После экскурса в новый курс моделирования и собранности возвращаюсь к долгам по системной инженерии. Всё время фоном МиС читаю литературу из главы по Архитектуре.
Пока же подбиваю тех.долг по публикациям, этот пост написан в рамках задания к главе по непрерывному введению в эксплуатацию:
Написан и опубликован пост с рефератом на 3-5 страниц по hyperautomation. В реферат добавлено несколько абзацев про перспективы hyperautomation в вашей организации.
Не уверен что надумаю на реферат, но кое о чём поразмышлаю.
Введение
В самом курсе Системной инженерии версии от 2023 года говорится, что hyperautomation, это та же «цифровая нить», связывающая все стадии не жизненного не цикла между собой. Которая ещё и с неотвратимостью скорого поезда (По терминологии SAFe) доставляет продукты потребителю. Как говорится слова важны и не важны, но в той или иной степени к гиперавтоматизации относят самые модные поветрия, такие как[1]:
- No/Low-Code Platforms
- Business Process Management (BPM) Platforms with Automation Workflows
- Process Mapping Tools
- Integration Platforms (iPaaS)
- Robotic Process Automation (RPA)
- Intelligent Document Processing (IDP)
- Artificial Intelligence and Machine Learning
Что из них станет мейнстримом покажет время, а пока попытаемся разобраться не в названиях, а в сути.
Вторичное исследование
Кроме курса СИ, я почитал что уже в клубе ШСМ писали на тему. По тегу hyperautomation нашлось две темы:
В первом же источнике нашлась та же ссылка на исследование Гартнера [1] из которой я взял перечень сущностей в введении.
Характерно, что обе студенческие публикации написаны до марта 2023, когда вышел в релиз ChatGPT.
Множество источников в интернете также написаны до этого момента, и довольно мало после.
Так что же такое гиперавтоматизация?
На мой взгляд очень лаконично и без лишних базз-вордов определил этот процесс IBM[2], оставив лишь AI и RPA (Как и ШСМ, кстати):
Hyperautomation is the concept of automating everything in an organization that can be automated.
Добавить можно только: «А что не может быть автомтизировано, расшевелить а потом автоматизировать».
Лирическое отступление
Когда-то давно я учился на программиста. И мне казалось что это так удивительно — уметь «разговаривать» на языке вычислительных машин. Языки программирования ведь не просто так языки. Я как и все учил в школе паскаль (Или бейсик, что-то забыл уже), но мало представлял себе зачем он мне нужен. Как думаю и многие.
А после получения специальности программиста прям уверовал, что да, в школах надо учить хотя бы один язык программирования, как учат английский. Английксий учат для общения с англоговорящими, а язык программирования для общения с компьютерами.
С компьютерами общаться оказалось не так же просто, как с другими людьми, и повального владения языками программирвоания мы не видим. Хотя в каких-то отраслях вполне нормально подкинуть скриптик для обработки данных. В основном в академических.
Конец лирического отступления
Человекопонятный интерфейс
В итоге из этого «недопонимания» родилась целая индустрия IT. Где избранные адепты помогали человечеству общаться с машинами. В результате этого для того, чтобы использовать в своей повседневной жизни компьютер требовалось всё меньше и меньше квалификации. И сейчас уже сложно себе представить хоть какую-то человеческую деятельность без применения экзокортекса в виде вычислительных машин.
На каждый случай имеется свой инструмент. Удобный для пользования человеком.
Гиперавтоматизация в моём понимании происходит как и всё другое многое на нескольких уровнях:
- На уровне инструммента и автоматизации какого-то кусочка мира. CAD, CRM, PLM…
- На уровне пользователя этих систем. Та самая концепция toolformer’а
Т. е. вместо того, чтобы программистам не договариваться между собой для интеграции инструментов между собой. Давайте научим машину использовать ту массу разработанных для человека инструментов.
И мы увидили это в том или ином виде с публикацией chatGPT.
Гипердокументация
А второй конец, если так можно сказать, гиперавтоматизации указывает на информационные следы, которые мы стали оставлять, пользуясь огромным количеством информационных системы. Всё что может быть записано — записывается. Что не может быть записано скармливается искуственным нейронным сетям и записывается в виде векторов.
Мы стали гененрировать столько данных, что человек не способен не просто их осознать, а даже просто просмотреть. Беспилотный автомобиль гененрирует терабайты данных за день.
Отсюда следует, что даже если какая-то часть человеческой деятельности ещё не автоматизированна, но в её процессе пораждаются какие-то данные, документы, артефакты — то рано или поздно и она может быть автоматизирована.
Документируйте! Записывайте свои мысли.
Перспективы использования гиперавтоматизации в моих организациях
Не одной организации, я участвую в многих. Поэтому рассматриваю в том числе и помощь в этом переключении между контекстами. Тут гиперавтоматизация помогла бы синхронизировать корпоративные экзокортексы в личный. Пока же приходится делать это собственной мокрой нейронкой. Но может оно и не плохо.
В своей деятельности я часто использую chatGPT. Анатолий делился записью из телеграма [3] в котой выделяется четыре паттерна использования:
- Бюрократ-копирайтер
- Поверхностный эрудит
- Junior software engineer
- Въедливый критик
В контексте нашего размышления больше всего интересен третий пункт. Мы получили в своё распоряжение дешёвого переводчика с человечьего на компьютерный. И он вполне сопосбен писать «мостики» между разными информационными системами. Пока, конечно только если у них есть API, но уверен что с развитием той самой RPA, и эта надобность отпадёт.
Много использую chatGPT для сбора данных. Он прекрасно пишет скрипты на python и точно знает гораздо больше библиотек, чем я. А если не знает, можно дать ему их на входе как контекст.
ChatGPT оказался удобнее разного рода NoCode инструментов, потому что прекрасно понимает человека и переводит на машинный.
Хайповая тема без Илона Маска?
Добавлю от себя же ещё в одно из направлений гиперавтоматизации путь им. Илона Маска. Беспилотные автомобили придумал точно не он, но он первый заявил, что раз человеку для управления хватает только зрения и мокрой нейронки, то и автопилоту этого хватит [4]. Он фактически гиперавтоматизировал водителя.
А дальше? А дальше он не стал останавливаться на гиперавтоматизации вычислений, и решил задействовать ещё и всю ту массу инструментов в их физическом смысле слова, которые адаптированы под человека. И сделать антропоморфного робота. Когда получится мы получим физический toolformer.
Заключение
Дам ещё одно определение гиперавтоматизации вместо заключения. Гиперавтоматизация — процесс программирования на естественном языке.