Человек + машина. Новые принципы работы в эпоху искусственного интеллекта

Из этого примера можно извлечь важный урок. Обнаружение возможностей для переосмысления бизнес-процессов требует времени: следует определить условия ведения бизнеса, сделать выводы из наблюдений и посчитать экономический эффект от трансформации процесса. Один специалист, работавший над созданием системы рекомендаций по повышению урожайности культур, дал такой совет: «Необходимо быть чрезвычайно любознательными и терпеливыми, пока вы не убедитесь в том, что усвоили достаточно знаний в соответствующей предметной области, а также сделали правильные выводы на основе имеющихся данных».

Искусственный интеллект может принести большую пользу, дополняя наблюдательность человека при обнаружении скрытых ранее закономерностей в имеющихся данных. Например, можно использовать современные алгоритмы машинного обучения для проверки сотен источников данных, таких как электронные письма клиентов, посты в социальных сетях или цифровой след, чтобы определить, где переосмысление процесса может быть наиболее эффективным с точки зрения устранения болевых точек клиента. (В главе 3

мы говорили об искусственном интеллекте как о факторе, способствующем таким наблюдениям.)

Совместное создание ценности

Обнаружить возможности для переосмысления бизнес-процессов — еще не всё; чтобы их реализовать, потребуется кое-что еще: способность представить рабочий процесс в области «недостающей середины». Чтобы по-новому взглянуть на него, следует поощрять совместные усилия всех участников процесса.

Поставьте себя на место технического специалиста в дилерском центре Audi и представьте, что возникла проблема с двигателем, которую вы не можете решить. Ваш следующий шаг — позвонить в службу технической поддержки Audi. Ее сотрудники получают около 8000 звонков в месяц от более чем 290 дилеров со всей страны. Как правило, специалисты помогают устранить неполадки удаленно по телефону. Однако, как говорит директор Audi по контролю качества Джейми Деннис, в 6% случаев техническому специалисту необходимо присутствовать на месте. Такая мера действенна, но экономически невыгодна. Время в пути занимает от двух часов до двух дней — а клиенту приходится ждать[123].

Проблема в том, что в ближайшем будущем потребность в квалифицированных технических специалистах не исчезнет. Надежность автомобилей повышается, они становятся более сложными технически и технологически, а это значит, что автомеханики должны также разбираться в информационных технологиях. Сочетание высокой надежности и высокой сложности означает, что автомеханикам уже сейчас не хватает компетенций для устранения более сложных технических неисправностей, возникающих в последних моделях автомобилей. Это объясняет, почему клиентам порой приходится ждать завершения ремонта много часов (или дней), однако вряд ли избавит их от разочарования. Так как лучше всего обучать автомехаников и есть ли более эффективный способ применять навыки удаленных специалистов в автосалонах, чтобы свести к минимуму время ожидания клиентов?