Искусственный интеллект на службе бизнеса - [6]
В книге мы избавим вас от математики, лежащей в основе этих методов. Хотим лишний раз подчеркнуть, что все они касаются прогностики: использования имеющейся информации для генерации отсутствующей. Мы поможем вам определить, в каких ситуациях необходимо иметь прогноз и как получить от него максимальную выгоду.
Удешевление прогностики ведет к ее распространению. Снова элементарная экономика в действии: мы покупаем больше товаров или услуг, если цены на них падают. Например, когда в 1960-е годы зарождалась компьютерная индустрия, цена на арифметику начала быстро снижаться, и там, где она была уже востребована, к ней обращались чаще – например, в Бюро переписи населения США, Министерстве обороны США, НАСА (что отображено в фильме 2016 года «Скрытые фигуры»). Позднее новая, дешевая арифметика нашла применение в сферах, к которым прежде не имела отношения, – таких как фотография. Когда-то фотоновинки разрабатывались благодаря химии, но с удешевлением арифметики появилось и соответствующее решение – цифровые камеры. Цифровой снимок представляет собой всего лишь последовательность нулей и единиц, посредством арифметики преобразуемую в визуальное изображение.
То же касается и прогнозов. Они используются в привычных задачах: управлении ресурсами и прогнозировании спроса, – но благодаря удешевлению все чаще применяются в сферах, не относящихся к прогностике. Кэтрин Хауи из Integrate.ai призывает переформулировать любую проблему в контексте прогностики, и современные инженеры всего мира все чаще так и поступают. Беспилотный транспорт существует в управляемой среде уже больше двадцати лет, однако функционировал он при наличии подробных планов этажей на заводах и складах. С поэтажным планом разработчики программировали своих роботов двигаться согласно логической схеме «если, то»: если перед роботом находится человек, то следует команда «стоп». Если полка пуста, то нужно двигаться к следующей. Обычные улицы оставались для роботов недоступными – в городском пространстве может случиться все что угодно – слишком много возникает условий «если, то», всего не предусмотреть.
Беспилотный транспорт не будет работать вне полностью предсказуемой и контролируемой среды до тех пор, пока инженеры не переформулируют проблему навигации в прогностическую. Они уже поняли, что вместо того, чтобы просчитывать для машины действия во всех возможных обстоятельствах, необходимо поставить одну прогностическую задачу: что сделал бы человек? И сейчас компании вкладывают миллиарды долларов в обучение машин беспилотному передвижению в неконтролируемой среде, в том числе на городских улицах и шоссе.
Представьте ИИ сидящим в автомобиле рядом с водителем. Человек проезжает миллионы километров, получает зрительную и звуковую информацию из окружающей среды, обрабатывает ее мозгом и реагирует соответственно: едет прямо или сворачивает, тормозит или разгоняется. Инженеры оснастили ИИ собственными глазами и ушами – датчиками (камерами, радарами, лазерами). Таким образом ИИ собирает поступающие к нему со всех сторон данные, пока человек управляет автомобилем, и одновременно регистрирует реакцию водителя. При совокупности конкретных данных человек поворачивает направо, тормозит или нажимает на газ. Чем дольше ИИ наблюдает за водителем, тем лучше предсказывает его действия, исходя из поступающих данных. ИИ учится водить машину, прогнозируя, как поступил бы человек в соответствующих обстоятельствах.
И вот что самое главное: когда такая важная вводная, как прогноз, дешевеет, возрастает ценность других вещей. Экономисты называют их «дополняющими факторами». Как падение цены на кофе повысило ценность сахара и сливок, так для беспилотных автомобилей падение цены прогноза повышает ценность датчиков сбора данных окружающей среды. Например, в 2015 году Intel заплатила больше $15 млрд за израильский стартап Mobileye, в первую очередь за технологию сбора данных, позволяющую транспортному средству эффективно распознавать объекты (дорожные знаки, людей и т. д.) и разметку (на улицах и дорогах).
Дешевея, прогностика станет использоваться чаще, возрастет количество дополняющих ее факторов: данные базовые экономические силы приводят в действие новые возможности, создаваемые прогностическими машинами. На элементарном уровне они снимут с человека задачи прогнозирования и таким образом снизят издержки. По мере распространения машин прогностика изменит и улучшит качество принятия решений. Но в какой-то момент прогностические машины, вероятно, станут столь точными и надежными, что изменят и деятельность организаций. Некоторые ИИ настолько заметно повлияют на деловую экономику, что перестанут использоваться только для повышения продуктивности в соответствии со стратегией; они изменят саму стратегию.
От дешевизны к стратегии
Руководители постоянно спрашивают нас: «Как ИИ повлияет на нашу стратегию бизнеса?» Проведем для ответа мысленный эксперимент. Большинство людей делали покупки на Amazon. Как и в остальных онлайн-магазинах, вы открываете сайт, находите нужные вещи, кладете их в корзину, оплачиваете и затем получаете по почте. Сейчас модель Amazon такова: «покупка – затем доставка».
Изначально эта книга называлась «Из грязи в князи и назад, и так много раз подряд». За 12 предпринимательских лет, прежде чем вывести на федеральный уровень архитектурно-брендинговую компанию DeVision, основать главный форум для застройщиков СНГ и вместе с партнерами создать девелоперскую компанию в Тюмени, я познал много падений – провел убыточное федеральное мероприятие в Москве, открыл и закрыл несколько ресторанов, многократно банкротился, пережил увольнение, пятисекундную остановку сердца и серьезную драму в личной жизни.
Джеральд Вайнберг, исходя из своего более чем 50-летнего опыта работы консультантом, делится своими выводами, как запустить и успешно вести свой собственный консалтинговый бизнес. Благодаря использованию юмористичных Правил, Законов и Принципов — таких как Закон малинового варенья, Принцип картофельных чипсов, Правило Руди о брюкве — автор показывает, как, оставаясь самим собой, находить клиентов, завоевывать доверие и устанавливать правильную цену на свои услуги, о которой потом не придется жалеть. Если вы консультант, когда-либо пользовались услугами консультанта или хотите быть одним из них, эта книга будет вам полезна.
Если вам необходимо принять жизненно важное решение, вы нашли эту книгу в нужный момент! Когда предстоит сделать судьбоносный выбор – вступить ли в брак, переехать в другую страну, сменить работу или завести ребенка (подставьте ваш вариант) – списки «за» и «против» окажутся бесполезными и только еще больше введут в заблуждение. Верное решение находится внутри вас самих, и отыскать его поможет метод Эмили Фриман, известной писательницы и коуча. Пройдя несколько простых шагов, вы научитесь лучше понимать себя и осознаете, что вам действительно нужно и чего вы хотите по-настоящему.
В этой книге отражен результат 15-летнего исследования стратегического лидерства Hewlett Packard. Реальный опыт успешного применения принципов антихрупкости на практике, которые позволили компании выстоять против кризисов XX и XXI века.
В этой книге Пол Смит, директор по коммуникациям и потребительским исследованиям в Procter & Gamble и популярный спикер, рассказывает, как наиболее эффективно использовать силу историй. Автор уверен: каждый может стать блестящим рассказчиком. Пол Смит предлагает сотню готовых историй на все случаи жизни, которые помогут вам привлекать внимание, вдохновлять и мотивировать. Книга предназначена для всех, кто хочет воодушевлять и убеждать любую аудиторию. На русском языке публикуется впервые.
В книге рассказывается история главного героя, который сталкивается с различными проблемами и препятствиями на протяжении всего своего путешествия. По пути он встречает множество второстепенных персонажей, которые играют важные роли в истории. Благодаря опыту главного героя книга исследует такие темы, как любовь, потеря, надежда и стойкость. По мере того, как главный герой преодолевает свои трудности, он усваивает ценные уроки жизни и растет как личность.