В прошлом, когда цифровые инструменты использовались в основном для автоматизации процессов, у компаний не было «недостающей середины» и, соответственно, потребности ее заполнить. Однако сегодня в связи с совершенствованием технологий искусственного интеллекта, благодаря которым возможно взаимодействие человека и машины, развитие «недостающей середины» стало одним из важнейших элементов переосмысления бизнес-процессов. Формирование «недостающей середины» начинается с подхода, которого уже придерживаются многие компании, упомянутые в первой части книги. Они рассматривают инвестиции в искусственный интеллект прежде всего как вложения в талантливых специалистов и только потом в технологии. Они высоко ценят сотрудников, которым свойственна гибкость, предпринимательский талант и готовность к переобучению. Кроме того, эти компании поддерживают успешное взаимодействие работников и систем искусственного интеллекта. Такой подход позволяет им создать основу для адаптируемых, устойчивых бизнес-процессов, способных выдержать экономические потрясения и ускоряющиеся темпы научно-технического прогресса.

Для дальнейшего развития «недостающей середины» компаниям необходимо понять, как люди помогают машинам и как машины помогают людям. Именно здесь мы находим самые передовые профессии настоящего и будущего как для людей, так и для машин.

На рис. 3 отображены шесть функций, формирующих «недостающую середину». В левой части рисунка показано, что люди обучают машины выполнению задач, разъясняют полученные машинами результаты и обеспечивают работу машин. Правая часть демонстрирует, что машины усиливают способность людей понимать суть происходящего и их интуицию посредством использования данных и методов анализа, а также взаимодействуют с людьми с помощью новейших интерфейсов и реализуют физические свойства, существенно расширяющие возможности человека.

Рис. 3. «Недостающая середина»

Эффективное использование «недостающей середины» — одна из главных составляющих переосмысления бизнес-процессов, однако существует и второй ключевой элемент — изменение самой концепции бизнес-процесса. Компаниям необходимо отказаться от восприятия себя как совокупности последовательных задач. В эпоху искусственного интеллекта бизнес-процессы становятся более динамичными и адаптивными. Вместо того чтобы представлять бизнес-процесс как совокупность точек на прямой, можно визуализировать его, скажем, как разветвленную сеть подвижных узлов, поддающихся повторному соединению, или как звездчатую систему. Линейная модель бизнес-процессов больше не соответствует требованиям времени.

Вопросы развития «недостающей середины» и переосмысления основ бизнес-процессов руководители компаний должны решать через призму ответственного искусственного интеллекта. Крайне важно не только обеспечивать процесс обучения, без которого сотрудники не могут участвовать в формировании «недостающей середины», но и решать этические, моральные и юридические вопросы, связанные с системами искусственного интеллекта. К числу самых важных относятся следующие:

• Как мы, будучи публичной компанией, имеющей обязательства перед акционерами, сотрудниками и обществом в целом, можем гарантировать, что будем развивать искусственный интеллект во благо, а не во вред?

• Можем ли мы использовать искусственный интеллект в рамках нового процесса в соответствии с имеющимися законами и нормативными актами, такими как «Общий регламент по защите данных»?

• Как мы можем гарантировать, что непредвиденные последствия внедрения искусственного интеллекта не вызовут проблем с брендом и связями с общественностью?

Хотя процесс только начинается, компании в самых разных отраслях уже демонстрируют поразительную креативность по использованию технологий искусственного интеллекта и привлечению сотрудников к ответственной трансформации и переосмыслению бизнес-процессов. Они позволяют заглянуть в будущее, которое становится все актуальнее не только для таких цифровых гигантов, как Facebook и Amazon, но и для каждой компании третьей волны трансформации.

Рассмотрим в качестве примера Rio Tinto — глобальную диверсифицированную горнодобывающую компанию[87]. Технология искусственного интеллекта позволяет этой компании удаленно управлять огромным парком оборудования из центра управления операциями. Эти автономные буровые установки, экскаваторы, бульдозеры, беспилотные грузовики и оборудование для шахт находятся в тысячах километров от центра. Показания датчиков, установленных на машинах, непрерывно поступают в базы данных, а искусственный интеллект анализирует эту информацию с целью обнаружить ценные сведения. Например, данные о закономерностях поломок самосвалов позволяют прогнозировать поломки и частоту ремонта.

Однако вряд ли это пример чистой автоматизации с полной заменой людей. В центре управления Rio Tinto работает много специалистов по анализу данных, инженеров и опытных операторов дистанционного управления оборудованием, которые вместе обеспечивают работу этого большого парка. У централизованного управления немало преимуществ: например, такой подход позволяет согласовать работу операторов, которые не взаимодействуют офлайн. Поскольку эти люди работают в тесном сотрудничестве, дистанционно управляя машинами, у них есть возможность координировать действия и решать проблемы, возникающие при изменении условий, таких как неблагоприятная погода и выход оборудования из строя. Безусловно, масштабные инвестиции Rio Tinto в искусственный интеллект не обошлись без неудач — например, беспилотные железнодорожные системы для перевозки руды по Австралии внедрили с большим опозданием[88]. Вот почему стоит уделить внимание эффективному взаимодействию людей и машин, обеспечивающему принятие более качественных решений и непрерывное совершенствование огромной операционной системы компании.

Многие вряд ли сочтут Rio Tinto компанией, функционирование которой основано на цифровых технологиях. Тем не менее ей удалось изменить структуру персонала таким образом, чтобы сотрудники могли эффективно работать вместе с системами искусственного интеллекта. Для этого компания реорганизовала ряд бизнес-процессов так, что они напоминают скорее центр управления полетами NASA в Хьюстоне — нетипичный, но все же эффективный подход для горнодобывающего предприятия.

Но что происходит, когда бизнес изначально выстраивается на основе совместной работы людей и машин? Компания Stitch Fix, которой исполнилось всего шесть лет, — наглядный пример «недостающей середины» и переосмысления бизнес-процессов. Основная услуга Stitch Fix — персональные покупки, но с одной интересной особенностью: компания подбирает одежду и доставляет ее вам домой на основании данных, предоставленных клиентом, таких как предпочтения по стилю, размер одежды и доступ к коллекции Pinterest[89], собранной пользователем. Если вам не понравится какой-либо из присланных товаров, вы сможете вернуть его. Остались в прошлом те времена, когда приходилось проводить много часов в магазине, примеряя десятки нарядов, и выбирать подходящие вещи, больше полагаясь на удачу.