Распределение ролей между человеком и агентом
Машина берёт на себя задачи, а не должности. Поэтому изменяется состав роли, а сама роль сохраняется — с иным наполнением и иным требованием к человеку.
Вопрос о влиянии технологии на людей обычно ставится в форме «кого заменит машина». Форма вопроса предопределяет ответ и уводит от того, что происходит в компаниях фактически.
Замещение происходит на уровне задач. Должность представляет собой набор разнородных работ, сложившийся исторически: часть требует опыта и суждения, часть — внимательности и скорости, часть является механическим переносом сведений из одного места в другое. Машина закрывает отдельные элементы этого набора, оставляя прочие нетронутыми. Результатом становится роль иного состава.
Измеренный эффект и его распределение
Наиболее показательное измерение выполнено на большом полевом материале. Эрик Бринйолфссон, Даниэль Ли и Линдси Рэймонд исследовали работу более пяти тысяч сотрудников службы поддержки, получивших помощника на основе языковой модели. Результат опубликован в Quarterly Journal of Economics: производительность выросла в среднем на 15%, измеряемая числом решённых обращений в час.
Существеннее среднего значения оказалось его распределение. Прирост у начинающих и менее опытных сотрудников составил около 34%. У опытных и высококвалифицированных эффект был минимальным, а по качеству отдельных разговоров отмечено небольшое снижение.
Механизм авторы объясняют так: система, обученная на записях лучших исполнителей, распространяет их приёмы на остальных. Опытный сотрудник этими приёмами уже владеет, и предложение машины для него избыточно.
Разрыв между сильным и слабым исполнителем сокращается. Средний уровень работы растёт быстрее верхнего. Ценность опыта в тех задачах, которые машина закрывает, снижается; ценность опыта в задачах за её границей сохраняется полностью. Практическое следствие: выравнивание происходит по нижней части распределения, и организация выигрывает тем больше, чем шире у неё была эта часть.
Неровная граница способностей
Второе свойство, важное для перестройки ролей: способности машины распределены по задачам неравномерно и вопреки ожиданиям. Задачи, кажущиеся человеку сложными, машина закрывает уверенно; задачи, кажущиеся простыми, даются ей хуже. Граница проходит не по шкале сложности в человеческом понимании.
Отсюда практическое требование к перестройке роли: состав задач определяется проверкой, а не предположением. Распределение, составленное умозрительно, регулярно ошибается в обе стороны — одни работы остаются у человека без основания, другие передаются машине преждевременно.
Измерения по отдельным профессиям дают близкую картину. В контролируемом испытании с помощником при написании программного кода задание выполнялось примерно на 56% быстрее — при том, что состав работы разработчика изменился существеннее, чем её скорость: доля времени на порождение кода снизилась, доля времени на его проверку выросла.
Состав роли определяется проверкой. Распределение, составленное умозрительно, ошибается в обе стороны.
Три изменения в роли
Смещение к проверке. Работа человека сдвигается от порождения результата к оценке результата, порождённого машиной. Это иной навык: он требует понимания предметной области, но опирается на способность заметить ошибку, а не на способность выполнить работу с нуля.
Повышение требования к описанию. Человек, получивший неточную инструкцию, достраивает намерение по смыслу. Машина исполняет описание. Поэтому в роли появляется работа, которой прежде не было: формулирование правил, по которым машина действует, и их уточнение по накопленным случаям.
Изменение вклада на границе. Задачи, которые машина закрывает, перестают быть предметом соревнования между сотрудниками. Различие между исполнителями смещается к тому, что находится за границей: сложные случаи, отношения с людьми, суждение в неоднозначных обстоятельствах.
Отдельная задача: путь новичка
Из распределения эффекта следует обстоятельство, которое компании обнаруживают с задержкой. Простые задачи традиционно служили ступенью освоения профессии: молодой специалист набирал опыт на несложных случаях и постепенно переходил к сложным. Когда машина закрывает нижнюю ступень, путь наверх теряет опору.
Задача эта решаема, но решается намеренно. Обучение переносится с потока простых случаев на разбор случаев сложных — с наставником и на материале, где решение уже принято. Требуется и второе: доступность накопленного опыта компании независимо от того, кто из сотрудников им располагает.
Проектно-инжиниринговая компания: с уходом ведущего специалиста утрачена часть накопленного опыта. Картирование зависимостей показало масштаб — значительная часть знаний оставалась атрибутом отдельных сотрудников: устройство процессов, основания принятых решений, условия поставщиков, контекст ключевых клиентов. Ввод нового специалиста опирался на устную передачу и порождал индивидуальную трактовку. Решение: критическое знание вынесено в базу, фиксация встроена в рабочий процесс, история отношений закреплена за компанией. За специалистами осталась глубокая экспертиза — инженерное суждение и опыт нестандартных решений.
Источник: разбор №5, businessintegrator.ru
Чем закрывается переход
Перестройка состава роли складывается из решений, каждое из которых снимает определённый род работы.
Разбор входящего. AI-обработка документов и заявок закрывает типовую часть: заявки, счета, первичный отсев, заполнение карточек. Человек подключается на нестандартном.
Сбор состояния. AI-ассистент координации отвечает на вопрос о состоянии дела одним ответом, вместо того чтобы собирать его из трёх систем и переписки. Эта работа не производит результата и при этом занимает заметную долю дня квалифицированного специалиста.
Опора для суждения. База знаний и процессов делает накопленный опыт доступным команде: устройство процессов, основания принятых решений, условия поставщиков. Новый сотрудник осваивает участок по базе, а не по расписанию свободного времени коллеги.
Сохранение отношений за компанией. Система управления отношениями закрепляет историю, договорённости и контекст за компанией. Передача клиента перестаёт означать потерю контекста.
Распределение внимания. Умная приоритизация поднимает то, что требует человека сейчас. В роли, где значительная часть работы стала проверкой предложенного, порядок проверки определяет её качество.
Рядом работает живая организационная память: основания решений сохраняются вместе с процессами, к которым относятся, и остаются доступными при смене людей.
Существенно, что состав роли определяется проверкой, а не предположением. Способности машины распределены по задачам неровно, и умозрительное распределение ошибается в обе стороны: одни работы остаются у человека без основания, другие передаются преждевременно. Поэтому разбор роли начинается с перечня фактически выполняемых задач, а не с названия должности.
Business Integrator