Малкольм Фрэнк - Что делать, когда машины начнут делать все. Как роботы и искусственный интеллект изменят жизнь и работу

Даже если вы не принадлежите бизнесу плательщиков за медицинские услуги, можете взять у TriZetto несколько главных уроков для своей компании.

• Фокусируйтесь на объемных коренных для вашего бизнеса процессах. TriZetto применяет программное обеспечение для рутинной, повторяющейся работы в контрольном подразделении, в мидл-офисе плательщиков за услуги здравоохранения. Нет буквально ни одной компании, из тех, с кем мы работали, что не могла бы применить тот же подход. Возможности автоматизации есть у каждой компании. Наша задача сейчас – выяснить, где можно применить интеллектуальные системы для заштампованных, объемных и часто отупляющих бизнес-процессов. (Больше об этом – далее.)

• Будьте дерзкими. Руководители TriZetto создают инструменты для автоматизации работы, поэтому знают, что реалистично, а что теоретично. Их первое правило – рассчитывать на 50% автоматизации существующих процессов. Таргетирование 4–5% просто нецелесообразно. Если вы беретесь за дело, нацелившись менее чем на 25%, то метите слишком низко.

• Найдите модели. Автоматизация – игра с масштабом. Компании, хорошо развивающие автоматизацию, достигают наибольших результатов, устраняя индивидуальные решения. Как говорит Бридж: «Компании, которые… действительно хорошо составили свои программы льгот или очень хорошо составили контракты с провайдерами… были как раз теми, кто способен автоматически подстраивать и продвигать стандартизацию… Те, кто исторически побеждал, были способны к стандартизации, воспроизводимости и согласованным процедурам. Глядя вперед, я думаю, все дело будет в использовании цифровых технологий как в административной стороне бизнеса, так и в вопросах стоимости медицинских услуг».

Автоматизация не произойдет автоматически. В связи с этим вот несколько уроков, выученных у тех, кто уже использовал процесс автоматизации, чтобы придать импульс вашим инициативам по автоматизации. Мы решили, что четыре этих «правила движения», будут особенно полезны:

1. Установите свои 25%–25% обязательной автоматизации.

2. Найдите свои цели для автоматизации процесса.

3. Прорвитесь сквозь «латунную стену».

4. Создайте повторяющийся процесс, чтобы упростить, сгладить работу.

Приходя на работу, (почти) каждый человек имеет цель. Дела протекают практически одинаково, изо дня в день. В каждое отдельно взятое утро понедельника почти невозможно представить, чтобы работа делалась по-другому. Но именно это вы должны сделать в первую очередь. Чтобы начать любые значимые перемены с использованием автоматизации, вы должны закрыть глаза и вообразить, что вещи могут быть сделаны совершенно по-другому.

Мы считаем, что базовыми ожиданиями должно быть снижение цены на 25% с соответствующим ростом производительности на 25%. Основываясь на сегодняшних средних уровнях (около 15%) и улучшении производительности, вызванном некоторыми решениями (до 90%), это должно стать вашим выполнимым и быстро внедряемым планом первоначальных попыток роботизированной автоматизации процессов.

Причина, по которой правило 25%–25% эффективно, в том, что оно заставляет вашу команду по-другому подумать о том, «как у нас тут все делается». Когда цель, скажем, 5% снижения расходов и 5% роста производительности, команда продолжит думать так же, как обычно. Подняв планку до 25%–25%, вы ясно даете понять, что традиционного коктейля из реорганизации, аутсорсинга и/или корпоративных программных систем недостаточно. Такие результаты даст только цифровая автоматизация процесса. Проще говоря, если вы не можете добиться сокращения расходов хотя бы на 25%, у вас нет настоящих решений «автоматизации». И если вы не можете получить 25% роста производительности, то платформа ИИ работает не так, как должна.

Отыскивая варианты для начальной автоматизации, которая должна затрагивать не менее двух или трех процессов, находите свои точки на рабочем континууме человек—машина (см. рис. 7.5). Лучшие отправные точки автоматизации – в левой части континуума: в этих процессах машина может быстро взять на себя большую часть работы. Как мы описывали в главе 3, это должны быть области с высоким процентом рабочих задач, которые могут быть автоматизированы.