Когда-то работники с высшим образованием и специализированной подготовкой чувствовали себя в относительной безопасности от автоматизации. Когда-то это было так.
Но сегодня к нам приходят приходят роботы. Не для того, чтобы убить вас лазером, или победить вас в шахматах, или даже переправить вас по городу на беспилотном Uber.
Эти роботы предназначены для объединения заказов на поставку в столбцы J и K прогноза доходов на следующий квартал и передачи данных о клиентах из программного обеспечения для выставления счетов, например, 1С, в базу данных в вашей CRM. Это скромные программы с названиями вроде «Коннектор», “Триггерный” становятся звездными сотрудниками многих компаний.
Некоторые из этих инструментов представляют собой относительно простые приложения, устанавливаемые корпоративным ИТ отделом. Они выполняют скучные, но важные задачи, которые раньше выполняла некто по имени Марина из отдела бухгалтерского учета: согласование банковских выписок, утверждение отчетов о расходах, проверка налоговых форм. Другие инструменты представляют собой дорогие, специально разработанные программные пакеты, оснащенные более сложными типами искусственного интеллекта, которые способны выполнять виды когнитивной работы, которые когда-то требовали команд высокооплачиваемых людей.
«Белые воротнички», вооруженные дипломами о высшем образовании и специальной подготовкой, когда-то чувствовали себя в относительной безопасности от автоматизации. Но недавние достижения в области искусственного интеллекта и машинном обучении создали алгоритмы, способные превзойти врачей, юристов и банкиров в определенных сферах их работы. По мере того как роботы учатся выполнять более важные задачи, они поднимаются по служебной лестнице.
Тенденция строить компанию в течение многих лет, с пандемией ускоряется до невероятных скоростей. Волна, которая носит прозвище «автоматизация процессов с помощью роботов», трансформирует рабочие места темпами, которые мало кто ценит со стороны. 8 из 10 руководителей компаний, опрошенных Deloitte в прошлом году, заявили, что они внедрили ту или иную форму RPA. Еще 16% заявили, что планируют сделать это в течение трех лет.
Большая часть этой автоматизации выполняется компаниями, о которых вы, вероятно, никогда не слышали. UiPath, крупнейшая автономная компания по автоматизации, оценивается в 35 миллиардов долларов, что примерно соответствует размеру eBay, и планируется, что она станет публичной в конце этого года. Другие компании, такие как Automation Anywhere и Blue Prism, клиентами которых являются компании из списка Fortune 500, такие как Coca-Cola и Walgreens Boots Alliance, также демонстрируют головокружительный рост, а технологические гиганты, такие как Microsoft, недавно представили свои собственные продукты автоматизации.
Руководители обычно называют этих роботов полезными для всех, «упрощающими операции» и «освобождающими рабочих» от рутинных и повторяющихся задач. Но они также освобождают многих людей от работы. Независимые эксперты утверждают, что одна крупнейшая корпорация при внедрении RPA провела раунды увольнений, и что сокращение расходов, а не улучшение условий на рабочем месте, обычно является движущим фактором решения об автоматизации.
Крейг Ле Клер, аналитик Forrester Research, изучающий рынок корпоративной автоматизации, сказал, что для руководителей большая часть привлекательности RPA ботов заключается в том, что они дешевы, просты в использовании и совместимы с их существующими внутренними системами. Он сказал, что компании часто полагаются на них для получения краткосрочной прибыли, вместо того, чтобы предпринимать более дорогостоящие технологические обновления, на которые могут потребоваться годы, чтобы окупиться.
«Это не тот проект, который стоит как новый искусственный интеллект, поэтому компании внедряют это как сумасшедшие», – сказал г-н Ле Клер. «С помощью RPA вы можете создать робота, который стоит 10 000 долларов в год, при этом уволить от двух до четырех человек».
Covid-19 привел к тому, что некоторые компании обратились к автоматизации, чтобы справиться с растущим спросом, закрытыми офисами или бюджетными ограничениями. Но для других компаний пандемия предоставила руководителям прикрытие для реализации амбициозных планов автоматизации, о которых они давно мечтали.
«Автоматизация сейчас более политически приемлема, – сказал Рауль Вега, исполнительный директор Auxis, фирмы, которая помогает компаниям автоматизировать свои операции.
Перед пандемией, сказал г-н Вега, некоторые руководители отклонили предложения по автоматизации своих call-центров или сокращению своих финансовых отделов, потому что они боялись напугать оставшихся сотрудников или спровоцировать негативную реакцию, подобную той, которая последовала за бумом аутсорсинга в 1990-х годах. когда руководители стали злодеями за отправку рабочих мест в Бангалор и Шэньчжэнь.
Но сейчас эти опасения имеют меньшее значение, поскольку миллионы людей уже не имеют работы, а многие компании изо всех сил пытаются удержаться на плаву.
Теперь, как сказал г-н Вега, «им все равно, они просто собираются делать то, что правильно для их бизнеса».
По данным исследовательской компании Gartner, продажи программного обеспечения для автоматизации в этом году вырастут на 20 процентов после роста на 12 процентов в прошлом году. А консалтинговая фирма McKinsey, которая еще до пандемии предсказывала, что к 2030 году автоматизация приведет к вытеснению 37 миллионов американских рабочих, недавно увеличила свой прогноз до 45 миллионов.
Не все роботы разрушают работу. Холли Уль, менеджер по технологиям в State Auto Insurance Companies, сказала, что ее компания использовала автоматизацию для выполнения 173 000 часов работы в таких областях, как андеррайтинг и человеческие ресурсы, без увольнений.
«Люди обеспокоены возможностью потерять работу», – сказала она. «Но как только у нас появляется робот в этой области, и люди видят, как применяется автоматизация, они действительно рады, что им больше не нужно выполнять эту работу».
По мере того, как роботы становятся способными принимать сложные решения, а не выполнять одноразовые повторяющиеся задачи, их разрушительный потенциал растет.
Недавние исследования, проведенные исследователями из Стэнфордского университета и Брукингского института, сравнили текст списков вакансий с формулировками патентов, связанных с искусственным интеллектом, в поисках фраз вроде «сделать прогноз» и «выработать рекомендацию», которые встречаются в обоих. Они обнаружили, что группы, наиболее подверженные воздействию ИИ, были лучше оплачиваемыми, образованными рабочими на технических и руководящих должностях, причем мужчины, белые и американские рабочие азиатского происхождения, а также специалисты среднего звена были одними из наиболее уязвимых. Работники со степенью бакалавра или магистра почти в четыре раза чаще подвергались воздействию искусственного интеллекта. Исследователи обнаружили, что рискуют, как и люди с высшим образованием, а жители высокотехнологичных городов, таких как Сиэтл и Солт-Лейк-Сити, были более уязвимы, чем рабочие в небольших, более сельских общинах.
«Большая часть профессиональной работы сочетает в себе некоторые элементы рутинной обработки информации с элементами суждения и осмотрительности», – сказал Дэвид Аутор, экономист из Массачусетского технологического института. Он изучает влияние автоматизации на рабочую силу. «Вот где программное обеспечение всегда терпело неудачу. Но с AI этот тип работы теперь на пути к убийству».
Многие из этих уязвимых работников не видят этого, отчасти потому, что эффекты автоматизации белых воротничков часто выражаются в жаргоне и эвфемизме. На своих сайтах RPA фирмы продвигают восторженные отзывы своих клиентов, часто упуская из виду те части, которые касаются реальных людей.
Джейсон Кингдон, исполнительный директор RPA фирмы Blue Prism тоже говорит на смягченном языке смещения. Он называет роботов своей компании «цифровыми работниками» и объяснил, что экономический шок, вызванный пандемией, «значительно повысил осведомленность руководителей» о разнообразии работы, которая больше не требует участия человека.
«Мы думаем, что любой бизнес-процесс можно автоматизировать», – сказал он.
Г-н Кингдон говорит бизнес-лидерам, что от половины до двух третей всех задач, которые в настоящее время выполняются в их компаниях, могут выполняться машинами. В конечном итоге он видит будущее, в котором люди будут сотрудничать бок о бок с командами цифровых сотрудников, имея много работы для всех, хотя он признал, что у роботов есть определенные естественные преимущества.
«Цифрового работника, – сказал он, – можно масштабировать гораздо более гибко».
Люди на протяжении тысячелетий боялись потерять работу из-за машин. (В 350 г. до н.э. Аристотель беспокоился, что игра на арфах сделает музыкантов устаревшими.) И все же автоматизация никогда не приводила к массовой безработице, отчасти потому, что технологии всегда создавали новые рабочие места взамен тех, которые были уничтожены.
В течение 19 и 20 веков некоторые фонарщики и кузнецы устарели, но больше людей смогли зарабатывать на жизнь электриками и торговцами автомобилями. Сегодня оптимисты утверждают, что, хотя новые технологии могут вытеснить некоторых работников, они будут стимулировать экономический рост и создавать более качественные и приносящие удовлетворение рабочие места, как и в прошлом.
Но это не гарантия, и появляется все больше свидетельств того, что на этот раз все может быть иначе.
В серии недавних исследований Дарон Аджемоглу из M.I.T. и Паскуаль Рестрепо из Бостонского университета, два уважаемых экономиста, исследовавших историю автоматизации, обнаружили, что на протяжении большей части 20-го века преобладал оптимистичный взгляд на автоматизацию – в среднем в отраслях, которые внедряли автоматизацию, новые задачи создавались быстрее, чем старые были уничтожены.
Они обнаружили, что с конца 1980-х годов уравнение изменилось – задачи уходили в автоматизацию быстрее, чем появлялись новые.
Этот сдвиг может быть связан с популярностью того, что они называют «посредственной автоматизацией» – технологии, которая едва ли хороша, чтобы заменить рабочих, но недостаточно хороша, чтобы создавать новые рабочие места или делать компании значительно более продуктивными.
Распространенный пример промежуточной автоматизации – автомат самообслуживания в продуктовом магазине. Эти машины не заставляют клиентов покупать больше продуктов и не помогают им делать покупки значительно быстрее – они просто позволяют владельцам магазинов набирать немного меньше сотрудников в смену. Г-н Аджемоглу и г-н Рестрепо писали, что этот простой замещающий вид автоматизации угрожает не только отдельным работникам, но и экономике в целом.
«Реальная опасность для рабочей силы, – писали они, – может исходить не от высокопроизводительных, а от «посредственных» технологий автоматизации, которые достаточно производительны, чтобы их можно было принять и вызвать вытеснение».
Только самые преданные луддиты будут возражать против автоматизации любой работы, какой бы черной или опасной она ни была. Но не вся автоматизация одинакова, и большая часть автоматизации, выполняемой сегодня на рабочих местах белых воротничков, может не помочь работникам в долгосрочной перспективе.
В прошлые эпохи технологических изменений правительства и профсоюзы вступали в борьбу за работников, склонных к автоматизации, или поддержали их, пока они обучались новым рабочим местам. Но на этот раз помощи меньше. Конгресс Соединенных Штатов Америки отклонил призывы финансировать программы переподготовки федеральных работников в течение многих лет, и хотя часть денег в законопроекте о помощи от COVID-19 на сумму 1,9 триллиона долларов, который демократы надеются принять, пойдет уволенным работникам, ни один цент из этих денег не предназначен специально для программ профессионального обучения, которые могли бы помочь уволенным работникам снова встать на ноги.
Еще одно ключевое отличие состоит в том, что в прошлом автоматизация развивалась постепенно, завод за машиной. Но сегодняшняя автоматизация белых воротничков происходит так внезапно – и часто сознательно скрывается от руководства, – что у немногих сотрудников есть время на подготовку.
В поисках будущего, защищенного от роботов
Лихорадка автоматизации в корпоративном мире связана не только с избавлением от сотрудников. У руководителей есть акционеры и правление, которым нужно удовлетворять, и конкуренты, которым нужно не отставать. А некоторые системы автоматизации действительно делает рабочие места лучше и интереснее, позволяя компаниям делать больше, и с меньшими затратами.
Но, как отмечается, автоматизация входит в корпоративный мир. Она вынуждает работников на всех уровнях адаптироваться и сосредоточиться на развитии тех чисто человеческих навыков, которые машинам нелегко воспроизвести.
Эллен Венгерт, в прошлом занимавшаяся обработкой данных в австралийской страховой компании, усвоила этот урок четыре года назад, когда однажды пришла на работу и обнаружила на своем месте разработчика роботов.
Этот человек, по совпадению бывший ее одноклассник, работал в консалтинговой фирме, специализирующейся на RPA. Он объяснил, что его наняли для автоматизации ее работы, которая в основном заключалась в перемещении данных о клиентах из одной базы данных в другую. Затем он попросил ее, по сути, обучить свою замену – научить его выполнять шаги, связанные с ее работой, чтобы он, в свою очередь, мог запрограммировать робота на то же самое.
Мисс Венгерт не особо удивилась. Она знала, что ее работа была простой и повторяющейся, что делало ее привлекательной для автоматизации. Но ее раздражало, что ее менеджеры, казалось, так стремились передать это машине.
«Они отчаянно пытались вызвать это чувство ажиотажа вокруг автоматизации», – сказала она. «Большинство моих коллег с готовностью согласились с этим, но меня действительно раздражало то, что мы симулируем волнение по поводу того, что все мы потенциально потеряем работу».
Для 27-летней г-жи Венгерт это событие стало тревожным сигналом. У нее было высшее образование, и она начала свою карьеру. Но некоторые из ее коллег успешно выполняли одну и ту же работу в течение многих лет, и она беспокоилась, что они не выдержат.
«Несмотря на то, что это не гламурная работа, многие люди ее выполняют», – сказала она.
Она ушла из страховой компании после того, как закончился ее контракт. Теперь она работает учительницей во втором классе – работа, которую, по ее словам, она искала отчасти потому, что ее сложнее. автоматизировать.
