Поток статей об искусственном интеллекте (ИИ) и роботах вновь зажег интерес к способности машин работать лучше, умнее и дольше, чем люди. Многие компании, вдохновленные широко освещаемыми примерами умных систем, которые выигрывают показательные игры и побивают чемпиона мира в известной своей сложностью игре Го, присматриваются к потенциалу автоматизации.

Но если отложить в сторону спекуляции о возможностях ИИ и роботов ближайшего будущего, то какие практические соображения должна усвоить любая фирма, задумавшая пойти по пути автоматизации?

Как приступить к автоматизации

Первый и довольно очевидный вопрос, который должен встать перед бизнесом, по мнению консалтинговой фирмы McKinsey, состоит в том, реально ли технически автоматизировать конкретный вид деятельности именно сегодня или это дело недалекого будущего.

Этот вопрос не должен ставиться слишком широко, он должен фокусироваться на отдельных аспектах роли человека, а не на его профессии во всей ее полноте.

«Правильным уровнем является уровень отдельных форм деятельности, поскольку очень редко встречаются роли, где все виды деятельности человека одновременно пригодны для автоматизации», — говорит Майкл Чи, партнер McKinsey Global Institute.

В широком плане для автоматизации подойдут задачи повторяемые, стандартные и следующие моделям, которые можно определить набором правил. По словам Чи, в физическом мире эти типы деятельности обычно встречаются при наличии стабильной и предсказуемой среды, и к их числу относятся, например, работа на сборочном конвейере, бэк-офисные задачи типа сбора и обработки данных, а также некоторые аспекты анализа данных. Заработок и уровень квалификации, говорит он, не обязательно должны быть ориентиром при идентификации автоматизируемых видов деятельности, поскольку этот сорт задач может выполняться как низкооплачиваемыми малоквалифицированными работниками, так и хорошо оплачиваемыми специалистами, которым потребовались годы обучения.

Если компания уже убедилась в существовании технологии, которая может автоматизировать конкретную роль, McKinsey рекомендует ей проделать обычные шаги по оценке затрат на изменения в технологии и бизнесе в сравнении с выгодами проекта.

Эти выгоды, возможно, будут шире, чем сокращение затрат на оплату труда, и они включат также более высокую отдачу и более качественную работу с меньшим числом ошибок. А в число издержек могут войти и законодательные барьеры, а также степень социальной приемлемости замены человеческой роли автоматизированной системой, например, пациенты могут отвергнуть услуги медсестры-робота.

«Создайте „тепловую карту“ разных видов деятельности по степени потенциальных выгод от автоматизации», — советует Чи.

Чтобы компания могла определиться с автоматизируемыми ролями, ей, возможно, вначале понадобится детально документировать свои процессы.

«Если вы проанализируете все виды деятельности каждого работника организации, вы сможете получить представление о том, что более автоматизируемо, чем другое», — говорит Чи.

Нейл Кинсон, руководитель аппарата фирмы Redwood Software, специализирующейся на автоматизации корпоративных процессов, советует создать, так сказать, «центр передового опыта по роботизации», который бы сортировал процессы, протекающие в организации.

«Его реальной задачей должно быть обучение людей, как документировать свои процессы и как транслировать эту документацию в проект потенциального робота», — сказал он, подразумевая под словом «робот» ПО, осуществляющее автоматизацию.

Когда организация разберется в своих процессах, ей также будет легче найти места применения ручного труда, которые станут неэффективны в автоматизированном потоке работ, чтобы внести в них изменения или вовсе устранить.

«Люди имеют склонность повторять модель того, как они сегодня работают», — говорит Кинсон, приводя в качестве примера процесс переноса данных в электронную таблицу, где ими можно манипулировать. Хотя такой подход, возможно, оправдан при ручной работе с данными, чтобы человеку не требовалось по 30 раз обращаться за ними к ERP-системе, в автоматизированной системе «робота это не волнует. Почему бы не извлекать информацию прямо из исходной системы?»

«Бизнес во многом направляет процесс в нужное русло и одновременно учится понимать, что он делает, и видеть, какова от этого отдача», — говорит Кинсон.

«Реально вам нужно просмотреть весь свой бизнес-процесс, — соглашается Чи из McKinsey. — Иногда, если взглянуть на процесс иначе, некоторые шаги оказываются попросту не нужны. И к вам приходит понимание, какие части процесса могут лучше сделать машины, а какие — люди».

При перестройке бизнес-процессов в комбинацию ручной и автоматизированной деятельности часто возникает необходимость назначать людей, обязанных следить за работой автоматизированных систем и изредка в нее вмешиваться, если системы начинают сбиваться.

Поскольку для автоматизации важно классифицировать бизнес-процессы, у компаний, которые уже исследовали свою деятельность, чтобы определить, что можно перепоручить провайдеру BPO (аутсорсинг бизнес-процессов), есть потенциал для быстрого старта. Ряд BPO-провайдеров, например, Capgemini и Wipro, уже осваиваются на новом поле роботизированной автоматизации процессов (RPO).

Как финальный шаг нужно выбрать вендоров, которые смогут стать партнерами при реализации проекта автоматизации, и распланировать дорожную карту предстоящих дел, включая пилотные проекты и дальнейшее более широкое развертывание.

Бэк-офис: хорошее место для начала

Хотя фирмы должны сами определять свои индивидуальные задачи, наиболее подходящие для автоматизации в рамках их бизнеса, есть и общие инструкции по типам работ, которые надо держать в кадре.

Общим комплексом бизнес-операций c потенциалом для широкой автоматизации, который присущ практически всем отраслям, являются бэк-офисные задачи — тяжелая работа по разнообразной обработке данных, будь то перемещение финансовой информации между системами или обмен бизнес-информацией с другими людьми.

Согласно недавнему отчету McKinsey, значительная часть (порядка 60%) работы по вводу и обработке данных во всех отраслях может быть автоматизирована.

«В бэк-офисных подразделениях большинства организаций трудится огромное число людей, занятых монотонной и однообразной работой, основанной на твердых правилах, и эти люди практически не используют свое мышление, суждения или познания, — говорит Кинсон. — Наша роль специалистов по автоматизации, как мы ее понимаем, состоит не в том, чтобы убрать людей из труда, а в том, чтобы убрать из людей функции роботов, чтобы они могли избавиться от нудных, ручных, чреватых ошибками занятий, которые встают на пути производительного труда».

В недавно выпущенном отчете State of the State консалтинговой фирмы Deloitte прогнозируется, что должностные функции 1,3 млн. работников государственного сектора, занятых «монотонной и предсказуемой» административной и операционной деятельностью, с вероятностью 77% будут автоматизированы. Для системы местного самоуправления Великобритании это будет означать, что количество административных ролей в ней упадет с 87 тыс. в 2015 г. до 4 тыс. к 2030 г.

Потенциал автоматизации административных процессов заключается не только в уменьшении затрат на оплату труда, но и в высвобождении времени высококвалифицированных работников для выполнения более важных задач. Так, по информации McKinsey, половина рабочего времени сотрудников финансовых и страховых компаний уходит на сбор и обработку данных.

Кинсон приводит пример бухгалтерской работы, где «значительная часть времени затрачивается на простую сверку балансов в разных книгах бухучета разных компаний в одной общей ERP-системе».

«Хотелось бы, чтобы эти, зачастую высококвалифицированные, финансовые работники фокусировали внимание на балансах, которых нет на своем месте и где имеются расхождения, требующие расследования, вместо того, чтобы тратить 80% своего труда на получение данных, в которых надо находить расхождения», — говорит он.

По мнению Кэти Торнбом, вице-президента по исследованиям Gartner, компании могут гарантированно получить хороший возврат инвестиций, автоматизировав бэк-офисную деятельность, которая слишком трудоемка для ручной работы.

«Разумный подход состоит в том, что если у меня трудится армия людей, надо себя спросить, что можно делать лучше», — говорит она, ссылаясь на пример фирмы, которая сумела проверить все свои контракты с поставщиками, чтобы обнаружить переплаты.

Для автоматизации бэк-офисных функций по обработке данных существуют широкий спектр ПО и аппаратуры. Это системы, которые будут иметь программные интерфейсы с современными бэк-офисными ERP- и CRM-системами, финансовыми системами или базами данных — типа продуктов SAP, Oracle и Salesforce — и извлекать, преобразовывать и загружать данные с достижением того же конечного результата, как заменяемые ими ручные процессы.

При автоматизации более старых систем, не имеющих нужных программных интерфейсов для взаимодействия со средствами автоматизации, возможно, потребуется использовать ПО, автоматизирующее задачи путем имитации взаимодействий пользователей с графическим или текстовым интерфейсом. Однако, отмечает Кинсон, этот подход ограничивает степень повышения отдачи в сравнении с ручным процессом и чреват рисками поломок при изменениях в пользовательских интерфейсах. Учитывая повышенную трудность автоматизации более старых систем, устаревающая инфраструктура может стать барьером для рассматриваемых проектов.

Современные платформы автоматизации используют распознавание образов и умеют автоматически реагировать на изменения разметки бланков, чтобы работать с широким кругом сторонних приложений, хотя, по словам Кинсона, такие заявления вендоров часто являются преувеличенными.

Однако Сидхарта Сингх, возглавляющий BPO-подразделение ИТ-сервисной фирмы NIIT Technologies, прогнозирует, что с усовершенствованием платформ бэк-офисной автоматизации в них появится машинное обучение, что позволит автоматизировать более широкий спектр видов деятельности и систем.

В число распространенных технологических платформ, ныне используемых для автоматизации бэк-офиса, входят Uipath, Blueprism, Automation Anywhere, Openspan (с новым названием Pega), Nice и Work Fusion.

Для успешной автоматизации бэк-офисных задач важно, чтобы базовая технологическая платформа, помогающая заменять ручной труд, изменялась относительно медленно, без частых обновлений своих пользовательских и программных интерфейсов.

Выгоды автоматизации бэк-офиса

По мнению Кинсона, для правильно выбранных бэк-офисных задач примерно от 50 до 75% труда работников, занятых полный день, можно автоматизировать, что позволит либо высвободить этот штат для более важных задач, либо сократить затраты на оплату труда.

Помимо затрат на оплату труда автоматизация может снизить риски, говорит Кинсон, ссылаясь на пример фирмы, которая в авральные периоды заставляла людей работать по 18 часов в день над подготовкой ежемесячных финансовых данных, что создавало риск, что ответственные сотрудники могут заболеть. После автоматизации повторяющихся задач эти сотрудники смогли приблизить свой рабочий день к стандартным рамкам и организовать более упорядоченный процесс учета доходов, что позволило выявить возможности увеличения прибылей фирмы.

«Большинство достигаемых плюсов проистекает не от сокращения затрат на оплату труда. Это такие вещи, как увеличение производительности, уменьшение ошибок, улучшение качества конечных результатов», — отмечает Чи.

Технологии автоматизации бэк-офисных процессов существуют не один год, так почему же к ним заново возник практический интерес?

По мнению Кэти Торнбом, этот всплеск интереса частично связан с улучшениями в OCR-технологии оцифровки бумажных документов, но более существенную роль играет нынешний интерес к ИИ и робототехнике.

«Появились люди, для которых слово „робот“ стоит впереди процесса автоматизации. В бизнесе сегодня часто говорят: „Я вижу, что это интересная вещь для исследования“», добавляет она.

С прогрессом бэк-офисной автоматизации, прогнозирует McKinsey, системы начнут выходить за рамки обработки платежных ведомостей, генерации счетов и контроля материалов со штрихкодом, расширяясь на новые области, такие как ввод бумажных и PDF-счетов в компьютерные системы или обработка заявок на кредиты.

В сфере аналитики перспективны умные системы типа IBM Watson, предназначенные для анализа огромных объемов данных (настолько больших, что человеку по силам в них разобраться лишь за многие дни или месяцы), чтобы потом отвечать на вопросы относительно этого гигантского свода информации, заданные на обычном человеческом языке.

Watson используется во многих секторах со специальными потребностями в информации, включая медицину, ветеринарию, инженерные методы охраны окружающей среды, инженерную геологию, образование, государственное управление, пищевую промышленность, юриспруденцию, музыку и индустрию развлечений.

Однако большинство систем на базе Watson пока находятся на ранних этапах реализации, и им потребуются месяцы и даже годы обучения, прежде чем они смогут выполнять полезную работу на регулярной основе.

Восход роботов

Помимо обработки данных и аналитики McKinsey видит величайшие возможности автоматизации в повторяющихся процессах физической деятельности, включая сварку, пайку, приготовление пищи и упаковку товаров. Эти функции играют важную роль в производстве, в сфере общественного питания, гостиничном бизнесе и розничной торговле. Понятно, что в ряде отраслей роботы уже выполняют соответствующие функции — например, при сварке в производстве автомобилей или при размещении компонентов на схемных платах на предприятиях электроники. Но, по мнению McKinsey, использование роботов во всех этих областях будет расширяться.

Пионерские компании, подобные Amazon, уже продемонстрировали, как можно роботизировать склады. Онлайновый гигант использует роботы высотой ниже колена человека для перевозки стеллажей по своим складским помещениям и поддерживает проект разработки роботов, которые будут доставать товары с полок. Google также недавно продемонстрировала роботы-руки, которые могут делиться друг с другом тем, чему они научились, чтобы быстро перенимать физические навыки типа открывания дверей (независимое обучение каждого такого робота потребовало бы нескольких часов).

Возможности для гораздо более широкого использования робототехники отчасти обусловлены недавними достижениями в узких областях искусственного интеллекта. Прогресс в машинном обучении — где специализированные компьютерные системы учатся выполнять задачи, для которых они не были запрограммированы — позволит расширить использование роботов в менее жестко контролируемых и предсказуемых средах, чем те, где они обитают сегодня.

«Очевидно, мы занимаемся автоматизацией уже больше ста лет (а по мнению некоторых, два столетия), так что в определенном смысле эта вещь концептуально не нова, — говорит Чи. — Но, я думаю, что благодаря закону Мура и множеству людей, работающих над различными аспектами технологий — будь то физические технологии робототехники, автоматизированные средства передвижения, 3D-печать или более когнитивные задачи типа анализа данных — мы начинаем видеть ускорение разработок в области автоматизации».

«Люди совершенно искренне удивлены сегодняшним успехам этих технологий», — добавил он, ссылаясь на быстрый прогресс в разработке самоуправляемых автомобилей и способность NLP-систем обработки естественного языка понимать человеческую речь.

Отметим, что прогресс в таких областях, как NLP, подает надежды реализовать какие-то формы частично автоматизированного специального общения с использованием чат-ботов. Боты представляют собой программные агенты, которые могут разговаривать с пользователями или другими ботами и автоматизировать задачи обработки информации, например, бронирование мест в отеле, доставку заказов и ответы на простые вопросы.

Microsoft делает на чат-боты большую ставку, и CEO этой корпорации Сатья Наделла предсказывает, что боты значительно упростят деловые взаимоотношения между компаниями и их клиентами. Банки и другие организации уже используют Microsoft Bot Framework для создания ботов обслуживания клиентов через Skype, Facebook, Slack и любые другие средства коммуникации, говорит Наделла. Тем временем Facebook, IBM и Google делают собственные шаги по выстраиванию экосистемы чат-ботов.

Одним из первых экспериментаторов с чат-ботами является Королевский банк Шотландии, использующий сервис IBM Watson Conversation. Для начала банк предложит использовать чат-боты IBM примерно 10% своих клиентов, проживающих в Шотландии, для ответа на вопросы типа «Как мне авторизовать мою карту для использования за границей?» или «Как мне обновить для банка мой домашний адрес?».

Однако Кинсон утверждает, что большинство организаций имеет гораздо более простые бэк-офисные процессы, которые можно автоматизировать не беря в голову более футуристические и потенциально сложные сценарии типа использования дронов для доставки предметов или создания автоматизированных курьерских служб.

«Если вы этим займетесь, это окупится уже сегодня. Для этого не нужны изменения в законодательстве, тогда как, например, доставка с помощью дронов требует весьма существенной реформы законов о гражданской авиации в юрисдикциях большинства стран мира, — говорит он. — Это не научная фантастика, это вещь, которую можно сделать сегодня, и существуют пользователи, которые в ряде случаев полностью избавились в этих процессах от лишнего труда».