Что делать, когда машины начнут делать все. Как роботы и искусственный интеллект изменят жизнь и работу - Бен Принг

Мы считаем, что в промышленном мире для переживающих Четвертую индустриальную революцию стран уровни безработицы в 2025 году будут примерно равны сегодняшним4. Эти ожидаемые более или менее незначительные изменения в общем уровне безработицы при этом будут маскировать огромные изменения в том, какую работу и как мы выполняем. Внутри всего занятого населения предстоят массовые переходы (часто сопровождающиеся несовпадением навыков), и прояснение вопроса «что делать» внутри этой перетряски как раз и является предметом этой книги.

Новые машины изменят рабочую силу «Большой семерки» в трех направлениях.

1. Автоматизация работы: примерно 12% существующих рабочих мест под угрозой того, что они будут отняты интеллектуальными системами.

2. Расширение работы: примерно 75% существующих рабочих мест будет изменено или дополнено программами-роботами. Занятость сохранится, и работа будет выполняться с большим результатом и/или качеством.

3. Создание работы: по мере того как новые машины будут создавать новые возможности и/или категории занятости, возникнет 13% абсолютно новых вакансий.

По нашему мнению, любой ответственный анализ воздействия роботов на рынок труда должен проводиться с учетом этих автоматизации, расширения и создания: новые машины обязательно дадут столько же, сколько заберут.

Мы уверены, наиболее устрашающие предсказания основаны на исследованиях, являющихся неполными и неверно истолкованными, а также часто выполненными людьми, далекими в своей деятельности как от современных корпораций, так и от сегодняшних технологий.

Для того чтобы ответить на этот вопрос для себя и своей компании, полезно задуматься о четырех важных моментах, понять и объяснить для себя, что в действительности произойдет с рабочими местами в вашей индустрии или бизнесе.

• Ручной труд vs интеллектуальный: Исследователи – и многие из нас – все еще смотрят на ручной и интеллектуальный труд как на взаимозаменяемый (и потому одинаково «автоматизируемый»). Они не взаимозаменяемые, и поэтому их замещение машинами будет проходить по-разному.

• Работа vs. задачи: нам привычнее видеть «работу» в целом, вместо того чтобы смотреть на нее как на состоящую из разнообразных задач, одни из которых могут быть автоматизированы, а другие не будут автоматизированы никогда. Посмотрев на задачи, которые составляют какую-либо работу, мы легко увидим, что некоторые должности непременно заменят машиной, а другие будут лишь немного изменены и дополнены.

• Технология как средство уничтожения работы и ее создания: большая часть аналитики смотрит на автоматизацию и технологию исключительно как на средство уничтожения работы, но любой серьезный технологический сдвиг исторически вел и к появлению новых работ. Мрачную картину будущего значительно усугубило игнорирование возможности роста на противоположной стороне равенства.

• Время: в попытках понять будущее самая важная переменная – это время. Его часто не замечают или заглядывают настолько далеко, что все предсказания становятся бессмысленными.

Давайте посмотрим на эти четыре момента более детально.

За прошедшие несколько десятилетий автоматизация в индустриальной экономике пережила грандиозный рост, приведя к улучшению продукции, большей эффективности процессов и… устрашающему уровню увольнений. На огромных заводах, когда-то полных людей, персонала сегодня на 80–90% меньше, однако заводы более продуктивны, поскольку этот персонал управляет парком транспорта или машинами. Сегодня роботы делают наши машины, разгружают корабли, собирают любое количество товаров и даже пылесосят нам полы. Когда расценки стали удовлетворительными, роботы взяли на себя работу, ранее выполнявшуюся тысячами рабочих.

Этот переход легко было заметить, и во многом он был болезненным. Мы, трое авторов, выросли в городах, которые считались индустриальными лидерами 1960-х, но в 1990-х находились в тяжелой экономической депрессии. В человеческом плане этот переход был никак не меньше чем жестоким, он открыл горькую правду об экономике и технологиях. По сути, производственный робот повысил эффективность и поднял качество. Чьи-то рабочие места ушли и больше уже не вернутся. В связи с этим многие проводят параллели с трудовым коллапсом синих воротничков в Детройте и похожим надвигающимся трудовым коллапсом белых воротничков в таких городах, как Лондон, Нью-Йорк и Лос-Анджелес.

Однако существуют ограничения для проведения таких параллелей, поскольку ручной и умственный труд имеют слишком мало общих черт, а значит, и автоматизация будет значительно различаться. Очень поучителен здесь старый афоризм:

Если я дам тебе доллар, ты станешь на доллар богаче, а я – на доллар беднее. Но если я дам тебе идею, мы оба станем богаче, поскольку теперь у нас обоих будет идея, и твоя реакция сделает ее намного более ценной для меня.

Если на автомобильном шасси закручивается зажимная гайка, то, делает это робот или человеческие руки, делается это всего раз, и возвращаться к этому не будут. Кроме того, эта операция проводится каждый раз одинаково. Однако автоматизация знаний проводится по-другому, поскольку неделимое понятие «знания», или «интеллекта», может использоваться многократно и каждый раз «дополняться», становиться со временем более ценным.

В качестве примера вспомните газеты прошлого поколения. Это было предложение «от одного многим», поскольку каждое утро все мы получали одну и ту же газету. И поскольку данный интеллектуальный продукт прибывал в физической форме, мы считали, что он чем-то похож на ту зажимную гайку.

А теперь подумайте о высоко персонализированных лентах новостей, которые мы видим сегодня: местные новости, погода, спорт, биржевые данные и информация о дорожном трафике. Все по вашему запросу, в любое время и в любом месте. Задумайтесь о пермутациях, неизбежных при создании этой индивидуализированной, организованной информации. В городе средних размеров, примерно в пятьсот тысяч жителей, просто при выполнении персонализированных запросов по пяти основным новостным переменным (новости, погода, спорт, биржа, трафик) выйдет 3,1228 комбинаций! Очевидно, математически невозможно вообразить, чтобы новостные редакции прежних лет хотя бы помыслили о доставке персональных новостей каждому жителю города. В то время как сегодня программы-боты, перекомбинируя различные участки интеллектуального труда, делают это без всяких усилий (и мы более детально покажем, как они это делают, в главе 7). Поэтому автоматизация интеллектуального актива – это не перетягивание одеяла на себя, не просто вопрос замещения существующих рабочих ресурсов. И это не просто скорость обработки – часто обнаруживается, что это уровень массовой кастомизации, который был невозможен до появления интеллектуальных систем.

Этот феномен интеллектуальных ресурсов – кодификация, рекомбинация и перенаправление – имеет широкое применение. В дальнейшем рассмотрим, как он повлияет на основные процессы в вашем бизнесе (с точки зрения продаж, человеческих ресурсов, финансов или управления логистикой): как на модернизацию, так и на значительное увеличение скорости обработки, качества, персонализации и общую производительность.