Почему роботизация не приносит бизнесу ни прибыли, ни пользы — и как это изменить

Проверка на профпригодность

Amazon всегда охотно использовал машины в бизнес-процессах. Железные сотрудники доставляли товары на склад так быстро, что нормативы для людей увеличились более чем вдвое. Если раньше сборщики должны были обработать 100 товаров за час, то с появлением роботов норма выросла в четыре раза. Это привело к тому, что количество травм на складах Amazon увеличилось на 50%. Вместо ускорения автоматизация создала в процессе узкое место.

Другие компании и вовсе частично отказываются от роботов. Еще несколько лет назад Илон Маск сообщил, что чрезмерная автоматизация заводов Tesla была ошибкой. Из-за роботов производство автомобилей оказалось слишком сложным и дорогим, поэтому их решили заменить на огромную литейную машину, которая позволит обойтись без сварки мелких деталей.

Первый в мире отель с роботами Henn na Hotel тоже уволил механических менеджеров, коридорных и горничных. Роботы оказались эффективными не везде. Например, они приветствовали гостей на ресепшене, а паспорта все равно приходилось сканировать людям.

Apple потратила на автоматизацию миллионы долларов. Роботам пытались доверить сборку планшетов, но в итоге компании все равно пришлось вернуться к ручному труду. Apple каждый год выпускает на рынок по несколько новых устройств, а железные сотрудники не смогли так быстро приспосабливаться к изменениям.

Популярные программные роботы тоже далеко не всегда приносят прибыль. К примеру, в прошлом году китайский миллионер подал в суд на инвестиционную компанию Tyndaris Investments, которая использовала торгового робота для управления активами клиента и проиграла на бирже $20 млн.

В чем причины таких неудач: незрелость технологий или плохой менеджмент?

Не те процессы

Дело вообще не в роботах. Одно дело, когда внедряются совершенно новые технологии. К примеру, приложения для заказа такси. Подобные решения — disrupters, которые кардинально меняют ситуацию и создают новые стандарты. Совсем другое дело, если мы не придумываем нечто совершенно новое, а оптимизируем существующие бизнес-процессы. Во-первых, приходится разбираться, как на самом деле работают сотни сотрудников. Во-вторых, определять, где возникнут бутылочные горлышки. В-третьих, прогнозировать: принесет ли проект выгоду.

Делают предварительную оценку далеко не все. Иногда действуют по наитию, оптимизируя то, что кажется очевидным.

Простой пример: сотрудники получают бумажные счета, договоры, накладные. Руководитель велит, чтобы их обрабатывали централизованно несколько человек. Казалось бы, чем не оптимизация: отдельный этап процесса ускорился в N раз. Вот только весь поток документов надо отсканировать, внести в систему, сделать проверки. Справятся ли с нагрузкой несколько сотрудников? Непонятно. Узкое место не исчезло, а просто перешло на другой этап. Это характерный сценарий развития событий, если не смотреть на процесс целиком. Так, вероятно, произошло у Amazon, Apple и других.

Поэтому у компаний появилась потребность глубоко анализировать процессы перед стартом проекта. Согласно нашему исследованию, 38% руководителей говорят, что в процессах, которые доверяют роботам, появляется слишком много исключений и отклонений. По данным Deloitte, в России 48% руководителей испытывают трудности при выборе процесса для роботизации. В этой ситуации велик риск, что роботам доверят задачу, которая будет им не под силу, и от автоматизации не будет никакого толку.

Карьерный консультант для робота

Никто не застрахован от ошибок. Но можно снизить риски, если понимать, что, как и зачем автоматизировать. Для этого есть несколько способов. Первый — создать центр компетенций по роботизации. Это подразделение, которое изучает потребности сотрудников в роботах.

Анализировать пожелания коллег, даже если не все возможно реализовать сразу, полезно: это напрямую влияет на вовлеченность. Сотрудник, который знает, что благодаря ему в системе появилась какая-то фишка, чувствует себя частью команды, которая этот продукт внедряет, и более охотно осваивает решение. Сложность в том, чтобы уравновесить все хотелки внутренних заказчиков с реальными возможностями роботов, выбрать именно тот процесс, который автоматизировать выгодно, а не просто чтобы было. И все это в условиях ограниченного бюджета. Кроме того, гипотезы сотрудников субъективны, их необходимо проверять дополнительно. Некоторые вообще не хотят ничего менять. Это особенно характерно для российских компаний, где зачастую творчески относятся к распоряжениям руководителей, что значительно усложняет проекты цифровизации.

Взгляд со стороны

Еще один способ — привлечь к роботизации консалтинговые агентства и интеграторов. Эти компании могут сравнить задачи заказчика с аналогичными проектами и дать более объективную оценку.

Недостаток в том, что консалтеры и интеграторы, как правило, внедряют конкретное решение и не всегда могут отслеживать запросы заказчика в реальном времени. Между тем основные проблемы с роботами начинаются при обновлении ПО и внесении изменений в процессы.

Если от заданного регламента происходит отклонение, ломается вся система. Например, если по инструкции робот должен нажимать кнопку в верхнем левом углу поля для перехода на страницу регистрации, он будет делать так до тех пор, пока видит кнопку. Уберите ее или передвиньте, и робот зациклится на поиске кнопки, а работа встанет. Это могут заметить и сразу, но если таких кнопок несколько десятков или сотен, то задача усложнится.

Роботы для роботизации

Третий способ — интеллектуальный анализ бизнес-процессов (Process Intelligence). NelsonHall оценивает объем рынка Process Discovery & Mining в $566,5 млн. Продажи этих решений будут расти на 57% ежегодно и могут составить $5,4 млрд уже к 2024 году.

В глобальном смысле задача таких решений — анализировать деятельность компаний, находить возможности для улучшения процессов на всех уровнях. Еще совсем недавно такие системы могли работать только с задачами, по которым компания вела логи: фиксировала действия в информационных системах. Более современные платформы с элементами Task Mining могут анализировать даже действия пользователей в интерфейсах корпоративных программ и приложений.

К примеру, эта технология увидит, что сотрудники отдела логистики действуют по одному и тому же алгоритму: получают подтверждение от клиента, оформляют договор, получают счет, ставят заявку на доставку груза и т. д. Это позволит понять, куда именно в цепочке действий логично встроить робота, справится ли он с доверенной ему деятельностью и какую экономию это принесет.

Если использовать в проектах все три подхода, можно существенно снизить риск того, что робот навредит бизнесу.