Истинный потенциал электричества был реализован, только когда удалось понять и использовать преимущества распределенной генерации. Точно так же потенциал ИИ раскроется, только когда получится в полной мере задействовать его возможности в области прогнозирования. Для нас это означает, что прогнозирование играет важную роль в принятии решений. Мы покажем, что во многих случаях изменения будут настолько значительными, что потребуют от компаний перестроить всю систему принятия решений и обеспечивающие ее процессы. Только в этом случае внедрение ИИ станет действительно реальным.

Мы находимся в межвременье: колоссальный потенциал ИИ уже очевиден, но его трансформирующее воздействие на экономику еще не началось. Verafin входит в те 11 % крупных корпораций, которые добились успеха при внедрении ИИ. Их прогнозы вписались в существующую систему, а бизнес-процессы и организация труда оказались к этому приспособлены, так что значительных нововведений не потребовалось. Остальные 89 % компаний еще не готовы. Перспективы понятны, но как их реализовать, пока неясно. Необходимо найти способ использовать машинные прогнозы для повышения эффективности работы, то есть для принятия более эффективных решений. Благодаря ИИ люди смогут делать больше, поскольку будут принимать лучшие решения. Речь идет не только о технических аспектах прогнозирования (сборе данных, построении моделей, генерации прогнозов), но и об организационных – создании условий, позволяющих людям принимать правильные решения в нужное время. А стратегическая задача состоит в том, чтобы определить, что можно сделать по-другому после получения более качественной информации.

Для межвременья характерны энтузиазм и успех точечных решений, но при этом ИИ все еще остается нишевой технологией. Тем не менее уже проводятся эксперименты и существуют прикладные разработки, в основном специфические. Они позволяют улучшить имеющиеся продукты, например телефоны или системы безопасности автомобиля. Бюро переписи населения США выяснило, используют ли компании ИИ. В опросе участвовали представители более 300 тыс. организаций. Из тех, кто ответил положительно, большинство подчеркивали, что применяют ИИ для автоматизации и улучшения процессов. Другими словами, внедряются точечные и прикладные, но не системные решения. Соответственно, ИИ довольно скромно влияет на производительность труда. Анализ существующих рабочих процессов и участков, которыми ИИ может заменить человека, приносит значимую дополнительную ценность, но широких возможностей не открывает.

В период межвременья предприниматели и менеджеры борются за то, чтобы реализация прикладных решений стала экономически оправданной. Как отмечает Натан Розенберг, «многочисленные неудачи объясняются тем, что предприниматель не учел взаимосвязь между технологией, поглощавшей все его внимание, и остальными аспектами бизнеса как целостной системы».

Настоящая трансформация произойдет, только если сосредоточиться на системных решениях. Они поднимут внедрение ИИ на уровень экономики в целом и создадут импульс для его дальнейшего прикладного применения. При таком потенциале масштабирования и последующих инноваций ИИ станет экономически выгодным.

Учитывая важность этих решений, необходимо четко объяснить, что имеется в виду. Итак, давайте определимся с понятиями:

• Точечное решение улучшает существующую процедуру. Его можно внедрить независимо от прочих решений и без изменения системы, в которую оно встроено.

• Прикладное решение создает новую процедуру. Ее можно реализовать независимо от прочих процессов и без изменения системы, в которой она функционирует.

• Системное решение позволяет усовершенствовать существующие или создать новые процедуры и при этом изменить связанные с ними процессы.

Обратите внимание: оборот «независимо от (прочих)» встречается в определениях точечного и прикладного решений, но применительно к системному не употребляется. Представьте, что какую-либо существующую или новую процедуру можно усовершенствовать с помощью новой технологии. Если рост создаваемой ценности превышает затраты на разработку и внедрение этого решения, то оно экономически целесообразно – причем неважно, изменится ли что-то еще. Однако предположим, что выгода от инновации слишком мала и может быть увеличена только за счет изменения других процедур. Тогда внедрять ее в индивидуальном порядке, без сопутствующих изменений, будет экономически неоправданно. Потребуется совершенствование сразу нескольких процедур.

Мы уже говорили о том, что некоторые фабрики легко заменили энергию пара электрической. Это точечное решение. Кроме того, электрические двигатели использовались в существовавших производственных системах. Это прикладное решение. Однако во многих случаях для того, чтобы получить реальную экономическую выгоду, надо было перепроектировать предприятия, а также разворачивать централизованные электрические линии и сети. Другими словами, при системном подходе электричество – это не просто новый источник энергии, а спектр новых возможностей, которые открываются при его использовании.

В следующей главе мы вернемся к теме, затронутой в книге «Искусственный интеллект на службе бизнеса», – к тому, что достижения современного ИИ, по сути, представляют собой усовершенствованные технологии прогнозирования. Более того, прогнозы ценны только как исходные данные, на основе которых принимаются решения. Таким образом, давайте скорректируем определения, приведенные выше.

ТОЧЕЧНОЕ РЕШЕНИЕ НА ОСНОВЕ ИИ: прогноз ценен, если позволяет улучшить принятое без его учета управленческое решение, не зависящее от прочих.

ПРИКЛАДНОЕ РЕШЕНИЕ НА ОСНОВЕ ИИ: прогноз ценен, если позволяет принять отличное от имеющегося управленческое решение или изменить процедуру его принятия, причем независимо от прочих.

СИСТЕМНОЕ РЕШЕНИЕ НА ОСНОВЕ ИИ: прогноз ценен, если улучшает существующие или позволяет принимать более эффективные управленческие решения при условии, что будут реализованы изменения в способах принятия прочих решений.

Если в других случаях мы можем прибегнуть к ретроспективному анализу и точно определить, что было независимым, а что зависимым, то в случае ИИ нам еще предстоит это выяснить. Наша книга – о том, как это сделать.

Если верить истории, то активнее всего ИИ должен внедряться на этапе системных изменений. Однако такие изменения будут подрывными по своему характеру: заставят пересмотреть роли многих людей и компаний в отраслях и одновременно перераспределить влияние. То есть, вероятно, появятся экономические победители и проигравшие, особенно если трансформация происходит относительно быстро.

Давайте для наглядности рассмотрим прогнозирование в земледелии. В этой отрасли механизация резко сократила занятость. Однако управление, независимо от масштабов хозяйства, по-прежнему сосредоточено в руках человека – настолько, что многие фермы остаются в частной собственности. Принимая решение, фермеры учитывают прогноз погоды, но состояние земельного надела уникальным образом связано с их собственными навыками в прогнозировании и принятии решений в целом.

Однако время идет, и ситуация меняется. Земледелие зависит от погодных условий, но также, что критически важно, от выращиваемых культур и характеристик почвы. Из этих дополнительных рисков исходил Дэвид Фридберг, когда первым предложил американским фермерам индивидуальное онлайн-страхование от погодных условий. Правительство США располагало информацией не только о погоде, но и о составе почвы 29 млн полей (на основании инфракрасных спутниковых снимков). Это позволило Фридбергу рассчитать влияние погодных условий на отдельные земли или сельскохозяйственную культуру.