Как внедрять цифровых сотрудников в команду, управлять ими и развивать
Институт русского языка имени А. С. Пушкина, как известно, выбрал «нейросеть» ключевым словом 2023 года, указав тем самым на триумф лингвистических моделей, которые захватили и удерживают на себе фокус внимания всего цивилизованного мира. Все, кто может и хочет, уже используют ИИ (AI) в личных целях или в бизнесе. Осознаем ли мы границы возможностей этих моделей? Скорее всего, нет.
Пока кто-то еще решает, стоит ли делегировать генеративным нейросетям часть своих операционных задач, другие уже создают ассоциации цифровых сотрудников, которые, по их мнению, если не сегодня, то уже завтра будут трудиться наравне со своими биологическими коллегами.
Так, к примеру, осенью 2023 года на масштабном нетворкинг-ивенте в Кремниевой долине, посвященном искусственному интеллекту, один из предпринимателей в сфере ИИ спокойно и без лишних эмоций поделил работников на биологических и цифровых, указав на то, что это уже не прогнозы футурологов, а реальность. И что в дальнейшей интеграции искусственного интеллекта в бизнес ключевую роль будут играть не IT-специалисты, а менеджеры, управленцы разного статуса.
Чем сейчас являются цифровые сотрудники (digital workers), на что они способны, как с ними работать, как их обучать и чего ждать от них в будущем? Этой теме посвящена данная публикация.
Роботы в команде
Еще три года назад, когда бушевала пандемия, эксперты IBM подготовили исследование, в котором всерьез рассматривали продуктивное партнерство живых и цифровых сотрудников. В документе было сказано примерно следующее:
В будущем рабочий коллектив предприятия будет состоять из людей и роботов. Они начнут работать бок о бок, обеспечивая более эффективное, разумное, быстрое и надежное выполнение процессов, а также гибкость, достаточную для перестройки процессов на ходу.
Именно в таком смешанном коллективе нового типа и появятся настоящие цифровые сотрудники, способные самостоятельно и независимо выполнять львиную долю всех бизнес-задач и ИТ-процессов, слаженно работая со своими партнерами-людьми и обеспечивая уникальные способы взаимодействия как с клиентами, так и с сотрудниками.
Тогда же исследователи признались, что пока не существует унифицированного определения «цифровой персонал», или «цифровые сотрудники». Попытки крупных поставщиков решений RPA (Robotic Process Automation — роботизированная автоматизация бизнес-процессов) выявить общий знаменатель в этом вопросе привели к тому, что под цифровым персоналом было решено условно обозначать «программных работников, способных выполнять конкретные задачи». При этом отдельные компании продолжали придерживаться своих определений.
Формулировка Automation Anywhere звучала так: цифровой работник – это «… настраиваемое программное обеспечение, подготовленное к выполнению задач, которые вы определяете и контролируете…». Для UiPath здесь было важно сделать акцент на способности «автоматически выполнять повторяющиеся процессы».
Специалисты Blue Prism копнули глубже. Они назвали цифровых сотрудников «автономными программными роботами широкого профиля, без устали и без ошибок выполняющими операции администрирования на основе правил».
Если предназначение цифрового сотрудника состоит в том, чтобы выполнять сложные процессы, то для этого требуются разнообразные навыки и умения, выходящие за рамки способностей простых инструментов RPA. Поэтому их производители стали активно добавлять в свои основные продукты так называемые «навыки» – либо посредством технологических альянсов, либо разрабатывая дополнительные функции для своего ПО.
К таким новым функциям можно отнести, к примеру, зрение, понимание естественного языка, машинное обучение. Однако на самом деле это всего лишь базовые способности, а не настоящие навыки. Навык – это умение применить одну или несколько таких способностей к конкретной задаче для достижения нужного результата.
Вот люди, к примеру, наделены зрением и способностью аналитически мыслить. Но большинство из нас не умеет расшифровывать снимки МРТ. Зато это под силу квалифицированному рентгенологу или врачу, который использует обе эти способности вкупе с многолетним опытом. Вот это и есть навык, которому можно научиться и которому можно научить.
Обладание сознанием
На вышеупомянутом мероприятии в Кремниевой долине указали на то, что «кормление» лингвистических моделей лучшими текстами, которые были созданы человечеством, не прошло даром. Благодаря тому, что в эти тексты уже были заложены принципы мышления, нейронки научились рассуждать. То есть они вышли из рамок контента, заложенного программистами, и готовы создавать свой, новый.
В 2020 году генеративные нейросети проверили на наличие сознания, пользуясь известным «тестом теории разума» (The Theory of Mind Test – TOM Test), созданным нейробиологами в 1980-е годы. Тогда результат был – 10 процентов.
В прошлом году проверку проходила нейронка ChatGPT 4. Ее результат уже составил 95 процентов. И это уже уровень сознания, вплотную приблизившийся к человеческому (в норме).
Интересно, что Далай-лама еще недавно утверждал, что человеческое сознание и искусственный интеллект – вещи несовместные. На конференции в Индии, проходившей в прошлом году, он уже не был столь категоричен и говорил об условиях, при которых ИИ можно будет считать осознанным.
К чему ведет такой прогресс? Как считают аналитики, к иной расстановке сил на рынке труда.
Треть рабочих мест – цифровым сотрудникам
Согласно прогнозам экспертов Goldman Sachs, в будущем 300 млн рабочих мест исчезнут или будут изменены из-за ИИ. Что это будет значить для человечества?
Люди будут заниматься творческой работой и тратить на трудовую деятельность меньше времени, уделяя больше внимания семье, детям, хобби. Рабочая неделя сократится до 3–4 дней.
Несколько слов по поводу возможного сокращения рабочей недели для тех, кому в это слабо верится. Еще 200 лет назад выходных дней как таковых не существовало совсем. Это уже потом появился сначала один нерабочий день, а потом и второй. Так что если произойдет прогнозируемое сокращение, то это станет новой реальностью, к которой надо будет привыкнуть.
Цифровые коллеги
Сейчас каждый пользователь генеративных нейросетей может сказать, что у него есть помощник. Цифровой сотрудник – это уже не помощник. Это полноценный коллега, представляющий собой изолированную версию AI-приложения, которая обладает форм-фактором человека.
В отличие от copilot, который помогает программисту писать код, цифровой сотрудник существует сам по себе. У него есть электронная почта, имя, телефон. Ему можно позвонить. Ему можно написать.
Это интеллектуальный агент, которому можно дать задание. Его можно позвать на совещание подразделения, сверку по проекту. И он будет вместе с остальными сотрудниками слушать указания и корректировку от руководителя.
Одни говорят, что это невозможно, что это все фантастика. Другие – зачем все это, если есть ChatGPT. Но генеративная нейросеть даже четвертого поколения в ее базовой вариации сможет дать только ту информацию, к которой имеет доступ. Она самостоятельно не определит последовательность шагов при сложном запросе, требующем выстраивать логические цепочки для поиска нужного ответа.
К примеру, клиент обратился в дилерский автоцентр со следующим вопросом: я купил машину 2 месяца назад, смогу ли я уже ее забрать? Если спросить это у ChatGPT, нейросеть скажет, что ничего не знает.
Как поступит биологический сотрудник? Он узнает у заказчика домашний адрес, найдет его в CRM-системе, где отыщет его Сustomer ID. С полученными данными отправится в ERP-систему, где найдет все его инвойсы… Цифровой сотрудник, «построенный» поверх больших лингвистических моделей, сделает то же самое.
Речь идет о системе, которая сама принимает решение на основе информации о текущем статусе, конкретной цели, которой нужно добиться, и конкретных инструментов, которые у нее есть в распоряжении, чтобы достичь этой цели. Система сама построит последовательность шагов, которые нужно выполнить для этого. Вот на что способен современный цифровой сотрудник.
Интеграция без революции
Цифровизация требует перестройки бизнес-процессов. Да. Но не в случае с «наймом» цифровых сотрудников, созданных на основе новейших лингвистических моделей.
На ивенте в Кремниевой долине был представлен возможный процесс внедрения роботов в команду, состоящий из пяти последовательных шагов: User Manual (получение инструкций), Knowledge (подключение к статическим и динамическим данным), Communication (подключение к каналам коммуникации), Quiz (тестирование) и Production (запуск в работу).
Сначала вы берете инструкции, которые используете для обучения биологического сотрудника. Речь идет о документах, которые не меняются вместе с уходом и приходом новых работников. Именно они и нужны. Специально создавать что-то особенное под цифровых коллег не требуется.
Затем вы подключаете эту систему к вашим статическим и динамическим информационным каналам. Статические – это ваш сайт, ваши инструкции, ваша база, где вы храните более-менее редко меняющиеся данные о ваших продуктах, сервисах, о вашей компании.
Динамические данные – это то, что может меняться каждую секунду. Это CRM, ERP и т. д. Подключать можно самостоятельно, глубокие технические навыки не нужны
Здесь вы подключаете каналы, с которыми обычно работает биологический сотрудник. Это электронная почта, всевозможные мессенджеры и чаты.
Затем вы тестируете цифрового сотрудника. Процесс выстроен так же, как и в случае с биологическими работниками. Даете пачку документов и говорите: изучай наши продукты, наши сервисы, наши цены и типовые вопросы, на которые ты должен уметь ответить. Он все это изучает неделю или больше. Потом тест.
Бывают внутренние квалификационные тесты, когда руководитель технической поддержки говорит биологическому сотруднику: реши этот кейс – у меня сломался драйвер, не показывает экран… Такие же кейсы вы даете цифровому сотруднику.
По итогам тестирования можно переходить к заключительному этапу.
Управление, обучение и развитие
Футуристическая модель управления, обучения и развития цифровых сотрудников, представленная на мероприятии в Кремниевой долине, фокусируется на том, что в основе архитектуры современных цифровых сотрудников лежит продвинутая лингвистическая модель. То есть дальнейшее их развитие в компании и «продвижение по службе» уже не будет требовать миллионов строчек кода, которые нужно постоянно поддерживать.
Дальнейшее программирование происходит путем разговора – голосовая постановка задач, последующая сверка по этапам выполнения, оценка результата. Почти все как у людей. Только без мотивационной составляющей и фокуса на пополнение истощающегося ресурса.
Роботы могут «выгореть» только в прямом смысле этого слова. Хотя от перегрузки не застрахована даже умная машина.
Не нужно перестраивать бизнес-процессы и в области обучения/развития. Если верить тому, что было сказано на мероприятии в Кремниевой долине, достаточно приставить к цифровому сотруднику наставника, который будет наблюдать за его действиями и корректировать их в зависимости от ситуации точно так же, как бы он это делал с биологическим коллегой.
Наставник может делиться с ним каким-то фишками из своего личного опыта, рассказывать лайфхаки. Просто голосом. Коррекция будет происходить мгновенно. В следующей подобной ситуации цифровой сотрудник обязательно применит полученные знания и станет еще успешнее.
Если все действительно так, то обучающие программы, разработанные в корпоративных университетах самостоятельно или совместно с внешними провайдерами, например экспертами BITOBE, вряд ли придется серьезно корректировать для развития цифровых сотрудников, учитывая изложенную выше информацию о том, на какой уровень сознания те вышли.
