При упоминании терминов типа «интеллектуальные системы» или «искусственный интеллект» сознание широких масс рождает целый веер ассоциаций.

Большей частью — мусорной голливудщины.

Всплывает так же кое-что из реально существующего — тест Тьюринга, победа IBM Watson в шахматы, или алгоритма Google — в китайскую го.

Однако — посмотрим с позиции реального бизнеса. И поставим вопрос.

Скучно и приземленно: как достижения в обмане комиссии из пяти человек неопределенной компетентности, или в игре в глубоко китайские камешки, могут помочь заработать больше денег?

Вашему конкретному предприятию.

?

Очевидно, что абстрактная интеллектуальная система принесет бизнесу дополнительную прибыль в том случае (и только в том случае), если позволит существенно сократить объем потребляемых человеческих ресурсов.

При, как минимум, неухудшении прочих показателей.

Дополнительная прибыль образуется явным образом за счет сокращения затрат на оплату труда.

Но...

Как шахматное поражение того же Каспарова может облегчить, например, бремя затрат вашего предприятия на содержание штаб-квартиры?

Вспоминается «В огороде — бузина, а в Киеве — дядька»? Вы не одиноки.

В киноблокбастерах Искусственный Интеллект обладает вполне человеческим поведением.

Разговаривает, испытывает эмоции, обладает индивидуальным характером, желаниями, мечтами, и даже способностью обманывать.

Но... Заглянем в любой офис (особенно, когда «начальства» нет на месте).

Внутренности которого прямо-таки кишат очень человеко-подобными биороботами. Убедительно демонстрирующими все свойства «сильного» ИИ.

А от ежедневных достижений их, — 100% натурального! — интеллекта (которые в бизнес-практике и расследованиях катастроф нейтрально именуются «человеческим фактором»), с удовольствием избавились бы топ-менеджеры и владельцы бизнеса.

Эксплуатантам бизнес-систем незачем платить за искусственное сознание. Они, скорее, охотно заплатили бы, чтобы избавиться от сознания натурального.

Таким образом, объективная реальность находится в полном противоречии к картине, формируемой с помощью СМИ бенефициарами «искусственного интеллекта».

Никакой «сильный ИИ», реальному бизнесу не просто не нужен.

Напротив, реальный бизнес нуждается в противоположном.

В системе, исполняющей функционал людей, но без обязательных приложений типа эмоций, усталости, выгорания, болезней, забывчивости и коррупции.

В системе, которая не уступает человеку по полезной функциональности, и драматически превосходит последнего по надежности, исполнительности и доступности сервиса.

Это и есть наше определение интеллектуальных систем для бизнеса.

Бизнес-логика IEM Предприятия строится на цепочках создания стоимости.

Для примера возьмем процесс закупки товаров на распределительный склад сети магазинов как один из самых простых, коротких и наглядных.

На верхнем уровне он выглядит так:

• ответственный сотрудник (категорийный менеджер) принимает решение о необходимости закупки товара А (этап формирования потребностей);
• (тот же, либо) другой сотрудник выбирает поставщика и договаривается о цене, количестве и дате поставки (этап размещения заказа);
• заказ приезжает на распределительный склад в зону приемки, где принимается по качеству/количеству (этап приемки);
• обработанный товар раскладывается по местам хранения, после чего готов к продаже (этап раскладки).

Если в традиционных ERP каждый этап, как правило, обрабатывается в независимом «модуле» (производственная коммуникация между сотрудниками происходит помимо ERP-системы или не происходит вообще), а результаты работы разных «модулей» стыкуются друг с другом не всегда, то в абстракции IEM Системы каждый сотрудник находится на собственном участке виртуального конвейера — той самой цепочки создания стоимости, она же бизнес-процесс в целом.

Категорийный менеджер формирует в системе документ «товарные потребности», который по завершении работы категорийщика переходит в область ответственности закупщика (участок конвейера «этап размещения заказа»).

На своем участке конвейера, используя инструменты системы, закупщик превращает документ «товарные потребности» (задание на закупку) в «заказ у поставщика».
Здесь уже известны точные количества, цены, поставщик (-и) и даты поставки.

Закончив свою работу, закупщик переводит созданные документы заказов складским приемщикам, превращая их в документы типа «ожидаемый приход» — прообраз будущей приходной накладной.

Кладовщик приемки по привозу товара на склад сравнивает накладную поставщика с информацией в «ожидаемом приходе», и с фактическим поступлением.

Обработав расхождения (если есть), кладовщик исправляет документ «ожидаемый приход» в соответствии с фактически принимаемым товаром — количество, артикулы, цены. И, нажав кнопку «принять», превращает документ «ожидаемый приход» в «раскладку товара», отправляя его на одноименный участок конвейера кладовщикам зоны хранения.

В зависимости от сложности схемы хранения конкретного склада могут быть и дальнейшие этапы, но окончанием цепочки в любом случае является превращение «раскладка товара» → «приход товара», когда новые поступления пополняют складские остатки, доступные для продаж.

Обратите внимание на термин «конвейер».

В самом деле, на протяжении всей описанной цепочки никакая информация не возникала ниоткуда и не пропадала никуда.

Созданный на первом этапе документ задания на закупку после череды трансформаций и обрастания дополнительным уточняющим содержанием (цены, поставщики, даты, etc) превращается в итоге в «приход товара», то есть товар на складе.

Конвейерный принцип отражения в единой системе реальных бизнес-процессов предприятия именно в том виде, в каком они существуют в реальности (а не в воспаряющих фантазиях консультантского словоблудия) — сам по себе огромный шаг вперед по сравнению реальной практической импотенцией модульных ERP.

Но это — только начало.

Вернемся к нашему примеру с бизнес-процессом закупки товара.

Посмотрим на людей, в нем участвующих.

Начиная с «категорийщика», формирующего ассортиментную матрицу.

Зачем для этого нужен категорийщик?

Если задуматься, правила его работы могут быть описаны (возможно) длинным, но принципиально несложным алгоритмом: товары, которые имеют историю продаж, закупаются исходя из скорости сбыта. Новые товары берутся «на попробовать» разными количествами в зависимости от популярности товарной категории, стоимости новинки и интересу к ней со стороны потребителей.

И все, и дорогостоящий (и, с высокой вероятностью, — коррумпированный) категорийщик не нужен: весь его функционал исполняется холодной, безошибочной и не устающей системой.

Намного лучше, чем его исполняет он сам.

Далее: закупщик.

Абсолютно то же самое, только заменяющий алгоритм еще проще: покупай там, где ниже цена (или по совокупности параметров: в итоговом весе товарного предложения поставщика учитывается глубина кредита, скорость поставки, лояльность гарантии, и так далее).

Закупщик тоже не нужен: делаем автоматизированную «биржу поставщиков», получаем цены заведомо лучше.
При гарантированном отсутствии воровства, и прочих непривлекательных манифестаций человеческого фактора.

Цены? IEM Система автоматически поддерживает их в оптимальном состоянии в фоновом режиме.

А если ваш бизнес еще не настолько крут, чтобы поставщики постоянно паслись на вашей b2b-площадке — IEM Система самостоятельно формирует предложения поставщиков, импортируя цены и остатки из эксельных прайс-листов (онлайн-каталогов на сайтах, данных сторонних маркетплейсов, etc).

В итоге: любая позиция, должностная инструкция/технологическая карта которой может быть описана формальными правилами, полностью автоматизируется надежными алгоритмами IEM Системы.

Возвращаясь к параллели с конвейером автозавода, IEM Система заменяет человека, прикрепленного к участку конвейера, специализированным роботом, основой управляющей программы которого является должностная инструкция человеческой позиции-предшественника.

Квалифицированный скептик спросит: а что мешает программировать таких же «роботов» в привычных ERP-системах, и автоматизировать бизнес-процессы как написано выше?

Препятствия фундаментального характера.

Традиционная ERP является совокупностью слабо связанных модулей, фактически отдельных программ, реализующих свои фрагменты функционала. Закупщик работает в модуле SCM, склад в модуле WMS, колл-центр в CRM, производственники в MES и так далее.

Единый в жизни бизнес-процесс закупки товара (как и любой другой) разрывается в ERP на отдельные куски, соответствующие модулям. Связанные между собой отложенными во времени процедурами обмена данными.

Каждый участник процесса видит данные только своего «модуля» (как правило, не совпадающие с данными в других «модулях»). О транзакциях в реальном времени и речи нет.

В операционном отношении классическая ERP является гирей и тормозом: она не в состоянии предоставлять участникам процесса создания стоимости полезные данные в реальном времени.

Наоборот, ERP-система сути является объектом для дополнительных манипуляций, куда сотрудники должны вбивать данные помимо исполнения своих прямых обязанностей.

IEM Система напротив, является организующим стержнем, задающим ритм реального времени барабаном и ограничителем степеней свободы практически исполняющихся бизнес-процессов.

Помимо «роботов» на участках конвейера (автоматически исполняемых сценариев для этапов бизнес-процессов) в рамках пространства бизнес-логики IEM могут формулироваться сценарные реакции системы на произвольные события.

​​​​​​Каждый робот IEM сам по себе не особо «умён».

Но — сочетание высокой концентрации в эксплуатирующейся системе (тысячи и десятки тысяч отдельных сценариев) и единства информационного поля порождают эффект, кибернетически близкий коллективному разуму социальных насекомых.

Те же муравьи: каждый муравей сам по себе достаточно примитивное животное.

Но, соединенные во многотысячный коллектив, и управляемые набором феромонов (намного более простым, чем пространство возможностей управляющих действий и реакций IEM), демонстрируют вполне себе серьезный коллективный разум, способный к организации сложных социальных структур и конструкции масштабных материальных объектов.

Роботов, они же автоматические сценарии IEM, можно уподобить простым нервным узлам индивидуальных насекомых.

Начиная с определенного уровня сложности сценариев и их согласованности между собой, IEM Система в целом приобретает элементы разумного поведения в контексте реакции на изменение окружающих условий (Swarm Intelligence).

Вернемся к реальному бизнесу, и его истинной, рациональной ИТ-задаче: избавлению от носителей натурального интеллекта.

Читатель, закаленный однообразной маркетинговой ИТ-трескотней, скептически отметит, что далеко не все позиции можно заменить набором автоматически исполняющихся сценариев.

И даже большинство нельзя.

Что — неверно.

Вспомним про необходимую предпосылку операционного совершенства любого бизнеса: стандартизацию бизнес-процессов.

Конечным ее результатом на произвольном предприятии является распределение всех занятых на три группы:

• креативщики
• описываются формальным сценарием
• не участвуют в создании стоимости

Если третья подгруппа — большей частью просто лишние люди на увольнение, то численность подгруппы креативщиков обычно преувеличивается — вследствие недостаточной глубины стандартизации.

Несомненно, и поэт, и дизайнер креативщиками так и останутся.

А вот остальные...

При последовательном применении человекозаменяющая управляющая система предприятия сокращает многотысячный административный аппарат крупного предприятия (вне зависимости от сферы деятельности) до нескольких десятков человек.

Или — просто человек.

Однако мы еще не касались собственно рабочих.

Те самые живые люди на конвейерах заводов, комбайнеры-трактористы за рулем сельхозтехники, кладовщики на складах, водители за баранкой.

Но и тут технический прогресс не стоит на месте: люди на заводах будут заменяться дешевеющими промышленными роботами, водители что тракторов, что магистральных грузовиков уже заменяются автопилотами, и даже по процессингу разногабаритных товаров на сборных складах есть подвижки, если верить демороликам Амазон.

По мере того, как соответствующие технические решения будут становиться широко используемыми, они будут передаваться под управление единой IEM Системы — в точности так же, как сегодня ею уже управляются складские WMS-терминалы или автоматические кассы.

Будущее куда ближе, чем все мы думаем.