Как автоматизировать свою работу и больше никогда не работать | Korysno.PRO

Как автоматизировать свою работу и больше никогда не работать

Как автоматизировать свою работу и больше никогда не работать

Пару лет назад я услышал историю о парне (давайте назовём его Стив), который работал бухгалтером в большой гостинице в начале 90-х. Его работа заключалась в сборе информации о поступлении прибыли от размещения гостей, обслуживания, продажи товаров в сувенирном магазина и так далее.

Горы этих табличек Стив сводил в один большой отчет для менеджмента гостиницы. Так как информация приходила из разных источников, а компьютеры в 90-х не были такими мощными, для решения это задачи нужен был отдельный человек. Естественно, это была смертная скука.

Однажды в голову Стиву пришла идея написать код, который должен был приводить разные источники прибыли к единому формату и автоматически составлять отчет на базе этих данных. За 12 недель Стив поднаторел в языке Basic и сумел автоматизировать свои таблицы в Excel. «Я практически полностью автоматизировал мою ежедневную работу до трёх нажатий клавиш», — рассказывал Стив в своем посте на Reddit.

Стив говорит, что он почивал на лаврах этой программы около года и, имея столько свободного времени, смог помочь другим департаментам решить их проблемы, связанные с IT. Когда наконец-то ему наскучило получать зарплату за работу компьютерного алгоритма, Стив уволился. Вместо того, чтобы за две недели уведомить своего начальника, он передал код и инструкции, как пользоваться кодом, и добавил, что уже нашёл себе «замену». Если помните, в одной из серии Симпоснов на рабочем месте Гомера Симпсона заменили спящей собакой и коробкой из-под печения. Стив же поступил несколько хитрее.

Автоматизация – это медаль с двумя сторонами. В одном из экспериментов в социологическом центре при Йеле респондентам задавали банальный вопрос: кто ты? Как в притче об ученике Будды, больше половины людей ответили на него названием своей профессии. Наша идентичность плотно срослась с нашей работой, мы лучше сохраним свои источники к существованию, чем позволим, чтобы нас заменил робот. Такова сила привычки — 70-80 лет назад люди считали вполне нормальным торчать у станка или конвейера по 12 часов в сутки, а после дома вручную мыть посуду и стирать белье.

В то же время, большинству из нас на работе скучно. По данным исследования компании Gallup, целых 70 процентов сотрудников «отстраняются» от работы. Из этой группы 18 процентов дошли до того, что заявили, что они «совсем не вовлекаются» в свою работу, и это означает, что работа, которую они выполняют, не просто их не интересует, но также мешает продуктивности других. Даже работы мечты демонстрируют определённую дозу скуки. И это одна из причин, по которой люди, располагающие средствами, нанимают персональных ассистентов, чтобы те не только помогали, но и делали за них всю дерьмовую работу. Если бы вы могли отдать скучную работу на откуп алгоритму, а себе оставить зарплату и свободное время для более интересной работы, разве вы не сделали бы этого?

Те, кто встал на путь автоматизации, вряд ли жалеют о своем выборе. Аарон Роджерс пришел на должность оператора сотовой сети в одной крупной компании в 2010 году. Его работа заключалась в том, чтобы сидеть у экрана и контролировать работу нескольких систем. В случае сбоя Роджерс должен был лично устранить неполадку либо же сообщить о ней своему руководителю. Когда он не пялился в системный монитор, то должен был заниматься архивацией файлов, перезагрузкой серверов и резервным копированием. Но самой дерьмовой была работа по поиску ошибок в двух огромных информационных отчетах. «На каждые 1000 строк информации я находил порядка пяти расхождений. А отчёты могли содержать десятки тысяч строк, — рассказывает Роджерс. – Можете себе представить, насколько унылой была эта работа».

Все стало хуже, когда в 2011 году Роджерса перевели на ночную смену. Он должен был делать всю ту же черновую работу, но делать это ночью, когда тебя и так постоянно клонит в сон. «В тот момент я по-настоящему задумался об автоматизации», — вспоминает Аарон. И хотя в колледже он изучал только один предмет по программированию, он все же решил попробовать.

Сначала он взялся за простые рутинные задания. У компании был набор лог-файлов, которые нужно было архивировать в конце каждого рабочего дня, поэтому свой первый алгоритм Роджерс посвятил им. Вместо того, чтобы архивировать файлы вручную, он написал скрипт для архивации в Windows PowerShell. И это сработало. Освободившееся время Аарон посвятил более фундаментальному изучению кодинга и взялся за автоматизацию других аспектов своей работы. В частности – сравнение и поиск ошибок в проклятых базах данных.

Спустя год Аарон показал своей команде полностью рабочий набор скриптов, который избавлял от необходимости пялиться в монитор ночи напролет. К концу 2012 года благодаря работе Роджера отпала потребность в операторах сотовой связи, и компания продвинула его на должность системного инженера, где он с тех пор выполняет техническую и аналитическую работу. Подобные случаи, как правило, происходят в технической среде, где бОльшая часть сотрудников так или иначе связана с программированием, базами данных, электронными таблицами и цифрами. Но творческие сферы тоже начинают автоматизироваться.

Возьмите экономиста и писателя Фила Паркера. Его книги отлично продаются в Amazon, хотя он фактически не написал ни одной из них. Паркер, опытный экономист, использует специальные алгоритмы, которые берут статистические данные и превращают их в простое и понятное человеку повествование. По его словам, ничего сложного в разработке таких алгоритмов нет. В 1990 году он работал над отчётами, в которых нужно было многое проанализировать. Тогда Паркер осознал, что работа экономиста вполне подчиняется определённым формулам, тем более, что иногда сами издатели выдают писателям инструкции, как писать такие книги. Так почему бы просто не научить программу исполнять эти инструкции?

Алгоритмы, разработанные за 2-3 года, позволяют генерировать неплохую книгу примерно за 30 минут. Дальше книга проходит редактуру и готова к печати. За время работы с алгоритмом Паркер издал около миллиона книг по статистике, среди которых есть врачебное руководство к синдрому Клайнфельтера и мировой обзоргрузопассажирских стоек. Только вдумайтесь в эти цифры! Самое интересное, что книги Паркера хорошо продаются на Amazon.

Паркер – не первый, кто автоматизировал данный процесс. Технология, разработанная стартапом Narrative Science, позволяет генерировать осмысленные тексты на основе информации из сети. В отличие от автогенераторов, которыми пользуются владельцы сплогов, это ПО не просто выдирает по абзацу из разных текстов и прогоняет их через синонимайзер. Нет, она фактически выполняет работу новостника: ищет и сопоставляет факты к новости, выстраивает правильное повествование и соблюдает «пирамидную» структуру новости, когда текст заметки начинается с самого важного, а заканчивается деталями.

В статье New York Times приводится пример, где она пытается сделать обзор футбольного матча. ПО выделяет определённые фразы и термины, которые могут характеризовать данный матч. После этого, определив для себя основную тему новости (скажем, «такая-то команда выиграла у другой»), программа начинает «обвешивать» её дополнительными фактами, ищет, сколько матчей было в чемпионате, сколько было выиграно или проиграно, и т.д. Например, узнав данные о прошлых матчах команды, она может написать: «Это уже третья их победа в этом сезоне» или «после череды поражений команда выиграла свой первый матч в сезоне».

Мне стало интересно: смогу ли я автоматизировать свою работу? Я задал вопрос команде AutomatedInsights, которая стоит за программой Wordsmith. Это софт генерации контента, которым пользуются в таких компаниях, как AssociatedPress, Yahoo! и Samsung. В 2013 году алгоритмы AutomatedInsights написали для СМИ более 300 миллионовисторий – это куда больше контента, чем производит любое крупное СМИ в течение года.

В октябре прошлого года AutomatedInsights выпустили версию Wordsmith не для больших ньюзрумов, а для простых блоггеров или людей, которые нуждаются в производстве контента. В обновленной версии появилось несколько алгоритмов и меню с разграничением на сферы деятельности: СМИ, маркетинг, здравоохранение, энергетика и т.д. «К концу первой недели у нас были желающие использовать нашу платформу в самых разных сферах», — рассказывает Дан Диллон, директор по маркетингу в компании.

Диллон и его команда сделали для меня презентацию Wordsmith и объяснили, как в течение часа я могу написать алгоритм обработки данных, который впоследствии сэкономит мне тысячи часов при написании моих заметок. Оказалось, что софт совершенно непригоден для редакционных колонок, где преобладает мнение живого человека по какому-либо вопросу, но он неплохо справляется со сбором и трактовкой чисел. Это удобно использовать для резюмирования отчетов о преступности или результатов выборов. В отличие от писателя-человека, которому могут понадобиться часы на обработку этих данных, алгоритм сложит скучные цифры в историю в считанные секунды.

Диллон считает, что раз наши отношения с технологиями становятся все ближе, то это хорошо, что многие люди переходят на путь самоавтоматизации. Но не все с ним согласны. Вам нужно научиться кодировать, найти работу, которую можно автоматизировать, и написать скрипт, который сможет её делать так же хорошо, как (или лучше чем) человек. Это непросто. В прошлом году Роджерс предложил помочь с автоматизацией в других отделах компании, но его идею не особо поддержали.

Но даже если кодинг для вас – это игра на чужом поле, вы всегда можете взять пример с того парня, который отдал свою работу на аутсорс сотрудникам из Китая, а сам получал немаленькую зарплату и смотрел картинки с котиками на Reddit. Автоматизация, но с человеческой технологией. Главное – это смекалка.

Читайте: Работа будущего: 10 навыков, которые будут востребованы в 2020 году

©

Супертоп: