Джон Будро - Реинжиниринг бизнеса [Как грамотно внедрить автоматизацию и искусственный интеллект] [litres]

Предыдущие примеры касались в основном деятельности, осуществляемой в индивидуальном порядке. А сейчас мы обсудим пример, в котором речь также идет о выполнении нешаблонных умственных задач, однако при этом необходимо взаимодействовать с другими людьми. И в этом случае познавательная автоматика тоже расширит возможности специалиста, однако, поскольку мы говорим о коммуникации, это будет сделано совершенно иначе.

Работа оператора колл-центра требует постоянного общения, и, увы, не всегда оно бывает приятным. Обычно оператор понимает, что клиент не в духе, только после того, как ответит на его звонок. А если общение происходит в чате, он может и вовсе не узнать о том, что его собеседник рассержен, и ограничиться безликим, неэмоциональным ответом. Кроме того, некоторые сотрудники колл-центра, чего уж греха таить, не слишком хорошо умеют справляться с обозленными, расстроенными или раздраженными клиентами.

Британская компания по доставке продуктов Ocado Group использовала алгоритмы искусственного интеллекта Google, которые позволяют распознавать устную речь и переводить ее в текстовую форму [36] Alex Voica, “How Ocado Uses Machine Learning to Improve Customer Service,” Ocado Technology (blog), October 13, 2016; https://ocadotechnology.com/blog/how-ocado-uses-machine-learning-to-improve-customer-service/ . . Эти инструменты идентифицируют негативно настроенных потребителей, выявляя в их звонках и письмах языковые шаблоны, характерные для состояния раздражения, расстройства или гнева. Теперь специалист по работе с клиентами знает, что заказчик не в настроении, еще до начала разговора. Он может ответить ему с необходимым сочувствием, достаточно эмоционально, чтобы снизить напряженность, а возможно, даже в корне переломить ситуацию.

Подобно инженерам из компании General Electric, получающим ценную информацию от «цифровых двойников» обслуживаемой техники, операторы колл-центра имеют в своем распоряжении уникальные сведения, которые невозможно добыть никаким другим путем. Этот пример, касающийся работы, где необходимо постоянное взаимодействие между людьми, демонстрирует, каким образом познавательная автоматика повышает качество общения потребителя с поставщиком услуг. Таким образом автоматизация значительно облегчает труд персонала, работающего непосредственно с клиентами, по сравнению с теми временами, когда приходилось угадывать степень раздраженности каждого звонящего.

Подобная оптимизация взаимодействия человека и автоматики применима и к задачам, требующим использования данных исследования для разработки творческих решений. Хороший пример – деятельность адвоката. Ранее при подготовке к судебному заседанию ему требовалось штудировать множество судебных отчетов, чтобы найти соответствующие прецеденты и понять алгоритмы принятия решений. Сейчас эта работа может быть полностью переосмыслена, если использовать искусственный интеллект компьютера IBM Watson, получая с его помощью необходимые материалы и уже на их основе выстраивая стратегию защиты. Архитектор также может использовать для проектирования зданий искусственный интеллект, анализируя с его помощью данные о погоде, дорожном движении, демографических и социальных характеристиках района, его топографии, а затем предлагая на их основе решения по расположению самого здания и необходимых объектов инфраструктуры.

В каждом из рассмотренных примеров часть задач передается от человека машине, а остальные обязанности по-прежнему исполняются людьми. При этом автоматика расширяет возможности специалиста, увеличивая его продуктивность или создавая новое поле для деятельности, что было бы недостижимо силами только лишь машин или человека.

Предыдущие примеры касались работы отдельных специалистов или представителей смежных профессий, что помогало нам показательно проиллюстрировать суть изменений. В реальности автоматизация производства обычно приводит к переосмыслению целых направлений, задействованных в бизнес-процессе. Автоматика одновременно замещает людей, расширяет их возможности и создает новые сферы деятельности. Более подробно картину происходящего мы опишем во второй части нашей книги, а сейчас давайте поговорим о трансформации процессов на примере страховой отрасли.