Искусственный интеллект заменит работников диспетчерской службы

Придется работать: замена людей на искусственный интеллект отменяется

Практика последних лет показывает, что автоматизация чаще всего приводит к исчезновению рабочих мест с низкой квалификацией и создает спрос на хорошо образованных специалистов. При этом новые технологии способствуют зарождению абсолютно новых индустрий, где появляются свои профессионалы.

«В ближайшее десятилетие значительное число людей может быть смещено с их рабочих мест. Это правда. Но если мы вернемся на 15 лет назад, кто мог бы предположить, что «оптимизация поискового движка» будет требовать столько профессионалов», — отмечает известный американский журналист Джон Маркофф.

Где искать искусственный интеллект

В нашей компании под ИИ понимают разработки инноваций, которые расширяют человеческие возможности во всех сферах жизни, сохраняя за людьми контроль над технологией. Этот подход означает дополнение возможностей людей видеть, слышать, анализировать, рассуждать и предпринимать действия. Примеры:

• транспортное средство, которое может видеть окружающие объекты и отличить другой транспорт от дорожного знака;

• электронный сотрудник службы поддержки, ведущий беседу с человеком и разрешающий сложные ситуации онлайн;

• производственная система, оперирующая широким спектром данных о предыдущих периодах для точного прогнозирования будущего спроса;

• cистема обработки медицинских изображений, которая выявляет опухоли точнее, чем это делает человек;

• мгновенный перевод устной и письменной речи;

Экономика ИИ

В действительности наступление эпохи искусственного интеллекта неизбежно. Люди самостоятельно уже не могут справиться с обработкой возрастающих массивов данных, которые меняют экономическую среду.

Так, консалтинговая компания в сфере стратегического планирования Accenture Technology, Accenture Institute for High Performance и Frontier Economics в 2016 году смоделировали влияние искусственного интеллекта на 12 экономик развитых стран, совместно генерирующих более половины мирового объема производства.

В исследовании эксперты сравнили размер экономики каждой страны в 2035 году при базовом сценарии, предполагающем развитие в условиях сопоставимых с нынешними, и в случае активного применения AI.

Обратите внимание

Оказалось, что наибольший вклад AI может привнести в экономику США, ее ежегодный прирост к 2035 году составил бы 4,6% против 2,6% при базовом сценарии. Внедрение AI принесло бы дополнительные $8,3 трлн к валовой добавленной стоимости (ВДС) Соединенных Штатов.

Экономика Великобритании могла бы получить в аналогичном периоде дополнительные $814 млрд. Япония потенциально могла бы более чем утроить ежегодный рост ВДС, а Финляндия, Швеция, Нидерланды, Германия и Австрия — удвоить.

Такие результаты могли бы быть достигнуты за счет повышения производительности труда на 11-37% в зависимости от страны благодаря использованию AI, который бы позволил людям более эффективно использовать свое время и заниматься исключительно изобретением, разработкой и созданием новых продуктов.

Безусловно, это пока лишь математическая модель. Однако спрос на AI растет очень высокими темпами.

Другое исследование Accenture — Technology Vision 2016, охватывающее более 3100 глобальных IT-компаний, показало, что более 70% из них значительно нарастили свои инвестиции в разработку технологий, связанных с AI, по сравнению с двумя годами ранее.

При этом 55% опрошенных компаний заявили о планах по использованию машинного обучения и встроенного AI. По прогнозу IDC, объем мирового рынка программного обеспечения для контент-аналитики и когнитивных систем в 2019 году более чем удвоится по сравнению с 2014 годом — с $4,5 млрд до $9,2 млрд.

По данным CB Insights, число сделок, связанных с AI-стартапами, за последние 5 лет выросло в 4,6 раза со 150 в 2012 году — до 698 в 2016 году с общим объемом финансирования почти в $5 млрд.

Не вместо, а вместе

Одной из насущных проблем, которую искусственный интеллект может помочь решить человеку, связана с координацией его рабочего времени и административными вопросами. Так, опрос Accenture Institute for High Performance и Accenture Strategy показал, что в 2015 году среди 1,77 тыс.

менеджеров из 14 стран сотрудники на всех уровнях тратят 54% своего времени на эти рутинные задачи. При этом искусственный интеллект легко справляется с этим функционалом и дает возможность людям концентрироваться только на прямых обязанностях. Многие компании уже используют этот инструмент.

Так, информационное агентство Associated Press благодаря AI увеличило число технических материалов о квартальных финансовых результатах компаний с 300 до 4,4 тыс. штук. Таким образом, у журналистов высвободилось время для подготовки текстов, требующих значительной проработки и творческого подхода.

Важно

По оценкам AP, AI освободил около 20% времени журналистам для более творческой работы.

Подобное решение на базе AI в 2016 году на Олимпиаде решила использовать и газета The Washington Post. Роботу было поручено писать короткие новости и отчеты с соревнований. В первый год работы робот-журналист The Washington Post на базе AI опубликовал порядка 850 статей с 500 000 уникальных просмотров.

Другим примером может служить сотрудничество одного из правительственных агентств Италии с Accenture, в рамках которого был создан «умный виртуальный агент» для работы с обращениями граждан. Всего за три месяца работы он успешно обслужил более 70 000 людей. Ранее же весь этот шквал звонков и писем приходилось обрабатывать сотрудникам ведомства.

AI может быть лучшим советчиком в принятии стратегических решений, когда нужно опираться только на факты, не обращая внимания на эмоциональную составляющую. Так, компания Kensho Technologies занимается созданием аналитического инструмента в сфере финансов нового поколения, который может помогать инвестиционным менеджерам, общаясь с ними на английском языке.

То есть, вероятнее всего, AI не будет «подсиживать» человека, а станет его преданным соратником и коллегой, а наилучший результат будет получен за счет комбинации усилий естественного и искусственного интеллектов.

Так, например, искусственный интеллект разрабатывает несколько проектов, которые позволят ИИ обнаруживать рак по снимкам внутренних органов за считаные секунды.

Хотя финальное решение будет за врачом, но помощь в определении подозрительных локаций значительно ускорит их работу, сократит время на обнаружение злокачественных образований у человека и упростит дальнейшее лечение.

При этом каждое решение врача будет обрабатываться алгоритмом для непрерывного обучения.

Еще один пример использования искусственного интеллекта: Бостонский разработчик ПО Cogito предложил кол-центрам программу, использующую для анализа звуковых данных инструменты AI и в реальном времени дающую советы сотрудникам, как улучшить качество диалога с клиентом.

Совет

Она может, например, рекомендовать сбавить темп речи, реже перебивать собеседника или предупредить о том, что слушатель на другом конце провода расстроен.

Этот пример доказывает, что искусственный интеллект и человек могут успешно сотрудничать, не конкурируя, а дополняя друг друга.

Больше креатива и общения

Я ожидаю, что в результате произойдет перераспределение обязанностей: искусственный интеллект будет отвечать за автоматизацию привычных задач, а естественный — за стратегию, инновации и кооперацию.

На мой взгляд, человеку, желающему быть успешным, нужно будет сконцентрироваться на тех своих сильных сторонах, которые недоступны машинам: способности к взаимодействию в обществе и эмпатии, креативном мышлении, умении принимать решения на основе сложных вводных данных и задавать правильные вопросы.

То есть в профессиональной деятельности особую ценность приобретут творческие и социальные навыки. Ведь AI не может выходить за рамки имеющихся данных: например, по действиям в социальных сетях он догадается о некоторых предпочтениях пользователя, но не обо всех.

Здесь потребуется подход, который доступен только человеку благодаря его умению пользоваться чувствами и эмоциями.

В результате ландшафт профессий претерпит значительные изменения: исчезнут более рутинные, а на их место придут креативные. И здесь уже футурологи строят свои прогнозы.

Если посмотреть «Атлас новых профессий» на ближайшие 15-20 лет, созданный бизнес-школой «Сколково» и Агентством стратегических инициатив (АСИ), можно увидеть совершенно новые специальности в традиционных отраслях.

К примеру, генетический консультант и «сетевой» врач для диагностики пациентов через интернет, проектировщик инфраструктуры «умного города» в строительстве, science-художник и куратор коллективного творчества в искусстве.

Обратите внимание

В решении вопроса, как оплачивать труд специалистов, также может помочь ИИ. В России кадровый ресурс SuperJob при поддержке нашей компании создал сервис, который за счет машинного обучения позволяет анализировать базу резюме и предсказывать уровень заработной платы по выбранной профессии или должности.

Обрабатывая в ежедневном режиме большие массивы данных, ИИ учится находить значения, соответствующие критериям, заложенным в алгоритм оценки, сопоставлять их и определять уровень заработной платы, соответствующий конкретному резюме. Правда, пока система работает на низкоквалифицированных профессиях.

Я уверен, что рано или поздно ИИ докажет, что его труд будет стоить дешевле, он будет объективнее и эффективнее, чем человек, выполнять ту работу, на которую способен.

Источник: http://www.forbes.ru/tehnologii/350585-pridetsya-rabotat-zamena-lyudey-na-iskusstvennyy-intellekt-otmenyaetsya

Искусственный интеллект заменит специалистов по найму персонала

Как сообщает издание Hightech, с помощью продвинутых алгоритмов и чатботов многим предприятиям удается значительно сократить время, которое тратится на подбор персонала.

В соответствии с отчетом Global Recruiting Trends, представленным компанией LinkedIn, основными проблемами работодателей являются диверсификация труда и эффективное проведение собеседований.

В связи с этим многие из них уже в текущем году планируют воспользоваться искусственным интеллектом.

https://www.youtube.com/watch?v=mUzmGsEg3gE

Как свидетельствует опрос 8800 специалистов по найму и HR-менеджеров, 31 % опрашиваемых полагают, что ИИ будет более эффективно справляться с подбором наилучшего кандидата.

Еще 43 % думают, что при помощи искусственного интеллекта можно избежать человеческой предвзятости, а 61 % рассчитывают на существенную экономию времени при использовании ИИ.

Более половины опрошенных выказали уверенность в лучшей работе ИИ в плане поиска потенциальных сотрудников (58 %), обучения персонала (55 %) и отсеивания неподходящих кандидатов (56 %).

На основе исследований LinkedIn можно наглядно понять, как отдельные предприятия (вроде британского Vodaphone) применяют новые технологии на собеседованиях с 50 000 соискателями в собственных колл-центрах. Кандидатам предлагается записать видеоинтервью и ответить на ряд вопросов.

В дальнейшем каждый ролик подвергается анализу роботами, которые в процессе изучения материала используют 15 000 разных критериев, в том числе тембр голоса и «язык тела». Если кандидат сумел пройти отбор искусственного интеллекта, он приглашается на встречу со специалистами по найму.

По мнению компаний, благодаря подобному предварительному отсеву им удается вдвое снизить затраты времени на подбор.

Для упрощения процесса подачи резюме некоторые компании, в частности, Sutherland и Deutsche Telekom AG, отдают предпочтение чатботам. Боты могут провести отсев тех кандидатов, которые по определению не подходят на должность.

Важно

Вместе с тем, авторы отчета утверждают, что профессиональным соискателям не стоит опасаться замены роботами или приема на работу посредством «бездушных машин».

Как ни странно, но использование современных технологий позволяет компаниям больше инвестировать в собственных работников.

Ярким образцом помощи технологий в поиске работы является стартап Stella.ai.

Каждый год крупные корпорации получают до 4,5 миллионов резюме, а иногда заявки на вакансии подают до 10 миллионов соискателей из разных уголков мира.

Получить работу удается только единицам, однако Stella.ai анализирует резюме и направляет их в те компании, где кандидат может действительно заинтересовать работодателя.

Источник: https://robo-sapiens.ru/novosti/iskusstvennyiy-intellekt-zamenit-spetsialistov-po-naymu-personala/

Как искусственный интеллект меняет работу ИТ-службы

В ИТ-отделах внедряют инструменты на основе искусственного интеллекта для улучшения процессов поддержки, оптимизации инфраструктуры и прогнозирования сбоев оборудования, освобождая тем самым персонал для решения более сложных задач.

Искусственный интеллект шаг за шагом завоевывает мир, и службы ИТ не стали исключением.

Внедрений пока немного, но уже сейчас в компаниях пользуются средствами искусственного интеллекта для улучшения технической поддержки и управления инфраструктурой.

В частности, ощутимую пользу приносят системы обработки естественного языка.

Будучи основой чат-ботов, применяемых в службах поддержки клиентов, они также внедряются в отделах ИТ, в том числе в качестве более удобного пользовательского интерфейса.

Например, в Credit Suisse Group начали использовать чат-боты для типовых задач, таких как сброс паролей и перезагрузка компьютеров. Прежде в банке техническая поддержка осуществлялась только людьми по телефону, и эффективность обработки обращений оставляла желать лучшего.

Сотрудники, которые звонили в центр поддержки, вынуждены были какое-то время ждать, пока освободится специалист. Чтобы покончить с потерей времени на ожидание, решено было создать еще один канал связи в форме чат-системы, способной быстро отвечать на вопросы пользователей.

Читайте также:  Искусственная кожа придаст роботизированной руке чувствительность

Над планом перемен в Credit Suisse начали работать в конце 2016 года. В начале 2017-го решили остановить выбор на чат-боте Amelia компании IPSoft.

Совет

Как признаются в компании, сперва интеллект чат-бота был на уровне новорожденного, а сейчас – как у годовалого ребенка, и процесс обучения продолжается. Если чат-бот не способен обработать запрос, то он переадресуется человеку. Чат-бот обучается в процессе разговора, а затем специалисты проверяют его на системные ошибки перед вводом в рабочий режим.

Новая система обслуживает 76 тыс. пользователей в 40 странах. Благодаря ей в Credit Suisse около 80 сотрудников телефонного центра переведены на поддержку, требующую более высокой квалификации. В компании надеются к концу нынешнего года автоматизировать обработку 25% обращений, поступающих в службу, а в конечном счете – освободить для другой работы около трети всех специалистов центра.

Пример Credit Suisse показывает, что именно побуждает внедрять искусственный интеллект в ИТ-службах – это стремление дать возможность сотрудникам приносить больше пользы бизнесу за счет поручения низкоквалифицированной работы машинам.

Безопасность и мотивация

В сети техасских университетов A&M внедряют Artemis – интеллектуального ассистента, разработанного компанией Endgame, который будет помогать недавно нанятым сотрудникам защищать учебные заведения от кибератак.

Отдел информационной безопасности осуществляет мониторинг сетей 11 университетов и 7 ведомств штата.

В службе трудятся 9 штатных сотрудников, а еще подрабатывают 8 студентов, пока еще не обладающих достаточным опытом разрешения инцидентов безопасности.

Системе искусственного интеллекта можно задавать вопросы в произвольной форме на английском языке. Как отмечают в отделе безопасности, она помогает не только в поиске ответов, но и в обучении новичков. В январе были наняты новые сотрудники, и благодаря Artemis они освоили свои обязанности буквально за пару часов.

Кроме того, новшество позволило быстрее находить новых специалистов. Еще два года тому назад, когда понадобилось заполнить три вакансии аналитиков по безопасности, претендентов нашлось очень мало.

В январе же на семь ваканский поступило 88 заявок – благодаря молве о том, что в отделе интересно работать: вы не просто сидите целый день перед экраном, а проводите реальные расследования и набираетесь практического опыта.

Сегодня больше студентов выбирают специальности, связанные с информационной безопасностью.

Управление инфраструктурой

Murphy Oil – нефтяная компания со штатом 1200 сотрудников, работающая в США, Канаде и Малайзии.

Последний год в ней идут преобразования по модели SaaS: ИТ-инфраструктура, развернутая локально и у поставщиков услуг центров обработки данных, переносится в облако.

Причем наибольшую экономию принесло освоение интеллектуальных средств управления облачной инфраструктурой. Как уточняют в компании, если просто перенести рабочие нагрузки в облако без изменений, экономии не будет, напротив, возможны убытки.

Обратите внимание

Несмотря на всю ту гибкость, которую обеспечивают облака, для адаптации рабочих нагрузок может понадобиться труд многих людей и соответствующие затраты.

В Murphy Oil решили воспользоваться системой с искусственным интеллектом компании Turbonomic, способной давать советы по оптимизации инфраструктуры.

Но по-настоящему она окупилась, когда к системе привыкли и доверили ей задачи выбора размещения и масштаба систем.

Выяснилось, что система способна принимать более удачные решения, чем люди, поскольку руководствуется накопленными данными, а люди – интуицией и эмоциями.

Раньше в компании четыре сотрудника, работающих на полную ставку, и один с частичной занятостью занимались исключительно обработкой заявок в службу поддержки. Сейчас, как сообщают в Murphy Oil, на это требуется одна десятая часть полной штатной единицы.

В итоге персонал, занимавшийся простейшими задачами эксплуатации и сопровождения, был переведен на должности, связанные с поддержкой бизнеса. Например, сотрудники осваивают автоматизацию процессов, готовя новые преобразования в компании. Как подчеркивают в Murphy Oil, поскольку у отдела ИТ всегда есть запланированные проекты, увольнять никого не приходится.

Обеспечение связи

В школах округа Норт-Кантон, штат Огайо, имели место трудности обслуживания беспроводной сети – например, не всегда удавалось добиться надежного соединения с ней ноутбуков и мобильных устройств всех пользователей.

Всего в округе семь школ, в которых учатся 4,4 тыс. учеников и работают 650 сотрудников. К сети подключаются 6-8 тыс. устройств, а администрируют ее всего три человека. С лета прошлого года округ начал пользоваться для управления сетью решением Mist Systems, основанным на средствах искусственного интеллекта.

Как признаются сисадмины, процедуры управления сетью ощутимо ускорились, поскольку теперь причины неполадок выясняются быстрее. Так, системе можно просто задать вопрос «Что происходит с точкой доступа 1?», и она отобразит все сведения о ней с возможностью дальнейшей детализации.

Важно

Помимо интерфейса на основе естественного языка, система снабжена внутренними механизмами искусственного интеллекта, которые анализируют сетевую активность. По словам админов, решение помогло обнаружить ряд особенностей сети, о которых сотрудники даже не имели представления.

В прошлом году целых девять месяцев было потрачено на то, чтобы с помощью анализа пакетов доказать, что в ноутбуках сотрудников были неисправны адаптеры Wi-Fi. А после внедрения Mist аналогичную работу удалось проделать буквально за час, поскольку система отображает всю необходимую информацию в режиме реального времени.

Mist обнаруживает неполадки в сети, анализируя данные организации и анонимизированные справочные данные от других клиентов.

Обучение происходит как в непрерывном режиме (прогноз обновляется с учетом вновь поступающих данных), так и в пакетном (для обучения используется весь объем накопленной информации).

Применяются также модели обучения с учителем, уточняемые, по словам специалистов Mist, буквально каждые несколько часов.

В компании подчеркивают: чтобы использовать средства искусственного интеллекта, специальные знания в соответствующей области от клиентов не требуются.

Прогнозное обслуживание

В Konica Minolta внедрили систему управления ИТ-инфраструктурой на основе искусственного интеллекта компании ScienceLogic в начале 2017 года. Некогда известная как производитель камер, сейчас Konica Minolta является поставщиком офисной техники и ИТ-услуг. Решение ScienceLogic помогает предсказывать сбои оборудования.

Поначалу, как сообщают в компании, точность прогнозов составляла примерно 56%, но со временем система обучилась, и теперь двухнедельные прогнозы поломки техники сбываются на 95%.

Совет

В Konica Minolta планируют снабдить средствами прогнозирования ScienceLogic свою платформу управления ИТ-средами Workplace Hub.

Инструментарий прогнозного обслуживания также готовятся предложить в компании Nlyte Software. В ее решении используются технологии IBM Watson. Система Nlyte собирает сведения об оборудовании, используемом одновременно многими клиентами компании и, комбинируя их с данными по конкретным средам, расширяет свою компетенцию.

Как объясняют в Nlyte, система уже выявила немало закономерностей, и соответствующая информация по мере необходимости предоставляется клиентам. Кроме того, каждый клиент получает инструментарий машинного обучения, позволяющий обнаруживать закономерности, характерные для его конкретной среды.

Одно из популярных применений системы – оптимизация потребления энергии: она помогает выбирать место размещения новых серверов так, чтобы обеспечить лучшие температурные условия. Еще один распространенный сценарий – оптимизация размещения рабочих нагрузок.

Обычно подобные средства разрабатываются в компаниях собственными силами. Но теперь, с появлением готового программного обеспечения и уже построенных моделей, внедрять такие инструменты можно гораздо быстрее и без глубоких знаний в области искусственного интеллекта.

Добиться экономии благодаря применению машинного обучения удалось в компании Interxion, которая владеет 50 центрами обработки данных в 13 городах мира и предоставляет услуги колокации. Пару лет назад в компании начали внедрять систему управления инфраструктурой ЦОД (data center infrastructure management, DCIM) EcoStruxure компании Schneider Electric.

Обычно Interxion строит ежегодно четыре новых дата-центра, и в компании имеют возможность сравнивать показатели по ранее сооруженным ЦОДам, в которых EcoStruxure отсутствует, с показателями тех, где используется система старых версий, и самых новых, где развернута последняя версия.

В Interxion признают, что первые версии EcoStruxure были трудны в использовании. Они выдавали много информации, но, чтобы разбираться в ней и принимать решения, требовалось много работы. Последующие версии улучшились, но выдавали слишком много рекомендаций.

Самая новая версия обладает более развитыми интеллектуальными возможностями, и уже приносит экономию оператору дата-центров. В частности, бюджет, выделяемый на замену оборудования, уменьшился на 1-2%.

Обратите внимание

Что касается затрат на ремонт, в компании рассчитывают на то, что благодаря механизмам аналитики они в конечном счете уменьшатся на 10%.

Экономия достигается за счет ремонта оборудования еще до поломки, а также благодаря рекомендациям по оптимизации энергоэффективности.

Тем не менее даже самые новые версии системы нуждаются в доработке.

Например, типична такая ситуация: система рекомендует установить сегодня определенную температуру, на следующий день – другую, а на третий – снова первый вариант, поскольку считает его наилучшим на конкретный момент.

В Interxion полагают, что система должна выдавать рекомендации на основе долгосрочных прогнозов, отсортированных по приоритетности. Оператор ЦОДа помогает Schneider вносить улучшения в систему.

Возможности машинного обучения систем управления инфраструктурой ЦОДа, доступные Interxion, пока еще ограниченны, признают в компании.

Аналитики 452 Research уверены, что технические возможности средств искусственного интеллекта систем DCIM будут расширяться.

По их мнению, сегодня только начался процесс, который со временем приведет к интеграции управления физической инфраструктурой центров обработки данных и многих других сервисов, в том числе управления рабочими нагрузками, потреблением энергии, безопасностью, сетями и персоналом.

Чем больше данных будут собирать поставщики систем, тем умнее и полезнее будут становиться платформы DCIM, а клиенты смогут приобретать такие инструменты по достаточно низкой цене.

Пока что – только точечные решения

Возможность появления основанной на искусственном интеллекте универсальной платформы управления эксплуатацией ИТ остается призрачной, полагают в Forrester Research: на сегодня еще нет систем искусственного интеллекта, способных заменить администратора баз данных или сисадмина. Пройдет несколько лет, прежде чем решения достигнут зрелости, а в организациях станут более четко понимать, каким образом проводить внедрения искусственного интеллекта в конкретных ИТ-средах.

Дело осложняется еще и тем, что системам нужны огромные объемы учебных данных, а на сегодня они доступны только для определенных видов задач. Кроме того, необходимы более оптимальные механизмы обмена данными между различными системами, полагают в IDC.

Например, идею интеграции управления ИТ-услугами и управления эксплуатацией ИТ-среды в теории можно реализовать за два-три года – технические возможности есть. Однако соответствующее направление развивается недостаточно, отмечают аналитики. Понадобится не только автоматизация процессов – нужен опыт и знания специалистов по поддержке и эксплуатации.

Важно

Ряд поставщиков делают определенные шаги, но до воплощения идеи в жизнь еще далеко. В IDC считают, что нужны комплексные интеллектуальные системы, формирующие уровень абстракции процессов.

Из 750 менеджеров по эксплуатации ИТ-сред, принявших участие в опросе, проведенном компаниями Turbonomics, Red Hat и AppDynamics, 68% сообщили, что пока вообще не пользуются средствами искусственного интеллекта для управления ИТ-системами, а 24% указали, что экспериментируют с такими технологиями.

Однако 84% выразили уверенность в том, что искусственный интеллект позволит упростить работу благодаря созданию самоорганизующихся систем. Таким образом, резюмируют в IDC, речь идет об области, которой интересуются многие профессионалы, однако занимаются ею всерьез лишь единицы.

– Maria Korolov. How AI is reshaping IT operations. CIO. June 13, 2018

Источник: https://www.cio.ru/articles/2371

Как искусственный интеллект заменит сотрудников отдела кадров

В ближайшее время структура подразделений по подбору персонала на предприятиях существенно изменится. Некоторые новые веяния эйчары уже ощущают.

Так, по данным опроса сотрудников кадровых служб и руководителей предприятий, сегодня во многих компаниях делопроизводство, размещение вакансий, поиск кандидатов, обучение новых работников и некоторые другие функции выполняют компьютерные программы или роботы.

В будущем руководители отделов кадров хотят использовать искусственный интеллект для сбора данных и анализа эффективности коллектива, создания гипотез увольнения на основе аналитики, корректировки зарплат исходя из эффективности каждого сотрудника.

Что же тогда останется HR-специалисту? Большинство опрошенных сошлось во мнении, что прививание ценностей компании и формирование корпоративной культуры точно не будет отдано на откуп искусственному интеллекту.

Руководители считают, что все задачи, связанные с психологией, творчеством, формированием стратегии компании, должны решать только живые люди. Лишь девять процентов респондентов сказали, что полный цикл поиска сотрудников в ближайшем будущем можно будет доверить машине.

Читайте также:  Искусственный интеллект на фондовом рынке – ещё один стартап представляет свою разработку

Шестьдесят же склоняются к мысли, что это либо вообще невозможно, либо неосуществимо в долгосрочной перспективе.

Умение использовать в работе высокотехнологичные новинки скоро станет одним из основных требований к специалисту отдела кадров. Очевидно, что электронная трудовая книжка уже вот-вот начнет повсеместно использоваться. А за ней придут и другие новшества, с которыми тоже придется работать.

Совет

К примеру, наверняка войдет в практику использование системы распознавания лиц. Возможно, вопрос трудоустройства отчасти будет решаться на основе анализа мимики. А еще все сотрудники в скором времени начнут носить устройства-трекеры, способные считывать информацию о состоянии их здоровья, продолжительности и интенсивности труда.

Обрабатывать все эти данные тоже придется кадровикам.

Так что способности анализировать и мыслить стратегически станут важнейшими умениями эйчара, а кроме того, в работе ему пригодятся психоаналитические навыки и даже знание принципов нейромоделирования.

Я думаю, что в ближайшие десять лет в сфере подбора персонала появится несколько новых профессий, к примеру тайм-менеджер, психолог-сценарист, администратор микроклимата, кросс-культурный менеджер, предиктивный аналитик, специалист-форсайтер и другие. А еще на кадровика частично возложат обязанности маркетолога и бренд-менеджера.

Так что скучать не придется. Зато на чисто механическую работу времени уходить будет гораздо меньше – большую ее часть возьмут на себя машины.

Источник: https://surfingbird.ru/surf/kak-iskusstvennyj-intellekt-zamenit-sotrudnikov–4t0Le6686

Умного сотрудника робот не заменит никогда, ленивого заменит уже завтра, Или специалистам каких профессий нужно бояться искусственного интеллекта

Крупные российские компании активно начали привлекать к работе роботов. В сфере рекрутинга этот процесс запущен уже давно. Запрограммированные машины сейчас в силах совершить исходящий звонок, пообщаться с человеком, пригласить его на собеседование или провести HR-интервью по телефону.

Пока труд роботов является своего рода экспериментом. Однако, при положительных результатах, повсеместное внедрение машин не исключает никто.

Генеральный директор HeadHunter Михаил Жуков проанализировал ситуацию и рассказал «ФедералПресс» о том, специалистам каких профессий нужно бояться искусственного интеллекта, как пройти собеседование с машиной и к чему должна привести роботизация.

«Умного кадровика робот не заменит никогда, ленивого заменит уже завтра. В ведомстве человека еще долго будет находиться, так называемый, «умственный» тип работы.

Ведь любого робота нужно сначала запрограммировать, обучить, а после поддерживать его функциональность, продолжая обучать, модернизируя алгоритм и снабжая его новыми данными. Без человека здесь никуда.

Взять, например, процедуру сдачи анализа на кровь. Собрать материал может робот, но «прочитать» и выписать лечение — только врач.

В скором времени все повторяемые типизируемые и алгоритмизируемые функции будут заменены роботами. Но нельзя ставить знак тождества между специальностью и функцией. У каждого из нас есть рутинная часть деятельности, а есть содержательная.

Обратите внимание

Если работа исключительно рутинная, например, оператор в колл-центре, который отвечает на три вопроса, то перспективы такого сотрудника сомнительны. Его достаточно скоро заменит робот, причем через какое-то время качество аудио- контакта будет такое, что люди перестанут различать, что с ними говорит машина.

Серьезные проблемы могут возникнуть у водителей и охранников — технологии распознавания лиц, движущиеся роботы и детекторы потребность в человеке данной профессии сократят.

Другими словами, если говорить о работе в виде набора функций, то их часть можно роботизировать. Поэтому, если монотонные функции — это все, чем вы занимаетесь на рабочем месте, то даже сейчас возникают сомнения в вашей ценности.

Если же человек готов продолжать делать свою работу, но на другом уровне, то нужно определиться, какие навыки понадобятся в будущем и постепенно двигаться к ним.
Сейчас готовы к внедрению роботов в сферу рекрутинга, в основном, крупные предприятия с большим потоком найма, которые смогут быстро окупить расходы на робота.

HR-директора таких предприятий больше думают о корпоративной культуре, о боевом духе сотрудников, их развитии и так далее. Технические собеседования они уже сейчас готовы поручить машине.

Как же пройти собеседование с роботом? Главное — говорить правду. Поставить машину в тупик ответами соискатель вряд ли сможет. Пытаться подстроиться под какую-то ролевую модель также не получится.

Другое дело, что можно попытаться перед собеседованием провести своеобразное исследование: посмотреть, какие люди работают в компании, выявить, кто из них успешен и изучить его опыт работы. Можно даже найти этого человека и поговорить с ним. Люди редко отказываются от подобных разговоров, когда их просят.

Эту технику, кстати, предлагают и рекрутеры «человеческие». Она работает. За счет этого можно понять, в каком свете лучше представить свой опыт.

Компания и соискатель — это как замок и ключ. Робот помогает понять, насколько они подходят друг другу. Если их профили совпадают, то вероятность того, что человек будет успешен, проработает долго и принесет пользу компании сильно отличается от случайно принятого сотрудника. Основное отличие собеседования с человеком и с роботом в том, что с последним разговор короче.

Важно

Основная выгода от использования робота — воронка найма становится такой, что улучшаются все показатели: стоимость найма, скорость закрытия позиции, эффективность. Итогом становится уменьшение «текучки» в компании.

Например, у нас на сайте реализован в искусственный интеллект, ранжирующий резюме и отклики на основе машинного обучения и анализа текстов.

В личном кабинете работодателя отклики по умолчанию сортируются по наибольшему соответствию кандидатов, которое определяется на основе рекомендательной технологии, анализирующей совпадение резюме и вакансии. Ежедневно система обрабатывает до 1 млн откликов и резюме.

При этом, искусственный интеллект позволяет ранжировать резюме и отклики по 375 признакам одновременно. Сюда входят и география поиска, и уровень должности, и заработная плата, и функционал.

Более того, поисковый алгоритм учитывает также территорию, на которой находится резюме, и среднюю зарплату на рынке по этой специальности, и ее соответствие требованиям. Эта система позволяет экономить работодателям по всей стране не менее 15 тысяч человеко-часов на первоначальный отбор кандидатов, что эквивалентно 300-400 млн рублей в год.

ФЕДЕРАЛ ПРЕСС

Источник: http://guardinfo.online/2017/07/20/umnogo-sotrudnika-robot-ne-zamenit-nikogda-lenivogo-zamenit-uzhe-zavtra-ili-specialistam-kakix-professij-nuzhno-boyatsya-iskusstvennogo-intellekta/

Искусственный интеллект меняет сферу управления персоналом

Приложения помогают рекрутерам искать кандидатов не по резюме, а по открытой информации о них в сети интернет

Владимир Смирнов/ТАСС

Технологии искусственного интеллекта, позволяющие онлайн-ритейлерам делать клиентам спецпредложения на основе данных о предыдущих покупках, а водителям – добираться до цели по оптимальному маршруту, вскоре могут преобразить и управление персоналом.

Уже сейчас они помогают кадровикам. Например, рекрутер может составить описание вакансии, а программа соберет и проанализирует множество данных из разных источников и предложит ему кандидатов, обладающих оптимальным набором качеств.

Другая программа может анализировать переписку сотрудников по электронной почте и определять уровень их удовлетворенности работой.

Совет

Искусственный интеллект можно использовать и для выявления сотрудников, которые с большой вероятностью покинут компанию.

Но у технологий есть и слабые стороны. Искусственный интеллект может отдавать предпочтение кандидатам, обладающим тем набором навыков, с которым программа уже знакома.

Чересчур полагаясь на технологию, менеджеры могут отказываться выносить собственные суждения.

А желание собрать о сотрудниках как можно больше данных, необходимых системам искусственного интеллекта, может побудить работодателей нарушить границы приватности.

Программы, помогающие рекрутерам подбирать персонал, либо выбирают из множества резюме самые многообещающие, либо анализируют данные из многих источников и составляют широкий список кандидатов, из которого менеджеры сами выбирают тех, с кем стоит пообщаться.

Программа Resume Matcher, разработанная SAP, обращается к статьям в Wikipedia, чтобы понять описания вакансий, требуемых навыков и т. д.

Кроме того, у нее есть база из нескольких десятков тысяч анонимных резюме, предоставленных клиентами компании, с пометками о том, был ли кандидат отобран на вакансию, приглашен на собеседование, принят на работу.

Программа может находить свежие резюме, которые сочтет наиболее соответствующими заданным работодателем критериям.

Компания Entelo использует другой подход: ее приложение помогает рекрутерам искать кандидатов не по резюме, а по открытой информации о них в сети интернет. В приложении можно указать, что предложенные кандидаты не подошли и почему, и в следующий раз настройки поиска будут точнее.

Технологии, помогающие нанять лучших сотрудников, впоследствии следят, чем они занимаются на рабочем месте. Например, программа компании Veriato с определенной периодичностью делает скриншоты, которые в течение 30 дней хранятся на сервере работодателя. Кроме этого она отправляет на сервер Veriato информацию о датах и времени отправки сообщений.

Там их анализирует искусственный интеллект и ищет аномалии, свидетельствующие о низкой производительности сотрудника (часы, проведенные на сайтах, не имеющих отношения к деятельности компании), попытках несанкционированного доступа к закрытой информации (повторяющиеся попытки ввода неправильного пароля) или намерении покинуть компанию (копирование базы контактов).

В помощь рекрутеру

Юрген Мюллер, директор SAP AG по инновациям
«Рекрутеры тратят до 60% времени на чтение резюме. Зачем человеку читать 300 резюме, если машина может выбрать из них 10 наиболее подходящих?»

Отслеживать можно и передвижение сотрудников по офису. Bluvision разработала радиобейджи, которые передают информацию о передвижении сотрудника и посылают предупреждение, если, например, он входит в зону, в которую не имеет допуска. С помощью этой же системы можно узнать, сколько времени работник проводит за своим столом, а сколько – в буфете или комнате отдыха.

Обратите внимание

Искусственный интеллект может помочь менеджерам понять, довольны ли подчиненные работой. Так, алгоритм Veriato может анализировать текст электронных писем, сообщений чатов и сигнализировать, например, о резкой смене тона с позитивного на негативный.

Некоторые системы помогают предсказать уход ценного сотрудника и вовремя предложить повышение или другие меры поощрения, чтобы удержать его. Такие программы есть у Entelo, IBM, Workday и Microsoft.

Например, приложение Workday использует базу данных о 100 000 сотрудников разных компаний за 25 лет и рассчитывает индивидуальный риск ухода для каждого сотрудника компании-клиента по 60 параметрам.

Однако у людей еще недостаточно опыта применения новых технологий в управлении персоналом, чтобы сделать выводы, что машина принимает более правильные решения, чем человек. Ошибки в расчетах могут загубить чью-то карьеру, опасаются исследователи.

Аналитики Forrester Research Дэвид Джонсон и Джей Пи Гаундер указывают, что возможности компаний по сбору данных о своих сотрудниках превзошли способность менеджеров эти данные должным образом интерпретировать.

Кенни Мендес, менеджер по персоналу компании – разработчика ПО, консультировавший Entelo, считает, что проблемы управления персоналом слишком сложны для нынешнего поколения программ. Основные ограничения, по его мнению, – это трудность построения корректных заключений на неполных данных.

Например, статистика производительности учитывает только работников конкретной компании, но есть компании, где сотрудники ту же работу делают быстрее. К тому же в разных компаниях одни и те же показатели оцениваются по-разному, говорит Мендес.

Перевела Надежда Беличенко

Источник: https://www.vedomosti.ru/management/articles/2017/03/21/682005-iskusstvennii-intellekt-personalom

Искусственный интеллект помогает диспетчерам скорой помощи спасать жизни

При остановке сердца вне больницы время имеет решающее значение – вероятность выживания снижается примерно на 10% с каждой минутой. Первый шаг к спасению – правильная диагностика. И это вызов для диспетчеров экстренной помощи по телефону, которые должны распознать состояние пациента, полагаясь на чувства друга или родственника пострадавшего.

Начиная с 2016 года диспетчеры в Копенгагене получают помощь в уточнении диагноза от искусственного интеллекта по имени Corti. Он распознает речь и расшифровывает разговор. Для анализа слов и фоновых звуков используется машинное обучение. Диспетчер получает от бота предупреждение об остановке сердца в режиме реального времени.

Хорошо обученные диспетчеры экстренной помощи в Копенгагене могут распознать остановку сердца из описаний по телефону примерно в 73% случаев. Но искусственный интеллект делает это лучше. В небольшом раннем исследовании модель машинного обучения распознала звонки с сообщениями об остановке сердца в 95% случаях.

Как и другие технологии машинного обучения, искусственный интеллект Corti не предназначен для поиска каких-либо конкретных сигналов.

Читайте также:  Вмс сша работают над созданием робота-пожарного

Вместо этого он “тренируется”, слушая звуки из огромного набора вызовов для определения важных факторов, а затем постоянно улучшает свою модель по мере работы.

Невербальные звуки часто важны, и технология должна иметь возможность сортировать фоновый шум, например сирены или крики, чтобы идентифицировать подсказки.

Важно

При первых испытаниях технологии на номер экстренной службы обратилась женщина, и сообщила, что её муж упал с крыши своего дома. Диспетчер по описанию распознал перелом спины, и давал указания о том, что делать до прибытия скорой помощи. Но Corti зафиксировала, что инцидент не в переломе спины, а в остановке сердца.

Corti распознала в фоновых шумах, что пациент задыхается по причине остановки сердца. Искусственный интеллект узнал образец фонового шума полученного ранее. Оказалось, что человек упал с крыши из-за остановки сердца. Поскольку в то время платформа тестировалась, она не отправляла оповещения диспетчеру.

Человек не получил своевременную помощь, и к моменту прибытия машины скорой помощи, было уже слишком поздно.

С более точным диагнозом диспетчер может обучить кого-то по телефону оказать первую помощь. Можно предположить, что некоторые города могут использовать эту технологию для отправки беспилотных летательных аппаратов с автоматическими дефибрилляторами, которые могут прибыть на место быстрее, чем бригада скорой помощи.

Помимо признаков остановки сердца, искусственный интеллект также пытается устранять другие ошибки во время прослушивания разговора. Например, удостовериться, что диспетчер уточнил адрес, и скорая помощь прибудет к нужное место. Эта технология является примером того, как искусственный интеллект может дополнять, а не заменять людей.

Источник: https://worldiot.ru/2018/01/iskusstvennyj-intellekt-pomogaet-dispetcheram-skoroj-pomoshhi-spasat-zhizni/

Искусственный интеллект подберет персонал «Ростелекому»

«Ростелеком» начинает подбор персонала при помощи искусственного интеллекта. Пилотный проект компания разработала в конце декабря 2016 года. Для поиска кандидатов анализируют анкеты на сайтах поиска работы и в соцсетях. Как рассказали «Известиям» в компании, пока таким способом будут искать только операторов колл-центров.

Искусственный интеллект оценивает пользователей из соцсетей «ВКонтакте» и «Одноклассники», сайтов Headhunter, Superjob и «Avito работа».

— На основании «больших данных» строится алгоритм, который оценивает возможных кандидатов на вакансию, предлагая до 10–15 вариантов, — объяснила гендиректор компании JungleJobs (разработчик системы искусственного интеллекта) Евгения Дворская. — Это те, кто с большой вероятностью проработает на требуемой позиции более полугода. И значит, отдел кадров «Ростелекома» не потратит время на неподходящих кандидатов.

Пока таким способом будут искать лишь операторов колл-центров. Сейчас проект проходит тестовые внедрения в 15 городах России. Это колл-центры в Москве, Барнауле, Волгограде, Волжском, Костроме, Краснодаре, Кургане, Липецке, Омске, Саранске, Самаре, Чебоксарах, Челябинске, Череповце и Уфе. В них работает порядка 6000 сотрудников, обслуживающих более 30 млн абонентов компании.

— Эта специальность (оператор колл-центра. — «Известия») в нашей компании относится к массовым. Из-за текучести персонала здесь необходим постоянный массовый набор, — пояснили в пресс-службе «Ростелекома». — Это требует больших затрат труда и ресурсов. Внедрение искусственного интеллекта позволит значительно разгрузить это направление.

В пресс-службе «Ростелекома» отметили, что, пока проект находится в пилотной стадии, рано говорить, будут ли так искать соискателей на другие вакансии. Всё будет зависеть от результатов «пилота».

— Компания сможет сконцентрироваться на подходящих кандидатах. Это позволит сократить бюджет на наем линейного персонала в 1,5–2 раза, — уверена Дворская.

Совет

Президент портала SuperJob Алексей Захаров уверен, что за искусственным интеллектом — будущее рекрутинга.

— Главное понять, кого искусственный интеллект успеет заменить раньше — рекрутеров или операторов колл-центра, — рассуждает Захаров.

Продукты, связанные с искусственным интеллектом, сейчас начинают внедрять крупнейшие российские компании. В конце прошлого года о таком проекте сообщил Сбербанк. Планируется создание искусственного интеллекта, который способен общаться с пользователями и отвечать на вопросы, как живой человек.

Сейчас пройден только первый этап — нейросеть обучили алфавиту, морфологии и синтаксису, чтобы она грамотно составляла слова и предложения. Кроме того, ее совершенствуют по диалогам из сериалов и фильмов, чтобы сеть понимала, как общаются люди.

По заявлению ученых, к 2019 году сеть будет обладать достаточным интеллектом, чтобы общаться с людьми как в текстовом, так и в звуковом формате.

Источник: https://iz.ru/news/667742

Слоны в посудной лавке или искусственный интеллект на службе ИТ-поддержки

Оригинал The Three Elephants in the “AI for IT support” Living Room, автор Стивен Манн (Stephen Mann)

Некоторым людям не нравится искусственный интеллект (AI — artificial intelligence). Возможно, они выросли на фильмах о «Терминаторе» и сталкивались со Скайнетом и покушением на уничтожение человечества машинами.

Или они переживают, что технологии могут отрицательно сказаться на том, что в данный момент является неотъемлемо «человеческим» и это повлечёт либо потерю чего-то, либо снижение квалификации и отрицательно скажется на результате (или всё это вместе).

Когда мы смотрим на возможность применения искусственного интеллекта службой ИТ-поддержки, мы видим, что, по всей вероятности, в этой комнате есть «слон». Что-то, что необходимо обсудить начистоту. Что-то такое, что если оставить недосказанным, сделает принятие возможностей искусственного интеллекта гораздо более сложным, чем оно должно быть – и, по всей видимости, не оптимальным.

На самом деле, в этой комнате есть, по крайней мере, три слона, которых нужно внимательно рассмотреть: три слона, с которыми нужно либо комфортно разместиться и взаимодействовать, либо вежливо выпроводить из помещения. Три, которые сразу приходят на ум:

  • Поставщик услуг с точки зрения человека – «Искусственный интеллект украдёт наши рабочие места (в службе поддержки)».
  • Потребитель сервисов с точки зрения человека – «Люди хотят, чтобы им помогали другие люди, а не технологии».
  • Технологии в сравнении с человеком – «Технологии никогда не смогут понять обстоятельства и потребности других людей».
  1. Украдёт ли искусственный интеллект рабочие места у специалистов службы поддержки?

Посмотрите на этот вопрос в контексте искусственного интеллекта и самообслуживания. Не как «или-или», поскольку эти области пересекаются. Но взгляните на использование искусственного интеллекта с точки зрения того, что в ИТ-отрасли на сегодняшний день сделано с применением самообслуживания. Такое представление более «понятное» для служб поддержки, вследствие чего об этом проще говорить.

Был ли какой-либо переполох вокруг того, что самообслуживание лишит работы специалистов службы поддержки? Нет.

Обратите внимание

Фактически, ИТ-самообслуживание последнее десятилетие и даже больше рассматривалось как спасение для перегруженных работой, находящихся под постоянным давлением служб ИТ-поддержки.

И если вы считаете, что ценность искусственного интеллекта для организаций ИТ-поддержки, например, в этом:

  • Заявки могут миновать сервис деск, тем самым снимая нагрузку со специалистов (специалисты службы поддержки могут заняться более полезными вещами)
  • Конечные пользователи / заказчики решат свои вопросы быстро и квалифицированно и самостоятельно
  • Операционные расходы могут быть сокращены или бюджеты переориентированы на предоставление дополнительных услуг
  • Более глубокое понимание проблем, возможностей и эффективности работы.

То вы легко ошибётесь, думая, что это те положительные моменты, которые может привнести самообслуживание.

Итак, почему проблема потери рабочих мест связывается с искусственным интеллектом, а не с самообслуживанием? Правда в том, что СМИ постоянно поднимают шумиху на тему того, что искусственный интеллект отнимает работу у людей практически оптовыми партиями, но почему-то не упоминают о том, что сотрудники поддержки не только не видят в искусственном интеллекте угрозы, но наоборот, очень позитивно к нему относятся. Об этом свидетельствуют исследования Service Desk Institute (SDI) и ITSM.tools, а также специальные опросы на мероприятиях. Результаты опросов говорят о том, что возможная помощь искусственного интеллекта сотрудникам службы поддержки превышает возможную угрозу для рынка труда в этой сфере.

  1. Люди предпочитают, чтобы им помогали люди?

Опять же, давайте использовать самообслуживание в качестве зеркала возможностей искусственного интеллекта, например, использование чатботов и виртуальных помощников. Особенно это очевидно, если вы считаете, что чатботы — следующая ступень эволюции самообслуживания, высшая, нежели чат.

На сегодняшний день, самообслуживание находится на высокой стадии внедрения с точки зрения технологий, но при этом редко пользуется успехом у конечных пользователей. Всего лишь небольшая часть организаций смогли добиться ожидаемого возврата инвестиций в этой области.

Но кто может обвинять людей в том, что они избегают плохо представленных возможностей ИТ-самообслуживания, которые, делают жизнь сложнее, а не легче? Что же нужно, чтобы облегчить жизнь людям:

  1. понимать возможные пути решения и знать, чем некоторые варианты лучше других (для них, а не только для организации)
  2. уметь легко находить, получать доступ и использовать выбранную ими помощь/услугу
  3. убедиться, что выбранный вариант проще и выгоднее использовать, чем тот, которого они придерживались раньше, например, телефон
  4. иметь выбор, который подходит для разных сценариев.

Люди в конечном итоге выбирают то, что проще для них в разных сценариях. Если «нечеловеческий» (ИИ) выбор предлагает более низкий уровень обслуживания, они будут продолжать выбирать «человеческий».

Просто взгляните на множество доступных опций и сценариев, доступных потребителям – какой вариант вы выберете, обращаясь за помощью в Amazon? Самообслуживание? E-mail? Чат? Телефонный звонок? В конечном счёте, выберете то, больше всего подходит вам, в данной ситуации и при данных обстоятельствах. Но для другого человека это могут быть другие варианты.

Суть в том, что люди предпочитают обращаться за помощью к другим людям, пока у них не появится положительный опыт использования других способов получения поддержки. Будь то самообслуживание или чатбот. Люди будут придерживаться того, в чём уверены, до тех пор, пока не узнают и не убедятся в том, что есть способ делать это лучше и по-другому.

  1. Могут ли технологии учиться и использоваться наравне с людьми?

Начнем с выражения «так же, как и люди». Оно предполагает, что все люди могут и всегда предоставляют одинаковый (отличный) уровень сервиса. Все люди имеют схожие знания, навыки и опыт, а также правильное отношение и понимание того, как клиенты хотят, чтобы им помогли. Например, вникая в ситуацию клиента и проявляя сочувствие и эмпатию, когда это необходимо.

При этом нужно учесть, что люди устают, могут быть фрустрированы «ситуациями» на работе или в личной жизни или просто «отключились». Люди не роботы, и опыт поддержки, по всей видимости, может быть различным в разных командах, у разных.

Также люди по своей природе предвзяты – мы используем шаблоны, имеем собственное мнение, которое не обязательно основано на фактах. Мы обобщаем, разделяем и, возможно, строим неправильные предположения.

Иногда такие «умственные сокращения» могут быть полезными, но они также могут нанести вред клиенту или ситуации в целом.

Например, мы по умолчанию считаем, что проблемы с принтером обычно «могут подождать» – при этом принтер в конкретном случаем является важной частью бизнес-операции.

Технологии последовательны и работают с фактами, а не предрассудками (при этом вполне возможно, что человеческие предрассудки могут повлиять на некоторые из исходных «знаний», используемых искусственным интеллектом). Искусственный интеллект самообучается.

И это касается не только механических процедур, «поместить таблицу А в слот Б», он также учится распознавать эмоции, то есть то, как воспринимает клиент их взаимодействие.

Важно

При этом искусственный интеллект может приспосабливаться к ситуации, меняя свое поведение, либо переключать клиента на сотрудника службы поддержки, если это будет необходимо (будем надеяться, что всё-таки раньше, чем это уже будет необходимо).

Итак, правда ли, что «человеческая» поддержка самая предпочтительная для заказчиков? Так оно есть и так оно будет, но только до тех пор, пока технологии не смогут оказывать поддержку лучше.

Как и в случае самообслуживания, необходимо пройти переломный момент, когда технологии станет быстрее и проще использовать, и накопится достаточный опыт.

В конечном счете, они не должны повторять человека во всём, чтобы стать предпочтительным способом получения сервиса и поддержки – они для того, чтобы более полно соответствовать всему спектру потребностей клиентов.

Согласны ли вы с этим или нет? Каких ещё слонов в комнате с искусственным интеллектом вы видите? Пожалуйста, напишите в комментариях.

Источник: https://realitsm.ru/2017/09/slony-v-posudnoj-lavke-ili-iskusstvennyj-intellekt-na-sluzhbe-it-podderzhki/

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector