Компания внедрила новый подход к автоматизации: теперь самые опытные ИИ-инженеры помогают непрофильным подразделениям, чтобы они изучали реальные рабочие процессы и создавали для них агентов.
Компания внедрила новый подход к автоматизации: теперь самые опытные ИИ-инженеры помогают непрофильным подразделениям, чтобы они изучали реальные рабочие процессы и создавали для них агентов.
За два месяца Uber организовала 16 таких «агентных команд». В них вошли 30 инженеров, которых распределили между финансовым, юридическим, кадровым и другими отделами. В течение двух недель специалисты наблюдали за работой сотрудников, разбирались, какие системы и неформальные процедуры они используют, а затем создавали ИИ-агентов для автоматизации задач.
«Невозможно эффективно автоматизировать такие процессы, просто изучив схемы или документацию. Нужно понять, как работа выполняется на самом деле», — объяснил технический директор Uber Правин Непалли Нага.
Многие процессы охватывали сразу несколько внутренних систем и требовали большого объема ручной работы. Благодаря агентам подготовка финансовых отчетов сократилась с двух дней до десяти минут. Распределение бюджета между проектами Uber в 150 городах раньше занимало 15 часов, а теперь — около 30 минут.
Uber намерена расширить эксперимент и создать отдельную команду для внедрения такого подхода по всей компании. «Она будет глубоко разбираться в работе подразделений, заново проектировать процессы и использовать ИИ, чтобы фундаментально изменить работу бизнеса», — пояснил Нага.
При этом внутри Uber остаются сомнения в окупаемости расходов на ИИ. В мае операционный директор компании Эндрю Макдональд признавал, что Uber становится все сложнее оправдывать растущие инвестиции в технологию. По его словам, значительные траты пока не привели к сопоставимому росту числа действительно полезных функций для пользователей.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.