Цифровая эра: как меняются «рабочие условия»

Сегодня интеллектуальные цифровые ассистенты «прочесывают» большие данные и выясняют сведения, на основании которых автоматически перестраивается цепочка поставок, увеличивая продажи. Программные роботы автоматизируют повторяющиеся задачи ввода данных, а сотрудники в высвободившееся время имеют возможность заниматься исследовательской и творческой работой. Обнаружив неполадку на промышленном объекте, система прогнозной аналитики заранее инициирует ее устранение, избавляя от необходимости высылать техников на место аварии.

Во всех отраслях цифровые технологии активно меняют принципы выполнения должностных обязанностей. Технологии всегда повышали КПД и продуктивность, но самая новая волна обещает гораздо больше. Разработки в сфере искусственного интеллекта, машинного обучения, Интернета вещей, больших данных, прогнозной аналитики и др. используются компаниями, чтобы менять рабочую среду и создавать новые рабочие места, требующие современных навыков, — близится новая эпоха взаимодействия человека с машиной.

По мере «цифровизации» компаний обязанности сотрудников все более усложняются. И на сегодня задача работодателя — эффективнее обеспечить в новых условиях заинтересованность сотрудников, предоставив им инструменты, которые облегчают выполнение сложных задач.

В центре исследований информационных систем МТИ ввели понятие «рабочие условия» (employee experience) — концепцию, определяемую группой факторов, в том числе уровнем сложности должностных обязанностей и поведенческими нормами, касающимися взаимодействия, творчества и использования вспомогательных средств. Цифровые функции обычно положительно влияют на рабочие условия — повышается КПД процессов и уменьшаются ошибки. Но реальные отличия проявляются, когда цифровые технологии используются для коренного изменения принципов работы — замены людей, дополнения их возможностей или создания новых должностей и функций.

По мере этих изменений растут опасения, что автоматы лишат людей работы. В какой-то степени так и произойдет, но эксперты уверены, что вытеснение будет происходить только с должностей, требующих рутинных и повторяющихся действий, а также с работы, которую машины способны выполнять в большем объеме. Около 74% топ-менеджеров, опрошенных Accenture, сообщили, что планируют использовать искусственный интеллект для автоматизации в крупных и очень крупных масштабах в предстоящие три года, и 97% рассчитывают с помощью ИИ дополнять возможности сотрудников.

Чтобы обеспечить успех преобразований, в организациях должны определить оптимальный для себя баланс числа людей и разумных машин. Из числа участников опроса Accenture 54% считают, что сотрудничество человека и машины важно для достижения приоритетных стратегических целей, 46% уверены, что традиционные должностные обязанности устарели, а 29% уже сильно изменили штатные расписания. Как признаются аналитики, со столь масштабными изменениями они еще не сталкивались: речь идет о новых уровнях возможностей и результатов для клиентов благодаря взаимодействию людей и средств интеллектуальной автоматизации.

Важную роль в совершенствовании рабочей среды будут играть обучение и повышение квалификации сотрудников. В некоторых отношениях придется вернуться к основам, к тому, что ценилось до эпохи автоматизации. Речь идет о диалоге между людьми, способности к обобщению, вынесению суждений, ведению переговоров, контролю затрат и точек интеграции — повышенное внимание снова будет уделяться взаимодействию людей на разных ролях.

Компании, способные предложить сотрудникам лучшие цифровые средства, достигнут большего, чем те, где будет просто обновлен штат, — в первых получат существенную прибавку производительности. Среди компаний, участвовавших в исследовании МТИ, 25% признаны обеспечивающими первоклассные рабочие условия, благодаря чему им удается выпускать новые продукты и предлагать услуги вдвое быстрее конкурентов, а кроме того, такие предприятия сообщают об удвоенных показателях удовлетворенности клиентов и на 25% большей рентабельности.

Дело не в навыках и не в эффективности, отмечают в МТИ. В таких организациях уверены, что для достижения принципиально нового уровня производительности необходима интеллектуальная автоматизация.

Расскажем, как пять лауреатов премии CIO 100 2018 смогли «оседлать» цифровую волну и провести преобразования, направленные на радикальное улучшение рабочих условий.

Дистанционное техническое обслуживание

В компании Applied Materials, которая является одним из основателей электронной отрасли, тратят миллионы долларов на отправку специалистов в разные страны мира, чтобы помогать клиентам устанавливать и ремонтировать оборудование, необходимое для выпуска микросхем и дисплеев с плоским экраном.

Несмотря на строгий контроль бюджетов, в компании сумели пойти навстречу клиентам, все настойчивее требовавшим сокращения сроков выпуска продукции на рынок, и коренным образом изменили многие процессы клиентской поддержки. С помощью дополненной реальности и «умных» очков технические работы на местах были заменены на процедуры дистанционного обслуживания, обеспечивающие существенную экономию командировочных расходов.

В партнерстве с Upskill, разработчиком платформы дополненной реальности Skylight, и Osterhout Group, поставщиком умных очков ODG R7, была разработана защищенная платформа дистанционной поддержки, которая используется для устранения неполадок, контроля качества и обучения персонала. Отныне специалисты компании могут взаимодействовать удаленно в режиме реального времени и быстрее решать проблемы, а простои из-за длительных поездок теперь сведены к минимуму.

«Наша главная цель — ускорение; нам необходимо быстро выполнять все новые требования клиентов в сжатые сроки, — объясняет Джей Керли, вице-президент, ИТ-директор Applied Materials. — У нас клиенты по всему миру, и наша задача — построить единую экосистему из людей, процессов и технологий, чтобы направлять лучших специалистов туда, где они требуются».

Очки дополненной реальности дали возможность реализовать несколько новых рабочих сценариев. Они обеспечивают взаимодействие глобально распределенных групп в режиме видео-конференц-связи: эксперты удаленно наблюдают за работой «глазами» техников, находящихся на объекте, и дают советы. Кроме того, очки помогают проводить обучение и выполнять сложные работы на местах. Система дополненной реальности используется также в ходе аудита и контроля качества: вместо прежних процедур, предусматривавших ручную съемку и каталогизацию, теперь техники автоматически транслируют видео и звук в режиме реального времени. Сегодня работать стало намного удобнее, потому что сообщения, аннотации и вспомогательные файлы, в том числе инструкции и схемы оборудования, автоматически передаются техникам и появляются у них перед глазами.

«Смысл проведенных преобразований в том, чтобы «перенести» экспертов и их знания непосредственно туда, где выполняются работы и устраняются неполадки», — добавил Керли.

Замысел проекта возник в 2015 году благодаря внутрикорпоративному конкурсу Internet of Things Challenge, в рамах которого сотрудники должны были предлагать идеи по применению новых технологий для решения повседневных задач.

Проект помог Applied Materials быстрее устранять проблемы благодаря возможности мгновенно обращаться к экспертам, а не ожидать их прибытия. Кроме того, за один визит удается устранять больше неисправностей, поскольку теперь проблему дистанционно могут изучать сразу несколько экспертов.

Сегодня в компании намерены применять и другие средства визуализации, обработки больших данных и высокопроизводительных вычислений, чтобы и дальше наращивать эффективность рабочих процессов. «Прежние методы сегодня не действенны, — заключает Керли. — Нам, в частности, крайне необходимо ускорить наши циклы исследования и разработки».

Контроль здоровья креветок

В компании Cargill уверены, что залог хорошего урожая креветочной фермы — не траулеры и рыболовные сети, а Интернет вещей, мобильные приложения и аналитика больших данных.

Подразделение Cargill Digital Labs предлагает iQuatic — решение, включающее мобильное приложение и информационную панель, которые обещают новый уровень контроля и продуктивности креветочным фермам.

Решение призвано заменить бумажные блокноты и электронные таблицы, оно реализует функции аналитики и визуализации данных, которые предоставляют фермерам ценные сведения в оперативном режиме, помогая следить за здоровьем креветок и повышать урожаи.

До недавнего времени креветочным фермам приходилось полагаться на везение, говорят в Cargill. Сегодня в компании оцифровывают информацию, которая вручную заносилась в блокноты, и комбинируют данные, чтобы директора ферм могли получать сведения в реальном времени и принимать взвешенные решения.

Назначение цифровой платформы — изменить принципы кормления креветок. На протяжении десятилетий фермеры контролировали состояние водоема, пользуясь блокнотами и электронными таблицами. Такой метод был неудобным, малоэффективным и чреват ошибками, в связи с тем что приходилось отслеживать большой объем данных.

Платформа iQuatic на базе Интернета вещей меняет традиционные методы: автоматически регистрируются температура и минерализация воды, с помощью акустических датчиков отслеживается, в какое время и в каком объеме питаются креветки. Эти данные, комбинируемые с информацией из других источников, позволяют вносить оперативные корректировки в режим кормления. Возможности iQuatic позволяют выяснить естественные закономерности питания креветок, чтобы автоматизировать кормление и высвободить у сотрудников время для других важных задач.

«В прошлом специалисту приходилось постоянно брать пробы воды для контроля температуры и уровня минерализации, — объясняет Тиффани Снайдер, ИТ-директор Cargill. — Мы соединяем различные датчики и аналитические функции, позволяя фермерам получать недоступные прежде знания и автоматизировать процессы, которые раньше осуществлялись вручную».

Cargill помогает не только повышать продуктивность, но и совершенствовать аналитические средства путем увеличения количества доступных наборов данных и внедрения машинного обучения для принятия решений на основе прогнозов, что позволяет повысить число урожаев за сезон и, соответственно, доходы. Креветочные фермы, как и другие сельскохозяйственные предприятия, прежде работали менее эффективно из-за разрозненности систем и невозможности сопоставить информацию, чтобы делать прогнозы и принимать профилактические меры.

Как правило, фермеры лишь могли реагировать на текущие сведения, тогда как система Cargill позволяет перейти на прогнозный режим работы и добиться реального повышения продуктивности.

Автоматизация неэффективных процессов

В Fannie Mae, агентстве доступного ипотечного кредитования с государственным участием, прекрасно знакомы с бюрократическими процессами — ручными и зачастую неэффективными. Поэтому, реализуя проект цифровой трансформации, в Fannie Mae внедряют новейшие технологии, рассчитывая создать штат виртуальных сотрудников, которые будут работать «рука об руку» с людьми.

Стержнем инициативы являются средства роботизированной автоматизации процессов (Robotic Process Automation, RPA), программные роботы, которые воспроизводят действия человека при выполнении повторяющихся заданий. Поскольку основные кандидаты на такую автоматизацию — задачи, требующие входа в несколько систем, ввода большого количества данных, загрузки отсканированных документов и т. д., боты активно внедряются в отделах клиентского обслуживания, обработки медицинских страховых требований, выдачи кредитов, в бухгалтерии и др. Системы RPA — это нечто большее, чем традиционная ИТ-автоматизация, поскольку они способны адаптироваться, самообучаться и исправлять собственные ошибки.

В Fannie Mae проводят масштабное внедрение RPA, так как видят в новшестве платформу, которая обеспечивает слаженное взаимодействие между реальными сотрудниками и роботами. «Нашим специалистам по сопровождению приходилось разрываться между многочисленными задачами, и нам нужны были новые пути, чтобы высвободить им рабочее время, — объясняет Рамон Ричардс, старший вице-президент по технологиям безопасности и обслуживания Fannie Mae. — Поэтому мы активно осваиваем новые технологии, способные повысить эффективность внутренних процессов и предлагать более совершенные решения для клиентов». RPA позволяет Fannie Mae относительно быстро решать задачи автоматизации, обходясь без существенных изменений основных приложений и дорогостоящей интеграции.

Хотя в агентстве приняли меры по избавлению от «бумажных» процессов, из-за специфики его деятельности по-прежнему требовался большой объем ручного контроля. Сотрудники тратили немало времени на извлечение данных из систем, загрузку в электронные таблицы и другие корпоративные приложения, а также на операции согласования. Бизнес-процессы могли включать до 35 этапов и требовали принятия нескольких решений. Несмотря на наличие средств автоматизации, люди по-прежнему оставались главным связующим звеном.

Пилотный проект RPA был проведен весной 2017 года, и сотрудники ИТ-службы и операционного отдела, совместно работавшие над ним, сразу же ощутили преимущества технологии. Была сформирована группа по интеллектуальной автоматизации и роботизации процессов, которая занимается расширением применения RPA, машинного обучения и искусственного интеллекта в организации. Были определены три компонента, на которые группа опирается в своей работе: формализация процесса уточнения круга применений технологии, создание центра управления для контроля развертываний и использование новой модели взаимодействия отдела ИТ и специалистов по эксплуатации. За время, прошедшее после пилота, были автоматизированы 28 внутренних процессов в отделах операций, закупок и финансов.

Теперь сотрудники Fannie Mae могут переключиться на решение более ценных задач. По оценкам исполнителей, за первый год использования RPA высвободилось более 700 человеко-часов, повысились качество и продуктивность работы благодаря уменьшению ошибок оператора.

Сами специалисты по автоматизации могут уделять время новым проектам и заниматься проблемами клиентов. Сегодня, когда фундамент уже есть, идет разработка стратегии дальнейших действий, в том числе использования с RPA средств обработки естественного языка и интеграции с системами управления бизнес-процессами. После быстрого получения первых результатов был выстроен достаточно большой конвейер RPA, и бизнес-пользователи начали активно предлагать новые элементы рабочих процессов для автоматизации. Несмотря на энтузиазм, в проектной группе решили не очень форсировать инициативы, учитывая относительную новизну технологий. Текущая задача — доукомплектовать новый отдел, обучить специалистов и составить стратегический план дальнейшего развития.

Расширение возможностей сотрудников с помощью данных

Тезис о том, что данные — это валюта современного предприятия, весьма популярен, но не все поддерживают его делом. В компании Accenture его реализуют на практике, осуществляя общекорпоративный проект, направленный на «демократизацию» данных и предоставление сотрудникам возможности принимать решения с опорой на аналитику.

С конца 2015 года в глобальной консалтинговой компании строят современную платформу управления данными и аналитики, благодаря которой разрозненные информационные хранилища и статичные процессы отчетности должны уступить место новому образу действий, когда все элементы бизнеса опираются на аналитику и каждый пользователь руководствуется практическими сведениями, полученными в результате обработки данных.

Краеугольный камень инициативы — Enterprise Analytics Platform, платформа управления данными и защищенного руководства, обеспечивающая загрузку, обработку информации, моделирование и визуализацию для превращения в полезные знания. В компании сформирован центр компетенций Enterprise Insight Studio, задача которого — быстрая разработка и ввод в действие аналитических моделей. Участники проекта добиваются устранения барьеров, характерных для прежних нескоординированных методов управления данными, и предоставляют новые возможности пользователям на всех уровнях корпоративной иерархии и во всех структурных подразделениях компании, обеспечивая быстрый рост и диверсификацию бизнеса.

«Данные, уже имеющиеся у предприятия, способны принести пользу всем сотрудникам, — уверен Эндрю Уилсон, ИТ-директор Accenture. — Современным компаниям нужны совершенно новые, основанные на данных способы найма, обучения сотрудников, их информирования и обеспечения инструментами. До начала инициативы мы пребывали в классической ситуации, когда данных слишком много, но их форма, специфика и местонахождение не позволяют задействовать их для повышения эффективности работы».

Раньше в компании формировались статичные отчеты, они требовали большого объема работы аналитиков, к тому же не отражали текущую ситуацию и были доступны не всем. Используя Hadoop и Apache Kafka, а также средства моделирования и визуализации данных, в Accenture создали единую платформу управления, с полноценным набором функций руководства и безопасности. При этом был задействован упрощенный подход, позволивший в полном объеме удовлетворить требования к средствам отчетности и аналитики, он подразумевает разделение платформы на три компонента. Первый — общедоступные витрины данных для бизнес-аналитики — включает динамически обновляемые наборы данных, размещенные на быстрых системах хранения. Второй компонент гарантирует самостоятельный доступ опытных аналитиков к централизованным функциям управления данными, обеспечения безопасности и приватности. Третий — «студия инновации», в которой работают ученые по данным, они ищут и демонстрируют новые применения аналитических средств.

«Enterprise Insight Studio — это что-то вроде креативного рекламного агентства, только занимающегося данными, — поясняет Уилсон. — Нельзя добиться того, чтобы все 450 тыс. сотрудников компании были в курсе последних новшеств. Необходим отдельный центр компетенций, который сможет идти в ногу с развитием современных аналитических систем».

За полтора года со времени запуска новой системы и процессов, в Accenture предоставили 20 тысячам пользователей, занимающих ответственные посты, интерактивные отчеты, обновляемые в режиме реального времени, а объем традиционных статичных отчетов был уменьшен почти вдвое. Отпала необходимость в выполнении 90% повторяющихся операций, традиционно связанных с работой аналитиков, что позволило исследователям данных ежемесячно отвечать на 30–50 вопросов бизнес-руководства и сформировать портфель из 120 с лишним аналитических решений для широкого круга пользователей, от кадровиков до специалистов по продажам и клиентскому обслуживанию.

В дальнейшем в Accenture планируют задействовать искусственный интеллект, чтобы расширить возможности извлечения знаний и по-новому организовать взаимодействие между людьми и машинами. Как подчеркивает Уилсон, цель инициативы — с помощью средств интеллектуальной обработки данных дополнить возможности сотрудников, а не заменить их: «Пользуясь результатами анализа, сотрудники работают успешнее. И у них высвобождается время на выполнение важных обязанностей, таких как взаимодействие с клиентами».

Цифровые ассистенты спешат на помощь

Сегодня попросить Alexa или Siri внести молоко в список покупок или уменьшить температуру на термостате — обычное дело. Цифровые ассистенты стали помогать сотрудникам Лаборатории реактивного движения (Jet Propulsion Library, JPL) НАСА находить ответы на непростые вопросы и выполнять рутинные офисные задачи — благодаря осуществляемой в космическом агентстве инициативе по оптимизации рабочих процессов.

Цифровые ассистенты стали очередным этапом проекта Advanced Digital Research Explorer, в ходе которого создается платформа контекстного анализа, помогающая сотрудникам быстро находить ответы в петабайтах документов, баз знаний, видеозаписей и т. п. Цифровые ассистенты, реагирующие на устные команды, позволяют всем работникам лаборатории, от ученых до администраторов, взаимодействовать с системой более естественным образом, говорит Джеймс Риналди, ИТ-директор организации. «Традиционные интерфейсы взаимодействия с компьютерами уходят в прошлое, — считает он. — Мы придерживаемся принципа «если вы можете пользоваться чем-то дома, то сможете и на работе» — человеку комфортнее взаимодействовать с привычными вещами».

Работа над прототипом была начата в 2017 году. Для быстрого поиска, фильтрации и обобщения информации требовалось создать цифровых ассистентов, которым можно отдавать команды устно, путем набора текста, а также с помощью касаний и жестов. За все годы существования НАСА в лаборатории накопились петабайты документов, видеозаписей, изображений и экспериментальных данных в исходных форматах, разбросанных по многочисленным хранилищам, из-за чего ученым приходилось тратить слишком много времени на поиск необходимого для работы. Цифровые ассистенты призваны помогать сотрудникам быстро получать нужные ответы и тем самым значительно ускорять исследования.

«Уже в прошлом году мы продемонстрировали возможность «найти иголку в стоге сена» с помощью традиционного и голосового пользовательского интерфейсов и автоматизировали массу процедур, — отмечает Риналди. — Сегодня мы хотим, чтобы цифровые ассистенты выполняли больше типовых задач». По его словам, система Acquisition Digital Assistant, общение с которой происходит устно через диалогового бота, выдает ответы по результатам обработки 100 тыс. документов в девять раз быстрее, чем при традиционном поиске с набором запроса.

Новые цифровые ассистенты, способные обращаться как к внешним, так и к внутренним источникам информации, используют облако AWS и интерфейс Alexa, чтобы облегчить сотрудникам выполнение широкого круга заданий. Например, Alexa можно попросить перечислить самые масштабные попытки хакерских вторжений в системы, а ассистент RoomBot найдет конференц-зал, который будет свободен в указанное время.

По признанию Ринальди, этот бот стал настоящим «хитом»: сотрудники лаборатории, а их насчитывается около 6 тыс., тратили более двух часов в неделю на поиск свободных конференц-залов, а потом еще несколько часов — на настройку оборудования перед совещанием. Голосовой ассистент не только помогает найти конференц-зал за считанные секунды, но и по команде сам настраивает системы аудио-, видео- и веб-конференций с помощью технологий Интернета вещей. По подсчетам, благодаря новшествам время простоев конференц-залов сократилось на 30%.

Помимо масштабируемых технологий, проектная группа применяет итеративную скоростную разработку платформы, опираясь на методы agile и на исходящие от самих пользователей идеи новых сценариев применения. Кроме того, в рамках сотрудничества с Amazon в НАСА добились доработки решения Alexa for Business, благодаря которой упростились масштабные развертывания колонок Echo и чатботов.

Проект внедрения цифровых ассистентов в JPL только начался. Риналди убежден, что они будут особенно полезными для новых сотрудников, которые с их помощью смогут получать доступ к нужной информации и сервисам: «Цифровые помощники облегчают работу в многозадачном режиме, да и общаться с ними сотрудникам нравится».

— Beth Stackpole. Redefining work in the digital age.CIO. August 22, 2018