Цифровая трансформация для директоров и собственников. Часть 1. Погружение - страница 8

Одна из ключевых компетенций тут – знание принципов бережливого производства. То есть умение так организовать интерфейс продукта, чтобы пользователю не приходилось делать лишних движений.

Это сбор и систематизация данных со всех каналов и источников. То, что известно под названием Big Data, или большие данные. Что это такое, мы разберём позже, а вот какие люди нужны, уже понятно. Это различные аналитики. И хотя кажется, что все они занимаются одним и тем же, их отличает «специализация».

Если говорить обобщённо, то все они – аналитики данных. Но есть, например, data scientist-ы, которые занимаются «наукой» и формируют математические модели, необходимые для более качественного проектирования. Основное направление такого специалиста – предсказывать и формировать новые гипотезы.

Классические же аналитики данных выполняют чуть более понятные задачи: собирают, обрабатывают, изучают, визуализируют и интерпретируют собранные данные об уже свершившихся событиях.

Технологии, датчики, роботизация и искусственный интеллект начинают использоваться на производстве, и часть решений на конвейере уже принимает не человек, а машина. Проектирование изначально идёт в цифровой среде одновременно с созданием цифровых двойников, что неизбежно ведёт к открытию новых ролей.

• CAD-инженер создаёт прототипы сразу в цифровой среде. Чтобы уже на их базе запускать производство и собирать в эту модель эксплуатационные данные. Такой человек должен глубоко понимать математику, инженерию и цифровые инструменты.

• Специалист по роботизации (RPA) владеет подходами к созданию программных роботов и разбирается в сценариях применения. Это бизнес-аналитик с навыками программирования. Чуть позже мы разберём, кто такие RPA, каких видов они бывают, какие эффекты даёт работа с ними.

• Аналитик процессов разбирается и работает в BPM-решениях (системы моделирования бизнес-процессов), к которым мы тоже ещё вернёмся. Основная сложность – большое количество правил и стандартов по описанию бизнес-процессов. При этом обычные люди понимают их с трудом. Поэтому нужно искать баланс между подробностью и доступностью для персонала.

• Специалист по компьютерному зрению и обучению помогает машинам «видеть» и различать предметы, людей, животных и окружающий мир. Сама машина не поймёт, что она видит – её нужно обучать. Компьютерное зрение – одно из перспективных направлений. Мы рассмотрим его ниже.

Это направление связано с тем, как мы работаем и думаем на работе. Под новыми способами мышления понимается не столько гибкая методология Agile и различные подходы, основанные на ней, сколько именно философия, уход от директивного управления ради раскрытия творческого потенциала.

Например, сюда относится использование цифровых инструментов для организации работы: таблицы канбан, управление базами знаний, обмен идеями, организация онлайн-совещаний и гибридный график.

Это больше раздел проектного управления, который можно применять и в обычной жизни.

Подробнее по QR-коду и ссылке.

Проектное управление. Часть 2

Тут есть одна новая роль – евангелист или agile-коуч. Его основная задача – объяснить, что можно строить рабочие процессы по-другому, можно работать более гибко. По сути, он должен просвещать сотрудников организации относительно цифрового образ жизни. Чем больше люди будут пользоваться цифровыми инструментами, тем больше будут понимать эту культуру. Например, отпадёт необходимость собираться на очные совещания, если можно использовать сервис Zoom или нелюбимый многими Teams.