмоциональные характеристики запечатленных на них людей.
Необходимость разработки архитектуры процессов или (ре)инжиниринга
В начале 1990-х гг. одной из важнейших тенденций в сфере менеджмента был реинжиниринг бизнес-процессов (я знаю точно, потому что написал об этом первую статью и книгу)[109]. Этот набор идей, способствовавших значительному совершенствованию бизнес-процессов, описывался в популярных книгах и привел к активизации деятельности консалтинговых компаний. Главными стимулами проведения реинжиниринга бизнес-процессов были необходимость существенного повышения производительности труда (отчасти из-за воспринимаемой угрозы со стороны японских конкурентов) и появление новых мощных информационных технологий. Среди этих технологий были системы планирования ресурсов предприятия (ERP) и прямых контактов между клиентами и поставщиками, а также только зарождающийся интернет.
Некоторые из этих возможностей и угроз сохраняются и сегодня. Рост производительности труда в США, Западной Европе и Японии в последние несколько лет замедлился, а некоторые влиятельные экономисты заявили, что использование информационных технологий не привело к тому повышению производительности труда, на которое они способны[110]. Многие солидные компании сегодня считают главной угрозой не крупных японских конкурентов, а гибкие стартапы, появляющиеся в таких регионах, как Кремниевая долина.
Когнитивные технологии – современный эквивалент подрывных технологий для процессов. Как и в 1990-х, это поколение ИИ может стать стимулом трансформации работы. Кроме того, как и в 1990-х, желаемая трансформация не произойдет за счет одних лишь технологий.
В таком случае, возможно, настала пора для возрождения реинжиниринга бизнес-процессов – на этот раз с акцентом на ИИ как механизм реализации перестройки процессов. Такое сочетание кажется удачным. Чтобы когнитивные технологии принесли все выгоды, которые они способны принести, они должны опираться на крепкие структуры управления и внедряться на основе лучших практик. В то же время реинжиниринг бизнес-процессов, который в 1990-х сбился с пути и стал прикрытием масштабных сокращений[111], сможет спасти свою репутацию.
Компании только начинают перестраивать процессы на основе ИИ. Пока многие лишь «шли по накатанной дорожке», автоматизируя существующие рабочие процессы. Это особенно верно для компаний, внедряющих технологию роботизированной автоматизации процессов. Как я заметил в главе 3, простая автоматизация текущих процессов внедряется и окупается достаточно быстро, однако она не позволяет существенным образом улучшить процессы.
Реинжиниринг бизнес-процессов также можно считать частным случаем дизайн-мышления – набора условно структурированных техник для разработки новых продуктов или способов ведения дел. Исполнительный директор IDEO (пионера этого подхода) Тим Браун утверждает:
Дизайн-мышление – это ориентированный на человека подход к инновациям, при котором инструменты дизайнеров используются для сведения воедино человеческих потребностей, технологических возможностей и условий для успеха бизнеса.
Дизайн-мышление развивалось с момента появления первого поколения идей реинжиниринга и представляет собой более общий и менее структурированный подход. По крайней мере один специалист по когнитивным технологиям – Маной Саксена, президент ИИ-стартапа Cognitive Scale и бывший главный управляющий IBM Watson, – назвал дизайн-мышление полезным для работы с когнитивными технологиями[112].
Вероятно, полезно будет также использовать ряд классических инструментов, применявшихся при реинжиниринге бизнес-процессов и других ориентированных на перестройку процессов подходах, в частности найти способы понимать и изменять текущий процесс и определять этапы и механизмы «будущего». Кроме того, важно описать особенное «разделение труда» между людьми и машинами на разных этапах процесса. Например, в одном крупном кол-центре определили, что только люди могут корректно определять темы многочисленных обращений в службу поддержки, в связи с чем на первичной сортировке звонков работают люди, которые затем соединяют каждого из клиентов с одним из тысячи ботов для детальной обработки запроса. Другая компания – по управлению финансовыми активами и брокерскими операциями – выбрала иной подход: она разработала бота для обработки первичных вопросов, в то время как люди разбираются с более конкретными вопросами по темам. Нельзя однозначно сказать, какой подход лучше – в каждом случае нужно делать выбор, ориентируясь на конкретные обстоятельства и стратегию компании.
Ключ к когнитивному реинжинирингу бизнес-процессов – акцент на процессах, стремление к серьезным изменениям и огромное внимание к вопросам управления организационными изменениями. Также важно привлекать к перестройке процессов всех тех, кто выполняет работу сегодня, подчеркивая, что целью этой перестройки является «совершенствование», а не «автоматизация».
6Профессии и квалификации в мире умных машин
В большинстве прогнозов о влиянии ИИ на занятость основное внимание уделяется плохим новостям. В них говорится, что миллионы рабочих мест подвергнутся автоматизации. Особенно опасаться следует всем тем, кто пребывает на низших уровнях социально-экономического спектра. Коварные боссы, не моргнув глазом, заменят рабочие руки машинами. Если не будет введен минимальный базовый доход, неравенство продолжит расти, пока на улицах не начнутся беспорядки. Даже если появятся новые рабочие места, их будет недостаточно, чтобы избежать социальных и экономических потрясений.
Все эти опасения могут оказаться небеспочвенными. Как вы уже прочитали в этой книге, когнитивные технологии смогут выполнять множество задач с высокой степенью автономности. Скорее всего, они приведут к существенным сдвигам на рынках труда. Неизбежно возникнет потребность в новых навыках. Однако я уже несколько лет занимаюсь исследованиями этой темы и убежден, что в ближайшее время значительных сокращений из-за автоматизации не предвидится.