Ваша задача – представить новые формы ценности, которые можно создать с новой машиной новой революции. ИИ может казаться странной газонокосилкой (конечно, не связанной с «Газонокосильщиком» Стивена Кинга), но надеемся, вы поняли нашу мысль. Эффект Баддинга время от времени разыгрывается в истории, и именно он воспроизводится сейчас. Утверждение роли и важности того, чтобы быть открытыми к плодам инноваций, – это крайне важная задача, которую вы, как руководитель будущего, даже если не являетесь формальным руководителем отдела НИОКР в вашей организации, должны выполнить.
В мире облачных сервисов, открытых API, платформ и краудсорсинга у каждой организации есть доступ к готовым и популярным инструментам (еще недавно непозволительно дорогим), с которыми можно строить будущее своей работы. Лидеры, частные и корпоративные, во время цифрового подъема будут теми, кто максимально эффективно применит новые «средства производства», откажется от бизнеса обычного и предпочтет бизнес «необычный». Именно так должны сделать и вы.
Исследования и разработки без ИИ – это вовсе не исследования и разработки
Скоро новая машина станет вашей инновационной платформой. Если вы оснащаете измерителями, автоматизируете, отслеживаете и анализируете коренные операции своего бизнеса и применяете машинное обучение, у вас будут постоянно открываться новые возможности. Они будут основываться не на информированном мнении отдельных людей, будь то директора или занятые НИОКР сотрудники, но скорее на эмпиризме, на том, что в действительности происходит в бизнесе.
Сегодня «инновации» – богатый термин, со многими смыслами и разными сферами применения. И новая машина может быть применена к вашим исследованиям и разработкам в различных областях, включая следующие:
• продукты и услуги;
• процессы;
• бизнес-модели;
• устойчивость;
• экономичность;
• опыт;
• предпринимаемые клиентом усилия;
• экосистема / цепь поставок.
Например, с инновациями в сфере товаров ваша команда получает постоянные инсайты относительно того, как используются (или не используются) ваши товары, а также какое недовольство испытывают клиенты и где существуют очевидные возможности улучшения (как дополнительные, так и основополагающие).
Идея представить инновации, основанные на НИОКР без платформы ИИ, вскоре будет рассматриваться как не более чем догадка. Люди внутри вашей компании будут смотреть на традиционную централизованную группу исследований и разработок и спрашивать: «Кто эти странные специалисты?» Постепенно мы начнем удивляться: «Как нам только приходило в голову, что несколько умных людей в комнате в головном офисе могут постоянно выдавать инновации?» Это будет казаться… глупым.
Почему? Как может небольшая группа людей, собранных в одном месте, состязаться с идеями и обучающимися ИИ-платформами, которые мы описали в предыдущих главах? Если вы автоматизировали, окружили ореолами и расширили деятельность вашей компании, связанную с этими процессами, двигатели, наделенные ИИ, могут быть применены для инноваций. Ваши процессы исследований и разработок и специальные группы могут быть колоссально расширены применением новой машины, в первую очередь потому, что это радикально повышает масштаб и скорость инновационного процесса.
Инновации со скоростью и масштабом искусственного интеллекта
Продолжая расти, Netflix пытается создать главным образом что-то совершено новое – первую в мире глобальную телевизионную станцию. Однако возникает много серьезных трудностей с производством контента, который привлечет большое количество международных пользователей. В конце концов, местной телевизионной станции довольно трудно угадать предпочтения зрителей конкретной агломерации: программные менеджеры таких станций живут в этом обществе, их рука постоянно на пульсе местной культуры, демографии, предпочтений и волнующих моментов. Как может команда Netflix, базирующаяся в Северной Калифорнии, понимать нюансы зрительских предпочтений в таких местах, как Бавария, Австралийские Северные территории или японский остров Окинава? С помощью новой машины это довольно легко.
Менеджеры Netflix привлекают свои алгоритмы для информирования о том, что работает (и не работает) с конкретной демографической группой в любой точке мира. По сути, они почти постоянно пребывают в удивлении от того, что их личные допущения в большинстве случаев оказываются ошибочными. Например, до момента запуска в Европе команда Netflix полагала, что главная определяющая того, что люди захотят посмотреть, – это возраст. Неправильно.
Тодд Йеллин (Todd Yellin), глава инновационных продуктов в Netflix, сказал: «Мы думали, что у 19-летнего парня и 70-летней женщины настолько разные вкусы, что персонализировать будет легко. Но правда в том, что 19-летние парни любят смотреть документальные фильмы о свадебных платьях. Всего лишь раз нажать play на сервисе Netflix – и это будет гораздо более мощный сигнал, чем ваш пол или возраст»6. А еще – география значит далеко не так много, как сначала ожидала команда Netflix. Здравый смысл подсказывал, что некоторые регионы мира должны иметь очень специфические вкусы. Снова неправильно. Например, многие японские фильмы аниме смотрят за пределами Японии. Йеллин заключает: «Теперь у нас единый мировой алгоритм, суперполезный для нас, поскольку максимально отображает все вкусы всех потребителей со всего мира».
Если бы Netflix следовал традиционному подходу к исследованиям и разработкам, чтобы понять предпочтения мирового клиента (например, разговаривал с главами студий, нанимал дорогостоящих консультантов, действовал на основании информированного мнения своих самых опытных сотрудников), то, вероятно, сделал бы несколько очень дорогих ошибок. После нескольких серьезных непопаданий руководители Netflix могли прийти к выводу: «Наша модель здесь просто не работает». Вместо этого, постоянно привлекая инсайты, создаваемые новой машиной, компания теперь имеет детализированную дорожную карту своего широкомасштабного расширения.
Инновации, подгоняемые интеллектуальными системами, еще и быстры. Это сверхбыстрое машинное обучение заключено в сердце закона изобретателя и футуриста Рея Курцвейла (Ray Kurzweil) – «Закона ускоряющейся отдачи». Коротко говоря, Курцвейл настаивает, что люди учатся с линейной скоростью, в то время как машина сегодня учится экспоненциальным шагом. В связи с этим, когда новая машина вскоре распространится широко, скорость человеческого прогресса в XXI веке (что определено по кумулятивному росту человеческих знаний и скоростью инноваций) будет как минимум в тысячу раз быстрее, чем средняя скорость ХХ века7.
И что же, это тысячекратное ускорение в улучшениях действительно приведет к результатам? Вероятно, нет: существует множество факторов углеродных форм, замедляющих инновации (например, мнения людей, идеи и эмоции, а также разнообразные внутренние проблемы организаций, о которых мы говорили ранее). Так что давайте будем консервативны и занизим предсказание Курцвейла не слегка, а намного. Но даже если мы снизим скорость машинных инноваций на два порядка, все равно это будет означать, ваш процесс НИОКР будет двигаться с десятикратной скоростью по сравнению с сегодняшней. Это уровень масштаба и скорости, который традиционные исследования и разработки обеспечить не смогли бы никогда.
Блокчейн – наша цифровая газонокосилка?
Каждые несколько лет в технологической индустрии появляется очень многообещающая технология. Иногда эти обещания выполняются (например, интернет, смартфоны, социальные платформы). Иногда нет (например, виртуальная Second life, игрофикация, Google Glass).
Если бы и была какая-то технология, способная завоевать награду «за славу и хайп», то это блокчейн – рассредоточенный в воздухе реестр, имеющий потенциал автоматизации не только ключевых процессов, но и целых отраслей.
Goldman Sachs сказал, что блокчейн имеет «потенциал пересмотреть суть транзакции» и загрузить «все»8. Много голосов предсказывают сегодня, что блокчейн фундаментально меняет не только банковскую систему, но и другие жизненно важные разделы экономики, такие как управление и хранение документов, обслуживание контрактов и управление идентификационной информацией.
Сторонники блокчейна верят, что у него есть потенциал автоматизировать основные функции банковской системы: кредитование, платежи и расчеты. Подумайте обо всех расчетах, совершаемых ежедневно с использованием кредитной карты, по операциям с акциями, с обменом валюты, с запросами на кредиты, выплатами по страховкам и так далее. Как в известной фразе Карла Сагана (Carl Sagan) – «миллиарды и миллиарды»9. И подумайте о жизненно важной социальной роли, которую играют банки, инвестиционные банки, компании кредитных карт и страховые фирмы, в том, чтобы все эти операции проводились прозрачно и надежно. Что, если бы все эти функции могли быть автоматизированы и проводились намного быстрее, дешевле и безопаснее? Добро пожаловать в блокчейн, возможно, одну из самых мощных технологий и плодородных направлений для открытий.
И потенциал его использования не останавливается на финансовых услугах. Например, что, если бы гарантийное управление не осуществлялось только централизованными компаниями, полными людей, а было бы автоматизировано в блокчейне на облаке? То есть, например, любая оснащенная измерителями машина, столкнувшаяся с механическими повреждениями (воздушный кондиционер, шина, двигатель и т. п.), не должна была бы ждать серии проводимых людьми исследований, диагностики и последующей починки. Вместо этого машина сама распознавала бы проблему, определяла, как ее надо устранить, проверяла свою гарантию, подыскивала подходящего механика, проводила оплату и обновляла соответствующие записи. И все это было бы автоматизировано – с доверием и эффективностью – с помощью блокчейна.
Пессимистично настроенные к блокчейну люди, с другой стороны, имеют очень простой аргумент: «В чем же суть?» Они отмечают, что случаи промышленного использования автоматизации коренных процессов с блокчейном в крупных корпорациях пока что наперечет.
Так что же нам думать про блокчейн? Как преодолеть замешательство и найти верные действия по управлению компанией? Мы предлагаем вам следовать двум параллельным подходам, которые могут быть применены ко многим технологиям и идеям.
• Воспринимать блокчейн как опцион на покупку. Блокчейн – как рискованные акции с высоким бета-коэффициентом. Они могут лопнуть, а могут принести значительный доход. Подходите к нему так. Делайте небольшие инвестиции, которые могут красиво окупиться, если блокчейн пойдет на взлет, но достаточно маленькие, чтобы вы могли просто уйти, если блокчейн сдуется. Чтобы сделать это, убедитесь, что несколько членов команды, занятой вашей коренной технологией, погружены во все, что связано с блокчейном. Вступайте в союзы с ключевыми разработчиками технологии блокчейн (как продуктов, так и услуг). Запускайте внутри компании несколько маленьких пилотов. Пристально следите за сценариями его использования в других компаниях. Смотрите, имеет ли все это смысл.
• Не позволяйте хвосту блокчейна вилять собакой бизнеса. Как и бывает с любыми технологическими увлечениями, в вашей среде обязательно окажутся фанатики блокчейна. Они будут видеть возможность применения блокчейна практически ко всему в вашей компании. Мы видели несколько случаев, когда подобный образ мышления создал внутри слишком большую инерцию, что привело к фальстарту. В подобных обстоятельствах драгоценные время, деньги и силы тратятся на новейшие технологические начинания без того, чтобы кто-нибудь спросил: «В чем здесь выгода для нашего бизнеса?»
Один из главных принципов этой книги в том, что машины могут сделать очень многие вещи, но практическое применение должно быть направлено на конкретные бизнес-процессы и покупательский опыт. Когда вы инвестируете в открытия, начните с уровня процессов-и-опыта и представьте, как процесс может быть перестроен и обновлен с помощью цифровых технологий. Понять это слишком поздно и позволить блокчейну или любой другой новой технологии (например, квантовые вычисления, дополненная реальность, ядерный синтез) привлечь слишком серьезные инвестиции может стать рецептом провала.
