Блоги Светлана Анисимова
926
0

Роботы вместо людей: хайп или реальность

Роботы вместо людей: хайп или реальность
"Труд в полную меру сил, только творческий, соответствующий врожденным способностям и вкусам — вот что нужно человеку", – писал советский фантаст Иван Ефремов в романе "Туманность Андромеды". В утопическом, прекрасном будущем космической эпохи, о котором мечтал писатель в середине 50-ых годов прошлого века, благодаря автоматизированному управлению и кибернетике человек больше не принуждает себя заниматься тем, что ему не интересно. Вместо этого он может "менять профессии, быстро овладевать другими и без конца разнообразить трудовую деятельность, находя в ней все большее удовлетворение".  

Этот абзац – квинтэссенция большой человеческой мечты об избавлении от рутины. Спустя почти 70 лет, кажется, с помощью технологий RPA и искусственного интеллекта, робототехники и интернета вещей она наконец-то начинает воплощаться в жизнь. Но по мере того, как медиа пространством овладевают новые боги – Автоматизация и Цифровая Трансформация (да простит меня за вольную трактовку Нил Гейман), неизбежно растет и скепсис. Он возникает по объективной причине: любая инновация сначала ловит волну "хайпа" и поднимается на самый гребень ожиданий, словно серфер в волнах Атлантики, а дальше стремительно катится вниз, чтобы либо выплыть в открытое море возможностей, либо утонуть навсегда. 

Закон хайпа

Кривая Гартнера описывает то, как технология волнообразно проходит пять стадий: запуск инновации, пик завышенных ожиданий, разочарование, просвещение, продуктивность (этап, когда она становится стандартом для рынка; не путать с продуктивностью в отдельных кейсах). До последней стадии в свое время добрались, например, HTML5 и подкастинг. Другие разработки, например, такие, как RSS или MMS, так и остались маловостребованными. Агентство Gartner регулярно публикует этот график с 1995 года, и в него попадают абсолютно все технологии. Разница заключается лишь в том, как быстро инновация пройдет все стадии, и пройдет ли вообще. 

Сегодня на гребне волны оказалась, например, технология digital twin (цифровой близнец), которая, по мнению аналитиков, достигнет продуктивности только через 5-10 лет. К третьей стадии – разочарованию – приближаются  множество инноваций, что само по себе нормально, поскольку это логичный этап. Интересно то, с какими прогнозами на будущее они это делают. Интернету вещей, например, нужно 5-10 лет, чтобы эволюционировать до финального этапа. 

Из 30 молодых технологий на 1-3 стадиях только у RPA самый оптимистичный прогноз – меньше двух лет. Это достаточно редкий случай на графиках Gartner. Причина может быть только одна – меньше необоснованных ожиданий, больше осмысленных внедрений и доказанных на практике эффектов. 

Парад эффективности

RPA-софт – роботы без физического "тела" – берут на себя рутинные действия, связанные со сбором и обработкой информации: читают электронную почту и отвечают на сообщения, сводят финансовые данные в удобные отчеты, проверяют реквизиты  в платежных сообщениях и делают денежные переводы, составляют расписания для персонала, сверяют террабайты данных и указывают на ошибки. Они контролируют точность операций на сотнях производств по всему миру, принося прямую бизнес-выгоду владельцам. А для нанятых сотрудников офисная работа  – в самом широком смысле – становится менее скучной. Появляется больше времени на общение с клиентами, стратегическое планирование и нетривиальные задачи. 

Похоже, что осмысленное внедрение технологий становится настолько же актуальной темой, как и осмысленное потребление товаров в B2C. Подходить к автоматизации нужно примерно так же, как Марк Цукерберг – к выбору одежды, то есть с максимальной практичностью. Сегодня польза RPA  очень ощутима в больших компаниях, где очень много рутинных процессов, но со временем будет появляться все больше демократичных шаблонных решений и для малого и среднего бизнеса. Кроме того, облачный софт тоже способствует снижению порога входа. Конечно, пока бедные страны остаются источником дешевого ручного труда, будет существовать "альтернатива" для некоторых видов сомнительного бизнеса. Например, американские спамеры нанимают индийцев для для такого изматывающего занятия, как расшифровка тысячи бот-тестов (капчи) за один доллар.

Впечатляют и некоторые кейсы. Так, DHL добился полного ROI от внедрения RPA-решений всего за один месяц. Крупнейший перевозчик освободил 50% человеческих ресурсов уже в пилотной версии роботизации процесса, связанного с обработкой данных о перелетах.  В итоге 15 из 30 сотрудников, ответственных за задачу, стали заниматься более важной работой. А мировой лидер в производстве химикатов для печатной, металлургической и других отраслей Clariant благодаря автоматизации логистических процессов высвободил 100 рабочих часов в месяц во время пилотной версии. Роботы сэкономили не только время, но и бумагу для печати документов (40 000 распечаток только за один квартал), что наверняка понравится экологам. 

RPA эффективен везде, где есть большие объемы "бумажной" работы – а потому в число заказчиков решений попадают и государственные службы. Шведский муниципалитет Стренгнес, например, делегировал ботам социально-важную функцию: обработку заявлений на финансовую помощь от безработных граждан. Благодаря RPA сотрудники сэкономили две трети рабочего времени, которые раньше тратили на монотонные клики мышкой и заполнение таблиц. 

Таким образом, популярность RPA сегодня основана на успешных кейсах больше, чем на эффекте хайпа. По оценкам аналитического сообщества Wikibon, индустрия умной роботизации увеличивается на 80-100% ежегодно, а суммарный доход только от ПО составил $1 млрд за прошлый год.  Хотя общий объем целевого рынка пока невелик, Gartner называет RPA наиболее прогрессивным видом ПО для предприятий. 

Что дальше?

А дальше, выражаясь на языке ИТ, роботы выйдут за рамки рутинных операций back­-офиса. В 2020 году место Автоматизации (вновь апеллируя к Нилу Гейману) займет новая богиня – Гиперавтоматизация, которую аналитики Gartner короновали "технологическим трендом №1". В ее основе лежит гремучая смесь из RPA, интеллектуального ПО для управления бизнесом (iBPMS) и искусственного интеллекта. Боты нового типа смогут не просто обрабатывать информацию, но и принимать некоторые шаблонные решения. 

Именно взаимное проникновение технологий создаст ту синергию, которая существенно облегчит жизнь человека. Искусственный интеллект и машинное обучение расширяют возможности роботов. Например, помогают им самостоятельно выявлять процессы, которые можно автоматизировать. Однако, конечно, подобным решениям ещё предстоит пройти большой путь развития, но уже сегодня понятно, что за этим будущее. 

Мы это уже проходили на заре больших данных: старые хранилища данных (legacy data warehouses) и ETL-процессы, преобразовывающие их для других приложений, создали полезный контекст, предпосылки. Но извлекать настоящую пользу из неструктурированной информации бизнес начал только с появлением новых аналитических баз данных, подобных Snowflake (недавно компанию оценили в  $12,4 млрд). 

 

Распространение технологии RPA, как и любой другой инновации, не обошлось без хайпа. Несмотря на то, что ожидания несколько снизились, в целом рынку (и нам, как разработчикам) это играет на руку. Чем меньше розовых очков – тем больше продуманных, взвешенных внедрений. Софтовые роботы очень быстро и достаточно незаметно стали частью повседневности, как в свое время это произошло со смартфонами и мессенджерами, и этот процесс уже не повернуть вспять. Скорее всего, мы даже не заметим, как уже в ближайшие годы RPA благодаря интеграции с другими технологиями окончательно изгонит рутину из рабочих будней. 

 
Этот материал опубликован на блог-платформе Forbes. Мнение автора может не совпадать с мнением редакции

Оставить комментарий

  Подписаться  
Уведомление о