Оцифруйся или умри. Как трансформировать компанию с помощью искусственного интеллекта и обойти конкурентов

Для того чтобы стать организацией, ориентированной на данные и ИИ, необязательно быть технологической компанией из Кремниевой долины. Еще до появления Covid-19 мы видели примеры компаний, от Comcast до Fidelity Investments, которые трансформировались для оцифровки своих операционных моделей и мер реагирования на угрозы со стороны конкурентов. Септики все еще сомневались в необходимости и жизнеспособности преобразований для старых компаний. Covid-19 положил конец всем этим спорам.

Мы также узнали, насколько планирование и подготовка улучшают качество и эффективность действий по внедрению полноценных преобразований. То, что удалось сделать в период кризиса таким организациям, как MGH, Novartis и Moderna, стало возможным, потому что они предварительно начали применять новый подход в качестве эксперимента и выстраивать его основу. Даже в Гарвардской школе бизнеса предшествующий опыт онлайн-обучения оказался очень ценным для трансформации работы всего учебного заведения. Теперь задача состоит в том, чтобы поддерживать преобразования и формировать их на основе продуманного и взвешенного подхода.

Эти новые наблюдения подтверждают многие из центральных идей данной книги, главная из которых – операционная структура действительно имеет большое значение. Ориентированная на работу с ИИ компания определяется не сложностью отдельных разрабатываемых ею алгоритмов, а структурой и рабочими процессами, позволяющими оперативно внедрять множество ИИ-решений, каждое из которых направлено на реальную бизнес-проблему. Безусловно, в компании Moderna было предпринято все, чтобы данные, аналитика и ИИ блестяще функционировали. Однако даже на примере MGH, IKEA и Novartis мы видим, что кризис стимулирует компании опираться на те же самые комплексные данные и организационную структуру, чтобы оперативно разрабатывать и внедрять инновационную и точную аналитику. В конечном итоге структура – это то, что обеспечивает оперативные, гибкие, масштабируемые и адаптируемые меры реагирования, которые способны поспеть за экспоненциально растущей угрозой вроде Covid-19, и позволяют осуществлять оперативную ответную реакцию как на вызовы, так и при появлении новых возможностей.

Примеры этих компаний подтверждают также, что при масштабном развертывании простой ИИ (или так называемый «слабый ИИ») может возыметь огромное влияние. Для того чтобы изменить ситуацию к лучшему, ИИ не нужно считать научно-фантастической сказкой. Ведь даже простые алгоритмы, основанные на достоверных данных, могут дать чрезвычайно важные результаты. Так, обыкновенные чат-боты и базовое машинное обучение имеют очень большое значение в том случае, если они устраняют серьезные проблемы в операционной работе или позволяют делать важные прогнозы. Это еще одна ключевая тема данной книги, поскольку она подчеркивает важность слабого ИИ для трансформации экономики и изменения методов работы компаний. Например, большая часть ИИ-технологий, которые внедрялись в больницах для борьбы с Covid-19, включали в себя простые алгоритмы машинного обучения, основанные на достоверных данных. Они помогали с критически важными прогнозами, например относительно поставок респираторов в MGH. Опять же, речь идет о внедрении простой инфраструктуры на основе ИИ в максимально возможном количестве бизнес-процессов.

Необходимо отметить, что подобная трансформация имеет свою цену. Covid-19 резко усилил и расширил влияние цифрового охвата, области применения и обучения в отношении мировой экономики и общества. Пожалуй, наибольшую озабоченность вызывает влияние Covid-19 на цифровой разрыв между богатыми и бедными компаниями и отдельными людьми. Кроме влияния на конкурентоспособность, производительность и доход, цифровой разрыв теперь определяет разницу между теми, кто может работать, и теми, кто нет; между теми, кто может находиться в безопасности у себя дома, и теми, у кого нет такой возможности; между компаниями, которые по-прежнему работают, и теми, кто остановил свою деятельность. Трагизм ситуации также усугубляет и то, что такой раскол усиливает давнее экономическое и расовое неравенство.

Эта пандемия трансформирует каждого из нас и обострит все этические проблемы, связанные с цифровыми организациями и операционными процессами, – от фейковых новостей до предвзятости, от безопасности до конфиденциальности. Таким образом, она ускоряет развал многих государственных и общественных институтов, а также усиливает угрозу гражданским свободам. Пока еще все не закончилось, и каждому из нас важно внимательно следить за обсуждениями и участвовать в них, чтобы помогать информировать и защищать демократические процедуры как на локальном, так и на глобальном уровнях.

Глава 1

Эпоха ИИ

«Это Рембрандт!» – воскликнул, воздев руки, аккуратно одетый седовласый джентльмен. Другие посетители не могли не согласиться с авторитетным мнением руководителя австралийского художественного музея. Убеленный сединами господин заявил, что без труда узнал руку голландского живописца XVII века. Однако спустя мгновение джентльмен растерялся: удивительно, но он никак не мог вспомнить названия картины, представленной на рисунке 1.1.

Рисунок 1.1. Новый Рембрандт

Источник: репродукция с разрешения архива ING и J. WalterThompson

Растерянность развеялась позже, когда для посетителей включили видеофильм, на котором для притихшей аудитории описывался процесс создания картины {5}. Портрет не принадлежал кисти Рембрандта. Если быть точнее, он был создан в 2016 году командой людей из J. WalterThompson и Microsoft для продвижения рекламной кампании голландского банка ING Group. Картина состоит более чем из 148 миллионов пикселей. Каждый пиксель был создан на основе 168 283 вариантов отсканированных изображений трехсот работ Рембрандта.

Группа исследователей данных, инженеров и экспертов по Рембрандту, применила алгоритм глубокого машинного обучения для анализа портретов. Они вычленили набор конкретных характеристик, свойственных манере написания картин художником. На новой картине изображен белый мужчина в возрасте от тридцати до сорока лет, с бородкой, в шляпе и с белым воротником, лицо обращено вправо, словом, все, что соответствовало манере великого живописца. Дополнительные алгоритмы были использованы для того, чтобы собрать компоненты в единую, полностью сформированную композицию. Далее 3D-принтер напечатал тринадцать слоев УФ-чернил, имитируя мазки художника. Таким образом, картина, названная «Новый Рембрандт», появилась на свет с помощью искусственного интеллекта через 350 лет после смерти художника.

Искусственный интеллект (ИИ) набирает вес в искусстве, объединяя различные дисциплины и медиа, расширяя диапазон художественных возможностей. Например, с помощью программы «Искусство и машинный интеллект» (AMI) компания Google организовала сообщество художников и инженеров для исследования преобразования творческой деятельности {6}. Сообщество применяет разнообразные стилистические технологии, нашедшие применение в «Новом Рембрандте» и в различных медиасферах: от фильмов до музыки. AMI и другие программы еще сильнее вовлекают ИИ в творческую деятельность: помимо повторения уже известных стилей, ИИ используется для создания совершенно новых произведений искусства {7}