Понимание двух волн цифровой трансформации важно, чтобы быть готовым к тому, что нас ждет впереди в эпоху автоматизированных организаций.
За последние пять десятилетий мир охватили две волны цифровой трансформации. Первые начались с использования компьютеров в организациях в 1970-х годах и способствовали преобразованию организационных процессов с аналоговых на цифровые.
Второй, тот, в котором мы сейчас находимся, отмечен растущим присутствием искусственного интеллекта в организациях. Независимо от размера вашей компании или важности вашей роли, вполне вероятно, что вы будете или скоро будете на этой волне. Чтобы подготовиться, важно понять, как мы сюда попали.
На протяжении веков основными драйверами экономического роста были технологические инновации. Наиболее разрушительным из них экономисты приписывают название универсальные технологии или GPT. Эта категория технологий влияет на всю экономику и сильно влияет на общества. Они катализируют волны дополнительных инноваций, в результате чего отдельная инновация становится платформой для последующих инноваций.
Примеры GPT включают одомашнивание растений и животных, которое произошло около 10 000 лет назад, внедрение электричества в домах и на предприятиях и использование парового двигателя во время промышленной революции. Впоследствии полупроводники, персональный компьютер, Интернет и совсем недавно искусственный интеллект были включены в список GPT.
Первая волна цифровой трансформации
Эволюция
От аналогового к цифровому
Первые семена цифровой экономики были посажены в 1970-х годах в виде полупроводников. Эти устройства позволили разработать микропроцессоры и современные компьютеры.
В течение следующих двух десятилетий компьютеры стали становиться все более необходимыми для поддержки внутренних организационных процессов и повышения операционной эффективности организаций.
Всемирная паутина
Другой сдвиг произошел в 1990-х годах, когда компьютеры начали подключаться друг к другу через глобальные цифровые сети. По мере того, как Интернет покидал лаборатории и исследовательские центры, они находили все более важную роль в жизни организаций и людей. Географическое положение перестало быть преградой для свободного распространения знаний и общения. Международное сотрудничество росло в геометрической прогрессии и подчеркнуло тенденцию, которая в конечном итоге породила новую волну глобализации. Если в 1970-х и 1980-х годах организационные процессы стали цифровыми с использованием компьютеров, то в 1990-х и 2000-х годах они стали безграничными с появлением Интернета.
Потоп данных
Когда Интернет охватил все уголки мира, начало 2010-х принесло еще один важный сдвиг - рост подключенных устройств и облачных вычислений. Внезапно любой объект, а не только компьютеры, может быть подключен к сети и участвовать в генерации данных. От мобильных телефонов до холодильников генерировался поток данных, что порождало потребность в хранении.
Облачные вычисления стали ответом, который позволил хранить всю эту информацию и получать к ней доступ за небольшую часть стоимости местной инфраструктуры. Организационные процессы теперь могут быть не только безграничными, но и генерировать данные на любой стадии процесса и практически через любую среду.
Воздействие на организации было палкой о двух концах. Если рост больших данных был связан с огромными возможностями понимания процессов, он также способствовал увеличению сложности. Компании должны были адаптироваться ко всем этим данным и к той тревоге, которая возникала из-за того, что они не могли с ними работать.
Вторая волна цифровой трансформации
Водители
Искусственный интеллект
Первой движущей силой второй волны цифровой трансформации является то, что Эрик Бриньолфссон и Эндрю Макафи из Массачусетского технологического института называют Второй машинной эрой. В то время как первый век машин, более известный как промышленная революция, ознаменовался созданием механических машин, поддерживающих физический человеческий труд, второй век машин предполагает использование машин, управляемых программным обеспечением, для автоматизации многих когнитивных задач, выполняемых люди.
В основе этой революции лежит искусственный интеллект, а точнее машинное обучение. Как сформулировал Артур Самуэль в 1959 году, машинное обучение - это область исследования, которая дает компьютерам возможность учиться без явного программирования.
С практической точки зрения это означает, что машина может продолжать совершенствоваться без необходимости объяснять людям, как именно выполнять все ее задачи. Эти машины выявляют закономерности в данных и принимают решения с минимальным вмешательством человека. С организационной точки зрения машинное обучение может оказать такое же влияние на организации сегодня, как паровой двигатель во время промышленной революции.
Автоматизация процессов
Второй драйвер этого сдвига - автоматизация процессов. В следующих статьях мы подробно рассмотрим два важных определения: роботизированная автоматизация процессов (RPA) и интеллектуальная автоматизация процессов (IPA).
- RPA отличается от традиционной автоматизации. В роботизированной автоматизации процессов программные роботы настроены на выполнение шагов, идентичных пользователю-человеку. Они настраиваются (или обучаются) с использованием демонстрационных шагов, а не программируются с использованием инструкций на основе кода. Вообще говоря, программный робот - это виртуальный работник, который может быть быстро обучен менеджером аналогично тому, как сотрудник обучал бы своего коллегу. У роботов есть дополнительное преимущество в том, что они учатся намного быстрее и лучше сохраняют знания.
- IPA идет дальше и добавляет интеллектуальности RPA. Как и RPA, IPA имитирует задачи, выполняемые людьми, и со временем и с использованием машинного обучения учится выполнять их даже лучше, автономно.
Как поясняется в титульной статье Harvard Review Бизнес искусственного интеллекта, автоматизация, создаваемая искусственным интеллектом, будет стимулировать организационные изменения на человеческом и структурном уровне. Это окажет значительное влияние на работу, поскольку повторяющиеся задачи и занятия, которые когда-то выполнялись людьми, будут автоматизированы роботами. Руководители и менеджеры также могут рассчитывать на глубокое влияние на структуру организации, поскольку бизнес-процессы и бизнес-модели изменяются с учетом взаимодействия человека и робота.
Ожидаемые результаты
Сосуществование человека и робота
Недавнее исследование McKinsey показало, что примерно половина действий, за выполнение которых людям платят в глобальном масштабе, теоретически может быть автоматизирована с использованием продемонстрированных в настоящее время технологий. То же исследование также показало, что примерно в 60 процентах профессий по крайней мере одна треть деятельности может быть автоматизирована. Однако очень немногие профессии - менее 5 процентов - состоят из деятельности, которую можно полностью автоматизировать .
Хотя значительная часть многих действий может быть автоматизирована, исследование предполагает, что очень немногие действия будут полностью автоматизированы. Автоматизация, скорее всего, произойдет на уровне задачи, а не на уровне работы. Люди по-прежнему будут играть важную роль в организациях, и управление переходом между людьми и роботами и их сосуществованием будет ключевой функцией бизнеса завтрашнего дня.
Автоматизированная организация
Организация следующих десятилетий, скорее всего, будет полностью отличаться от организации 1970-х годов, когда были представлены компьютеры. Автоматизация повторяющихся задач может освободить людей для более творческой и продуктивной работы.
Автоматизация также сделает процессы еще более децентрализованными, чем когда был введен Интернет. Улучшение произойдет быстрее и при ограниченном вмешательстве человека. Станут надежнее и процессы. Искусственный интеллект также может сделать компании более управляемыми данными. Решения будут более точными и более быстрыми.
Предсказать полное влияние этой второй волны очень сложно, если вообще возможно. Большие опасения по поводу автоматизации заключаются в том, что она оставит без работы миллионы людей. Конечно, потеря работы может произойти, поскольку IPA берет на себя определенные задачи, традиционно выполняемые людьми. Однако с большим объемом данных, более надежными процессами и более быстрым принятием решений производительность, вероятно, вырастет и будут созданы новые рабочие места, которых сегодня не существует.
Опрос, проведенный Гарвардской школой бизнеса, показал, что большинство менеджеров привержены стратегии человеческого расширения, в соответствии с которой человеческий и машинный труд объединяется, а не полностью заменяет людей. Только 22% руководителей указали, что считают сокращение штата одним из основных преимуществ ИИ.
В конце концов, нам решать, насколько плавным должен быть этот переход.
План игры
В следующих статьях мы более подробно расскажем, что представляет собой эта новая эра автоматизации для организаций и общества. Лучше понимая движущие силы этой новой трансформации, мы начнем детализировать план действий, которому каждая компания может следовать, чтобы подготовиться к новой автоматизированной экономике.
Первоначально опубликовано на www.metriq.io 5 марта 2018 г.
