Что делать, когда машины начнут делать все. Как роботы и искусственный интеллект изменят жизнь и работу - Бен Принг

5. Пилоты и масштаб. Пришло время изменениям затронуть настоящую работу. Как и с любыми большими переменами, скромность – лучшая сторона героизма, так что начинайте с малого – например, отдельный рабочий раздел, единственный магазин, некоторые случаи взаимодействия с клиентом. Все вопросы по поводу безопасности, приватности и законодательных требований должны быть решены, также должен получить оценку клиентский опыт, чтобы избежать производственных травм в интеллектуальном процессе.

6. Анализируйте результаты. О чем вам сказал пилот? Что вы узнали? Что прошло хорошо? Что не получилось? Будьте честными, будьте критичными. Ищите причины сказать: «Нет, это не работает». Пилотируйте, приспосабливайте, калибруйте. Не теряйте решимости.

7. Повторяйте! Потребность в автоматизации постоянна, так что ни один отдельный проект не утвердит вашего успеха в цифровой экономике.

Эти семь шагов должны стать основанием для достижения следующего уровня автоматизации в вашей организации13.

Эта глава была посвящена практическим аспектам автоматизации в корпорации: где она происходит сегодня, как выбрать свои участки, важнейшие факторы успеха и чего следует ожидать на данном пути. Мы показали, что роботизированная автоматизация процессов – это ткацкий станок нашего времени, новый паровой двигатель. Снижение затрат, к которому приведет этот новый уровень автоматизации, обеспечит средствами, необходимыми для подпитки инвестиций в новые рынки и идеи. Данные, собранные по результатам автоматизации, – в сердце создания новых продуктов, лучших взаимоотношений с клиентами и большей прозрачности. Лидеры, создающие непрерывную инерцию для использования автоматизации, каждый квартал изыскивающие новые возможности для автоматизации, используя представленные критерии и рекомендации, могут быть уверенными, что у них есть необходимое для победы топливо.

Если вы управляете работой, которая созрела для автоматизации, не время просто сказать: «Мы на пороге перемен!» Время заняться этим вплотную. Если помещения вашей компании заполнены людьми, выполняющими работу, которую можно автоматизировать, время понять, что в долгосрочной перспективе эта компания не устойчива.

И наконец, нужно понять, что будущее работы не останавливается на «А», «автоматизации». В нашей модели еще четыре возможности для леверса: H, E, A и D. Автоматизация – это не конец сам по себе. В следующей главе мы рассмотрим «Н» (или «О» – «Ореол») – то, как вы можете создать ореол значимых данных, сделать все «генератором кодов» и конвертировать эти коды в доллары (фунты, евро и йены).

Несколько лет назад мы написали «Code Halos», чтобы рассказать, что любое «существительное» – любой человек, место или вещь – на самом деле имеют две сущности: физическую и виртуальную. Если оснастить ее измерительными приборами и отслеживать, вокруг объекта возникает невидимый ореол кодов, и этот «цифровой близнец» часто дает больше инсайтов и оказывается более ценным, чем физическое тело само по себе.

Именно так, никогда не встречаясь с вами, как покупателем, лично, Amazon и Netflix знают ваши вкусы в литературе и кино лучше, чем члены вашей семьи и друзья. Эти ореолы имеют центральное значение в том, как разработчикам FANG удается выстроить такие личные и ценностные отношения с клиентом.

Со времени написания той книги основанная на данных успешность вышла в мейнстрим, и привлечение Ореола кодов стало стратегическим императивом для почти любого вида бизнеса. Теперь гонка – к победе с помощью инструментирования, и во многих отраслях правила соревнований меняют давно сложившиеся компании, в том числе:

• Промышленное оборудование. Bosch, John Deere, Caterpillar, General Electric, Siemens, Boeing и Airbus с общим годовым доходом, приближающимся к пятистам миллиардов долларов, рассматривают основанную на ореоле конкуренцию как центр стратегий, так как по умолчанию оснащают измерителями все свои машины. Притом что раньше они соревновались только в физических аспектах – качество, цена/производительность и безопасность продукции, – сейчас сосредоточены на ценности виртуального.

• Спортивная одежда. Nike, Adidas и Under Armour – все наблюдают рост годовых показателей на более чем 15% между 2015 и 2020 годами, причем Under Armour планирует за это время вырасти в два раза, основываясь на силе инструментированной одежды и обуви1. В процессе эти компании преобразуются из ремесленников нового века в платформы с информацией о здоровье.

• Автомобили. Toyota, BMW, Ford, GM, Mercedes-Benz и Tesla инвестируют в целом шесть миллиардов долларов в возможности дигитализации, концентрируясь прежде всего на революционном изменении автомобиля через инструментирование. Это преобразит не только автомобиль, но владение и управление им.

• Страхование. Progressive, Allstate и Travelers предпринимают значительные усилия в разработке телематических устройств, поскольку оснащение ими машин, домов и зданий позволяет осуществлять мониторинг объектов в реальном времени, обещает изменить и взаимоотношения с клиентом, и актуарную науку в целом. Традиционная модель страхования, основанная на статистике и привлечении клиента по модели один-многим, скоро станет основываться на контексте, будет складываться в зависимости от ситуации и индивидуально – один-одному.

Сегодня нет ограничений, технических или финансовых, на подсоединение чего-либо к Интернету и дальнейшее наполнение блестящими преимуществами интеллектуальных систем.

Вопрос теперь в следующем: что со всем этим делать?

Цена оснащения приборами всего сегодня совсем не высока, а ценность этого слишком высока, чтобы его избегать. Как мы отмечали в «Code Halos»:

[Победители в цифровой экономике] выработали способность создавать и управлять Ореолом кодов, окружая им своих клиентов, продукты, сервисы и целые организации, чтобы установить новые пределы производительности. Упаковав все это в цифры, они создали высокоперсонализированный покупательский опыт и услуги, которые не только приносят пользу, но и идеи значения на неуязвимых уровнях эффективности2.

Цифровые самолеты Boeing, подключенные системы освещения Philips и умные автомобили Toyota – все это примеры применения этих идей в контексте предприятия. В каждом случае бизнес-руководители превращают свои продукты в генераторы кодов, создавая тем самым сырьевой материал (данные) для цифровой экономики. Алгоритмы и ИИ, интегрированные в интеллектуальные системы, конвертируют эти данные в ценные инсайты, которые движут бизнес-результатами.

При всей этой активности неспособность двигаться в этом направлении и превращать «вещи» в генераторы кодов может расцениваться как корпоративная ошибка и некомпетентность. Так что для начала приведем несколько ключевых тактик, чтобы все это заработало именно в вашем мире.