Як штучний інтелект змінює компанії

Джерело: Laba

У майбутньому жодна компанія, яка ігнорує штучний інтелект (ШІ), не зможе розраховувати на великий прибуток. Якщо бізнес правильно використовує технології, він вирветься вперед, якщо ні — втратить позиції.

Таких висновків дійшли експерти з цифрових інновацій, професори Гарвардської школи бізнесу Марко Янсіті (Marco Iansiti) та Карім Лахані (Karim Lakhani). Вони консультували Microsoft, Facebook, Amazon та Alphabet і провели безліч досліджень про вплив штучного інтелекту на економіку. Про головні тренди вчені розповідають у книзі «Конкуренція за доби штучного інтелекту» (Competing in the Age of AI).

Стрімкість змін

Через пандемію компанії перебралися до мережі. Навіть ті, кого там важко було уявити. Якщо раніше вони роздумували, чи потрібно посилюватись в онлайні, то зараз вибору не залишилося. Ось, наприклад, як це зробила IKEA.

Коли в компанії зрозуміли, що доведеться закрити понад 400 магазинів у всьому світі, їх перетворили на пункти обробки та видачі інтернет-замовлень. Команда з цифрових технологій зробила кілька кроків:

• за 1 тиждень перенесли 13 регіональних сайтів IKEA у хмару та централізували управління ними, сконцентрувавши всі дані в одному місці;
• навчили маркетологів, продажників та інших фахівців аналізувати та використовувати інформацію, зібрану ШІ;
• покращили персональні рекомендації ШІ щодо підбору товарів на сайті;
• організували безконтактні точки видачі, де покупці можуть забрати свої онлайн-замовлення, не спілкуючись із персоналом.

Завдяки цим крокам і тому, що карантин «підігрів» інтерес до IKEA, дохід онлайн-магазинів у середньому зріс у 3-5 разів.

Злиття цифрового та «аналогового» світів

Бізнес може бути повністю офлайновим, незалежно від сфери діяльності. Але це не означає, що традиційним компаніям судилося зникнути. Їхнє завдання — за допомогою ШІ збільшити власну значущість для клієнтів.

Наприклад, фізичні маркети Amazon Go завдяки штучному інтелекту посилюють три цінності:

• персоналізацію — індивідуальними рекомендаціями товарів;
• автоматизацію — покупками без персоналу;
• оперативність — шопінгом без черг.

Мережа Walmart теж використовує ШІ — в експериментальних маркетах Intelligent Retail Lab, щоб контролювати кількість та якість продукції. Датчики відстежують наповнюваність полиць та термін придатності товарів, а потім передають інформацію консультантам. Тому покупцям завжди доступний повний асортимент продукції.

Ще один приклад посилення «аналогового» бізнесу за допомогою ШІ — фітнес-стартап Pelotoin. Компанія пропонує групові заняття на професійному обладнанні з тренером, але не в залі, а вдома. Клієнт купує тренажер із сенсорним екраном та доступом в інтернет, а потім оформляє підписку на онлайн-заняття.

Так у людей з’являється можливість займатися вдома в комфортних умовах, але залишатися на зв’язку з персональним тренером.

Фабрики штучного інтелекту

Зараз більшість компаній збирає дані, але це не завжди приносить користь бізнесу. Часто отримана інформація розбита на незв’язані фрагменти і не працює як єдиний механізм.

Наприклад, коли департаменти окремо один від одного накопичують відомості із загального питання, але не поєднують їх. Через це виникають проблеми з аналітикою: по суті дані збираються заради даних.

Аби отримати максимум, цифровим компаніям потрібно створювати фабрики штучного інтелекту, пишуть автори. Це механізм прийняття рішень на основі поетапної обробки інформації та машинного навчання.

Саме фабрика ШІ щодня проводить мільйони рекламних аукціонів на Google та Baidu, підбирає авто для клієнтів Lyft та Uber, призначає ціни на Amazon. У майбутньому такого інструменту потребуватиме кожна компанія, а не лише корпорації.

Найвідоміша фабрика ШІ — механізм персоналізації контенту на Netflix. Коли потрібно вирішити, яку обкладинку фільму або серіалу підібрати саме для вас, система спочатку збирає дані про вашу взаємодію з сервісом: що, коли і на якому пристрої ви дивитеся.

Потім на основі ваших переваг алгоритм вибирає кілька обкладинок — наприклад, з актором, який найчастіше зустрічається у фільмах з історії переглядів. Далі система запускає тестування, в ході якого визначає найбільш клікабельну обкладинку — її ви бачите в результаті. У міру накопичення нових даних про ваші уподобання рекомендації змінюються.

Краще «слабкий ШІ», ніж жодного

Щоб трансформувати компанію, не обов’язково потрібен «сильний ШІ», який може думати як людина. Все ще досить слабкого ШІ — комп’ютерної системи, що виконує роботу, яку раніше робили люди.

«Слабкий ШІ» — це набір стандартних алгоритмів для виконання конкретних завдань та задоволення вузькопрофільних потреб. Наприклад, щоб пріоритизувати вміст у Facebook, проаналізувати поведінку користувача на Netflix або отримати допомогу від Google Assistant.

Навіть безпілотні автомобілі Waymo і складські роботи Amazon — як і раніше є зразками «слабкого ШІ». Це розвінчує міф про те, що діджиталізація — це щось зі сфери наукової фантастики.

Менше рутини для людини

Залучати людей до шаблонних завдань стає нераціональним, адже ШІ справляється швидше. Тому компанії мінімізують участь співробітників у наданні послуг та товарів безпосередньо клієнтам.

Люди розробляють програмне забезпечення, контролюють ШІ, займаються стратегічними питаннями та розвивають культуру компанії. Але практично не виконують операційних завдань. Це дозволяє:

• знизити витрати на пошук та навчання персоналу;
• скоротити витрати та час на обслуговування одного клієнта;
• зменшити ризик організаційних помилок через людський фактор.

Наприклад, у фінтех-компанії Ant Financial співробітники розробляють стратегію розвитку продуктів, їх дизайн та технічні інновації. Але безпосередньо послуги клієнтам надає ШІ. Людина відсторонена від процесів видачі позик, оформлення страховки та консультацій з інвестицій.

Тому в штаті Ant Financial менше 10 тис. співробітників, які обслуговують понад 700 млн. користувачів. Для порівняння: у Bank of America приблизно така сама кількість клієнтів, проте персоналу — понад 200 тис. осіб.

На складах Amazon часто саме комп’ютер каже людям, що робити. Наприклад, як максимально швидко знайти потрібний товар. ШІ відповідає не лише за переміщення продукції, а й за прогнозування попиту, менеджмент складу та розробку ланцюжків постачання.

Ставка на мережеву стратегію

Раніше при побудові стратегії наголос робився на ресурси компанії. Тепер не менш важливим є те, як бізнес розвиває зв’язки з іншими секторами економіки.

Щоб сформулювати конкурентну стратегію, важливо проаналізувати реальні та потенційні мережі компанії. Наприклад, за такою схемою:

• Скласти список мереж, до яких залучено ваш бізнес. Для Uber це мережа пасажирів та водіїв, для Facebook — користувачів та рекламодавців, для Airbnb — туристів та власників житла.

• Оцініть потенціал кожної мережі: яку вигоду можна від неї отримати і які перешкоди потрібно для цього подолати. Наприклад, що ширша мережа пасажирів і водіїв, то вищий прибуток Uber. Отже, потрібно залучити якнайбільше клієнтів та виконавців. Але в Uber є конкуренти, які зацікавлені в тому самому. Тому компанії потрібно запропонувати спеціальні умови: пасажирам — знижки після певної кількості поїздок, водіям — зменшення комісії зі збільшенням кілометражу.

• Подумайте, з якими компаніями на ринку можна збудувати мережеві мости. Створення мережних мостів — це налагодження нових зв’язків для масштабування послуг. Наприклад, Uber має сервіс Health для перевезення пацієнтів, поїздок медперсоналу та доставки ліків. Він налагоджує зв’язок організації з медичними та страховими установами. Також компанія розвиває Uber Eats — платформу для доставки їжі. Вона допомагає побудувати нову мережу зв’язків із маркетами та ресторанами.

Уникнення спеціалізації

Між сферами бізнесу поступово стираються кордони, і тренд вузької спеціалізації відходить на другий план. Якщо компанія зможе довести до досконалості обробку даних в одній області, їй не важко буде використати свій досвід в інших нішах, щоб розширити поле діяльності.

Наприклад, Amazon та Alibaba починали з роздрібної торгівлі, а зараз конкурують у сфері фінансових послуг та охорони здоров’я. А Google із інтернет-сервісу переріс у корпорацію, яка зайшла у галузь автопромисловості.

Все завдяки тому, що цифрові сектори мають масу загальних технологічних засад. Тому, навчившись правильно використовувати дані у різних сферах, ви досягнете більшого, ніж компанії, які відточують професіоналізм в одній галузі.

Відповідальне лідерство

Ера ШІ висуває нові вимоги до лідерів компаній. Вони повинні відповідати таким критеріям:

• Мати фундаментальні знання в області ШІ та вміти ефективно використовувати технології у своєму бізнесі. Лідери не мають бути програмістами, фахівцями з обробки даних чи інженерами ШІ. Але вони мають розумітися на цифрових технологіях — ця навичка буде важливішою за експертизу у вузькоспеціалізованій галузі. Наприклад, коли в Uber шукали нового гендиректора, то найняли колишнього керівника цифрової компанії Expedia Дара Хосровшахі, а не спеціаліста з транспортної корпорації.

• Захищати дані клієнтів та партнерів. Один із ключових викликів ери штучного інтелекту для менеджерів — кібератаки та витік даних. У міру масштабування ШІ з ними зіштовхуватимуться всі лідери цифрових компаній, які збирають великі масиви інформації. Менеджери повинні бути готові відповідати за дані. Під цим мається на увазі не лише регулярне оновлення ПЗ та впровадження нових захисних технологій. Лідерам потрібно вміти швидко реагувати на витік даних та нести репутаційні ризики.