Программное обеспечение от UiPath, как я выяснил, упрощает автоматизацию рутинной работы, выполняемой на компьютере. Оно может наблюдать за движениями мыши, действиями и щелчками и, после некоторой настройки, составляет алгоритм решения ваших задач. «Роботы» UiPath (чисто программные сущности без какого-либо физического воплощения) могут взять на себя почти неограниченный объем исполнительской работы, включая ввод данных, формирование отчетов, заполнение форм, составление стандартных документов и отправку этих документов по электронной почте назначенным адресатам. В отделе кадров, например, эти боты могут писать стандартные письма о приеме на работу, регистрировать новых сотрудников в различных системах льгот, а при необходимости – и написать им письмо об увольнении.

Этот вид работы заполняет значительную часть рабочего дня для миллионов людей, и некоторые из крупнейших в мире работодателей – Walmart, Toyota, Wells Fargo, UnitedHealthcare и Merck – приехали в Майами, чтобы оценить новые горизонты автоматизации.

Японский банк SMBC заявил, что уже развернул на своих рабочих местах тысячу ботов UiPath и планирует добавить еще тысячу в течение года. Ануп Прасанна, руководитель отдела интеллектуальной автоматизации Walmart, высоко оценил способность UiPath автоматизировать работу, посетовав лишь на то, что не может внедрить технологию достаточно быстро. Холли Ул, руководящая работой по автоматизации в страховой компании State Auto (мы побеседовали во время перерыва), сказала мне, что за 17 месяцев UiPath сэкономила ее компании 35 тысяч человеко-часов работы, ранее выполнявшейся исключительно людьми, и что есть предпосылки для дальнейшего роста. «На самом деле развитие в этом направлении неизбежно», – сказала она.

Самой большой новостью на конференции стало то, что технология автоматизации процессов UiPath будет еще глубже интегрирована с машинным обучением – формой искусственного интеллекта, которая может принимать различные решения на основании известных наборов данных, – что может привести к поистине поражающим воображение результатам. Нареш Венкат, руководитель отдела машинного обучения и сотрудничества в области искусственного интеллекта в Google продемонстрировал некоторые возможности этой технологии, показав, как их фирменное машинное обучение в сочетании с методами, разработанными UiPath, способно обработать страховое заявление без какого-либо видимого участия человека.

В показанном видеоролике человек загружает фотографии своего поврежденного автомобиля на сайт страховой компании, а система машинного обучения Google просматривает их и определяет стоимость ремонта. Затем UiPath открывает файл клиента в Salesforce, создает отчет о проблеме, в котором отмечает страховую премию, составляет базовый документ оценки в Microsoft Word и отправляет его по электронной почте клиенту и представителю страховой компании.

«Вы можете автоматизировать значительную часть работы, требовавшей ранее непосредственной занятости человека, – объясняет Венкат с легким оттенком дискомфорта в голосе. – Обработка заявления, ранее занимавшая двенадцать дней, сейчас занимает лишь два дня. Раньше на такую обработку фирма тратила около двух тысяч долларов; теперь это стоит триста».

UiPath – одна из нескольких компаний, занимающихся роботизированной автоматизацией процессов и стремящихся удовлетворить растущий спрос на подобные инновации. Менее чем через два месяца после конференции в Майами один из главных конкурентов UiPath, компания Automation Anywhere, получила от Softbank 300 млн долларов инвестиций{5}. С другой стороны, Google тоже не единственная компания, предоставляющая услуги систем искусственного интеллекта по принятию решений. Целый ряд других компаний, включая Microsoft, IBM, DataRobot и Element.ai, предлагают аналогичные сервисы. При таком широком и хорошо финансируемом продвижении технологии в жизнь (и при очевидном спросе на нее) автоматизация, вероятно, скоро придет на рабочие места по всему миру, взяв на себя массу рутинной исполнительской работы.

«Мы настолько снизили стоимость принятия решений с помощью машинного обучения, что она приближается к нулю, – заявил Крейг Ле Клер, аналитик из компании Forrester, изучающий автоматизацию. – В итоге у нас вырисовывается совершенно иной тип рабочих мест».

Собравшиеся в Майами представители Walmart и Wells Fargo, похоже, еще не очень хорошо представляли себе, как будут выглядеть эти другие рабочие места. Им не терпелось внедрить автоматизацию и искусственный интеллект в своих организациях, но они, образно говоря, лишь пробовали одной ногой эту воду. Фактически они оказались в том же положении, что и многие из нас сегодня: осознавая, что волна искусственного интеллекта надвигается, мы не знаем, как именно она изменит работу, экономику и жизнь.

Однако есть несколько компаний, для которых эти «рабочие места будущего» уже стали реальностью, и представление о том, как они приспособились к очередной фазе автоматизации, позволяет нам понять, куда мы движемся.

Технологии, представленные в Майами, уже много лет являются стандартными для технологических гигантов. Обладая лучшими в мире подразделениями по исследованиям искусственного интеллекта, эти компании внедряют машинное обучение не только в свои продукты, но и на рабочих местах. Эти технологии, наряду с другими сложными инструментами, значительно сокращают чисто исполнительскую работу сотрудников и увеличивают время, которое они могут потратить на создание новых идей.

Чтобы воплотить эти новые идеи в жизнь, гигантским цифровым корпорациям пришлось переосмыслить сами принципы управления бизнесом. Загруженные исполнительской работой, большинство компаний, как правило, разрабатывают лишь несколько идей, переданных сверху, и сосредотачиваются на продажах того, что из этих идей получилось. Вот почему эпитет «мечтатель» и сегодня остается высшим комплиментом для генерального директора. Успех компании обычно зависит от идей, авторами которых являются лидер компании и его ближайшее окружение.

Однако Безос, Цукерберг, Пичаи и Наделла – вовсе не провидцы, они организаторы и посредники. Возглавляя Amazon, Facebook, Google и Microsoft, они живут, чтобы воплощать в жизнь идеи своих сотрудников, а не собственные. Они создали целые системы для обеспечения этого. Все эти руководители – инженеры, а не лидеры в области продаж или финансов, которые обычно занимают подобные места в ведущих компаниях мира, – и их системы основаны на их опыте. В основе их инновационной культуры – то, что я называю «инженерным мышлением».

Инженерное мышление – это именно образ мышления, а не технические способности. Этот принцип лежит в основе культуры новаторства, творчества и изобретательства, однако основан он на обычном подходе инженеров к работе, просто не ограничивается какой-либо одной профессией или должностью внутри компании. Инженерное мышление имеет три основные области применения.

1. Изобретательство, основанное на демократии.

Инженеры всегда изобретают. Их работа – создавать, а не продавать. Люди с таким стилем мышления понимают, что новые идеи могут прийти откуда угодно. Они выстраивают пути, по которым разнообразные мысли доходят до лиц, принимающих решения, и разрабатывают системы, обеспечивающие новым вещам успех после их одобрения.

В главе 1 мы рассмотрим, как Джефф Безос направляет изобретательский потенциал сотрудников с помощью системы, призванной стимулировать новаторство в демократическом духе и удерживать Amazon в Дне Первом.

2. Иерархия без подавления.

Инженерные организации имеют, как правило, «плоскую» структуру. Хотя у них и есть иерархии, основанные на должности и авторитете, люди чувствуют себя вправе обратиться к человеку самого высокого ранга и прямо высказать ему то, что они думают. Это радикально отличается от традиционного устройства организаций, где обращение наверх через голову непосредственного начальника часто рассматривается как неуважение к иерархии.