Где проходит граница между автоматизацией и человеческим суждением

Автоматизация забирает рутину. Почему тогда цена управленческих ошибок только растет?

Каждая новая технологическая революция сопровождается одним и тем же вопросом.
Заменит ли автоматизация человека?

Когда-то этот вопрос относился к рабочим на производстве. Затем — к бухгалтерам, операторам и логистам. Сегодня его задают в отношении аналитиков, юристов, финансистов и даже руководителей.

Основания для таких прогнозов выглядят вполне логично.

Современные системы способны обрабатывать огромные объемы информации, находить закономерности быстрее человека и выполнять множество операций практически без ошибок. Там, где существуют понятные правила и повторяемые процессы, технологии действительно оказываются эффективнее.

Поэтому автоматизация постепенно берет на себя расчеты, документооборот, контроль показателей, отчетность, согласование процессов и множество других функций.

На этом месте обычно возникает вывод: чем больше решений принимает система, тем меньше бизнес зависит от человека.

Но именно здесь начинается самое интересное. На практике происходит прямо противоположное.


Главная ошибка в разговоре об автоматизации

Большинство дискуссий строится вокруг вопроса, какие задачи можно передать алгоритмам.

Гораздо реже задается другой вопрос.

Какие задачи останутся после того, как алгоритмы заберут все, что могут забрать?
Именно этот вопрос определяет будущее управления.
Когда компания автоматизирует рутинные операции, она не устраняет необходимость принимать решения. Она меняет структуру этих решений.
Из повседневной работы исчезают стандартные задачи, которые имеют понятный порядок действий и заранее известные критерии оценки.
Остаются те решения, для которых готовых инструкций не существует.

Другими словами, автоматизация не уменьшает роль человеческого суждения. Она постепенно вытесняет человека из простых ситуаций и оставляет его один на один со сложными.

Почему данные не устраняют неопределенность

Столкнувшись со сложностью принятия решений, многие компании делают вполне понятный шаг.

Они начинают собирать больше данных.
Предполагается, что если информации станет достаточно много, неопределенность исчезнет.

Однако опыт показывает обратное.

Количество данных растет практически во всех отраслях. Вместе с этим растет количество аналитических систем, прогнозных моделей и инструментов контроля.

Но вопрос выбора никуда не исчезает.
Причина проста.

Данные прекрасно описывают прошлое и настоящее. Намного хуже они помогают разобраться с будущим.

Компания может знать историю продаж за последние пять лет. Может понимать структуру спроса. Может видеть изменение поведения клиентов.
Но ни одна система не способна достоверно показать, каким станет рынок через три года после появления новой технологии, изменения законодательства или экономического кризиса.

Проблема заключается не в недостатке информации. Проблема заключается в том, что будущее по определению нельзя измерить полностью.

Там, где заканчивается алгоритм

Представим ситуацию, знакомую большинству руководителей.
Компания рассматривает крупный контракт. Система способна проверить документ, выявить отклонения от стандартных условий, оценить юридические риски и показать статистику по аналогичным сделкам. Это полезная работа. Затем возникает вопрос, на который никакая система не способна ответить окончательно.

Стоит ли принимать этот риск ради возможности выйти на новый рынок?

Здесь уже нет правильного ответа, который можно получить расчётом.
Есть только выбор между несколькими вариантами, каждый из которых содержит неопределенность.

То же самое происходит при запуске новых продуктов, выходе в новые регионы, крупных инвестициях или стратегических изменениях.

Алгоритм может помочь оценить последствия. Но решение все равно принимает человек.
Не потому, что технология недостаточно совершенна.
А потому, что речь идет не о вычислении, а о суждении.

Что нельзя автоматизировать принципиально

Существует важное отличие между обработкой информации и принятием решения. Обработка информации отвечает на вопрос: «Что происходит?» Суждение отвечает на вопрос: «Что делать дальше?»
Первую задачу технологии решают все лучше. Со второй значительно сложнее.

Нельзя полностью автоматизировать: 

• ответственность за последствия,
• выбор между несколькими несовершенными вариантами,
• стратегическую ставку на будущее, которого еще не существует,
• готовность действовать до того момента, когда появятся все необходимые данные.

Именно поэтому самые важные решения в бизнесе остаются человеческими.

Чем умнее становятся системы, тем важнее становится человек

Парадокс современной автоматизации заключается в том, что ее развитие не уменьшает ценность человеческого суждения. Оно увеличивает ее.

По мере того как алгоритмы берут на себя тысячи стандартных решений, за человеком остаются решения редкие, сложные и дорогие.

Поэтому главный вопрос современного бизнеса звучит уже не так: «Что можно автоматизировать?»

Гораздо важнее спросить другое.

Какие решения останутся за человеком после того, как автоматизировано будет все остальное?

Именно ответ на этот вопрос определит, кто в будущем будет создавать конкурентные преимущества — алгоритмы или люди, способные принимать решения там, где готового ответа не существует.