Оцифруйся или умри. Как трансформировать компанию с помощью искусственного интеллекта и обойти конкурентов
Шрифт:
Для того чтобы не закрывать розничные магазины Verizon, компания разработала бесконтактный способ работы, который включал в себя систему предварительного бронирования приема посетителей с помощью приложения, удаленную совместную навигацию сотрудников розничного магазина и посетителей (кобраузинг) по продукции, полный переход на цифровое подписание контрактов и проверку личности, а также различные варианты бесконтактных цифровых платежей, включая способы обработки наличных через автоматизированные киоски.
Как и бесчисленное количество других организаций, Verizon не считается самой гибкой компанией в мире. Однако пандемия предоставила всем нам возможность быстро внедрить изменения
Что делать, если вы не можете изменить структуру своего бизнеса так, чтобы избежать близких социальных контактов? На момент появления Covid-19 у розничных продавцов, которые без особого энтузиазма вступали на путь внедрения цифровых технологий, не было другого выбора, кроме как перейти на электронную коммерцию или закрыть компанию. Многие вышли из бизнеса: как небольшие семейные компании, так и крупные торговые сети вроде JCPenney и Neiman Marcus. Расплата для IKEA, седьмого по величине розничного продавца в мире, была незамедлительной и серьезной. По всему миру подавляющее большинство из 433 огромных синих гипермаркетов пришлось бы закрыть. Неожиданно единственным доступным способом ведения торговли стала электронная коммерция.
IKEA приняла ответные меры. Синие гипермаркеты стали центрами выполнения заказов из интернет-магазина IKEA. Всего за одну неделю под руководством директора по цифровым технологиям, Барбары Мартин Копполы, компания перенесла 13 разных региональных веб-сайтов в облако и централизовала их работу, объединив и интегрировав все данные региональных магазинов. За три недели руководители компании, занимающиеся вопросами мерчендайзинга, ценообразования и дистрибуции товаров, научились использовать технологии, данные и ИИ для формирования полностью цифровой системы розничной торговли, оставаясь верными наследию IKEA. Это было кардинальное преобразование. До наступления Covid-19 региональные менеджеры IKEA распределили полномочия на пятидесяти рынках электронной торговли, причем каждый регион определял собственную стратегию обработки данных, ценообразования и качества обслуживания клиентов. В условиях пандемии меры по цифровой трансформации – многие из них были запланированы, но так и не реализованы – должны были стать реальностью.
IKEA не остановилась на достигнутом. Команда по цифровизации сделала возможным бесконтактное выполнение заказов с использованием технологии click & collect (в пер. с англ. «нажми и забери»), что увеличило количество заказов на одного клиента. Сложно настроенный онлайн-ИИ показывал рекомендации покупателям интернет-магазина, тем самым расширяя понимание сотрудников розничных магазинов. Когда клиентам предлагались наиболее подходящие варианты, они покупали дополнительные товары, и размер «корзины» стал стремительно расти. Выручка интернет-магазинов выросла в 3–5 раз при гораздо более крупной марже.
Внедренные изменения продемонстрировали преимущества перестройки операционной модели на основе ИИ, и это по-прежнему будет актуально, когда розничные магазины вновь откроются. Устоявшиеся барьеры между цифровой и физической формой компаний рухнули. Теперь команда физической розничной торговли рассматривает цифровые
Цифровые операционные модели могут обеспечить высокоточный таргетинг при предельных издержках, близких к нулю. В период пандемии подобная точность способна спасти жизни. Одна из самых сложных проблем в этот период заключается в следующем: люди с иными заболеваниями (не Covid-19) из-за страха заразиться вирусом воздерживаются от посещения врачей или обращения в отделение неотложной помощи. С помощью точного таргетинга ИИ может помочь решить этот вопрос путем определения пациентов из группы риска и отправления им индивидуальных сообщений с настоятельным призывом связаться со своим лечащим врачом или обратиться в отделение неотложной помощи.
Фармацевтическая компания Novartis добилась прогресса в разработке сложных прогностических моделей, которые способны удаленно диагностировать заболевание у пациентов (с помощью соответствующих и совместимых методов деидентификации) часто за годы до того, как проблему выявят традиционные методы диагностики. Читра Нарасимхачари, ведущий научный сотрудник компании, чьи усилия стоят за этой работой, сосредоточила свое внимание на таких заболеваниях, как рассеянный склероз и анкилозирующий спондилит (острая и хроническая боль в спине). Она добилась впечатляющих результатов.
Команда специалистов Novartis по анализу данных работала над интеграцией широкого набора потоков данных между поставщиками, подразделениями и рабочими группами для очистки, тестирования, интеграции и нормализации данных на единой платформе. Как и в случае с фабрикой ИИ компании Moderna, концепция заключалась в том, чтобы все релевантные данные сделать видимыми и доступными для тех людей, которым это необходимо, а также оперативно внедрить эти данные в мощные прогностические модели для обеспечения деятельности множества рабочих процессов.
Когда разразилась пандемия, работа по трансформации коммерческих данных и аналитики Novartis, которую возглавляла Бхарти Рай, вице-президент по ускорению торговых операций, находилась на промежуточном этапе. Платформа была не завершена. В отдельных случаях модель фабрики ИИ работала, но пока она не внедрялась в качестве основы для универсальной операционной модели. Хранилища данных были еще не полностью подключены и интегрированы. Однако с появлением Covid-19 каждая функциональная группа в стенах Novartis хотела получить доступ к невероятным прогнозирующим возможностям ИИ. Сети поставок Novartis требовалось понять, что и куда отправлять, финансовому отделу компании необходимо было выяснить потребности в наличных средствах и ожидаемые нормы прибыли, отдел НИОКР нуждался в модели прогнозирования эффективности и безопасности медицинских препаратов в совершенно новых областях применения, а отделу продаж нужно было узнавать о стремительно меняющихся потребностях медицинских учреждений и требованиях клиентов. И как не что иное Novartis имела возможность выявлять пациентов, которые находятся в группе риска.