Джошуа Ганс - Искусственный интеллект на службе бизнеса

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.

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».

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] Amazon уже работает над потенциальными проблемами безопасности по этому плану. В 2017 году она запустила Amazon Key – систему, позволяющую доставщикам открыть входную дверь клиента и оставить посылку внутри помещения. Происходящее записывается на видеокамеру для контроля. .

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] Любопытно отметить, что некоторые стартапы уже мыслят в этом направлении. Stitch Fix использует машинное обучение для прогнозирования, какая одежда понравится пользователям, и отправляет им посылку. Затем нежелательные вещи возвращают. В 2017 году Stitch Fix успешно провел первичное публичное размещение акций по этой модели – вероятно, первым из всех «ориентированных на ИИ» стартапов. .

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] См. US Patent Number 8,615,473 B2; Kopalle, P. Why Amazon’s Anticipatory Shipping is Pure Genius // Forbes. 2014. January 29 // https://www.forbes.com/sites/onmarketing/2014/01/28/why-amazons-anticipatoryshipping-is-pure-genius/#2a3284174605 . . 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.