Botas, kuris mane mylėjo: kaip išmanusis automatizavimas pagerins mūsų darbo vietas ir įmones

Pateikė PwC

Kai galvojame apie automatizavimą, dažnai į galvą ateina tipiški pavyzdžiai – gamyklos grindų robotika, šiukšlių filtrai ir automatiniai programinės įrangos testavimo įrankiai. Bet kas, jei automatizavimas galėtų būti smarkiai patobulintas, o tai būtų išmanesnė integruojant šiuos įrankius su mašininio mokymosi (ML) technologijomis? Įsivaizduokite pasaulį, kuriame automatizavimo įrankiai stebi, kaip mes dirbame, o tada naudoja dirbtinio intelekto (AI) pagrįstas įžvalgas, kad pasakytų mums, kaip dirbti geriau (arba patobulinti savo darbo pastangas už mus).

Tai ne fantazija: Šiuo metu ateina išmanioji automatika , ir tai iš esmės pakeis mūsų darbo būdą.

Šiandien automatizavimo įrankiai iš esmės yra izoliuoti ir suskirstyti į atskiras valdas. Svetainės pokalbių robotas paprastai nebendrauja su klientų aptarnavimo darbuotoju, nebent jis yra užprogramuotas perduoti pokalbį, jei tenkinamos tam tikros sąlygos. Pokalbių robotas tiesiog seka savo programavimą ir niekada nekeičia kurso, nebent jam būtų liepta tai padaryti. Kai kuriame tokią sistemą, pirmiausia išsiaiškiname, ką norime automatizuoti; tada mes kuriame ir plėtojame robotą, kad jis veiktų pagal konkrečią paskirtį.

Tačiau visa tai keičiasi iš pagrindų.

Mašininis mokymasis nuspręs, ką automatizuoti

Štai kaip atrodo automatizavimo ateitis: užuot nustatęs procesą, kurį norime automatizuoti, mašininio mokymosi agentas stebės, kaip dirbame, rinks ir išgaus istorinius duomenis, kad nustatytų, kur yra automatizavimo galimybės. Tada dirbtinio intelekto įrankis iškels hipotezę apie sprendimą automatizuoto proceso pakeitimo forma ir modeliuos, kaip tie pakeitimai pagerins produktyvumą arba padės pasiekti geresnių verslo rezultatų.

Nuo tada optimizuotas automatizuotas procesas bus įgyvendintas darbo aplinkoje, sklandžiai integruojantis į mūsų darbus, siekiant sumažinti pasikartojančias rankų pastangas – vadinamąjį įtemptą darbą, kuris atima tiek daug dienos. Šis žmogaus ir skaitmeninio darbo derinys vadinamas orkestravimu.

Tai ne fantazija: dabar ateina išmanioji automatizacija, kuri iš esmės pakeis mūsų darbą.

Kai naudojamas visoje įmonėje, orkestravimas leidžia mums sukurti auksinį automatizavimo pagrįstos geriausios praktikos standartą, kurį galima standartizuoti visoje organizacijoje. Šie įrankiai nuolat stebės jų pačių veiklą (taip pat galėtų stebėti darbuotojų veiklą) ir tobulins savo algoritmus, kai bus fiksuojami papildomi duomenys, ir jie kasdien tobulės, o įgytas žinias pritaikys sprendžiant kitus iššūkius, susijusius su susijusiomis problemomis. Pavyzdžiui, algoritmas, nukreipiantis gaunamus klientų aptarnavimo el. laiškus, galiausiai gali prisitaikyti, kad nukreiptų vidinius darbuotojų vertinimo dokumentus.

Išmanusis automatizavimas turi taikomųjų programų įvairiuose darbo vaidmenyse, disciplinose, skyriuose ir sektoriuose. Jis gali būti naudojamas viskam – nuo ​​pranešimų tobulinimo iki atsiskaitymo kodų priskyrimo ir išorinės rinkodaros iniciatyvų supaprastinimo.

Tačiau nors ML valdomas orkestravimas ras daug pritaikymų atliekant raštvedybos darbą, jis neapsiriboja įprastomis užduotimis, tokiomis kaip automatinių atsakymų el. paštu siuntimas į klientų užklausas arba naujų darbuotojų priėmimas.

Įsivaizduokite draudimo agentą, kuris savo klientams kuria sudėtingas draudimo sutartis, remdamasis išsamiomis apklausomis, kuriose detalizuojami jų konkretūs poreikiai. Šioms strategijoms sukurti gali prireikti valandų – ji sukurta iš dalies iš gilių kintamųjų terminų, sąnaudų ir naudos katalogų. Tai gali būti paprastas procesas, tačiau tai taip pat atimantis daug laiko ir reikalaujantis daug dėmesio detalėms, kad niekas nebūtų pamirštama.

Sumanus automatizavimas pašalina beveik visas šias pastangas. Išmanusis mikrobotas galėtų stebėti draudimo agento darbo eigą, atskleisti, kur dedama per daug rankų pastangų, ir nustatyti, kur automatizavimas galėtų supaprastinti darbo eigą ir pagerinti gatavą produktą, visa tai tiesiogiai neįtraukdamas agento.

Nors agentas prižiūrėtų, jis būtų išlaisvintas nuo žemiškesnių darbo aspektų, nes mikrobotas sudarytų politiką jo vardu, leisdamas agentui sutelkti dėmesį į esminę užduotį – geriau aptarnauti savo klientus.

Išmanusis automatizavimas gali būti naudingas kiekvienam darbuotojui

Vienas iš protingos automatizavimo tikslų yra tai išplėsti naudos visiems visoje organizacijoje . Jums nereikėtų įtraukti IT skyriaus, kad galėtumėte pasinaudoti automatizavimo privalumais, nes šie įrankiai kuriami siekiant panaikinti kažkada labai sunkų ir techninį procesą ir padaryti jį daug patogesnį.

Aukščiau pateiktas draudimo agento pavyzdys gali atrodyti sudėtingas, tačiau iš esmės tai yra esminė problema, su kuria susiduria kiekvienas žinių darbuotojas: tenka investuoti ilgas valandas į pasikartojantį procesą, dėl kurio to specialisto laikas ar įgūdžiai neišnaudojami geriausiai. Idealus išmanusis automatizavimo įrankių rinkinys sukurtas taip, kad būtų prieinamas visiems, o organizacijoms nereikės duomenų mokslininko, kad jį įgyvendintų.

Išmanieji automatizavimo robotai turės įveikti šias baimes, kol mes jais pakankamai pasitikime, kad visą verslo svorį ant jų pečių užmestume.

Apsvarstykite kitą verslo atvejį, su kuriuo susiduria beveik kiekviena didelė įmonė: skambučių centras. Skambučių centras yra puikus pavyzdys, nes gana aiškiai matome, kaip jis veikia ir veikia, ką veikia skambučių centro agentai ir kaip jie tvarko kiekvieną skambutį. Daug energijos sunaudojama stebint skambučius, nustatant skambučio tipą ir tinkamai jį nukreipiant. Skambučių centro vadovai dažnai didžiuojasi turėdami prieigą prie daugybės informacijos apie kiekvieną skambutį, kuris ateina į centrą.

Taigi pradėkime taikyti pagrindinį automatizavimą tam skyriui. Paprastas AI įrankis, kaip ir šiandien, gali nuspręsti, kad geriausi klientai turėtų laukti mažiausiai laiko. Tai griežtas algoritminis metodas, kuris nukreipia kai kuriuos skambinančius į svetainę, kitiems skambinantiems asmenims pateikia paruoštą atsakymą ir greitai perkelia VIP asmenis labiau patyrusiam agentui.

AI įrankis šiems sprendimams priimti naudoja taisykles ir logiką, tačiau čia nėra žmogaus empatijos jausmo. Dirbtinio intelekto įrankis negali jausti nusivylimo skambinančiojo balsu ir nerūpi, kad įkyri mama, pavėlavusi pasiimti savo vaikus, buvo sulaikyta valandą.

Į rinkinį įtraukdama suderintą, išmanųjį automatizavimo įrankį, sistema gali mokytis tirdama visų agentų sąveiką su visais skambinančiaisiais, o ne tiesiog pasikliauti statinių, iš anksto nustatytų taisyklių rinkiniu. Tai nėra tas pats, kas žmogaus empatija, tačiau roboto gebėjimas prisitaikyti (arba savaime išgydyti) nukreipia adatą ta kryptimi ir laikui bėgant duoda žymiai geresnių rezultatų.

Stebint, kaip žmonės reaguoja į įvairius skambučius, automatizavimo įrankis vis geriau priima sprendimus, kaip tvarkyti šiuos skambučius be žmogaus įsikišimo. Galutinis rezultatas – laimingesni klientai ir labiau įsitraukę bei produktyvesni skambučių centro operatoriai.

Tai gali atrodyti išgalvotai ir futuristiškai, tačiau tokie įrankiai jau pradeda pasirodyti rinkoje. Iki 2019 m. jie turėtų būti plačiai naudojami įvairiose pramonės šakose.

Tai nereiškia, kad šie įrankiai yra vienašališkai paruošti dėmesio centre, nes išmanioji automatizacija turi keletą iššūkių, kuriuos turėsime įveikti, kai technologija taps įprasta.

Pasitikėjimas yra viena didžiausių problemų. Rinkodaros el. laiškai ir atsiskaitymo kodai yra vienas dalykas, bet ar žmonės gali patikėti robotams finansinių operacijų ir žmogiškųjų išteklių informaciją? Kai įtraukiami neskelbtini duomenys, pvz., sveikatos priežiūros įrašai ir kredito kortelių numeriai, natūralu baimintis, kad dėl netinkamos kodo eilutės kažkas gali suklysti.

Išmanieji automatizavimo robotai turės įveikti šias baimes, kol mes jais pakankamai pasitikime, kad visą verslo svorį ant jų pečių užmestume.

Išmaniosios įmonės žengia į priekį... sukurdamos automatizavimo valdymo sistemą.

Duomenų standartizavimas yra dar vienas iššūkis. Duomenys saugomi nesuskaičiuojamais formatais, įprastos dešimtys programavimo kalbų, o programų, su kuriomis robotai turės sąveikauti, skaičius gali siekti tūkstančius. Kaip robotai naudoja visus šiuos duomenų šaltinius ir formatus? O kas atsakingas už botų būrio valdymą?

Galiausiai, kaip neleisti šališkumui įsiskverbti į protingas sistemas? Ar kūrėjo šališkumas įsiskverbs į jo algoritmą? Jei banko paskolų valdytojas taiko skirtingus standartus mažumos prašytojams, ar robotas išmoksta tokio elgesio ir diskriminaciją paverčia savo vidinio proceso dalimi? Tokios situacijos sukelia etinių problemų, kurios nebuvo iki galo aptartos, bet jos turi būti.

Šie iššūkiai neturi būti bauginantys ir gali būti sprendžiami griežtai valdant įmonę. Išmaniosios įmonės žengia į priekį (ir susidoroja su kai kuriais iš šių iššūkių). valdymo sistemos kūrimas per automatizavimą, kuriame nurodomi patvirtinti įrankiai ir saugos protokolai, kuriuos gali naudoti robotai. Kai kuriose įmonėse iš naujo išrandami ir verslo procesai, todėl automatizavimą galima įgyvendinti sėkmingiau. Kiti pritaiko savo veiklos modelį, kad į verslą būtų įtraukta daugiau technologijų.

Nors turime kur eiti, išmanioji automatika jau įrodo savo vertę. Tai technologijų komplektas yra pademonstruotas būdas sumažinti išlaidas, pagerinti našumą ir padidinti darbuotojų pasitenkinimą. Kadangi automatizavimas tampa vis protingesnis ir prasmingesnis, visi šie veiksniai ir toliau tobulės – kartais labai.

Pergalvodami visus procesus nuo galo iki galo, tikimės, kad iškils daugybė visiškai naujų vertės pasiūlymų, kuriuos lemia išmaniosios automatikos galia.

Norėdami sužinoti apie PwC automatizavimo perspektyvą ir sužinoti, kaip iš naujo išrasti savo verslą, paspauskite čia.

paslėpti