Что делать, когда машины начнут делать все. Как роботы и искусственный интеллект изменят жизнь и работу - [11]

Неэффективность нашей индустриальной эпохи может казаться ужасной, но кто-то, имеющий предпринимательскую жилку, видит в проблемах и помехах бизнес-возможности по устранению этих недостатков. Новые машинные, цифровые решения, распространенные по всем отраслям, будут направлены на мириады общественных проблем, а в процессе будут создавать огромную экономическую ценность. Так что технологии, скорее, не предрекают конец среднего класса, а обещают стать двигателем массовой финансовой экспансии.

Вот что здесь важно: думая о цифровых решениях и искусственном интеллекте, мы часто фокусируемся на влиянии технологии на мир, который знаем. Многие критики сразу переходят к вопросу «Как много рабочих мест уничтожат машины?», хотя в действительности надо спрашивать: «Что эта технология может улучшить?» Ответом будет – «огромное количество вещей», поскольку, глядя с точки зрения 2030 года, можно понять, как многое должно измениться.

Чтобы лучше осознать объем и масштаб этой возможности, мы в «Центре осмысления будущего работы» вместе с экономистами из Roubini ThoughtLab (ведущая независимая макроэкономическая исследовательская фирма, основанная известным экономистом Нуриэлем Рубини (Nouriel Roubini) изучили две тысячи компаний по всему миру на предмет экономического воздействия новых машин. Наше исследование, проведенное в начале 2016 года, было сосредоточено на нескольких, центральных для экономики отраслях, которым предстоит стать по-настоящему цифровыми (например, ритейл, банки, страхование здоровья, имущества и транспорта, промышленность и медико-биологические науки), которые вместе приносят сегодня более шестидесяти триллионов долларов дохода (примерно 40% ВВП)¹⁷.

По ответам респондентов, примерно 6% этого дохода было получено с участием цифровых технологий, однако за следующие три года эта цифра почти удвоится и составит 11,4%. Сравнив, мы поймем, что «Цифровая республика», если бы была отдельным государством, вскоре стала бы экономикой в 6,6 триллиона долларов, третьей экономикой в мире после США и Китая и почти равной в числе лошадиных сил с экономиками Германии, Великобритании и Австрии в 2015 году вместе взятых. Поскольку имеющая значение работа становится все более цифровизированной, привлекая машины с ИИ, огромное экономическое расширение должно вот-вот произойти.

Стать цифровыми: создать Три М

При взгляде на цифровую экономику у всех создается ощущение, что землю унаследуют недавние стартапы. В конце концов, кто сможет остановить инерцию движения таких богатых и массовых компаний, как Amazon, Google, Facebook и Uber? Где окажутся столетние или даже сорокалетние компании? Что насчет них? А собственно, окажутся в очень хорошем месте… если будут двигаться быстро.

Рисунок 2.6. Три М в Большой революции в бизнесе и технологии

С нашей точки зрения, давно сложившиеся компании находятся в потрясающе хорошей позиции для цифрового расширения. Дело в том, что перед совершением шагов, необходимых на следующем этапе пути к имеющим значение цифрам, у них уже есть нужное преимущество. Они понимают свои рынки, продукты и соответствующее законодательство лучше, чем кто-либо. И у компаний есть все возможности получить нужные сведения об операциях и рынках с помощью «Интернета вещей». Однако им все еще нужно совместить Три М.

Эти Три М относятся к (сырьевым) материалам, (новым) машинам и (бизнес-) моделям. В дальнейшем мы посвятим отдельные главы тому, насколько необходим каждый из этих элементов для победы в цифровом взрыве. Пока речь идет о том, что три этих элемента должны быть интегрированы и настроены на создание ценности. Почему? Давайте посмотрим на то, как комбинация из этих трех элементов двигала главные технологические и бизнес-сдвиги прежде.

Как эти Три М были исторически взаимосвязаны, показано на рисунке 2.6.

В нашем сегодняшнем контексте Три М это:

• Сырьевые материалы: данные, передаваемые устройствами из «Интернета вещей» и оснащенными контрольно-измерительными приборами людьми, местами и вещами.

• Новые машины: интеллектуальные системы, совмещающие оборудование, ПО с искусственным интеллектом, данные и человеческий вклад в создание ценностей, согласующихся со специфическими бизнес-процессами и покупательским опытом.

• Бизнес-модели: коммерческие модели, монетизирующие основанные на интеллектуальных системах услуги и решения.

Возможно, лучший пример совмещения Трех М даст компания, которой намного больше ста лет.

Сегодня многие верят в легенду о Генри Форде как об изобретателе автомобиля. Он его не изобрел. Когда Форд организовал Ford Motor Company, это была на самом деле его третья автомобильная компания (первая провалилась, а вторая превратилась в Cadillac), и только в одном Детройте у него были десятки конкурентов, в том числе Oldsmobile, Packard и Buick.

Что действительно изобрел Генри Форд, что стало его величайшим даром, так это совмещение Трех М его времени с изначальным фокусом на третьей М. Он создал бизнес-модель, основанную на сборочной линии, что радикально изменило цену автомобиля и стандарты качества. Объединение Трех М позволило Форду начать массовое производство машин (превратив их из игрушки для богача в необходимую вещь для масс), выиграть в конкурентной борьбе, переформировать транспортную систему и переформировать общество.