Искусственный интеллект на службе бизнеса - [7]
Когда вы заходите на сайт, ИИ Amazon прогнозирует, что вы хотели бы купить, и предлагает соответствующие товары. Это целесообразный труд, однако его результаты далеки от идеала. В нашем случае точность прогнозов не превышает 5 %. И мы заказываем одну из множества рекомендуемых вещей. С учетом миллионного ассортимента это совсем не плохо!
Представьте, что ИИ Amazon собрал больше информации о нас и использует ее для улучшения качества прогнозов, – это усовершенствование сравнимо с поворотом регулятора громкости на колонках, только вместо звука регулируется точность прогнозов.
В определенный момент поворота ручки точность прогнозов ИИ достигает порогового значения и меняет бизнес-модель Amazon. Прогнозы становятся настолько точными, что компании выгоднее присылать вам товары, которые вы предположительно захотите купить, чем ждать, пока вы закажете их на сайте.
В таком случае другие магазины вам уже не нужны, а каждая покупка будет стимулировать следующую. Amazon получит основную долю содержимого вашего кошелька. Очевидно, что это выгодно Amazon, но также удобно и вам. Магазин доставляет покупки до того, как вы их совершили, и таким образом избавляет вас от траты времени на шопинг. С поворотом регулятора точности на максимум бизнес-модель Amazon меняется с «покупка – затем доставка» на «доставка – затем покупка».
Разумеется, покупатели не захотят возиться с возвратом нежелательных товаров. Поэтому Amazon вложится в отладку этого процесса – скажем, раз в неделю служба доставки будет собирать невостребованные посылки[12].
Но если такая бизнес-модель лучше, почему Amazon до сих пор ее не внедрил? Дело в том, что сегодня издержки сбора и обработки возвратов перевешивают рост дохода от основной доли кошелька. Например, сейчас мы вернули бы 95 % доставленных товаров. Это трудоемко для нас и затратно для Amazon. Для освоения новой бизнес-модели прогнозы пока еще недостаточно точны.
Возможен иной вариант: Amazon обращается к новой стратегии до того, как точность прогнозов достигнет качественного уровня, исходя из предположения, что однажды это принесет выгоду. Благодаря раннему запуску ИИ соберет больше данных за короткий срок и усовершенствуется. В Amazon понимают, что чем раньше они стартуют, тем сложнее будет конкурентам их нагнать. Качественный прогноз привлечет больше покупателей, что увеличит объем данных для обучения ИИ и, в свою очередь, приведет к повышению качества прогнозов, а далее этот цикл неоднократно повторится. Раннее внедрение обойдется дорого, но опоздание может стать роковым[13].
Мы не утверждаем, что Amazon будет или должен внедрять такую практику, хотя для скептиков у нас есть неожиданная новость: в 2013 году Amazon получил патент США на «опережающую доставку»[14]. Несомненно, вращение регулятора точности прогнозов коренным образом повлияет на стратегию. В данном примере оно меняет бизнес-модель Amazon с «покупка – затем доставка» на «доставка – затем покупка», создает стимул для вертикальной интеграции посредством организации услуги по возврату товаров (в том числе грузового автопарка) и ускоряет процесс инвестирования. И все это вследствие поворота регулятора точности прогностической машины.
Что это означает для стратегии? Во-первых, необходимо инвестировать в сбор информации относительно того, как быстро и насколько высоко вырастет точность прогнозов в вашем и в смежных секторах. Во-вторых, разработка тезиса о стратегических возможностях, образовавшихся в результате вращения регулятора точности, потребует финансовых вложений.
Чтобы начать «научное фантазирование», закройте глаза, мысленно возьмитесь за регулятор прогностической машины и, следуя бессмертным словам члена группы Spinal Tap[15], поверните его на 11 часов.
План книги
Прежде всего необходимо построить фундамент для стратегического внедрения прогностических машин в своей организации. Именно так мы структурировали книгу – возводили пирамиду от основания.
В части I мы заложим фундамент и объясним, как машинное обучение повышает качество прогнозов. Затем разберемся, чем новые преимущества отличаются от статистики, которой вас учили или которой уже занимаются ваши аналитики. Далее мы затронем ключевые дополняющие факторы прогнозов – данные, особенно те, что необходимы для качественной прогностики, – и расскажем, как убедиться, что они у вас есть. И в завершение рассмотрим, когда прогностические машины работают эффективнее человека и в каких случаях людям и машинам целесообразно объединить усилия для получения максимально точных прогнозов.
В части II мы опишем роль прогнозов в качестве вводных для принятия решений и объясним значение еще одной составляющей, пока недооцененной в сфере ИИ, – суждений. Прогнозы помогают принимать решения, снижая неопределенность, а суждения определяют ценность. В экономической терминологии суждением называется определение окупаемости, целесообразности, дохода и прибыли. Самое значительное свойство прогностических машин состоит в том, что они повышают ценность суждения.
В части III перейдем к практике. Прогностические машины оснащены инструментами ИИ в соответствии с конкретными задачами. Мы опишем шаги, помогающие определить, когда создание (или покупка) инструментов ИИ максимально повысит доход. Иногда такие инструменты идеально укладываются в рабочий процесс, но бывает, что побуждают изменить его. Также мы познакомим вас с важным подспорьем для уточнения ключевых требований к инструментам – «шаблоном ИИ».
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.