​Jak zautomatyzować swoją pracę, by już nigdy nie pracować?

Możecie spędzić cały swój etat przeglądając internet, jak ten koleś. Fot.

Sean MacEntee

Kilka lat temu usłyszałem historię pewnego gościa – nazwijmy go Steve – który w latach dziewięćdziesiątych pracował jako księgowy w dużym hotelu. Jego praca polegała na zbieraniu przychodów ze wszystkich pokoi, obsługi czy sklepu z pamiątkami, i kompilowaniu ich w raport dla zarządu hotelu. Dane pochodziły z różnych źródeł, a komputery sprzed 20 lat nie były tak zaawansowane jak dzisiejsze, więc do zebrania ich w czytelny, jednolity raport potrzebny był człowiek.

Oczywiście była to okropnie nudna praca. Pewnego dnia Steve wpadł więc na pomysł, by napisać program, który pobierze dane z różnych źródeł, przekonwertuje je do wspólnego formatu i samodzielnie napisze raport dla szefostwa. Steve pisał w języku BASIC, przedsięwzięcie to zajęło mu trzy miesiące. Po pewnym czasie usprawnił kod tak, by sam wprowadzał dane do arkuszy Excela.

„Kod zautomatyzował moją pracę niemal całkowicie, ograniczając ją do trzech kliknięć", Steve wyznał na Reddit.com.

Twierdzi, że płynął na fali swojego kodu przez jakiś rok, a wolny czas wykorzystywał na pomaganie innym działom z problemami informatycznymi. Gdy już w końcu znudziło mu się inkasowanie czeków za pracę komputerowego algorytmu, odszedł. Zamiast dwutygodniowego wypowiedzenia wręczył szefowi swój program i jego instrukcję obsługi, uprzedzając poszukiwania swojego następcy.

Historie takie jak ta były dawniej dość wyjątkowe, lecz dziś niewiele jest zawodów, których nie da się w podobny sposób zautomatyzować. Korporacje od dziesiątek lat eksperymentują z automatyzacją, co może trochę niepokoić – identyfikujemy się z wykonywaną przez nas pracą i nie chcemy, by roboty odbierały nam chleb od ust. Z drugiej strony, większość z nas śmiertelnie nudzi się w pracy. Według ankiety przeprowadzonej przez Gallup w miejscach pracy między rokiem 2010 a 2011, aż 70% pracowników „wyłącza się". Osiemnaście procent z nich jest wręcz „czynnie zrezygnowana", co znaczy, że nie tylko przestali przejmować się swoją własną pracą, ale też szkodzą produktywności innych.

Nawet wymarzone profesje mają w sobie element mordęgi – przez to niektórzy zatrudniają osobistych asystentów wykonujących te najżmudniejsze z zadań. Jeśli możemy podzielić się robotą z komputerami, nie tracąc przy tym zarobków i zyskując trochę wolnego czasu, czemu mielibyśmy tego nie robić?

Ci, którym się to udało, są najlepszym przykładem na skuteczność automatyzacji. W 2010 Aarona Rogersa zatrudniono jako operatora sieci w dużej firmie. Jego praca polegała na siedzeniu przed panelem złożonym z wielu ekranów i doglądaniu płynnego funkcjonowania systemu. Gdy coś zaczynało szwankować, Rogers musiał zwalczyć problem samodzielnie lub skontaktować się ze starszym członkiem zespołu. Gdy nie gapił się na monitory, odpowiadał za archiwizację dokumentów, resetowanie serwerów, tworzenie kopii zapasowych i pewną torturę polegającą na porównywaniu dwóch ekstremalnie długich raportów w poszukiwaniu sprzeczności. „Na każde 1000 linijek danych przypadało około 5 błędów. Raporty miewały po kilkadziesiąt tysięcy linii. Jak łatwo można sobie wyobrazić, bardzo szybko miałem tego po dziurki w nosie".

Wszystko tylko pogorszyło się, gdy rok później przeniesiono Rogersa na nocną zmianę, na której robił dokładnie to samo, ale w głuche, samotne noce. To wtedy zaczął na poważnie myśleć o automatyzacji. Na studiach odbył tylko podstawowy kurs programowania, ale jak stwierdził: „co szkodzi spróbować?".

Z początku skupiał się na prostych, rutynowych zadaniach. Na koniec każdego dnia roboczego w firmie trzeba było zarchiwizować długie raporty. Zamiast robić to ręcznie, Rogers napisał w języku Powershell program, który robił to za niego. Zadziałało! Po pierwszym sukcesie zaczął uczyć się więcej o programowaniu i automatyzacji innych części swojej pracy, w tym wspomnianego porównywania raportów i baz danych.

Po roku pochwalił się z zespołem efektami jego eksperymentów, dzięki którym w pełni zlikwidował zapotrzebowanie na nocną zmianę. Pod koniec 2012, skrypty Rogersa całkowicie wyeliminowały stanowisko operatora sieci, a firma awansowała go na pozycję inżyniera systemu, gdzie zajmował się bardziej technicznymi, analitycznymi rzeczami.

Takie przypadki są częste w branży technicznej, gdzie bardziej prawdopodobna wśród pracowników jest znajomość języków programowania, a do ich obowiązków należy praca z liczbami, arkuszami czy bazami danych. Jednak ostatnimi laty także branża kreatywna zaczyna się coraz bardziej automatyzować.

Wystarczy spojrzeć na Phila Parkera, ekonomistę, który opracował proces automatycznego pisania książek. Z tego, co mi powiedział, stworzył piszące algorytmy głównie dla zwiększenia własnej produktywności, gdyż pisanie książek akademickich jest bardzo kosztowne i czasochłonne. „Nie chodziło o to, by wyeliminować tę nudną część pisania książek, ale jest to pozytywny skutek uboczny procesu", opowiada Parker. Do dziś „napisał" w ten sposób tysiące książek – od przewodnika po zespole Klinefeltera po Globalną analizę rynku stojaków na bagaż w okresie 2007-2012 – jak twierdzi, „napisanie" i zredagowanie każdej z nich zajmuje mu około dwudziestu minut.

To skłoniło mnie do myślenia: czy mógłbym zautomatyzować swoją własną pracę? Zadałem to pytanie zespołowi Automated Insights, twórcom Wordsmith – programu służącego generowaniu treści publikowanych przez m.in. Associated Press, Yahoo! czy Samsung. W samym 2013 algorytmy Automated Insights napisały przeszło 300 milionów artykułów – znacznie więcej niż dowolny dom mediowy i prawdopodobnie więcej, niż wszystkie największe razem wzięte.

W październiku zeszłego roku AI wydało samoobsługową wersję Wordsmith do użytku prywatnego, którą każdy z nabywców mógł dostosować do własnych potrzeb. Twórcy zawarli w programie pole wyboru branży, w której będzie wykorzystywany – np. media, marketing, służba zdrowia, energetyka – by zobaczyć, kogo interesuje ich oprogramowanie. „Po tygodniu od premiery wielokrotnie wybrano każdą z opcji", mówi Dan Dillon, dyrektor działu marketingu w AI.

Dillon wraz ze swoim zespołem przygotowali dla mnie prezentację ich dzieła, pokazującą jak w przeciągu niecałej godziny da się dzięki niej stworzyć algorytm zdolny do napisania tysięcy artykułów opartych o wymierne dane. Wordsmith nie jest w stanie pisać artykułów, w których mówi się o konceptach, ale świetnie radzi sobie z liczbami i idealnie sprawdza się w omawianiu wyników wyborów czy doniesień o przestępczości. W przeciwieństwie do swoich ludzkich odpowiedników, potrzebujących czasu, by zrozumieć, co długa lista danych mówi nam o świecie, algorytmy robią to niemal natychmiastowo.

Dillon mówi, że dziś dużo ludzi automatyzuje swoją pracę, a ich liczba będzie tylko rosnąć, wraz z upływem czasu i malejącym dystansem człowieka do technologii. Jednak nie wszyscy są tego tacy pewni. Wciąż trzeba nauczyć się programować, zrozumieć które zadania da się zautomatyzować i napisać skrypt, który zrobi to przynajmniej tak dobrze, albo nawet lepiej, niż człowiek. Nie jest to łatwe. Rogers opublikował w zeszłym roku ogłoszenie, w którym oferował zautomatyzowanie części obowiązków swoich współpracowników. Nie było żadnych chętnych.

Jeśli samo programowanie wydaje wam się przeszkodą, to i na to jest rozwiązanie. Wystarczy wziąć przykład z gościa, który zoutsource'ował swoją pracę Chińczykom. Wciąż pobierał pięciocyfrowe pensje, a całe dnie spędzał przeglądając internet. To automatyzacja z elementem ludzkim.