Будущее автоматизации: какие бизнес-процессы будут автоматизированы следующими?

Только за последние 100 лет человечество пережило несколько технологических революций. Повсеместная механизация труда в начале XX века повысила производительность в несколько раз. Компьютеры, созданные в 1950-х годах, облегчили обработку больших массивов информации и принятие управленческих решений. Интернет 1990-х помог наладить глобальные коммуникации и ускорить обмен данными в мире. А 2020-е стали эпохой искусственного интеллекта (ИИ), которому удалось заменить живых людей как в общении, так и в выполнении креативных задач. 

‍

‍

Естественно, это далеко не последняя технологическая революция. Сегодня мы расскажем, каких инноваций можно ожидать в ближайшем будущем и какие бизнес-процессы будут автоматизированы следующими.

‍

Управление товарными запасами

Крупные фирмы разрабатывают сложные математические модели, которые учитывают текущий спрос, сезонность, а иногда и неожиданные факторы вроде прогноза температуры воздуха на ближайшую неделю. И все же эти расчеты далеко не идеальны, поэтому в логистике и планировании работают десятки людей, которые следят за запасами и делают срочные заказы в случае необходимости. И даже такая многоуровневая система дает сбои, поэтому вам иногда приходится видеть пустые полки в магазинах и ждать поставки оборудования несколько недель. Про малый бизнес можно и не говорить — заказы в нем обычно делаются интуитивно, без математического обоснования. 

Как и следовало ожидать, на помощь может прийти искусственный интеллект. Он способен:

• находить скрытые закономерности, например, рост спроса каждую вторую пятницу из-за выдачи зарплаты на местных предприятиях;
• сглаживать случайные выбросы, связанные с плохой погодой, трансляциями спортивных матчей и другими событиями, которые не повторяются регулярно;
• оптимизировать запасы, учитывая потребности производства или торговли, вместимость складов, время транспортировки, срок хранения и другие факторы;
• оценивать честность и надежность поставщиков еще до первой поставки, в том числе писать письма и анализировать ответы.

‍

‍

Еще одна технология, которую уже адаптируют для управления товарными запасами — блокчейн. Он позволяет отслеживать статус каждой партии товара в режиме реального времени без риска намеренной подмены данных и случайных ошибок. Зашифрованная в блокчейне информация даже поможет узнать, на какой стадии была вскрыта или повреждена упаковка, что облегчит разрешение конфликтов.

‍

Предиктивное обслуживание техники

Все, у кого есть автомобиль, знают, что в нем нужно регулярно менять масло, фильтры, уплотнители соединений и другие расходные материалы. То же касается и многих видов бытовой техники — стиральных машин, пылесосов, кофеварок и т.д. Производители рекомендуют регулярно менять аккумуляторы в смартфонах и ноутбуках, а также вентиляторы в серверах и стационарных компьютерах. Сегодня обслуживание выполняется по принципу «лучше заменить раньше, чем иметь дело с последствиями». Из-за этого в мусор иногда отправляются работоспособные компоненты, а из машин сливается почти чистое масло, которое сохранило свои химические свойства.

В ближайшее время эту ситуацию могут изменить две технологии — искусственный интеллект и интернет вещей (IoT). Последний термин подразумевает использование сетевых адаптеров во всех возможных видах техники — умных колонках, холодильниках и телевизорах. Диагностика будет выполняться с помощью:

• встроенных датчиков — если они подают аномальные сигналы, устройство отправит сообщение на роутер, умную колонку или смартфон;
• микрофонов — если звук работы посудомоечной машины или холодильника изменился, соседние устройства отметят это и предупредят вас;
• математических моделей — искусственный интеллект может находить мельчайшие отклонения от нормы, например, снижение средней мощности двигателя на 0,5% или увеличение длительности цикла стирки на 12 секунд. Это также поможет выявлять скрытые проблемы.

‍

Предиктивное обслуживание дает преимущества и для потребителей, и для бизнеса. В первом случае оно оптимизирует затраты на содержание техники, а во втором — позволяет лучше планировать свою деятельность. И не стоит забывать о пользе для экологии благодаря рациональному использованию ресурсов.

‍

Рекрутинг

Сегодня наймом персонала в основном занимаются люди, которые просматривают сотни резюме и проводят десятки собеседований в день. У такого подхода есть много недостатков. Чрезмерная нагрузка, субъективная оценка кандидатов и недостаточное тестирование профессиональных навыков приводят к тому, что в 21% случаев должность получает недостаточно квалифицированный работник. Результатом становятся убытки, недополученная прибыль и организационные проблемы — в среднем они обходятся американским компаниям в $15 000 на одну вакансию. 

Рекрутинг также стоит в очереди на автоматизацию с помощью искусственного интеллекта. Новые технологии будут использоваться в этой сфере следующим образом:

• Для анализа резюме и проведения перекрестных проверок. ИИ может выявлять малейшие неточности и сравнивать данные с информацией в социальных сетях и на сайтах компаний.
• Для проведения собеседований. Интеллектуальный помощник служит своеобразным «полиграфом». Он описывает эмоции кандидата и предупреждает, когда тот сильно нервничает.
• Для поиска и привлечения талантов. ИИ способен находить кандидатов еще до того, как они начинают искать работу — он отбирает профили в социальных сетях вроде LinkedIn или Facebook. Идеальным работникам показывается таргетированная реклама, которая заставляет их задуматься о переходе в другую кампанию или, как минимум, запомнить название бренда.

‍

‍

В интернете уже начинают появляться рекрутинговые платформы. Однако сегодня они ставят в приоритет одну конкретную функцию, например, анализ резюме или генерацию текстов для таргетированной рекламы. В ближайшем будущем мы можем увидеть комплексные решения, которые полностью заменят рекрутеров или значительно снизят нагрузку на соответствующие подразделения компаний. 

‍

Прием и обучение сотрудников

Даже идеальному кандидату нужно несколько дней, недель или даже месяцев, чтобы вникнуть в особенности бизнес-модели предприятия и освоить свои новые обязанности. В лучшем случае его обучением занимается руководитель отдела или старший сотрудник. Как правило, они уже достаточно загружены, поэтому прием новых сотрудников снижает их продуктивность. В худшем случае функцию обучения возлагают на уходящего работника — немотивированного и незаинтересованного. 

‍

‍

Поэтому уже ведутся работы по созданию обучающих программ на базе ИИ. Фактически, они сопровождают сотрудника во всех рабочих процессах, составляя максимально подробные инструкции с учетом всех возможных ноу-хау и хитростей. Еще одна технология, которая будет полезной для обучения новых сотрудников, — виртуальная реальность. Надев VR-гарнитуру, они могут прожить день в новой должности и увидеть, как выполняются их обязанности. В некоторых специальностях применение находит и дополненная реальность — AR. Она помогает увидеть подсказки и советы не в абстрактной должностной инструкции, а прямо на рабочем месте. 

‍

Анализ официальных документов и комплаенс

Юридические департаменты крупных компаний насчитывают десятки, если не сотни сотрудников. Многие из них занимаются вычиткой сотен документов и поиском возможных рисков. Это утомительная монотонная работа, в которой нет права на ошибку — любые промахи могут приводить к многомиллионным убыткам. Сегодня юрист — это высококвалифицированный работник, который тратит более 5 лет на обучение и использует почти все свободное время на изучение актуального законодательства или отраслевых норм. Понятно, что затраты на содержание юридического департамента будут очень высоки в любой компании.

‍

‍

На помощь в этом случае приходит такая функция искусственного интеллекта, как распознавание натуральной речи (NLP). Она позволяет не просто выделять ключевые слова из документов, но и анализировать их тональность и находить взаимосвязи с другими понятиями. Благодаря этому можно сравнительно легко проводить параллели с нормативными актами. Кроме того, искусственный интеллект способен не просто «читать» документы и разбивать их на составляющие, но и находить перекрестные взаимосвязи со своими базами данных, автоматически выделяя риски и оценивая возможные убытки. 

‍

Когда ждать следующей волны автоматизации?

Большинство экспертов считают, что до 75% бизнес-процессов будут автоматизированы до 2030 года, а до 90% — до 2050 года. Вполне возможно, что через 20–30 лет для начала своего дела будет достаточно удачной идеи — без огромного стартового капитала и утомительного ручного труда. Финансирование будут предоставлять специализированные инвестиционные фонды, а монотонные задачи возьмет на себя искусственный интеллект. 

Но, как всегда, найдутся и те, кто первым воспользуется преимуществами новых технологий и сможет обойти конкурентов. Хотите быть в их числе и автоматизировать свой бизнес одним из первых? В этом помогут специалисты агентства Start:Duck. Мы предоставляем консультации по автоматизации маркетинга, управления поставками и других бизнес-процессов с помощью искусственного интеллекта. Наши эксперты подберут для вас идеальные решения. Они помогут настроить программную базу так, чтобы вы тратили меньше сил и времени на повседневную работу и могли сосредоточиться на креативе и принятии управленческих решений.