![робот робот](/upload/iblock/d7b/zxlzk%20xfamsw-3.jpg)
Многие организации и частные лица размещают определенные задачи на краудсорсинговых платформах вроде Amazon’s Mechanical Turk, где талантливые профессионалы-любители готовы выполнять работу бесплатно или за символическое вознаграждение, а работодатель платит за лучшее предложенное решение.
Магистрант факультета компьютерных наук Массачусетского университета Дэниэл Бэрови и его коллеги захотели автоматизировать этот процесс, и в результате была создана AutoMan — система, которая ставит определенные задачи, следит за качеством их выполнения, а затем решает вопрос об оплате.
Система может отправлять задания, управлять работниками, принимать и отклонять результат их труда. В отличие от других платформ краудсорсинга AutoMan не пытается прогнозировать надежность специалистов в зависимости от их предыдущей деятельности.
Вместо этого система продолжает искать исполнителей для определенного задания. Желающие выполняют работу. И из множества вариантов система выбирает лучший, который оплачивается.
Если ни один вариант ее не удовлетворяет, потенциальное вознаграждение возрастает, и выполнение этого задания остается актуальным до получения в итоге высококачественного результата.
Дэниэл Бэрови поинтересовался у участников Mechanical Turk, как бы они отнеслись к тому, что задание им будет предоставлять компьютер, и получил исключительно положительные отзывы. По мнению респондентов, отказ от человека может вызвать у них недовольство, а в случае с AutoMan решение будет восприниматься как беспристрастное.
По словам соучредителя и CTO компании Witology Сергея Карелова, предложенный американскими специалистами подход позволяет автоматизировать процесс краудсорсинга при решении четко обозначенных проблем, например, если требуется перевести на другой язык шутку или нарисовать новый логотип компании.
«Подобные подходы уже существуют. На базе некоторых из них даже созданы работающие системы. Например, Сrowdsource или CrowdComputing Systems. У этих подходов есть два ограничения. Первое — они не используют синергию „толпы“, а лишь ищут одно лучшее решение (однако уже появились методы по устранению этого ограничения). Второе — определяется классом проблем, решаемых с помощью краудсорсинга. Ведь не все проблемы являются четко обозначенными. Для решения нечетко обозначенных проблем используются куда более сложные подходы. Например, такой подход разрабатывается в Венском университете или подход, лежащий в основе интеллектуального краудсорсинга, разрабатываемый нашей компанией», — отметил г-н Карелов.
Генеральный директор SAP СНГ Игорь Богачев рассказал, что системы контроля и исполнения поручений, к которым относится AutoMan, будут набирать популярность с той же интенсивностью, с которой бизнес будет глобализироваться.
«Участники одной проектной команды могут находиться на разных континентах, в разных часовых поясах. Их объединяет именно информационное пространство, а не офисное. В практике SAP таких проектов очень много: например, успешный проект по локализации одного из наших решений сразу на 42 страны был бы невозможен без инструментов распределения и контроля задач. Примерно такую задачу уже сегодня решает недавно приобретенная компания Ariba. Аналогичным примером могут являться системы управления складом и транспортом SAP SCM, которые могут управлять конвейерными линиями упаковки и сортировки грузов, а также выстраивать маршруты водителям», — добавил г-н Богачев.