Когнитивные технологии и перепроектирование работы

Когнитивные технологии, продукт развития сферы искусственного интеллекта, могут и будут использоваться для замены человеческих рабочих мест. И сейчас лидеры во всех отраслях сталкиваются с выбором, как именно их применять.  

Быстрый прогресс в области искусственного интеллекта (ИИ) вызвал активные дискуссии о последствиях этой тенденции для общества. Некоторые видят в нем движущую силу экономического роста и безграничные возможности для повышения уровня жизни. Другие видят экзистенциальные угрозы, начиная от роботов-убийц и заканчивая широко распространенной в будущем технологической безработицей. Хотя мы считаем, что худшие из страхов раздуты, когнитивные технологии — продукты развития сферы ИИ — нельзя игнорировать. Они являются новым источником конкурентного преимущества для бизнеса и находятся на пути к повсеместному применению на работе и в доме.

Исследователи искусственного интеллекта стремились разработать методы, позволяющие компьютерам выполнять широкий круг задач, которые ранее считались исключительно областью человека, включая игры, распознавание лиц и речи, принятие решений в условиях неопределенности, обучение и перевод с языка на язык. В этой статье мы различаем область искусственного интеллекта и технологии, произошедшие из этой области, которые мы называем когнитивными технологиями. Используемые сегодня когнитивные технологии включают в себя компьютерное обучение, компьютерное зрение, распознавание речи, обработку языка и робототехнику.

В течение следующих трех-пяти лет когнитивные технологии, вероятно, окажут глубокое влияние на работу, работников и организации. Эти технологии могут и будут использоваться для замены людей на рабочих местах. Но они также позволят перепроектировать работу, создать новые возможности для работников и увеличить ценность для бизнеса и для клиентов. Руководители бизнеса должны понимать четыре основных варианта автоматизации и стратегии затрат и ценностей, которые мы здесь опишем. И они должны настраивать свои талант-практики для привлечения и развития навыков, в том числе творческих и связанных с эмоциональным интеллектом, которые станут важными в эпоху когнитивных технологий.

Конфликтующие взгляды

Существует активная, часто шокирующая дискуссия по поводу воздействия когнитивных технологий на занятость. Одна сторона прогнозирует массовую безработицу, поскольку эти технологии возьмут на себя работу, ранее выполняемую людьми. Другая предсказывает новое воплощение знакомой исторической картины технологических изменений: новые технологии повышают производительность, которая увеличивает богатство, стимулирует экономический рост и создает спрос на рабочих с новыми навыками.

Широко цитируемый недавний анализ, проведенный исследователями из Оксфордского университета, является примером “темной” стороны в этих дебатах. Согласно исследованию, 47% рабочих мест в США “подвержены риску” компьютеризации в течение следующего десятилетия или двух. Gartner Group, исследовательская фирма по информационным технологиям, занимает аналогичную позицию, прогнозируя, что “каждая третья работа будет выполняться программным обеспечением или роботами к 2025 году”. Аналитики Three Gartner пошли ещё дальше в своём “предположении о стратегическом планировании”: “К 2030 году 90% рабочих мест, которые мы знаем сегодня, будут заменены умными машинами”.

Однако не все считают, что организации должны начать готовиться к будущему без рабочих мест и рабочих. Дэвид Аутор, известный экономист и авторитет в области взаимодействия технологий и занятости в Массачусетском технологическом институте, считает, что степень, в которой машины заменяют человеческий труд, часто завышается. “Проблемы с заменой работников машинами в задачах, требующих адаптивности, здравого смысла и творчества, остаются огромными” — пишет он. Он утверждает, что сильная взаимодополняемость между машинами и человеческим трудом, которая “повышает производительность, повышает заработок и усиливает спрос на квалифицированную рабочую силу”, не получает достаточного внимания. Родни Брукс (Rodney Brooks), эксперт по робототехнике и основатель двух известных робототехнических компаний, считает, что такие технологии, как робототехника, правильно воспринимать как “избавление от действительно скучной работы, которой мы не должны пытать людей”, а не как устранение людей от работы в целом.

Мы выступаем за более позитивный взгляд на будущее. Несмотря на значительный прогресс в применении когнитивных технологий для узких областей, автоматизация целых процессов или рабочих мест встречается редко и вряд ли станет распространенной в ближайшей перспективе. Скорее всего, особенно в ближайшие три-пять лет, части рабочих процессов будут автоматизированы с помощью когнитивных технологий. Рабочие, в том числе знаниевые работники, будут взаимодействовать с автоматизированными интеллектуальными машинами, как это делают сегодня пилоты авиакомпаний и рабочие на передовых заводах. По этой причине для бизнес-лидеров крайне важно пристально изучить приближающееся влияние когнитивных технологий на работу, работников и организации.

Когнитивные технологии и автоматизация работы

В предыдущей статье один из нас (Дэвид) вместе с другими коллегами проанализировал более 100 приложений, использующих когнитивные технологии. Мы обнаружили, что эти приложения, как правило, подразделяются на три категории по применению: продукт, процесс и мышление (см. Рис. 1). Каждая категория применения оказывает определенное влияние на работу и работников.

Когнитивные технологии

“Продуктовые” приложения внедряют когнитивные технологии в продукты для обеспечения “интеллектуального” поведения, естественности интерфейсов (речевых и визуальных), и автоматизации. Влияние применения продуктовых приложений на рабочие места колеблется от никакого (роботизированные игрушки или интеллектуальные термостаты) или несколько уменьшающего количество человеческого труда (роботизированные пылесосы могут сокращать количество часов, требуемых для уборщиков домов), до значительного: автономные транспортные средства вытесняют водителей погрузчиков и операторов поездов и могут в один прекрасный день забрать рабочие места у водителей такси или дальнобойщиков; роботы могут снизить спрос на укладывателей кирпича и плитки. Благодаря интеграции продуктов, использующих когнитивные технологии в своих бизнес-процессах, организации развертывают прикладные процессы, которые мы описываем ниже.

Автоматизация собственной работы организации

В “процессных” приложениях используются когнитивные технологии для улучшения, масштабирования или автоматизации бизнес-процессов. Примерами этого являются автоматизация ввода данных с автоматическим распознаванием рукописного текста, автоматизация планирования и создание расписаний с помощью алгоритмов планирования и оптимизации, автоматизация обслуживания клиентов с распознаванием речи, обработки языка и технологий ответов на вопросы. По определению процессные приложения, как правило, оказывают непосредственное влияние на работников, рабочие места которых оказываются полностью или частично автоматизированы. Как мы увидим ниже, автоматизация может представлять проблемы для организаций и не всегда приносит желаемые результаты.

Автоматизация мышления

“Мыслящие” приложения используют когнитивные технологии для выявления моделей, прогнозирования и более эффективного руководства. Например, Intel использует систему, основанную на компьютерном обучении (machine learning), чтобы рекомендовать своим торговым агентам, каким клиентам позвонить и что им предложить. Некоторые “мыслящие” приложения можно рассматривать как одну из форм автоматизации: решение о том, что делать дальше в данной ситуации принимается не человеком, а машиной. Другие приложения улучшают, а не автоматизируют существующие процессы принятия решений или выполняют анализ, который ранее не выполнялся. Иногда они присоединяются к другим когнитивным технологиям, таким как компьютерное зрение или обработка естественного языка. Например, стартап-компания сочетает алгоритмы компьютерного зрения и машинного обучения с целью определения эффективности розничных магазинов с помощью анализа спутниковых изображений их парковок.

 

Непреднамеренные последствия автоматизации

История автоматизации простирается на сотни лет и включает в себя производственную (промышленную автоматизацию), авиационную и канцелярскую (офисная автоматизация). Сегодня когнитивные технологии расширяют возможности автоматизации в новых областях, включая задачи, которые традиционно требовали человеческого восприятия и когнитивных способностей. Хотя автоматизация неоспоримо ценна, десятилетие исследований показало, что она не всегда обеспечивает преимущества, для которых предназначалась, и может иметь непредсказуемые последствия. Поскольку сегодня руководители бизнеса рассматривают использование когнитивных технологий для автоматизации работы, им было бы полезно извлечь уроки из истории автоматизации, чтобы избежать повторения подобных ошибок.

Идея введения автоматизации для улучшения работы людей, которые естественно делают ошибки, может показаться заманчивой. Но автоматизированные системы также могут иметь недостатки. И оставляя человеческих операторов для решения только тех задач, которые не могут быть автоматизированы, мы создаём другие проблемы. Например, задача людям контролировать процесс, который был автоматизирован, может привести к ошибкам и аномалиям, которые останутся незамеченными. Исследования показали, что даже очень высокомотивированный работник практически не в состоянии концентрировать своё внимание более получаса на источнике информации, который не изменяется.

Люди склонны терять свои навыки, если они не практикуют регулярно. Это может привести к ироничной ситуации, когда именно люди должны взять на себя управление автоматизированной системой, например автопилотом, а они плохо подготовлены к этому. Иногда это приводило к трагическим последствиям. Даже если не учитывать потерю навыков, исследователи обнаружили, что чрезмерная, плохо спроектированная автоматизация может уменьшить внимание и эффективность в некоторых задачах. Исследования показали, что при вождении, например, слишком большая автоматизация, такая как использование круиз-контроля, может сделать водителей — особенно менее квалифицированных водителей — менее бдительными, что снижает эффективность в таких задачах, как, например, экстренное торможение. Другие исследования показали, что автоматизированные системы (точно так же, как плохие лидеры) могут подорвать мотивацию работников, вызвать отчуждение и снизить удовлетворенность, производительность и инновации.

Технологический комментатор Николас Карр утверждал, что непродуманные стратегии автоматизации имеют негативные последствия, которые превосходят плюсы от их эффективности и безопасности.  

 

Организации стоят перед выбором автоматизации

Признавая потенциальные проблемы, связанные с автоматизацией, исследователи искали объективные способы определения того, какие функции должны быть автоматизированы и в какой степени. Чтобы ответить на этот вопрос, Парасураман и его соавторы разработали фреймворк для анализа вариантов автоматизации. Они предположили, что автоматизация может применяться к четырем широким классам функций: 1) сбор информации; 2) анализ информации; 3) выбор решения и действия; и 4) осуществление действий (см. Рис. 2). В каждом из этих классов автоматизация может быть применена по континууму уровней от низкого до высокого, то есть от полностью ручной до полностью автоматизированной работы (см. Рис. 3).

 

Когнитивные технологии

 

Авторы предполагают, что сначала следует проанализировать проект автоматизации, рассмотрев его последствия для деятельности человека, а во-вторых, рассмотреть такие факторы, как надежность автоматизации и затраты, связанные с последствиями действий или решений. Эта широко цитируемая работа является одной из многочисленных попыток создать руководство для проектов автоматизации.

От замены к расширению полномочий: талант-технологическая модель

В дополнение к академическому материалу по проектированию автоматизации мы предлагаем фреймворк, который подчеркивает роль работника, затронутого автоматизацией, и позволяет нам оценивать бизнес-последствия различных вариантов автоматизации. Этот фреймворк может быть особенно полезен для лидеров организаций, рассматривающих влияние “автоматизации мышления” на творческую или познавательную работу.

Рассматривая автоматизацию с точки зрения её воздействия на работника и его обязанности, мы определяем четыре основных подхода к автоматизации, которые кратко изложены на Рис. 4.

Ни тип работы, ни технология, используемая для автоматизации, не обязательно определяют, какой подход к автоматизации следует принять. Это выбор, который должны сделать разработчики системы и, что еще важнее, лидеры и стратеги. Мы хотим проиллюстрировать четыре варианта автоматизации на примере одной работы — работы переводчика, и одной когнитивной технологии — машинный перевод. Каждый из четырех вариантов подразумевает применение технологий перевода по-разному, с соответствующим разным воздействием на переводчиков.

 

Когнитивные технологии

 

При подходе “Замена”, вся работа, которую выполнял переводчик, например, перевод технических руководств, устраняется вместе с переводчиком, который это делал, его полностью заменяет компьютер. При подходе “Автоматизация” машинный перевод используется для выполнения большей части работы — несовершенного выполнения, учитывая текущую эффективность машинного перевода, после чего профессиональные переводчики редактируют автоматически переведенный текст — процесс, называемый пост-редактированием. Многие профессиональные переводчики сейчас рассматривают именно эту работу “лингвистических уборщиков”. Она девальвирует их навыки. Подход “Облегчение” может включать автоматизацию более низкого уровня, автоматизацию неинтересной рутинной работы и переключение квалифицированных профессиональных переводчиков на более сложные материалы, где стандарты качества выше, например, маркетинговые материалы. Наконец, при “Расширении возможностей” переводчики используют автоматизированные инструменты перевода для ускорения или улучшения некоторых своих задач, таких как подбор нескольких вариантов перевода фразы, но при этом переводчик остаётся свободным в своём выборе. Это повышает производительность и качество, оставляя за переводчиком контроль творческого процесса и ответственность за эстетические решения.

 

Когнитивные технологии

 

Максимизация ценности и работников и машин

Когда дело доходит до влияния автоматизации на рабочую силу и ее использование, организациям необходимо делать чуть больше, чем просто сортировать ситуации по четырем основным вариантам автоматизации, перечисленным выше. Чтобы правильно оценить все варианты, организациям необходимо выбирать между стратегией ценности и стратегией затрат.

  • Стратегия затрат использует технологии для снижения затрат, особенно за счет сокращения рабочей силы.
  • Стратегия ценности направлена ​​на повышение ценности, за счёт дополнения человеческой работы технологиями или перемещения работников на более важные работы.


Вот как каждый из четырех вариантов автоматизации может по-разному воспроизводиться в рамках этих двух стратегий:


Замена. В рамках стратегии затрат организации заменяют работников когнитивными вычислительными системами, которые выполняют эквивалентную работу. Финансовая привлекательность этого выбора ясна, но ограничивается экономией, которую организация может достичь. Компании могут добиться большей пользы, перемещая при этом работников на новые роли или расширяя их роли. Или они могут стремиться к внедрению когнитивных систем, которые не только заменяют человеческих работников, но и обеспечивают превосходную производительность, соизмеримую по скорости или качеству, например. Это примеры стратегии ценности.

Автоматизация. Одним из примеров стратегии затрат в этом случае является автоматизация работы для сокращения затрат на рабочую силу. Как мы видели, это может быть ограничивающим и девальвирующим навыки творческих, высококвалифицированных людей, мастеров. Стратегия ценности может использовать этот подход для создания новых недорогих предложений, которые удовлетворяют потребности нового сегмента рынка. Например, поставщики услуг перевода могут предлагать различное качество по разным ценам, варьируя уровень автоматизации, используемый при переводе, и используя менее опытных переводчиков для выполнения пост-редактирования.

Облегчение. При стратегии затрат выбор этого вида автоматизации может давать преимущества за счет сокращения численности персонала. Примером могут служить call-центры, которые автоматизируют обслуживание клиентов первого уровня для снижения количества персонала. Стратегия ценности, с другой стороны, может расширить или перенести фокус работников на более важные задачи. Например, когда новая автоматизированная система планирования сэкономила инженерам экспертного уровня в метро Гонконга два дня работы в неделю, они перераспределили свое время на более сложные проблемы, требующие человеческого взаимодействия и переговоров.

Расширение возможностей. Когнитивная технология может дать более низкоквалифицированным работникам возможность выполнять задачи, ранее доступные только высококвалифицированными работниками. Это пример стратегии затрат. Стратегия ценности может использовать технологию не только для того, чтобы улучшить работу низкоквалифицированных работников, но также для того, чтобы обучать их и развивать необходимые навыки. Она также может быть разработана для повышения производительности и высококвалифицированных работников.

Следует отметить, что когнитивная автоматизация, даже в системах, нацеленных на расширение возможностей работников, может встретить сопротивление. Иллюстрацией этого может послужить Intel, которая, как упоминалось ранее, разработала когнитивную систему для повышения производительности продаж. Система использовала машинное обучение для классификации клиентов и предоставления продавцам информации о том, что клиентам предложить. Некоторые члены команды продаж изначально были негативно настроены к советам системы, возможно потому, что они были возмущены тем, что их продажи должны подчиняться машине. Но после того, как определенная группа продавцов приняла систему и увидела резкое повышение производительности продаж, остальная часть отдела продаж быстро последовала за ними. Если сущность работы продавца связана с созданием и поддержанием отношений с клиентами, автоматическая помощь, которая определяет приоритеты клиентов и рекомендует предложения, может быть расширением возможностей за счёт использования технологий.

Примеры того, как четыре варианта автоматизации могут по-разному воплощаться в рамках двух стратегий, приведены на Рис. 5.

 

Когнитивные технологии

 

Некоторые навыки станут более значимыми

Поскольку организации внедряют когнитивные технологии в работу, им приходится рассматривать больше, чем то, что именно автоматизировать и в какой степени, и какую принять стратегию, затрат или ценности. Они также должны подумать о том, какие навыки сотрудников понадобятся им в будущем. Поскольку рутинные задачи все чаще подвергаются автоматизации с помощью когнитивных и других технологий, навыки, необходимые для выполнения этих задач, будут, естественно, менее ценными. С другой стороны, навыки, необходимые для выполнения широких задач или слабо структурируемых работ, такие как здравый смысл, общий интеллект, гибкость и креативность, а также те, которые необходимы для успешных межличностных взаимодействий, такие как эмоциональный интеллект и эмпатия, скорее всего, станут более ценным. Это объясняется тем, что, как отмечает экономист Дэвид Аутор, “задачи, выполнение которых не может быть заменено компьютеризацией, обычно дополняются ею”. Технология повышает производительность, повышает прибыль и увеличивает спрос на квалифицированную рабочую силу. Например, рабочие с навыками работы с электронными таблицами получают более высокую зарплату, чем служащие, работающие с карандашом и бумагой. Строители, имеющие опыт работы с электроинструментами и сложной техникой, получают более высокую заработную плату, чем неквалифицированные рабочие ручного труда.

Aутор идентифицирует ряд навыков, которые необходимы для решения задач, не подлежащих компьютеризации. К ним относятся решение проблем, интуиция, креативность, способность вырабатывать мнение и убеждать — требуются для выполнения того, что он называет “абстрактным” задачами, ситуационная адаптивность, визуальное и языковое распознавание и индивидуальное взаимодействие, необходимые для того, что он называет “ручными” задачами. Нетрудно найти примеры задач, которые уже были автоматизированы. Например: Google Maps решает проблемы с навигацией, шеф-повар Уотсон разрабатывает новые рецепты, клерки-роботы обслуживают в магазинах ретейлера Lowe’s. Автоматизация узко определенных задач, подобных этим, намного проще, чем автоматизация широких. И если автоматическая навигация и планирование и настройка сегодня уже существуют, автоматическое решение общих проблем даже не на горизонте. Поскольку когнитивные технологии автоматизируют узко определенные задачи, навыки и темперамент, необходимые для определения и выполнения широких задач, такие как критическое мышление, общее решение проблем, терпимость к неоднозначности, драйв и находчивость, скорее всего, станут более ценными.

 

Гибкость, креативность, критическое мышление и эмоциональный интеллект

Проектирование продуктов, услуг, развлечений или сред, которые восхищают людей, вряд ли будет работой для компьютеров в ближайшее время. Поэтому навыки, требуемые для этих задач, скорее всего, станут значительно более ценными. Существуют инструменты, которые могут сделать такую инновационную деятельность более надежной, например, из лучших практик — исследования рынка, A / B тестирование и тому подобное. Но основная задача при создании чего-то нового, прекрасного и восхитительного требует не столько технических навыков, характерных для таких дисциплин, как дизайн продукта или создание фильма, но и гуманистических навыков вроде эмпатии и открытости интуитивным озарениям. Организации, которые используют эти навыки для понимания и удовлетворения своих клиентов, всегда отличались и будут отличаться в будущем.

Предоставление самого высокого качества обслуживания клиентов также, вероятно, останется работой для людей. Хотя когнитивные технологии делают возможным все более качественное и персонализированное автоматизированное обслуживание, в настоящее время нет возможности заменить опыт хорошо подготовленного и хорошо оснащенного человека, обладающего высоким эмоциональным интеллектом, энергией и сочувствием. Компании, которые стремятся развивать и поддерживать ценные отношения с требовательными клиентами, будут по-прежнему опираться на человеческую деятельность в управлении отношениями и обслуживанием.

Компьютеры лучше справляются с ответами, чем с задаванием вопросов. Но понимание начинается с постановки важных новых вопросов.

 

Мы ожидаем, что творческие навыки станут еще более ценными. Как отмечалось выше, мы видели примеры поведения компьютеров, которые мы бы назвали творческими, например, шеф-повар Уотсон, рекомендующий новые комбинации ингредиентов. Но машинное творчество требует пилота-человека. Даже шеф-повар Уотсон нуждается в поварах-людях, которые будут решать, как приготовить ингредиенты, которые Уотсон выбрал. Вместо того, чтобы заменять человеческое творчество, когнитивные технологии будут дополнять его.

Критические навыки мышления также, вероятно, станут более ценными, поскольку когнитивные технологии смогут имитировать другие навыки. Компьютеры лучше справляются с ответами, чем с задаванием вопросов. Но понимание начинается с постановки важных новых вопросов.

 

Лидерство и стратегическое планирование человеческих ресурсов в эпоху когнитивных технологий 

Внедрение технологий на рабочем месте всегда затрагивает работников и организации. Когнитивные технологии, поскольку они расширяют возможности информационных технологий на новые задачи, влияют на работу и работников по-новому. Это создает проблемы, требующие междисциплинарных решений. В разговорах с десятками HR-руководителей мы обнаружили, что у немногих компаний есть планы по решению этих проблем.

Руководители бизнеса, HR и технологий должны работать вместе, чтобы проанализировать проблемы и возможности, представляемые когнитивными технологиями, и предложить путь вперед. Эффективный подход может включать следующие элементы:

  • Прогноз. Технические руководители оценивают существующие возможности когнитивных технологий и создают представление о траектории их развития в течение следующих пяти-десяти лет.
  • Анализ воздействия. Руководители бизнеса и HR анализируют внедрение когнитивных технологий конкурентами и ведущими фирмами в других секторах, а также их влияние на дизайн работы и требования к рабочей силе.
  • Разработка вариантов. Совместные бизнес-технологические группы разрабатывают варианты применения этих технологий в текущих и будущих бизнес-процессах, чтобы повысить ценность бизнеса, включая операционные и стратегические выгоды.
  • Создание сценариев. Основываясь на приложениях, указанных выше, HR-лидеры используют представленную здесь талант-технологическую модель для разработки сценариев перепроектирования рабочих мест и реструктурирования рабочих групп. Сценарии должны учитывать, среди прочего, то, как увеличение производительности может снизить спрос на рабочую силу в определенных функциях и как определенные навыки станут более важными, в то время как другие станут менее значительными.
  • Запуск пилотов. Разработка и развёртывание пилотных проектов использования когнитивных приложений в одном или нескольких процессах, HR-лидеры изучают влияние, возникающие возможности и проблемы.
  • Развитие навыков. Руководители HR планируют как набирать и развивать навыки, которые могут стать более важными: творчество, гибкость, эмпатию и критическое мышление.

По мере того, как когнитивные технологии продолжают развиваться и находят новые способы приложения, их часто используют таким образом, чтобы дополнять работников, помогать им быть более продуктивными и получать более качественные результаты. Таким образом, руководители должны искать способы удержания людей, вместо того, чтобы предполагать, что наилучшим применением когнитивных технологий является полное искоренение человеческого труда. Они также должны определять возможности, при которых когнитивные технологии могут помочь уменьшить нехватку квалифицированных кадров. И они должны учитывать стратегии затрат и ценности, которые описаны выше.

Стратегическое планирование рабочей силы должно развиваться от внимания к талантам и людям к фокусу на взаимодействие талантов и технологий и проектированию работы и организаций. Традиционная модель рабочей силы предполагает ограниченное видение задач, для которых могут использоваться информационные технологии. Все чаще эти предположения не работают. По мере того, как когнитивные технологии продвигаются вперед, организациям нужно будет быть все более и более творческими при планировании рабочей силы и проектировании работы. Наибольшие проблемы могут заключаться в более глубоком понимании интеграции когнитивных технологий в рабочую деятельность.

Не существует правильного ответа

Когнитивные технологии изменят ландшафт занятости в ближайшие годы. Это неизбежно приведет к ликвидации части рабочих мест. Это также приведет к реорганизации других рабочих мест и внедрению новых видов работ. Работники, чьи навыки дополняются когнитивными технологиями, будут процветать; те, чьи навыки вытесняются умными машинами, могут бороться.

Лидеры сталкиваются с выбором, как именно применять когнитивные технологии. Этот выбор будет определять, будут ли их работники вытеснены или получат расширенные возможности, и создают ли их организации ценность или просто сокращают расходы. Для организаций нет единого правильного ответа. В то время как лидеры готовятся внедрять когнитивные технологии в свои организации, им следует подумать о том, какой набор вариантов автоматизации будет лучше всего соответствовать их талантам и конкурентным стратегиям.

 

Обратная связь