Почему будущее сервиса за гибридом

Использование ИИ и автоматизации не должно мешать развитию навыков персонала.

Общество смирилось с тем, что многие из традиционных работ, таких как подбор товаров или работа помощников в колл-центре, становятся все более автоматизированными. Первоначальные опасения, что с приходом 4-й промышленной революции рабочие места людей перейдут к машинам или что роботы захватят мир, были, конечно, необоснованными.

По данным Всемирного экономического форума, к 2025 году автоматизация заменит около 85 миллионов рабочих мест, а экономика будущего, основанная на технологиях, создаст 97 миллионов новых рабочих мест. Но хотя в настоящее время машины выполняют около 30 % всех задач, ожидается, что к 2025 году соотношение людей и машин резко изменится и соотношение людей и машин будет составлять 50 на 50.

Реальность такова, что рабочие задачи будут все чаще требовать сочетания частично человеческих и частично машинных навыков. Поскольку машинам остается выполнять все больше и больше задач, которые раньше выполняли люди, нам, людям, придется укреплять свои межличностные и аналитические навыки, поскольку они станут наиболее ценными для работодателей.

Это повторяющаяся тема в разных отраслях. В полевом обслуживании и техническом обслуживании уже произошли изменения. Рост развертывания датчиков привел к увеличению объема аналитики данных и удаленного управления устройствами через сети IoT. Это оказало косвенный эффект с точки зрения рабочих ролей и навыков. В результате предприятия стали больше ориентироваться на оборудование, накапливая знания о клиентах, а также повышая производительность машин на основе автоматизированных данных.

Команды выездного обслуживания и техобслуживания на заводе должны были адаптироваться, и в их интересах сместился акцент внутри организаций. Сервис больше не рассматривается как стоимость для бизнеса. Возможность предоставлять информацию о продуктах и ​​клиентах, а во многих случаях быть на переднем крае бизнеса, означает, что обслуживание теперь имеет стратегическое значение.

Однако для многих предприятий это привело к проблемам с трудоустройством, особенно по мере старения рабочей силы. Потеря знаний становится все более распространенной проблемой. По данным Service Council, 70% сервисных организаций говорят, что они будут обременены потерей знаний уходящей на пенсию рабочей силой в ближайшие 5-10 лет, а 50% утверждают, что в настоящее время они сталкиваются с нехваткой ресурсов для адекватного удовлетворения спроса на услуги. Автоматизация — это здорово, но она не поможет.

Интересно, что TSIA недавно обнаружило, что половина всех организаций выездного обслуживания не имеет официальной карьеры для своих инженеров выездного обслуживания. Это, на мой взгляд, огромная точка неоправданного коммерческого риска. Эти организации делают недостаточно для подготовки молодых специалистов по обслуживанию к будущему смешанной реальности, где им придется работать с цифровыми технологиями и машинами более тесно, чем с любым предыдущим поколением. Это не произойдет случайно.

Безусловно, существует потребность во встроенной «системе записи», которая фиксирует точные данные об оборудовании «в том состоянии, в котором оно обслуживается». Потребность в базе данных такого типа, показывающей, как выглядит оборудование в данный момент, позволяет специалистам по обслуживанию понимать контекст того, о чем им говорят данные об оборудовании. Хотя автоматизация может создавать оповещения о проблемах или потенциальных проблемах, специалист по обслуживанию все равно должен знать, как быстро и эффективно решить эти проблемы.

От правильного чтения данных до понимания того, как исправлять проблемы, получать детали и управлять ожиданиями клиентов, основы не так уж новы. Но по мере развития машин с более встроенной автоматизацией и аналитикой на основе данных существует опасность того, что предприятия будут чрезмерно полагаться на автоматизацию, в результате чего их диагностические возможности человека ослабнут.

До недавнего времени технология в основном использовалась для автоматизации повторяющихся или сложных задач. Но достижения в области искусственного интеллекта и машинного обучения означают, что задачи, которые могут выполняться машинами, намного шире, чем это было возможно с технологиями предыдущих поколений.

По мере того, как новые поколения входят в состав рабочей силы, наиболее ценными навыками будут межличностные отношения — общение, сопереживание, управление конфликтами, лидерство, умение слушать, сотрудничество, любознательность и устойчивость; и когнитивные навыки – анализ, оценка, синтез, суждение, принятие решений и творчество. Мы уже видим сильный акцент на межличностных навыках, когнитивных навыках более высокого порядка и системных навыках как в США, так и в Великобритании.

Срок годности специализированных навыков и глубоких знаний о продукте сокращается как по мере быстрого развития технологий, так и по мере того, как знания становятся более доступными на ходу. По оценкам, период полураспада профессионального навыка составляет всего пять лет, а это означает, что каждые пять лет этот навык становится примерно наполовину менее ценным, чем раньше, поэтому через 20 лет любой навык фактически устаревает.

Работники будущего должны иметь возможность и желание учиться, разучиваться и переучиваться по мере того, как технологии будут развиваться в направлении ведения бизнеса. Это будет так же важно для нынешних работников, которым нужно будет сосредоточиться на своей способности адаптироваться и осваивать новые навыки, необходимые на рабочем месте в эпоху Четвертой промышленной революции, а также для новичков в рабочей силе.

Люди должны уметь говорить на том же языке, что и автоматизированные машины, но эти машины не должны блокировать развитие навыков. С точки зрения сервисного обслуживания ИИ и автоматизация не являются и никогда не должны рассматриваться как замена человека. Во всяком случае, это открывает отрасль и создает совершенно новую область возможностей гибридных услуг.