Конкуренція в епоху штучного інтелекту
Зараз, коли діджиталізація стає умовою виживання бізнесу, штучний інтелект все ще залишається для багатьох компаній незвіданою землею. У своїй книзі «Competing in the Age of AI: Strategy and Leadership When Algorithms and Networks Run the World» («Конкуренція в епоху штучного інтелекту: стратегія та лідерство у світі, яким керують алгоритми та мережі»)1 Марко Янсіті (Marco Iansiti) та Карім Лакхані (Karim Lakhani) намагаються показати, як організації можуть подолати цей розрив та покласти штучний інтелект в основу своєї операційної моделі.
Як стверджують автори, гравці, котрі повноцінно використовують штучний інтелект (AI), мають три переваги над конкурентами, що функціонують у традиційному полі. Такі організації можуть: 1) поставляти продукти максимально можливій кількості клієнтів за найнижчою вартістю; 2) збільшувати обсяги сервісів — їм набагато легше створювати нові послуги, спираючись на те, що вже є (як це робить Amazon, перетинаючи межі традиційних галузей); 3) практично в режимі реального часу поповнювати базу організаційних знань (відповідно, алгоритми надають нові пропозиції, зокрема, щодо ціноутворення).
Але більшість організацій поки що знаходяться на початкових етапах освоєння царини штучного інтелекту, реалізуючи окремі маломасштабні AI-ініціативи чи створюючи відповідні спеціалізовані підрозділи. Глибока трансформація, без якої неможливо повною мірою скористатися з переваг штучного інтелекту, є надзвичайно складним завданням. Потрібні цілісна стратегія; чіткість технологічної архітектури; гнучка, сфокусована на продукті операційна модель; постійна розбудова аналітичної функції, опановування «науки» прийняття рішень та система управління, що ґрунтується на засадах міждисциплінарності.
Стрижнем такої організації є, за визначенням авторів, «завод із прийняття рішень» (або «AI-завод»), який урухомлює цифрову операційну модель. У його основі лежать чотири елементи:
- «конвеєр» даних — напівавтоматизований процес, у рамках якого відбувається збір, очищення, інтегрування та збереження даних;
- AI-алгоритми, які роблять прогнози щодо майбутнього стану бізнесу, та дій, що потрібно вчинити;
- платформи з експериментування, де тестуються запропоновані алгоритмами гіпотези (Google проводить понад 100 тис. експериментів щороку; LinkedIn — близько 40 тис);
- інфраструктура — програмні системи, у яких все це матеріалізується, та які з’єднують внутрішніх і зовнішніх користувачів.
Конкурентна перевага організацій, де домінуючу роль відіграє AI, дедалі більшою мірою ґрунтується на їхній здатності формувати цифрові мережі та управляти ними. Гравці, які зможуть найбільш ефективно об’єднувати бізнеси, інтегруючи потоки даних, що курсують між ними та створюючи цінність на основі аналітики, стануть безумовними переможцями. Традиційний мережевий ефект, помножений на ефект «кривої навчання», крізь яку проходять організації, у підсумку суттєво збільшує їхній вплив. Зараз ми можемо спостерігати цю динаміку на прикладі таких компаній, як Google, Facebook, Tencent і Alibaba, котрі стали потужними мережевими хабами завдяки накопиченню даних через свої численні зв’язки.
Водночас традиційні підходи до стратегії стають все менш продуктивними. «Відійшли в минуле часи, коли конкурентна перевага базувалася на якихось унікальних незмінних активах та компетенціях, які десятиріччями могли залишатися в незмінному вигляді», — пишуть Янсіті та Лакхані, пояснюючи сутність стратегії, яка сьогодні може привести до успіху, так:
«Неможливо досягти синергії в площині алгоритмів та потоків даних, залишаючись у межах своїх галузей. Потрібно орієнтувати стратегію не на своє позиціонування в індустрії та управління внутрішніми ресурсами, а на міжгалузеві зв’язки, які створює організація, спираючись на свої мережі… Отже, зміст стратегій зміщується від звичної диференціації на основі ціни, якості, бренду та стрижневих компетенцій у бік таких переваг, як позиції в бізнес-мережі, нагромадження унікальних даних та використання досконалої аналітики».
Також потрібні кардинальні зміни у системі управління. За словами авторів:
«Менеджмент як контролювання, особливо працівників, які виконують рутинні завдання, нарешті відійшов у небуття. В операційній моделі, що урухомлюється штучним інтелектом, управлінці є конструкторами, які формують, вдосконалюють та контролюють цифрові системи, покликані вловлювати суть потреб клієнтів та реагувати, надаючи їм цінність».
Організації, де в основі операційної моделі лежить штучний інтелект, йдуть шляхом безупинного самооновлення. Microsoft, Amazon, Google та Netflix пройшли крізь кілька трансформацій. А шукаючи потрібних фахівців, такі компанії не керуються певними заздалегідь визначеними критеріями, а «закидають сіті» якомога ширше.
Проте, щоб досягти сталого успіху, керівники «AI-заводів» мусять не лише добре розуміти сутність алгоритмів, платформ та екосистем, але й усвідомлювати те, що штучний інтелект створює різнопланові проблеми.
«Цифрові операційні моделі можуть не лише збільшувати цінність, але й множити шкоду», — пишуть автори. — Так, нескладно уявити, як через одну помилку велика мережа стає жертвою руйнівної кибератаки; також алгоритми можуть поглиблювати упередженості та поширювати неправдиву інформацію у величезних масштабах; крім усього, через високу ринкову концентрацію, збої у функціонуванні ринків та поглиблення майнової нерівності зростатиме напруга у суспільстві».
«Отже, нічим не обмежене поширення штучного інтелекту є небезпечним», — застерігають Янсіті та Лакхані, додаючи, що «здатність повноцінно використати можливості АІ і при цьому нівелювати пов’язані з цією технологію загрози стане тестом на дієвість лідерства як у бізнесі, так і в сфері держуправління».
За матеріалами strategy+business.
1 Книга увійшла до переліку «Найкращі бізнес-книги 2020-го року» (категорія «Стратегія») за версією strategy+business.
|
