Эра интеллектуальной автоматизации: ключевые инсайты для современного бизнеса

«Интеллектуальная автоматизация (IA) представляет возможность перефокусировать общество на самых фундаментальных человеческих ценностях».

Я был в восторге от участия в Reboot Work Festival в прошлом месяце и рассказа об своих исследованиях, книге и будущем интеллектуальной автоматизации.

В презентации я затронул, как работает IA, ужасные картины современной работы, от которых IA может нас освободить, и как компаниям успешно трансформироваться через неё. В сегодняшнем посте я резюмирую эти инсайты, чтобы вы могли начать 2021 год с знаниями и инструментами для масштабирования автоматизации в этом году и далее. 🚀

Как выглядит новое поколение интеллектуальной автоматизации

Простейше: IA нацелена на автоматизацию сквозных процессов на компьютерах и находится на перекрестке искусственного интеллекта (ИИ), роботизированной процессной автоматизации (RPA) и рабочих процессов и облачных платформ. Некоторые описывают это как «гиперавтоматизацию» или «когнитивную автоматизацию» — я считаю это синонимами.

Теперь, с инструментом настолько мощным и революционным как IA, соблазн спросить: какую именно часть нашей работы как людей может забрать автоматизация? Ответ? Ровно столько, сколько нужно, и ни минуты больше.

Ведь IA работает в тандеме с людьми, соединяя людей, организации и процессы. Она построена для людей, людьми и ставит людей прямо в центр нового будущего работы — где мы все освобождены от тяжелого труда, который давит нас, чтобы фокусироваться на работе, приносящей радость.

Я разбил анатомию нового поколения IA на четыре части:

• Зрение (Vision), выступающее «глазами» новой автоматизированной рабочей силы. Компьютерное зрение расширяет кейсы, например, автоматическую онлайн-диагностику медицинских проблем: ожогов и кожных заболеваний.
• Исполнение (Execution), выступающее «руками и ногами» автоматизированной рабочей силы. Сюда входят ваши умные рабочие процессы и роботы, поддерживающие IA-инициативы.
• Язык (Language), выступающий «рот и уши» вашей автоматизированной рабочей силы. Через обработку естественного языка (NLP) эта часть IA помогает программным роботам говорить и понимать беседы с коллегами и клиентами.
• Мышление и обучение (Thinking and learning), питание от машинного обучения, выступающее «мозгом» новой автоматизированной рабочей силы, делая возможными такие мощные кейсы, как помощь педагогам в измерении внимания студентов и адаптации классов под уровень вовлеченности.

Объединяя эти четыре части IA, мы можем сделать невероятные глобальные воздействия. Вот как это выглядит.

Ужасная, плохая, никакая хорошая работа, от которой IA может нас спасти

Давайте честны: никто, и я имею в виду абсолютно никто, не любит заниматься и обрабатывать бумажную работу (или другой тяжелый, времяпотребляющий транзакционный труд). Фактически, по отчету Gallup, 85% сотрудников глобально не выполнены своей работой — значит, мы теряем $7 трлн в производительности.

IA может помочь.

Как я обсуждал на своей сессии Reboot Work Festival, IA уникально позиционирована, чтобы освободить сотрудников от тяжелых задач, пожирающих их время, перефокусировать их на более захватывающих активностях и в конечном счете расширить их возможности. В таком процессе IA превращает обычных работников в суперлюдей, способных получать инсайты из организационных данных за секунды.

Во время сессии я обозначил четыре к сожалению распространенные реальности, препятствующие человеческому труду и прогрессу сегодня (и как IA может нас от них освободить):

1. Офисы, заваленные физической бумагой, требующей обработки.
2. Люди, стоящие в бесконечных очередях (даже в 2020 году) за билетами на поезд или помощью с банковскими вопросами.
3. Врачи, выгорающие из-за бремени административной работы поверх их героической работы во время пандемии.
4. Океаны и сообщества, разрушаемые экологическими проблемами — загрязнением и дефицитом еды — за которыми никто не может ухаживать, потому что все слишком заняты рутинными ежедневными работами.

На первый взгляд эти четыре вида проблем объединены только своей бедой. Но что у них общего — это то, что все они могут быть смягчены с помощью IA.

Ручная административная работа склонна к ошибкам и медленна. Будь она на бэкенде или в реальных клиентоориентированных ролях, результат один: медленный, коверкающий сервис, раздражающий клиентов и усложняющий работу сотрудников. Это не просто раздражает. У этого реальная клиентская цена: целых 96% недовольных клиентов не утруждают себя негативным фидбеком, а 91% просто уходят без слова.

По моим исследованиям, IA имеет потенциал улучшить удовлетворенность клиентов более чем на 50% и сократить нагрузку на контакт-центры на тот же процент.

В медицине 83% организаций здравоохранения говорят, что выгорание врачей — серьезная проблема, и это было до пандемии. Большим вкладом в это выгорание была тяжелая работа, которую можно автоматизировать с IA. Когда это сделано, мои исследования показывают, что IA может спасать более 10 млн жизней в год, помогая врачам фокусироваться на спасательной работе и ассистируя в диагностике заболеваний.

Наконец, я превьюировал, как IA может помочь с такими грандиозными проблемами, как изменение климата и голод. Автоматизируя скучную работу, отвлекающую нас от более крупных миссий, мы можем перенаправить силу человеческого изобретательства на решения с более высоким риском, способные спасти мир. Без этой автоматизации мы слишком заняты полноценной работой, чтобы отступить назад и внести вклад во что-то большее себя.

Допустим, автоматизация может сократить 30% вашей недельной нагрузки, беря на себя самые времяпотребляющие задачи. Это 30% вашего времени, которое можно выделить семье, сообществу и планете.

IA может помочь сделать наш мир более человечным.

Будь мы используем IA для сокращения количества форм к обработке, или для питания глобального поколения суперчеловеческих работников, моя надежда — что ясно: IA будет революционизировать то, как люди работают.

Как компаниям добиться успеха в IA-трансформации

В 2020 году на 50% больше компаний начали свой IA-путь, чем в 2019, причем 73% руководителей сообщили, что их организации вступили на путь автоматизации.

Однако, несмотря на массивный рост числа компаний, исследующих IA, только 15% успешно масштабировали более 10 автоматизаций.

Почему так?

Ну, даже самые мотивированные организации борются с масштабированием IA из-за отсутствия фундамента автоматизации, силосованных команд и технологий, и фрагментированных процессов. Deloitte подтверждает это одним из недавних глобальных опросов по IA: фрагментация процессов, неготовность IT, сопротивление изменениям и отсутствие четкой визии — одни из главных барьеров масштабирования.

Источник

Для преодоления этих препятствий я рекомендую лидерам, стремящимся масштабировать IA, сфокусироваться на пяти вещах:

1. Всегда ставьте людей в центр IA-трансформации, потому что без человеческого изобретательства нет IA.
2. Начинайте с сильного и здорового фундамента автоматизации, спонсируемого менеджментом, способным поддерживать больший объем процессов в будущем.
3. Комбинируйте возможности IA — машинное обучение, чат-боты, компьютерное зрение, RPA — для создания синергий и автоматизации сложных сквозных процессов, ускорения рабочих потоков, улучшения клиентского и сотрудникского опыта и снижения затрат.
4. Демократизируйте IA, чтобы каждый мог строить приложения автоматизации с low-code инструментами для ускорения скорости масштабирования, поддержки большей оцифровки и разрушения 지식-силосов.
5. Ускорьте внедрение IA с технологией, поддерживающей вашу полную экосистему автоматизации, такой как платформа UiPath для сквозной автоматизации.

Когда лидеры автоматизации фокусируются на пяти инициативах, изложенных выше, они смогут бесшовно масштабировать IA, обеспечивая лучший сервис клиентам и создавая более приятную работу для сотрудников.

Примите силу IA, чтобы изменить то, как работаете вы (и мир)

Мы официально вошли в новую эру автоматизации, ускоренную глобальными сдвигами к удаленной работе и потребностью в большей операционной эффективности, чем когда-либо. IA — ваш билет на то, чтобы оставить след вашей компании в истории работы.

Примечание редактора: взгляды, представленные в этом посте, принадлежат автору и не обязательно отражают позицию UiPath.