Чем активнее развивается искусственный интеллект, тем больше возможностей появляется у людей. Например, они могут автоматизировать самые разные задачи. С каких именно стоит начать, рассказывают разработчики Мэттью Моттолла и Мэттью Котни.
В книге «Экономика удалёнки. Как облачные технологии и искусственный интеллект меняют работу» авторы не только анализируют влияние ИИ, но и советуют компаниям, как эффективнее организовать деятельность сотрудников в новых условиях. С разрешения издательства «Альпина PRO» Лайфхакер публикует отрывок из 13‑й главы.
1. Управление календарями
Если и есть занятие, которого боятся почти все предприниматели, фрилансеры, члены команды и менеджеры, то это планирование встреч. Внутренние, внешние, формальные, неформальные беседы за чашкой кофе. Сегодняшний акцент делается на «продуктивности» (читай, на максимальной загруженности), а корпоративный персонал проводит большую часть своего дня на собраниях, поэтому согласование времени встречи двух человек даже в одной команде превращается в непростую задачу. Добавьте сюда ещё несколько человек, часовых поясов и свободных объединений фрилансеров, и вы легко сможете потратить несколько часов в неделю просто на жонглирование своим расписанием. Это так же весело, как острый камушек в ботинке.
Добро пожаловать в мир автоматизации! Оказывается, планирование встреч идеально подходит для делегирования компьютерам, поскольку оно повторяющееся, ограниченное и обучаемое. На текущем рынке существует несколько подходов и типов инструментов.
Это простые инструменты повышения производительности, в которые встроено немного искусственного интеллекта. Calendly, Doodle и аналогичные продукты используют доступ к вашему календарю, а затем предоставляют ссылку и веб‑сайт, чтобы другие люди могли выбрать время, которое им подходит. Затем приложение загружает их ответы и предлагает несколько разных вариантов, исходя из наилучшей доступности для всех участников.
Иногда самые простые решения оказываются лучшими. Не всегда нужно зацикливаться на искусственном интеллекте.
Тем не менее эти инструменты возлагают бремя выбора на тех, кто отвечает, и просто перекладывают работу с вас на них. Для встреч с менеджерами более высокого уровня или VIP‑персонами вам может потребоваться индивидуальный подход. Воспользуйтесь инструментом с коротким названием X.ai.
Этот умный инструмент также синхронизируется с вашим календарём, но, вместо того чтобы заставлять людей выбирать время на веб‑сайте, вы просто добавляете агент X.ai к адресу электронной почты с запросом на организацию встречи. Допустим, вы получили электронное письмо от руководителя отдела продаж, потенциального партнёра — фрилансера или даже старого школьного друга. Вы просто копируете X.ai, и он отправляет электронное письмо с запросом встречи тем, кто упомянут в цепочке писем. Он работает так же, как и другие инструменты, но выглядит гораздо более естественно.
Так что я всё-таки советую? Сначала остановитесь и задайте себе вопрос: «Мне действительно нужна эта встреча?» Значительного роста продуктивности можно достичь, просто осознав тот факт, что вам не нужно присутствовать на каждом собрании, вам не нужно назначать новые встречи и многие дела можно полностью вести с помощью электронной почты, переписки в мессенджерах или голосовых сообщений. Оставьте встречи только для обсуждения самых важных решений или для установления более глубоких отношений с вашей сетью контактов.
2. Ответы на письма
Следующий призёр в нашем списке убийц производительности — электронная почта. Как и со встречами, сначала подумайте об альтернативе. Электронная почта — это худший способ оперативного общения для большинства проектов. Задумайтесь, какие когнитивные усилия вам приходится прилагать каждый раз, когда приходит электронное письмо. Это важно? Это срочно? Это для меня? Мне нужно ответить? Какому клиенту это нужно? В каком контексте? Они там с ума сошли?
Вы можете копаться в электронной почте часами, стоит только утратить контроль, а в это время реальная ценность вашего труда улетучивается. Это как вакуум, засасывающий вашу душу (ого, глубокая метафора получилась).
Постарайтесь перевести оперативную связь вашей команды или организации на Microsoft Teams, Slack, Trello или подобное приложение для оперативного делового общения. Настройте каналы для активных проектов и групп и обменивайтесь там электронными сообщениями. Я знаю, что это звучит как несбыточная мечта, но я работал в стартапе, где мы использовали почти исключительно Slack. Я получал около 20 писем в день, в основном от клиентов. Это. Было. Потрясающе!
Если на вашем рабочем месте по‑прежнему не обойтись без электронной почты, не отчаивайтесь. Ещё есть надежда.
Как и раньше, начнём с простых решений. Microsoft Outlook, Google, Apple Mail и другие инструменты электронной почты позволяют создавать правила, которые помечают сообщения, перемещают их в папку или полностью удаляют, а также решают многие другие задачи. Когда речь идёт о простых рабочих процессах, этот подход способен творить чудеса. Например, вы можете настроить правило для пометки электронных писем, требующих определённого ответа (например, о проблеме обслуживания клиентов) на основе заранее заготовленного стандартного шаблона.
Если же говорить о более сложном управлении электронной почтой, вам могут пригодиться всевозможные интеллектуальные инструменты автоматизации разной сложности. Предприниматель Аджай Гоаль выпустил продукт под названием Wordzen, который объединяет пользователей электронной почты и редакторов писем.
На раннем этапе развития интернета он правильно угадал две тенденции: электронная почта станет мощным инструментом личной и профессиональной продуктивности, а Gmail станет фактическим стандартом для малых предприятий и частных лиц. Аджай создал инструменты, которые можно легко встроить в Gmail, чтобы не обладающие техническими навыками обычные пользователи могли самостоятельно автоматизировать такие задачи, как рассылка маркетинговых предложений и помощь при написании писем.
ИИ также начал проникать прямо в Gmail. Там появилась функция автоподстановки слов, которая автоматически предлагает следующие несколько слов в зависимости от набираемого текста. Это мощный и довольно простой вариант использования ИИ. Через Google проходят буквально миллиарды электронных писем, на которых можно обучить ИИ использованию типичных выражений. И он продолжает улучшать свой навык, достигая такой степени совершенства, что даже я впечатлён. Эта функция сократила время ответа на электронные письма примерно на 10–20% — мгновенное повышение производительности.
Диктовка — это тоже недооценённая, но удобная функция для ответов на электронные письма и текстовые сообщения.
Я недавно купил пару Air Pods (через три года после того, как они появились, — я немножко торможу внедрение новых технологий, как сапожник, который ходит без сапог). Эти наушники в сочетании с моим iPhone, на котором есть как рабочая, так и личная электронная почта, позволяют мне отвечать на электронные письма во время вождения, и я могу разобраться с переполненным ящиком по дороге домой, чтобы уделить время детям, а не работе. Это бесценно.
Но может ли ИИ помочь ещё больше? Разве он не может написать полный ответ вместо простой подсказки следующего слова? В этом направлении уже получены многообещающие результаты. Возьмём, к примеру, чат‑боты. На смену примитивным ранним версиям, которые были просто ужасными, пришли гораздо более сложные технологические решения, основанные на глубоком обучении. Они по‑прежнему нуждаются в изрядном обучении, чтобы освоить осмысленные ответы, но теперь они способны непрерывно учиться на реальных данных, вместо того чтобы оставаться жёстко запрограммированными с помощью узкого набора вопросов и ответов.
Эти чат‑боты, обычно работающие на одной из самых больших облачных платформ — Amazon AWS, Microsoft Azure, IBM Watson или Google Cloud, — сегодня поддерживают работу множества центров обработки вызовов и обслуживания клиентов. Например, у Bank of America есть «Эрика» (оценили каламбурчик — AmErica?), виртуальный персональный помощник в мобильном приложении, который понимает естественную речь и помогает делать всё, от доступа к счёту и перевода денег до получения финансовых советов.
Другие, более автоматизированные технологии, такие как Roboresponse и reply.ai, предназначены для работы в более открытом и свободном мире, чем здание кол‑центра. Они всё чаще встраиваются в ваши любимые рабочие инструменты, поэтому вам не нужно переходить на другую платформу.
3. Управление поездками
Одной из наиболее распространённых корпоративных задач, по крайней мере до тех пор, пока бесшовное телеприсутствие не станет обычным явлением, становится бронирование билетов и номеров, управление командировками и обработка отчётов о расходах. Это необходимые, но ужасно непродуктивные процессы. На них уходят буквально часы рабочего времени в неделю, а с учётом тенденции к сокращению числа помощников по административным вопросам большая часть этой работы ложится на плечи руководителя.
Несколько компаний работают над решением проблемы автоматизации поездок. Например, сервис Mezi, который был приобретён American Express, помогает управлять вашими рейсами, гостиницами и ресторанами. Hopper похож на него и даже помогает вам значительно сэкономить, предсказывая лучшее время для бронирования авиабилета или отеля. Сервис Pana берёт на себя управление корпоративными поездками и помогает реагировать на непредвиденные события, такие как собеседования и мероприятия.
Google Flights не только помогает искать и покупать билеты, но и предсказывает задержки рейсов лучше, чем сами авиакомпании. Невероятно удобно. А приложение Utrip даже учитывает ваши личные предпочтения и лайки в социальных сетях, чтобы рекомендовать индивидуальные поездки.
4. Проведение исследований
Неудивительно, что в наши дни большинство из нас являются работниками умственного труда — это вершина эволюции XXI века. Но наше будущее будет зависеть от того, насколько быстро и вдумчиво мы сможем собирать и обрабатывать информацию. В противном случае нам на пятки начнёт наступать молодое и технически более подкованное поколение. Извини, дедушка. Освободи дорогу в будущее.
Начнём с самой простой исследовательской задачи — опроса. Во многих случаях мы хотим опросить наших коллег, чтобы получить информацию, которая, как мы знаем, у них есть, но не хотим мучиться с индивидуальными запросами. Хороший способ — простые опросные формы. Многие современные платформы предлагают возможность организовать опросы в том или ином виде, от локальных форм Microsoft SharePoint до Slack и социальных сетей в интернете. Такие онлайн‑сервисы, как SurveyMonkey, Zoho и Mailchimp, пошли дальше и позволяют добавить надёжную условную логику.
Если ваши исследовательские потребности более обширны и расплывчаты, теперь в вашем распоряжении многочисленные инструменты автоматизации, даже если вы игнорируете очевидный мощный ИИ, который поддерживает Google и Bing. Большинство контент‑платформ имеют интерфейсы прикладного программирования (API), которыми могут воспользоваться разработчики, и всё чаще появляются как инструменты с открытым кодом, так и коммерческие продукты, которые доступны любому из нас. Например, newsapi.org объединяет все новостные события в один канал, по которому можно выполнять поиск.
У New York Times также есть интерфейс для доступа разработчиков к контенту, как новому, так и архивному. Большинство тематических контент‑платформ тоже имеют свои собственные API, включая образовательные материалы, научные и исторические архивы, а также своды законов и правительственных документов.
Кроме того, существуют инструменты, позволяющие проводить исследования для конкретных профессий. Например, ROSS — искусственный интеллект, помогающий юристам проводить исследования, на которые у них раньше уходили часы кропотливого поиска и просмотра документов. В распоряжении учёных есть инструменты таких компаний, как Chemical Abstracts и Elsevier.
Я впервые окунулся в мир бизнеса, работая в стартапе, который в конце 1990‑х создавал систему машинного обучения для химиков‑фармацевтов. Ничто не сравнится со старой школой. Но то, что тогда было ультрасовременным, сейчас стало заурядным, и многие компании, естественно, добавляют функции ИИ в свои программы.
Одним из примеров этого является Тони Трипп, чья компания Patinformatics вывела концепцию «сотрудничества с машинами» на новый уровень. Он сочетает открытые исследовательские инструменты с системами собственной разработки, чтобы предоставлять учёным подробные отчёты об областях, в которых они ведут исследования или надеются получить патент. Когда Тони представляет свои находки учёным, они обычно поражаются тому, как много они не знали.
В конце концов, научная информация, как и интернет, занимает очень много места.
«Даже технически продвинутые люди не могут знать всего, — говорит Тони. — Некоторые учёные думают, будто они понимают, что происходит в научном мире, потому что они посещают несколько конференций и подписались на несколько журналов. Но информация растёт так быстро, а технологии развиваются так стремительно, что никому не дано угнаться за ними. Такие организации, как моя, помогают охватить всю широту и глубину происходящего в технологических областях».
Мне тоже довелось быть свидетелем довольно впечатляющих — и далеко не всех, разумеется, — примеров автоматизации интеллектуального труда. Возьмём, к примеру, историю Дэвида Вишаноффа, доцента религиоведения Университета Оклахомы.
Исследовательские интересы профессора Вишаноффа направлены на то, как люди относятся к исповедующим другие религии, отличные от их собственных. Его интерес к этой проблеме возник, когда он был ещё маленьким мальчиком. Он родился в Тунисе, в Северной Африке, в семье протестантских миссионеров и с детства хотел узнать больше о тех, кто придерживался иных систем верований, чем его семья, и чувствовал желание понять их. «Это была тема моей дипломной работы, — говорит Вишанофф, — как мне лучше слушать людей? Отчасти это мой моральный долг — прислушаться к другим людям. Мы ужасно плохо слушаем».
Несколько лет назад Вишанофф познакомился с Дэйвом Кингом, основателем компании‑разработчика программного обеспечения Exaptive, специализирующейся на науке о данных. Exaptive находит междисциплинарные связи в сложных наборах данных, генерируя неожиданные идеи для специалистов по данным, исследователей и статистиков.
Вишанофф сразу понял, что его исследования обладают огромным потенциалом для автоматизации. Он имел обыкновение рыскать по книжным магазинам и покупать книги на такие темы, как толкование Корана. Но человек физически не может читать настолько быстро, чтобы пропустить через себя огромные стопки найденных им нужных книг.
Программные инструменты Exaptive позволили Вишаноффу обнаружить в своих литературных источниках удивительные связи. Например, он обнаружил, что некоторые средневековые мыслители стремились решать современные проблемы мусульманского общества способами, которые он не мог себе представить.
Было захватывающе наблюдать, как из моря текста возникают новые темы исследований. «Теперь я могу сосредоточиться на той работе, которую всё время хотел делать как учёный, и начинаю видеть новые интеллектуальные течения в интерпретации Корана», — говорит Вишанофф.
«Программы работают эффективнее, чем человек. Я сразу вижу, какие книги будут для меня наиболее полезными. А ещё я вижу, как машина находит интересные проблемы, о которых я бы даже не подумал. Теперь я могу исследовать их. Я получаю больше информации о том, что происходит в религии».
5. Информационная выборка
Получить информацию — это половина дела. Нужно суметь применить её с пользой. Ещё в студенческие годы я свысока относился к «читерам», которые читали брошюрки с кратким пересказом, вместо того чтобы прочесть книгу. Мне казалось, что это неправильно и следует полностью прочитывать оригинальные книги, чтобы уловить все нюансы.
Я был очень усердным ботаном. Оглядываясь на это, я понимаю, что был неправ. Конечно, в некоторых случаях необходимо прочитать всю книгу. Но теперь, когда время стало моим самым ценным активом, я боюсь тратить его на что‑либо, кроме самых важных вещей. Брошюрки с пересказом не так уж плохи.
Сегодня для того, чтобы потреблять информацию, мне нужна деловая версия брошюрки с кратким пересказом.
Я не хочу продираться через три страницы чьих‑то рассуждений. Я хочу понять суть, принять решение и двигаться дальше. Сейчас я нервно съёживаюсь, когда получаю от коллег электронные письма на нескольких страницах, из которых невозможно понять, что нужно сделать, в какой срок и кто этим займётся. Помимо коучинга в области коммуникаций, мне требуется кто‑то или что‑то, чтобы составить краткое изложение моего мира.
И здесь снова приходит на помощь ИИ. Наверняка вы уже видели примеры краткого обобщения в результатах поиска. Этот фрагмент текста под заголовком результатов поиска (он называется «сниппет» — звучит довольно круто, да?) создаётся на основе поискового запроса, того, что сочли полезным другие пользователи, и прочих данных. Но автоматизация способна сделать намного больше.
Инструмент под названием SMMRY может взять весь документ или веб‑страницу и преобразовать их в понятную аннотацию. Есть множество других подобных инструментов. В этой области ведутся активные разработки, поэтому в ближайшие годы можно ожидать появления новых приложений, в том числе более глубоко интегрированных в Microsoft Office и Google Chrome.
Другие инструменты помогают находить в документах упоминания о «сущностях» (люди, места, компании) и концепциях, что может быть полезно для быстрой расшифровки содержания контента, ссылки на связанный контент или даже создания «цифрового отпечатка» для сравнения с другими документами.
Один из таких инструментов, Open Calais от Thomson Reuters, используется для формирования новостного контента. Если вы когда‑нибудь видели статью с названием компании, её тикером и ссылкой на её домашнюю страницу, поблагодарите такой продукт, как Open Calais.
Подобные инструменты для поиска объектов и концепций могут быть довольно изощрёнными и сложными. Мне приходилось создавать по заказу компаний инструменты анализа, способные расшифровывать цитаты из материалов суда и извлекать соответствующие положения из юридического соглашения.
Один из моих любимых примеров — это Вин Вомеро, основатель Foxy AI. Я познакомился с Вином, когда на встрече в Бостоне рассказывал о том, как интегрировать IBM Watson в пользовательские приложения. Он был замечательным парнем, работавшим над внедрением ИИ в оценку недвижимости. Вскоре после нашей встречи он запустил услугу комплексной оценки объектов недвижимости на основе имеющихся фотографий. Ещё один повод поговорить о том, что машины отбирают у людей работу (если честно, я не особо жалею риелторов и оценщиков недвижимости).
С помощью Foxy AI Вин создал новую прикладную область, которую он назвал визуальным исследованием недвижимости. «Мы создаём приложения компьютерного зрения для извлечения информации из фотографий и последующего использования в других приложениях, таких как оценка состояния недвижимости. Наша глубокая нейронная сеть house2vec в течение двух недель обучалась на миллионах изображений жилых домов. Благодаря этому обучению наша нейронная сеть выделила и усвоила визуальные характеристики, которые коррелируют с ценностью и чётко отражают промежуточные градации качества».
Хотя это звучит почти как научная фантастика, здесь нет ничего сложного, если использовать правильные инструменты ИИ.
Используя глубокое обучение, Foxy AI преобразует фотографии объектов недвижимости, которые ранее считались неструктурированными данными, в структурированные, превращая пиксели в числовое представление объектов и их свойств, содержащихся в изображении. Затем Foxy AI использует эту информацию для повышения точности существующих методов оценки. «Эти числовые представления отражают особенности изображения, которые связаны со стоимостью. Иными словами, мы превращаем изображение в информацию о качестве и состоянии собственности».
Оценкой недвижимости никого не удивишь, но Вин говорит, что Foxy AI более точен. «Оценка по каталогу Zillow — наиболее распространённый подход, но он не учитывает качество и состояние объекта. Мы провели несколько собственных экспериментов, в ходе которых собрали оценки целого ряда объектов недвижимости, выставленных на продажу. Мы находили новый дом, прогнозировали его стоимость, а затем ждали, когда он появится в продаже. Затем мы сравнивали продажную цену с прогнозом по методике Zillow. Наш ценовой прогноз часто был ближе к фактической продажной цене, и мы продолжаем совершенствовать систему».
Вы не можете использовать Foxy AI напрямую, но, если вы покупаете или продаёте дом, вы вполне можете использовать продукты этой технологии, даже не подозревая об этом.
6. Управление сложными задачами
Одно дело — рассылать календарь встреч или отвечать на электронные письма. Но как насчёт остальных задач, которые вы выполняете в повседневной жизни, переключаясь между разнообразными приложениями и контекстами? Неужели их тоже можно автоматизировать?
Включайте марш супергероев. На сцену выходят такие продукты, как Zapier, IFTTT и Coda.io. Эти инструменты собирают воедино различные сторонние приложения, рабочие процессы и логические условия для решения практически любых задач, которые вы можете придумать.
По мере того как эти продукты внедряют в свои платформы машинное обучение, их становится всё проще интегрировать в бизнес‑процессы.
Для этих задач не нужно быть разработчиком. Но вам нужен некоторый навык работы с условной логикой и процедурами. Если вы когда‑нибудь строили дерево решений просто для развлечения, тогда всё будет в порядке. И даже если это не ваша сильная сторона, вы всегда можете нанять подходящего специалиста в облаке.
Голосовые интерактивные системы, такие как Alexa, Siri и Google, также всё чаще становятся платформами для автоматизированной интеграции различных задач и источников информации, позволяя вам изменять структуру и логику процессов, и всё это в режиме голосового управления. Только не забывайте говорить «пожалуйста» и «спасибо». Вас слышат ваши дети.
Если вы работаете из дома или у вас в компании принята гибридная модель, «Экономика удалёнки» — лучший гайд для повышения продуктивности и эффективности. Современные технологии могут больше, чем кажется.
Купить книгу
