Тим О'Райли - WTF? Гид по бизнес-моделям будущего [litres]

Сетевые эффекты, которые я наблюдал относительно пользовательских данных, носили в большей степени косвенный характер и были обусловлены тем, каким образом компании учатся получать выгоду от пользователей своих систем. У Barnes & Noble были все те же продукты, что и у Amazon, но у Amazon было намного больше отзывов и комментариев пользователей. Люди заходили в эту сеть не только ради продуктов, но и ради информации, добавленной другими пользователями. Кроме того, в дополнение к превосходным алгоритмам Google и постоянным улучшениям продукта, поисковая система Google продолжает улучшаться еще и благодаря тому, что ее использует большое количество людей, а это значит, что Google может накапливать больше данных и, следовательно, учиться быстрее, чем конкуренты, оставляя их далеко позади.

Возвращаясь к вопросу о том, кто победит в отрасли беспилотных автомобилей: это будет не только тот, у кого окажется лучшее программное обеспечение, но и тот, у кого будет больше данных.

В 2016 году руководители Uber утверждали, что собранные с помощью их приложений для водителей и пассажиров данные о сотнях миллионов миль дадут им преимущество. Однако трудно поверить, что одни только данные из приложений для смартфонов будут соответствовать степени детализации, которую Google обеспечивает при помощи своих специально оборудованных автомобилей. Вот почему компания Uber считает, что беспилотные автомобили необходимо срочно включить в список ее услуг, даже если еще многие годы они будут функционировать в тандеме с водителями. У компании Tesla также есть подробная телеметрия, полученная от каждого транспортного средства, и это же касается автомобилей второго поколения с функциями самоуправления, которые включают подробные данные о камерах и радарах.

Большой вопрос для производителей автомобилей, не обладающих таким преимуществом, заключается в том, будут ли датчики, используемые для предотвращения несчастных случаев, или опция автоматической парковки достаточным для них инструментом для сбора необходимого количества данных, чтобы оставаться конкурентоспособными.

Конечно, многое зависит не только от того, сколько данных у вас есть, но и от того, насколько вы можете в них разобраться. Здесь Google, Tesla и Uber имеют большое преимущество перед традиционными автомобильными компаниями.

В эпоху ПК мы привыкли думать о программном обеспечении как об артефакте. Компании должны были начать думать о программном обеспечении как об услуге. Это означало бы, что мы увидим совершенно новый подход к разработке программного обеспечения. Я не развивал эту идею так же полно, как три предыдущих, но даже в 2005 году было ясно, что то, что мы теперь называем итеративным, ориентированным на пользователей, основанным на данных развитием, станет новой нормой. Программное обеспечение, встроенное в то, что мы теперь называем облаком, постоянно обновляется.

Но оно не только обновляется во много раз быстрее, чем программное обеспечение для ПК. Сегодняшнее программное обеспечение разрабатывается, наблюдая за тем, что делают пользователи в режиме реального времени – с проведением A/B – тестирования функций на подгруппах пользователей, с определением того, что работает, а что не работает, информируя процесс разработки на постоянной основе. Таким образом, модель сотрудничества в разработке программного обеспечения с открытым исходным кодом «чем больше глаз, тем меньше неполадок» была доведена до логического завершения и полностью отделена от первоначальной модели лицензирования открытого программного обеспечения.

В конечном итоге я смог увидеть будущее более четко, потому что моя карта стала более адекватной, чем та, которая составлялась исходя из баталий между патентованным программным обеспечением и моделями лицензирования свободного программного обеспечения. Важно знать правильное направление. Но даже в этом случае потребовались годы, чтобы исследовать ландшафт настолько, чтобы заполнить все пробелы на карте.

Мы все знаем, что мир меняется, но слишком часто мы находим прибежище в уже знакомом и не можем расширить горизонты нашего мышления, чтобы посмотреть на текущие тенденции и спросить себя: «Что произойдет, если подобное продолжится?» Мы также не учитываем, что некоторые тенденции обладают гораздо более сильным потенциалом, чем другие, развиваются более быстрыми темпами. Или воспринимаем все как простое продолжение чего-то знакомого, нежели как нечто радикально новое.