Многие лидеры стран определили искусственный интеллект как важнейший фактор конкурентоспособности. Только за последние три года более чем в двадцати ведущих странах были разработаны национальные стратегии развития искусственного интеллекта.
О влиянии искусственного интеллекта на бизнес слушайте в подкасте «30 бизнес-книг за 30 дней» от МИФа и сервиса Строки. Заходите послушать. А в этой статье поговорим о том, как стратегия бизнеса может измениться под влиянием ИИ.
Руководители постоянно спрашивают: «Как искусственный интеллект повлияет на нашу стратегию бизнеса?» Проведем для ответа мысленный эксперимент. Многие делают покупки на Amazon. Как и в остальных онлайн-магазинах, клиент открывает сайт, находит нужные вещи, кладет их в корзину, оплачивает и затем получает по почте. Сейчас модель Amazon такова: «сначала оплата, потом доставка».
Когда вы заходите на сайт, искусственный интеллект 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 искусственный интеллект 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 искусственного интеллекта 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 «сначала оплата, потом доставка» на «сначала доставка, потом оплата».
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.
Но если такая бизнес-модель лучше, почему Amazon до сих пор ее не внедрила? Дело в том, что сегодня издержки сбора и обработки возвратов перевешивают рост дохода от большей доли покупок. Например, сейчас мы вернули бы 80% доставленных товаров. Это трудоемко для нас и затратно для Amazon. Прогноз недостаточно точен, чтобы на его основе Amazon внедряла бы новую бизнес-модель.
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 искусственный интеллект 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 искусственного интеллекта и, в свою очередь, приведет к повышению качества прогнозов, а далее этот цикл неоднократно повторится. Раннее внедрение обойдется дорого, но опоздание может стать роковым.
Мы не утверждаем, что Amazon будет или должна внедрять такую практику, хотя для скептиков есть неожиданная новость: Amazon получила патент на «опережающую доставку». Несомненно, вращение регулятора точности прогнозов коренным образом повлияет на стратегию. В данном примере оно меняет бизнес-модель Amazon с «сначала оплата, потом доставка» на «сначала доставка, потом оплата», создает стимул для вертикальной интеграции посредством организации услуги по возврату товаров (в том числе грузового автопарка) и ускоряет получение инвестиций. И все это вследствие поворота регулятора точности прогностической машины.
Что это означает для стратегии компаний? 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 потребует финансовых вложений.
Заходите послушать подкаст «30 бизнес-книг за 30 дней» от МИФа и сервиса Строки.
Обложка поста: unsplash.com
