Каждый раз, когда компания рассказывает мне о своих усилиях по реализации IoT-проектов, я всегда спрашиваю их о проблемах, с которыми они столкнулись на своем пути, пишет журналистка Стейси Хиггинботэм в своем блоге staseyoniot.com. Среди наиболее распространенных проблем — заставить сотрудников принять новую технологию и изменить свои методы работы. В спешке принимая технологическое решение для улучшения своего бизнеса, менеджеры забывают, что именно их сотрудники будут обрабатывать новую информацию, передаваемую подключенными устройствами — и нужно научить их, как это делать. А еще, сотрудники могут быть недовольны, когда им просто указывают, как что-то делать с помощью нового устройства, но не обьясняют, почему это происходит.
Чтобы противодействовать «луддитам», которые бунтуют даже при намеках на внедрение какой-либо новой технологии, и минимизировать упущенные возможности, вызванные недостаточным вовлечением работников в реализацию цифрового преобразования, исследователи из Intel выяснили, как объединить работников и ИИ таким образом, чтобы все были счастливы. Что же они узнали?
Ирэн Петрик, директор по промышленным инновациям Intel и Фейт МакКрири, главный инженер по промышленным IoT, UX-архитектор и исследователь, провели последние несколько лет, изучая данные, собранные индустриальными клиентами компании. Они также обсуждали с клиентами Intel их ожидания, усилия и практический опыт преобразования их заводов в более автоматизированные и интеллектуальные. Ведь Intel — как производственная компания, так и поставщик базовых технологий для интеллектуальной фабрики — очень заинтересована в понимании проблем цифровой трансформации.
Первый исследовательский отчет вышел в апреле 2018 года и был посвящен роли людей на интеллектуальных фабриках. Для своего следующего исследовательского проекта, который должен быть обнародован до конца этого года, Петрик и МакКрири рассмотрели, как работники принимают и реагируют на ИИ на производстве.
МакКрири говорит, что у обоих есть огромные папки с ответами от лидеров производства, руководителей и фабричных рабочих. И, как оказалось, большая часть комментариев в этих ответах, касающихся ИИ, сводится к доверию. Секрет в том, чтобы заставить людей понимать и принимать ИИ на фабрике.
Когда речь идет о работе с технологиями Интернета вещей, работники хотят понять, как работают алгоритмы — или, по крайней мере, как эти алгоритмы были обучены и какие проблемы, по мнению руководства, они пытаются решить. «Проблемы внедрения интеллектуального производства не являются техническими, — говорит Петрик. — Почти повсеместно люди хотят знать, как ИИ придумывает алгоритм».
Кроме того, когда придет время для реализации проекта в сфере IoT, разворачивайте его медленно. Пусть кто-нибудь работает рядом с машиной и какое-то время следит за выполнением алгоритма, прежде чем перекладывать большую часть работы, выполняемой людьми, на машину. Затем, когда процесс станет более автоматизированным, убедитесь, что кто-то наблюдает за ним. В этот момент, если все работает, как запланировано, автоматизируйте уже весь процесс и, в идеале, проведите обучение, чтобы ваш сотрудник мог перейти к более сложной роли в обеспечении бесперебойной работы умного оборудования.
Когда усилия увенчались успехом, говорит Петрик, респонденты говорят, что это похоже на нового партнера по команде, на которого они могут положиться в улучшении своей деятельности.
Есть еще одна вещь, которую стоит учесть — управление изменениями и обучение работников новым компетенциям.
«Каждый раз, когда вы запускаете проект, в котором есть новые способы ведения дел, вам необходимо пройти обучение. Если работники на самом деле не получают ноыых функций в связи с цифровой трансформацией, то все эти идеи бесполезны», — говорит Петрик.