Оцифруйся или умри. Как трансформировать компанию с помощью искусственного интеллекта и обойти конкурентов
Карим Лахани, Марко Янсити
Оцифруйся или умри. Как трансформировать компанию с помощью искусственного интеллекта и обойти конкурентов
© Copyright 2020 Harvard Business School Publishing Corporation
© Перевод. Горячев А., Павлов М., 2020
© Оформление. ООО «Издательство «Эксмо», 2021
* * *Посвящаю моей матери Лауре,
моей жене Малене
и нашим потрясающим детям
M.I.Посвящаю Шахин, Ситар и Дулат —
женщинам, наполняющим мою жизнь смыслом
K.R.L.Предисловие от партнера издания
Расхожая фраза «Искусство – последнее пристанище человека в борьбе с роботами» уже вызывает обоснованные сомнения. ИИ вполне способен написать классическую музыку или нарисовать картину, которую даже эксперты не смогут отличить от человеческого творения. Сегодня ИИ повсеместно входит в нашу действительность. При этом речь не идет об исключительно замене человека в рутинных операциях. Спектр применения технологий на базе ИИ очень широк. ИИ не только помогает с выбором товара, устанавливает оптимальную цену, но и помогает диагностировать заболевания у пациентов, проводит интервью и отбор кандидатов на должность или помогает городским властям прогнозировать риски развития пандемии.
Трансформация традиционного бизнеса в цифровой – сложный, комплексный процесс, охватывающий все функциональные направления деятельности бизнеса. При этом каждое из этих направлений может быть существенно усилено посредством решений на основе ИИ. Можно привести множество примеров. В части маркетинга и сбыта – прогнозирование продаж, тагетированная реклама и динамическое ценообразование. В производстве и логистике – это проектирование новых продуктов с ожидаемыми потребителями свойствами, диалоговые сервисные системы, обеспечивающие оптимальный клиентский путь, системы качества на основе больших данных, предиктивная аналитика для управления оборудованием и ремонтами и оптимальная логистика. В других направлениях – это рекомендательные системы на основе больших данных по управлению инфраструктурой, персоналом и финансами.
Однако пока преждевременно говорить о системном стратегическом подходе в применении ИИ, сейчас мы наблюдаем скорее разрозненные решения в отдельных функциональных направлениях бизнеса. Но это направление достаточно быстро развивается.
Данную книгу можно назвать манифестом новой эры, когда ИИ становится важнейшим фактором устойчивых конкурентных преимуществ для бизнеса. Решения на основе ИИ не только глубоко трансформируют традиционные бизнес-модели компаний, но и фактически становятся ядром новых операционных моделей на базе ИИ, в основе которых лежат структурированные данные.
Книга позволяет лучше понять предпосылки для роста значимости ИИ как источника реальных конкурентных преимуществ, обеспечивающих масштаб бизнеса, его охват и обучение. Подробно описан подход к переосмыслению самой основы бизнеса, его ядра. Крупные компании вынуждены разрабатывать тысячи корпоративных приложений с разрозненными данными, традиционно оперируя в своих функциональных колодцах. При этом цель трансформации – перейти от изолированной ИТ-инфраструктуры к общей программной платформе и данным, которые можно бы было использовать для достижения экономии масштаба и охвата. При этом организация должна быть преобразована в набор динамичных и гибких команд, объединенных только общими интерфейсами. В книге подробно описан процесс трансформации бизнеса из традиционного в цифровой, включая организацию и управление данными, а также создание фабрики ИИ.
Авторы книги сформулировали пять ключевых принципов успешной трансформации бизнеса в компанию, базирующуюся на ИИ: единая стратегия, ясная (плоская) структура, гибкая, ориентированная на продукт организация, создание потенциала возможностей и четкое комплексное управление. В книге хорошо описаны новые подходы к разработке стратегии цифровой компании, а также возникающие стратегические коллизии. Авторы также уделили внимание рискам и этическим проблемам, которыми сопровождается переход к новой эре ИИ.
Книга написана простым и доступным языком. Множество примеров и легкий стиль изложения существенно расширяют круг потенциальных читателей. Книга может быть рекомендована представителям не только технологического, но и традиционного бизнеса. При этом она будет также полезна для прочтения студентам и инновационным предпринимателям.
Александр Идрисов,управляющий партнер Strategy PartnersПредисловие от научного редактора
В 2016 году российская компания Youth Laboratories задумала покорить мир, проведя международный конкурс красоты, впервые в истории оцениваемый искусственным интеллектом. Участником мог стать любой человек, загрузивший приложение и приславший свое селфи без косметики, бороды и очков. Решение о том, кто станет королевой и королем красоты, должно было вынести «жюри роботов». Конкурс проходил и среди разработчиков, которые могли предложить свои алгоритмы к оценке присланных фото. Коды для обучения моделей требовалось написать на одном из распространенных программных языков и выложить на платформу c открытым доступом; таким образом, собралась бы целая библиотечка проектов. Идея была и в том, что приложением после такой раскрутки будут пользоваться многие жители земного шара, что создаст большое сообщество, с которым можно будет работать дальше. Вероятно, таким образом создатели компании собирались выдвинуться вперед в высококонкурентной глобальной среде компаний, которые не просто внедряют ИИ, но строят на них свои бизнес-модели. Они предусмотрели всё: был создан красивый сайт, предложены понятные правила участия, а конкурс под названием Beauty.AI получил поддержку таких ведущих компаний мира, как Microsoft и Nvidia.
Однако в соревновании, в котором приняли участие тысячи участников со всех концов света, включая африканцев, индийцев, жителей азиатских стран, что-то пошло не так. Алгоритм отобрал 44 победителя, но почти все они оказались белыми. В их число вошло несколько азиатов, и только у одного была темная кожа. Понятно, что такой старт проекта нельзя назвать не чем иным, как фиаско, и если посмотреть на сайт компании сегодня, то вы увидите, что со времени запуска проекта он не обновлялся.
Когда руководители стали разбираться, почему хорошая идея закончилась так плачевно, технический директор компании и ее консультанты стали обвинять в предвзятости набор данных, взятых для обучения модели ИИ. Оказалось, что Beauty.AI обучил свои алгоритмы по готовым наборам данных с платформы с открытым исходным кодом, а это типичный способ распространения предвзятости. Но почему никому из российских руководителей проекта не пришло в голову подумать об этом заранее? Видимо, потому, что они не осознавали, что имеют дело с чем-то совершенно новым.
Разбирая этот пример, авторы пишут о целом спектре этических проблем, возникающих в связи с объединением цифровых сетей и ИИ. Думая, что искусственный интеллект – это серебряная пуля, которая решит все проблемы, руководители, разработчики и стартаперы не понимают порой, что эти системы сами по себе создают много неопределенностей, которые нужно учитывать. Эти проблемы часто слишком сложны, чтобы их могли решить исключительно технологии или технологи. Для того чтобы с ними справиться, требуется новый вид управленческой мудрости, и должно быть сформировано мышление нового поколения лидеров.
Авторы книги – как раз те люди, которые обладают необходимым опытом, чтобы предложить не просто решения конкретных проблем, а выработать столь нужные лидерские установки для нового мира цифровой трансформации. Марко Янсити – профессор MBA в Гарвардской школе бизнеса, где он, среди прочего, возглавляет отдел управления технологиями и операциями. Он давно занимается ориентированными на применение ИИ бизнес-моделями компаний, а также влиянием эффектов машинного обучения и сетевых эффектов на стратегию.
Карим Лахани, также профессор делового администрирования Гарвардской школы бизнеса – признанный специалист в управлении инновациями и цифровой трансформацией. Он является основателем Лаборатории инновационных наук в Гарварде и главным исследователем Лаборатории турниров НАСА в Гарвардском университете.
Гарвардская школа бизнеса известна своими практическими подходами к самым новым трендам в области создания и развития фирм, и в этой книге авторы обобщают результаты нескольких исследовательских проектов по цифровой трансформации, которые охватили сотни фирм из США, Индии, Китая, других стран в самых различных отраслях, от финансовых услуг до сельского хозяйства.
Как сказал глава Microsoft Сатья Наделла, «ИИ – это “исполняющая среда”, которая будет формировать все, что мы делаем». ИИ становится сегодня не просто «новой фичей», эти системы создают ядро операционной модели компании и оценивают, как компания управляет выполнением задач. Авторы показывают, как искусственный интеллект меняет саму концепцию фирмы и что происходит, когда фирма с цифровой операционной моделью конкурирует с более традиционными компаниями. Подобные стратегические столкновения, по сути, определяют всю динамику внедрения ИИ.
Обобщая выводы своих исследований на более чем 350 предприятиях, авторы рассказывают о своей концепции индекса готовности фирмы к внедрению ИИ, и показывают, как, применяя эти модели, передовые компании добивались роста операционных и финансовых показателей.
Для крупных компаний, перед которыми сегодня стоят большие вызовы, будут очень полезны описанные в книге процессы превращения Microsoft в облачную ИИ-компанию или пересмотр алгоритмов работы гигантом американского ритейла, компанией Walmart, которая поставила себе целью достойно конкурировать с пионером применения интегрированных облачных решений – Amazon.
Чтобы сделать из Amazon компанию нового типа, ее глава Джефф Безос в свое время написал яркий и провокационный меморандум, полностью изменив архитектуру не только технологии Amazon, но и самой фирмы. Следует ли идти по стопам Безоса или сегодня нужно двигаться дальше и пробовать новые подходы, не останавливаясь на модели, внедренной Amazon?
Фундаментальные изменения в природе компаний, связанные с цифровизацией и внедрением ИИ, устраняют множество ограничений по масштабу, охвату и обучению, рождая огромные возможности как для стартапов, так и для устоявшихся компаний. Вместе с тем нужно отдавать себе отчет в больших рисках и в общей турбулентности целых отраслей и глобальной экономики в целом. Но, несмотря на всю эту новую цифровую автоматизацию, кажется, что мы пока не можем полностью покончить с человеческим управлением.
Авторы показывают необходимость нового вида коллективной мудрости, которая выходит за пределы традиционных представлений о конкуренции и способствует более прогрессивному пониманию межфирменной динамики. Например, возвращаясь к примеру с конкурсом красоты, лидеры ведущих цифровых платформ могли бы выработать общий подход к мониторингу и решению проблем в таких областях, как правдивость и предвзятость.
Но нельзя понимать искусство строить ИИ-компанию как нечто, основывающееся только на подходах коллективного разума и проверенных архитектур. Напротив, здесь есть место для управленческого творчества, для лидерства нового типа, лидерства, которое требует понимания и рисков, и возможностей новой эпохи.
Пожалуй, осознание этого пространства для творчества и есть главное, что получит читатель этой книги, будь он стартапером, руководителем крупной фирмы, разработчиком или человеком, который хочет применить свои идеи в новой для него области. Такая возможность сочетать коллективное с индивидуальным, проверенное опытом с инновациями и составляет силу систем искусственного интеллекта – и эта книга будет полезна всем, кто хочет использовать такую возможность по максимуму.
Игорь Шнуренко,независимый эксперт по проблемам искусственного интеллекта, основатель новостного портала о блокчейне и финтехе u.today, писатель, журналистПредисловие
Столкновение миров
Данная книга очерчивает эпоху ИИ с появления совершенно иной формы организации, рассчитанной на бизнес-среду, которую определяют цифровые сети, аналитика и искусственный интеллект. Ее отличительная особенность – в особом виде операционной структуры: с горизонтальной связью, предназначенной для использования интегрированной базы данных и быстрого развертывания приложений на базе ИИ. Это обеспечивает экспоненциальный рост в масштабе, области применения и обучении. Такая архитектура отличается от традиционной разрозненной структуры компаний, которая ограничивает экономический рост и скорость реагирования, препятствует гибкой коммуникации и координированию, локализует процесс принятия решений и распределяет технологии и данные по разным углам. Новая структура обеспечивает оперативное и повсеместное развертывание того, что программисты называют «слабым ИИ»: в основном это стандартные алгоритмы, адаптированные для решения узкоспециализированных сценариев использования, что позволяет выполнять большую часть наиболее важных операционных задач компании.
В книге анализируется повторяющаяся ситуация столкновения цифровых компаний с фирмами, которые придерживаются традиционной структуры, в различных сферах: Ant Financial с банковской системой, YouTube и Netflix с индустрией развлечений, а также Airbnb с традиционными компаниями гостиничного бизнеса – и это лишь три примера. В результате подобных коллизий мы видим, что происходит, когда экспоненциально растущая система сталкивается с насыщенной системой – той, что достигла своего предела. Возможно, вы помните из школьного курса алгебры и тригонометрии, что экспоненциальные кривые в начале координат имеют плоскую форму, а затем растут с возрастающей скоростью.
Как показывают примеры компаний Ant, YouTube и Airbnb, на начальном этапе ценность, которую производят цифровые компании, ограниченна. Действующие конкуренты редко обращают на это внимание, а если и замечают, то, как правило, склонны минимизировать, рационализировать и фактически игнорировать новый вид конкуренции. По мере того как угроза возрастает, действующие компании могут попытаться замедлить этот процесс. Например, активно рассказывая покупателям о недостатках своих конкурентов или лоббируя регулирующие органы. По мере дальнейшего роста некоторые действующие компании с традиционной организацией начинают принимать оперативные меры реагирования, трансформируя и оцифровывая многие из своих систем. В большинстве случаев такие действия предпринимаются с большим опозданием. Как только экспоненциально растущая компания достигает критической массы, темпы роста резко возрастают и традиционная система уже не в состоянии справиться с ситуацией. Вспомните, что произошло в случае с Android и Nokia, Amazon и Barnes&Noble, YouTube и Viacom, а также с Ant Financial и Hongkong and Shanghai Banking Corporation.
В процессе написания книги мы придерживались мнения о том, что появление такой новой формы организации компаний неизбежно. Кроме того, мы считали, что для преобразования экономики потребуются многие годы – достаточное количество времени, требуемое большинству традиционных организаций, чтобы отреагировать и адаптироваться к новым обстоятельствам. На момент выхода книги в январе 2020 года мы и представить себе не могли, насколько стремительно пандемия Covid-19 изменит социально-экономическую жизнь и заставит все организации в одночасье адаптироваться и перейти на использование цифровых технологий. Пандемия мгновенно дала понять, что трансформация должна происходить прямо сейчас, для того чтобы компании смогли противостоять другому виду экспоненциально растущей угрозы – новому коронавирусу.
Противодействие экспоненциальному росту
Кризис Covid-19 служит наглядным примером того, что происходит, когда система, определяемая экспоненциальным ростом, сталкивается с традиционной системой. Первые дни пандемии также ввели нас в заблуждение. В январе и феврале 2020 года, когда мы разъезжали по Соединенным Штатам и Европе в рамках своего книжного турне, мы совершенно не подозревали, что сидим на пороховой бочке, которая вот-вот взорвется и это затронет весь мир. Мы выступали в Бостоне, Чикаго, Лос-Анджелесе и Сан-Франциско, а после в Лондоне, Мюнхене, Париже и Милане. Когда новости из Китая становились все тревожнее, мы едва ли обращали на это внимание.
Ситуация с Covid-19 достигла критической точки в Европе в тот день, когда один из нас (Марко) совершал перелет из Парижа в Милан. На момент взлета ничто не предвещало беды. Однако мы заметили, что некоторые пассажиры обеспокоенно уставились в свои телефоны, а некоторые из них надели маски. К тому моменту как Марко и его жена оказались в Милане, наш автоответчик буквально разрывался. По дороге из аэропорта Мальпенса в отель мы прослушали оставленные сообщения, и нам стало понятно, что грядет серьезный кризис. Мы узнали, что только за последнюю пару дней число случаев заражения Covid-19 сильно возросло. Вирус захватил ряд городов неподалеку от Милана, которые начали закрывать свои границы. Мы пересели в другую машину, поехали в Цюрих, поспали несколько часов и на фоне этой напряженной обстановки полетели прямиком домой, в Бостон. С тех пор мы дома и остаемся здесь, с ужасом наблюдая за тем, как пандемия крепкой хваткой держит нас всех в своих тисках.
Во всем мире появление нового коронавируса нанесло серьезный ущерб учреждениям здравоохранения и экономики. С молниеносной скоростью он продемонстрировал, как экспоненциальный рост распространения инфекции запросто способен подавить работу организаций с традиционной структурой, таких как система здравоохранения, медицинское снабжение и технологические компании, распределение продуктов питания, финансовые службы, система образования и многие другие. Большинство организаций и государств не обращали внимания на Covid-19 в первые дни его появления и не инвестировали в достаточной мере в технологии, снабжение, механизмы и системы, которые помогли бы взять ситуацию под контроль.
К чему приводят подобные столкновения?
Игнорирование экспоненциальной системы до тех пор, пока она не достигнет критической точки, – верный рецепт катастрофы. Как и в случае столкновения традиционных и цифровых компаний, единственно спасительная стратегия включает в себя точное распознавание угрозы, незамедлительную реакцию и продуманное планирование долгосрочных преобразований. Если мы распознаем угрозу на ранних этапах, то сможем замедлить ее с помощью тактических приемов. В случае Covid-19 это включало широкомасштабное отслеживание симптомов, карантин и социальное дистанцирование. Однако мы не должны ждать момента, когда нагрянет угроза; мы можем и обязаны максимально усиливать традиционные системы защиты. Опять же, при Covid-19 такая тактика включает в себя огромные инвестиции в тестирование, накопление складских запасов, жизненно важного оборудования и расходных материалов, а также наращивание в больницах резервного потенциала ОРИТ[1] для работы в период пиковой нагрузки.
Однако помимо основополагающей готовности к чрезвычайным ситуациям, самый эффективный способ справиться с экспоненциально возрастающей угрозой – внедрение операционной структуры, которая четко соответствует задаче и обеспечивает гибкое и теоретически стремительное реагирование. Именно к такому выводу мы пришли, проанализировав действия организаций, которые принимали наиболее эффективные меры реагирования в ответ на пандемию. Как новые, так и уже давно существующие компании использовали для усиления процесса принятия решения глубокий интегрированный фундамент данных, прибегая к помощи программного обеспечения, аналитики, а также ИИ.
Мы не представляем себе более убедительного аргумента в пользу незамедлительных преобразований. Каждая организация должна уже сейчас приступить к оцифровке и структурированию своих рабочих процессов, систем и возможностей для ускорения операционного масштаба, роста объема и обучения. Больше нет причин ждать. Не имеет значения, как давно работает ваша организация. Если вирус обойдет вас стороной, то обязательно настигнут конкуренты.
Рассмотрим несколько наглядных примеров.
Иная форма организации компаний
Пока мы занимались публикацией этой книги, некоторые организации уже вели активную борьбу с Covid-19. Разберемся, что происходило уже в первые недели пандемии.
31 декабря, 2019 год. Городской комитет по вопросам здравоохранения сообщил о большом количестве случаев заболевания пневмонией в Ухане, провинция Хубэй, Китай {1}.
4 января. Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) сообщила в социальных сетях о множестве случаев пневмонии в Ухане, без летальных исходов.
5 января. ВОЗ опубликовала первые новости о вспышках болезней, связанных с новым вирусом. Стефан Бансель, генеральный директор Moderna, биотехнологической компании из Кембриджа, штат Массачусетс, принял к сведению предоставленную информацию.
12 января. Китай опубликовал генетическую последовательность Covid-19 в открытом доступе.
13 января. Национальный институт здравоохранения США (NIH) и группа исследователей инфекционных заболеваний из компании Moderna завершили разработку цифровой последовательности mRNA-1273, вакцины от Covid-19{2}.
7 февраля. На производственной площадке Moderna в Норвуде, штат Массачусетс, была произведена первая партия вакцины.
24 февраля (как раз тогда мы возвращались из Европы в США). Первая партия вакцины Moderna была направлена в NIH для проведения первой стадии клинических испытаний.
7 мая. Moderna объявила, что первая стадия проверки вакцины Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов (FDA) была успешно завершена и можно начинать вторую стадию клинических испытаний. Третья фаза клинических испытаний предположительно будет проходить в начале лета 2020 года. Следовательно, теоретически выпуск вакцины может произойти уже в начале декабря 2020 года, то есть спустя менее года после старта работ.
Moderna достигла беспрецедентного прогресса. Если клинические испытания завершатся успешно, это может стать самой быстрой разработкой вакцины в истории.
Программное обеспечение, спасающее жизни
Moderna – это совершенно иной тип биотехнологической компании. Во многом данная организация была создана специально для подобной мгновенной реакции и экспоненциально растущего воздействия.
Генеральный директор Стефан Бансель описывает Moderna как «технологическую компанию, которая, так случилось, занимается биологией» {3}. Соучредитель Нубар Афеян основал Moderna в 2010 году в качестве портфельной компании в рамках запуска своего биотехнологического предприятия Flagship Pioneering, чтобы реализовать потенциал технологий на основе РНК (мРНК). Moderna построена на иной технологической базе, нежели традиционные биотехнологические компании. По сути, разработка лекарств на основе мРНК – вопрос программного обеспечения, сосредоточенного на роли, которую мРНК играет в кодировании процессов производства определенного белка в человеческом организме. Таким образом, технология обеспечивает организм программными инструкциями по выработке белков, необходимых для борьбы с конкретным заболеванием.
Ключевым моментом в разработке вакцины компанией Moderna является встраивание набора инструкций мРНК в органический носитель, который способен внедрить данный код в клетки человеческого организма. Основой для этого служат ДНК плазмиды, выступающие в качестве платформы, которую можно моментально адаптировать для переноса определенных инструкций мРНК. Задача производственного процесса Moderna заключается в производстве основания плазмид в широком масштабе и его индивидуализации в соответствии с кодом мРНК, необходимым для конкретной вакцины. Хуана Андреса, директор Moderna по техническим операциям и контролю качества, утверждает: «Одно из наших главных преимуществ состоит в том, что у нас есть одна платформа, которая сообщает о каждой заявке, каждой вакцине, [и] все наши знания и опыт направлены туда, и она быстро накапливает информацию разных поколений». Мелисса Мур, старший научный сотрудник компании по разработке платформы мРНК, вместе со своей командой, которая насчитывает свыше сотни ученых, продолжает проводить глубокие исследования мРНК и механизма ее передачи. Благодаря этому сотрудники Moderna, которые проводят клинические исследования, имеют возможность анализировать то, каким образом мРНК можно применить в отношении множества других проблем в сфере здравоохранения. Мур и ее коллеги применяют платформу мРНК так же, как разработчики приложений используют базовые интерфейсы программирования приложений (API) и наборы инструментов разработки программного обеспечения Apple iOS и Google Android для создания новых приложений.