Внедрение AI — задача менеджмента компании
Решение о внедрении искусственного интеллекта выглядит техническим. По составу оно управленческое, и от этого зависит, кто должен его принимать.
Компания решает ввести искусственный интеллект в работу. Следующий шаг делается почти без обсуждения: задачу передают в подразделение информационных технологий. Там формируется бюджет, оттуда выходят требования к подрядчику, туда же приходит готовое решение на приёмку. Порядок выглядит естественным — речь идёт о технологии, а технологиями в компании занимается ИТ-служба.
Смещение возникает именно здесь, и оно добросовестное. Оно вырастает из устройства самого решения, у которого действительно есть техническая оболочка. Под оболочкой лежит содержание другого рода.
Происхождение технической рамки
Три обстоятельства придают решению технический вид.
Первое — предмет закупки. Компания приобретает модель, платформу, связку с учётной системой. У всего перечисленного есть спецификация, срок поставки и техническое задание. Предмет осязаем и описывается языком техники, а значит, обсуждать его логично с теми, кто этим языком владеет.
Второе — статья расхода. Затраты проводятся по бюджету информационных технологий. Вместе со статьёй расхода передаётся право распоряжаться работой: держатель бюджета определяет состав задачи, выбирает подрядчика, принимает результат. Бюджетная рамка назначает ответственного раньше, чем кто-либо обсудил содержание предстоящих изменений. Питер Уэйл и Джинн Росс из Центра исследований информационных систем Массачусетского технологического института описали этот механизм как распределение прав принятия решений: устройство управления технологиями определяет, кто систематически принимает решения и кто в них участвует. Одна из их работ названа прямо по существу вопроса — «Six IT Decisions Your IT People Shouldn't Make» (Harvard Business Review, 2002).
Третье — язык обсуждения. Поставщик описывает точность модели, состав интеграции, сроки развёртывания. Руководитель операционного направления располагает в этом разговоре меньшим словарём и уступает право суждения тому, кто говорит увереннее. Обсуждение сходится к техническим критериям приёмки: работает, связано с учётной системой, сдано в срок. По всем трём критериям проект может быть принят при том, что работа компании осталась прежней.
По оценке Boston Consulting Group, опирающейся на работу с сотнями компаний, около 10% результата от искусственного интеллекта дают сами алгоритмы, ещё около 20% — технология, необходимая для их внедрения, и оставшиеся 70% приходятся на переустройство работы людей и процессов.
Источник: «The Leader's Guide to Transforming with AI», BCG.
Состав решения
Рассмотрим, что именно решается, когда машина входит в поток работы. Возьмём один агент, разбирающий входящие обращения, — самое скромное из возможных внедрений.
Его запуск содержит пять решений. Правило приоритета: какое обращение считается срочным. Граница полномочий: что машина закрывает сама и что передаёт человеку. Критерий готовности: в какой момент обращение считается обработанным. Распределение нагрузки: какие подразделения получают меньше входящего потока, какие — больше. Точка ответственности: кто отвечает, когда машина ошиблась.
Ни одно из пяти не относится к области информационных технологий. Все пять относятся к области, где определяется, как компания работает. Инженер соберёт систему под любой набор этих правил; выбор набора остаётся работой руководства. Когда выбор не сделан явно, он всё равно совершается: правила берутся из того, что удалось выяснить у ближайшего доступного сотрудника, и закрепляются в системе на годы вперёд.
Машина исполняет правило. Правило устанавливает руководство.
Природа отдачи
Механизм описан экономистами задолго до появления нынешних моделей. Эрик Бринйолфссон и Лорин Хитт в работе «Beyond Computation: Information Technology, Organizational Transformation and Business Performance» (Journal of Economic Perspectives, 2000) показали, что ценность вложений в технологию определяется сопутствующими организационными вложениями, а выгоды от них нематериальны и трудно поддаются измерению.
Масштаб этих сопутствующих вложений те же авторы вместе с Синкю Яном оценили в работе «Intangible Assets: Computers and Organizational Capital» (Brookings Papers on Economic Activity, 2002). Каждый доллар, вложенный в вычислительную технику, связан с приростом рыночной оценки компании более чем на десять долларов, тогда как доллар вложений в прочие материальные активы даёт прирост около одного. Разницу авторы объясняют накопленным организационным капиталом — перестроенными процессами, новыми правилами, обученными людьми. Технология оказывается видимой частью работы, объём которой в бухгалтерии отдельной строкой не стоит.
Отсюда и задержка отдачи. Пока сопутствующие изменения накапливаются, вложения уже сделаны, а результат ещё не виден. Эту картину компании нередко принимают за несостоятельность технологии.
Искусственный интеллект перестал быть делом ИТ-подразделений и команд по нововведениям: он перестраивает стратегию и операции сверху вниз, и ведущую роль в этом играют первые лица.
Три места расхождения
Когда решение остаётся в технической рамке, расхождение с реальной работой возникает в трёх местах.
Настройка по описанию. Систему настраивают по регламенту, поскольку регламент — единственный письменный источник о том, как устроена работа. Практика за годы ушла от регламента в сторону: появились обходные пути, устные договорённости, исключения, ставшие правилом. Машина начинает работать исправно и расходится с практикой в первый же день.
Закрепление нынешнего порядка. Автоматизация делает существующий порядок быстрее и дешевле в исполнении, а вместе с тем прочнее. Участок, который стоило перестроить, получает подкрепление и становится труднее для изменения, чем был до внедрения.
Ответственность за сказанное машиной. Известен случай, когда суд обязал авиакомпанию исполнить условия, которые её справочный робот сообщил клиенту ошибочно. Довод компании о том, что робот отвечает за свои слова сам, был отклонён: робот — часть сайта компании. Решение о том, что машина говорит с клиентом от имени компании, оказалось решением о принимаемых обязательствах.
Автоматизированный участок становится прочнее — вместе со всеми своими дефектами.
Устройство, при котором получается
Техническая работа при верном устройстве полностью остаётся за специалистами по технологиям. Иным становится расположение решения о содержании изменений.
«Северсталь» ведёт цифровые продукты через собственное подразделение внутри ИТ-функции. Экономический эффект реализованного портфеля компания оценивает более чем в 2 млрд рублей в год. Устройство работы описано на сайте компании коротко: результата добиваются совместно с ответственным за продукт со стороны производства. Путь, по описанию руководителей направления, шёл от точечных внедрений, выращивавших интерес производственных подразделений, к советующим системам, затем к прямому управлению агрегатами и единой платформе с интерфейсом для производственных служб.
Существенно здесь распределение ролей. Инженерия, разработка и поддержка на всём жизненном цикле — за технологической командой. Выбор участка, определение признака результата и ответственность за него — за производством. Технология при таком устройстве получает точное задание вместо догадки о том, как устроена работа.
Практический вывод
Три вопроса стоит закрыть до выбора технологии. Ответы на них определяют и состав закупки, и критерий приёмки, и то, кто подписывает результат.
Первый: какое решение переходит к машине и в каких границах. Второй: по какому признаку через полгода будет видно, что работа изменилась. Третий: кто отвечает за результат участка после запуска. Ни один из ответов не содержит технических терминов — это и есть признак того, что решение находится по адресу.
Между пониманием того, как компания работает, и её изменением лежит пространство, которое не закрывает ни одна отдельная роль: консультант доводит дело до рекомендации, интегратор начинает с установки системы. Решение о переходе на искусственный интеллект живёт именно в этом пространстве и принадлежит управлению.
Сессия OFA Express занимает один час и даёт материал, из которого складываются эти три ответа: карту фактической работы компании и перечень участков, где изменение приносит наибольшую отдачу. OFA Deep доводит её до последовательности шагов.
Business Integrator