Считается, что ни одна уважающая себя современная фирма не может вести успешный бизнес “вручную”. К примеру, без алгоритмов уже не обойтись в сфере доставки товаров. Диспетчеры DHL, UPS, Bring и многих других компаний вздохнули свободней, когда набор правил, используемых программой, снял с их плеч груз механических и рутинных забот. Следом вздохнул бюджет этих компаний, когда с его плеч сняли половину диспетчеров. В целом все остались довольны. Кроме, конечно, самих диспетчеров - которых уволили.

Алгоритмы стали спасением для компаний, которые доставляют еду из ресторанов на дом. С сотнями одновременных заказов, которые нужно привезти хотя бы примерно в срок и в частичной целостности, предшественник искусственного интеллекта справляется гораздо лучше человеческой команды. По крайней мере, в теории.

“Рулить" несколькими десятками незнакомых с друг другом людей, перемещающимися в большом городе, капитану команды непросто. Нужно держать в голове оптимальные маршруты, по которым подопечные, скорее всего, последуют, среднее время, за которое в пятницу вечером ресторан в центре города приготовит три пиццы, (а сколько уйдет на сет суши во вторник утром?), следить за погодой, реагировать на изменения в желаниях клиентов (еще пять минут назад курица из тандура была приделом мечтаний, а сейчас уже кажется вредным излишеством). И так с двадцатью разными заказами.

Электронной программе в этом смысле проще. Не тратя вычислительные мощности на поддержание самосознания и обладая доступом к потенциально бесконечной базе данных, все эти проблемы можно решить за доли секунды. Поэтому свой алгоритм международные корпорации (мелкие фирмы его и не потянут) холят, лелеют и вкладывают в него на порядок больше, чем в существ из плоти и крови. Например только алгоритм может в режиме прямого времени сравнить статистику двух курьеров и выбрать для следующего заказа самого подходящего.
Правда, такой вроде логический подход пришелся не по вкусу самим доставщикам. Мухаммед, довезший пять заказов в час, в глазах электронной системы становится гораздо более ценным сотрудником, чем Угур, справившийся всего лишь с двумя.
Поэтому в следующий час первый будет отправлен на самые дальние расстояния спасать «горящие» заказы (справляется же!) а второй останется в центре города.
С присущей homo sapiens наблюдательностью это быстро заметили и попробовали использовать во благо - уже себе - те, кто доставляет еду на собственной машине.
Чтобы не гонять через весь город, сжигая ценное топливо, водители всеми силами стали пытаться не показать себя чересчур выдающимися сотрудниками - выбирали маршрут с максимальным количеством светофоров (тогда средняя скорость опускается до совсем уж грустных значений), ждали пару минут у подъезда клиента - перед тем, как позвонить ему, не спешили в следующий ресторан…
И, найдя золотую середину между некомпетентностью и безупречностью, удачно сокращали расходы на бензин.
Правда, случались и казусы, особенно в утренние часы, когда в городе работало всего три водителя, каждый из которых всеми силами пытался уступить конкурентам.

…И тут выясняется самое интересное — никто полностью не понимает как работает алгоритм и почему принимает те или иные решения. Когда он еще “молодой”, ошибки - в теории - может обьяснить специально обученая команда.
Например, компания с головным офисом в Берлине продает франшизу в Хельсинки. Основная стоимость, разумеется, приходится на алгоритм.
Только вот он «учился» в столице Германии, где вечером на смену выезжает четыреста курьеров, обслуживающие сеть из тысячи различных ресторанов.
Казалось бы, таких мощностей должно хватить на тихую скандинавскую столицу. Однако на деле программа перестает понимать, что вообще происходит, как распорядиться шестью курьерами, которых по мнению офисных людей вполне хватит в час пик.
В итоге все тот же Мухаммед раз за разом совершает вояжи через два залива, а в маленьком ресторане уже сорок минут остывает бургер.

И тут в дело должны вступить те самые диспетчеры (точнее, их не уволенные остатки). Пока еще в Foodora и Wolt право принятия окончательного решения - за человеком. Он (или она) могут в любой момент перебросить заказ на другого курьера или изменить приоритет срочности.
Однако то, что диспетчеру может показать странностью, чаще всего входит в план алгоритма, который уже все просчитал на пятьдесят заказов вперед.
Но поскольку поделиться своими соображениями программа пока не может (или уже не хочет) то все изменения остаются на совести сотрудника компании.
И на его сообразительности.
К примеру, зимой количество курьеров, взявших смены и появляющихся на них - две разные величины. Если утром десять человек решили посвятить свой вечер работе, то когда к трем часам дня повалил снег, трое велосипедистов остались дома. Потом по дороге в центр затерялся в сугробе еще один из водителей. Через десять минут после начала смены кто-то поскользнулся на заледеневших ступеньках, отдавая заказ.
В итоге, потеряв сорок процентов доступных “ресурсов,” алгоритм не запаникует, не начнет ходить из угла в угол по темному офису или жаловаться на жизнь - просто “размажет” оставшихся курьеров тонким слоем на весь город. И каждый из добавленных заказов опоздает всего на двадцать минут.
Человек же в такой ситуации может наметить приоритетные заказы, отправить курьеров в самые горячие районы, и две трети заказов опоздают всего на десять минут, но оставшаяся треть прибудет к столу с сорокаминутной задержкой.

В теории такая кооперация между алгоритмом и человеком должна выручать в любой ситуации. На практике же выясняется, что сотруднику гораздо проще довериться программе. В конце концов, в нее вложили миллионы евро, при допущенных ошибках ее не уволят, не оштрафуют и даже не напишут грозное письмо. Руководство компаний видит, что количества вмешательств в работу алгоритма постепенно сокращается и справедливо решает - вместо пяти диспетчеров вполне хватит двух. Оставшаяся пара в результате имеет еще меньше времени на размышления над решениями алгоритма, вмешивается в его работу реже… и спираль выходит на новый виток.
Или, как вариант - вместо профессиональных диспетчеров, требующих условных пятнадцати евро в час, на помощь программе можно нанять новичков без опыта работы, платить им одиннадцать и надеяться (вполне справедливо) что семь часов из восьми им не придется вмешиваться в работу алгоритма.

При всем этом удивительно, но более важные вещи, чем остывшие гамбургеры, в “оцифрованной” Финляндии все еще предпочитают отправлять при минимальном участии электронных систем. Например, анализы крови доставляют из больниц в лаборатории таксисты, практически круглосуточно дежурящие неподалеку. В таком случае дежурный врач сообщает (чаще всего по телефону) в одну из "своих" компаний-такси, затем диспетчер пишет смс, где вручную заполняет адрес доставки, этаж и оставляет инструкции - как пройти в лабораторию и найти нужный кофр со склянками с кровью.

Аналогичная система с зубными протезами и имплантами - их доставкой занимаются местные небольшие компании, и чаще всего в качестве курьера выступает велосипедист. Да и все общение между заказчиком, курьером и диспетчером происходит лично, минуя бессознательные механизмы.

Когда я начал расширять бизнес и нанимать новых сотрудников, - рассказывает владелец одной из таких компаний, - то в первую очередь решил переманить к себе работников Foodora, Wolt или Bring. Они хорошо знают город, привыкли работать в напряженном графике, способны починить свой велосипед за десять минут…Но оказалось, что они абсолютно не знакомы с элементарными правилами работы курьера, которые были базовыми в всего каких-то пять лет назад. Тогда каждый брал с собой на смену полный набор инструментов и элементарный блокнот. Ведь если у тебя десять разных заказов, нужно их записать (чтобы не лезть в телефон для проверки) потом вычеркивать уже выполненные задания, оставлять пометки на будущее. Да и визуализировать сложный маршрут гораздо проще, имея перед глазами свои собственные записи. Однако курьеры, начавшие свой профессиональный путь в компаниях, полагающихся на цифровой алгоритм, привыкли просто следовать его - алгоритма - командам.

Кстати, самыми яростными противниками передачи алгоритмам большего количества полномочий стали не современные луддиты, а менеджеры. Ведь можно научить программу не только направлять курьеров во время смены, но и составлять их расписание. В конце концов, алгоритму гораздо проще решить - сколько человек потребуется во вторник вечером, просто просчитав статистику всех вторников за последние пять лет.
И тогда команда из трех человек, составляющих расписание, потеряет минимум двоих. Ведь программа может составить график закупок рюкзаков, курток и пластиковых бутылок с логотипом компании ничуть не хуже отдела с табличкой logistic на двери.
Но за этой дверью сидит еще пять человек. Сотрудники, чьей задачей является составление презентаций для других сотрудников, работники, пишущие отчеты по мотивам других отчетов, специалисты по маркетингу, персональные ассистенты - вся эта армия стоит на страже человечества, защищая его от машинного будущего.
И как легендарные герои прошлого, они непреклонны и готовы стоять до конца.

Алексей Табаков