Искусственный интеллект на службе бизнеса - читать онлайн книгу. Автор: Джошуа Ганс, Аджей Агравал, Ави Голдфарб cтр.№ 6

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.

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».

В части IV вернемся к стратегии. Как в описанном нами эксперименте с Amazon, иногда ИИ настолько масштабно влияет на экономику задачи, что преобразует компанию или промышленность. Тогда он становится краеугольным камнем стратегии организации. В результате воздействия на стратегию ИИ переключает на себя внимание высшего руководства помимо менеджеров продукта и инженеров.

Как правило, заранее предусмотреть степень влияния ИИ на стратегию нельзя. Например, немногие, опробовав инструменты поиска Google, предсказывали, что они преобразуют медиаиндустрию и лягут в основу самых успешных компаний планеты.

Помимо возможностей получения прибыли ИИ несет системные риски, способные повлиять на бизнес. Все сосредоточены на рисках ИИ для человечества, но мало кто обращает внимание на опасность ИИ для организаций. К примеру, некоторые прогностические машины, обучаемые на полученных от человека данных, заодно усваивают ненужные отклонения и стереотипы.

Книгу завершает часть V, в которой мы отвечаем на вопросы о широком влиянии ИИ на общество и касаемся пяти основных спорных тем.

1. Сохранятся ли рабочие места? Ответим: да.

2. Усугубится ли проблема неравенства? Вероятно.

3. Будут ли несколько крупнейших компаний контролировать весь мир? Зависит от обстоятельств.

4. Страны погрузятся в политику «гонки уступок», лишат нас приватности и безопасности ради конкурентного преимущества отечественных компаний? Некоторые – да.

5. Наступит ли конец света? До него достаточно времени, чтобы успеть с пользой применить полученную информацию.

• Экономика предлагает четкое представление о влиянии удешевления прогнозов на бизнес. Прогностические машины будут использоваться как для традиционных (управление ресурсами и прогнозирование спроса), так и для новых задач. Падение цен на прогнозы повлияет на ценность других понятий и предметов, повысит ценность дополняющих факторов (данных, суждения и действий) и снизит ценность эквивалентов (человеческого прогноза).

• Организации могут использовать прогностические машины, внедряя инструменты ИИ с целью выполнения текущей стратегии. Когда инструменты станут мощнее, они изменят саму стратегию. Например, если Amazon сможет прогнозировать желания покупателей, то перейдет с модели «покупка – затем доставка» на модель «доставка – затем покупка» – будет доставлять товары до размещения заказов. Такой переход преобразит организацию.