От предвидения к власти. Как ИИ-прогнозирование трансформирует экономику и как использовать его силу в своих целях

Голдфарб Ави

Фабрики были устроены так, чтобы станки размещались ближе к источнику энергии. Это оправдывало вертикальную конструкцию с расположенными друг над другом цехами. Однако тесные многоэтажные фабрики конца 1800-х годов имели множество недостатков с точки зрения условий труда, безопасности и производительности оборудования. Электрификация избавляла от необходимости втискивать производство в небольшое помещение.

Более предприимчивые менеджеры поняли: истинная ценность электроэнергии в том, что на ее основе возможно предложить системное решение, которое в полной мере использовало бы ее потенциал. Под системой мы понимаем набор процедур, которые в совокупности обеспечивают выполнение того или иного действия.

Вспомните пространственную

экономику на фабрике, использующей силу пара. Самое ценное пространство в цехе – возле центрального вала. Рядом с ним выполнялись производственные операции, а все остальное складировалось и убиралось как можно дальше. Это означало, что детали, материалы и так далее перемещались туда-сюда в зависимости от потребностей в энергии.

Электричество уравняло разные зоны помещения в их экономической ценности и позволило использовать пространство гибко. Теперь можно было расположить оборудование в линию, чтобы сократить расстояние, на которое перемещаются детали в процессе обработки. Изобретенный Генри Фордом конвейер для сборки автомобиля Model T не смог бы работать на паровой энергии. Такая возможность появилась только благодаря электричеству, причем спустя десятилетия после демонстрации его коммерческих перспектив. Да, Форд производил автомобили. Но в значительной степени он был поставщиком системного решения, которое изменило промышленный ландшафт. Только после этого стало очевидно колоссальное влияние электрификации на производительность труда.

Поставщики решений на основе ИИ

Из истории промышленности можно извлечь три урока. Во-первых, чтобы значительно повысить производительность, надо понять, что предлагает новая технология. Предприниматель, делавший ставку на электричество в 1890 году, сосредоточился бы на «экономии затрат на топливо» как на ключевом ценностном предложении. Но электричество – это не просто более дешевая замена парового двигателя. Его истинная ценность заключалась в том, что оно позволяло отделить использование энергии от ее источника. Это освободило промышленников от ограничений, связанных с размещением оборудования, что привело к целому ряду усовершенствований в планировке фабрик и рабочих процессов. Предпринимателю, предлагавшему перейти на электричество в 1920 году, следовало понимать, что ключевое ценностное предложение – это не «экономия затрат на топливо», а «создание гораздо более эффективной организации производства». Такую же картину мы ожидаем увидеть и с ИИ. Как мы уже отмечали, первоначально предлагавшиеся предпринимательские возможности были связаны с точечными решениями: так, компания Verafin заменила один способ прогнозирования другим – более качественным, быстрым и дешевым.

Нам также известны прикладные решения, требующие перепроектирования устройств или продуктов. Таковы роботы или приложения на ваших гаджетах, реализованные на основе ИИ. Например, камера смартфона, распознающая ваше лицо, сконструирована определенным образом. К ней прилагается аппаратное обеспечение для защиты передаваемой информации. Пожалуй, наиболее заметно к инновациям такого рода подтолкнуло вложение миллиардов долларов в разработку и запуск автомобилей, которые могли бы самостоятельно передвигаться в существующих дорожных условиях. Хотя внешне они ничем не отличаются от обычных автомобилей, их внутреннее устройство существенно изменено и включает датчики, средства бортовой обработки данных и последующего управления машиной.

В будущем мы увидим множество высокоэффективных системных решений на основе ИИ. В этой книге мы рассмотрим как возможности, так и проблемы, связанные с их реализацией.

Во-вторых, осознав, в чем состоит ценностное предложение ИИ, следует поставить довольно очевидный, но при этом трудноразрешимый вопрос. Как бы мы подошли к разработке наших продуктов, услуг или предприятий с нуля с учетом уже имеющихся знаний об ИИ? Многоэтажные фабричные корпуса возникли не в традиционных отраслях, а в тех, что появились в 1900-х годах, то есть были новыми на тот момент. Это табачная промышленность, производство металлоизделий, транспортного оборудования

и, собственно, электрооборудования. История повторяется в наши дни: ориентированные на ИИ системы прежде всего складываются в инновационных цифровых отраслях современной экономики: в поиске, электронной коммерции, стриминговом контенте и социальных сетях.

В отношении ИИ мы можем задать те же два вопроса. Первый: что на самом деле дает нам ИИ? Второй: если мы создаем бизнес с нуля, то какие процессы и модели следует внедрить? Если электричество позволяло не просто «снизить стоимость энергии», а «гораздо эффективнее организовать производство», то, возможно, ИИ тоже позволяет не «снизить стоимость прогнозирования», а «гораздо эффективнее создавать продукты, услуги и организации». Основное преимущество электричества заключалось в том, что оно отделяло использование энергии от ее источника, а это способствовало инновациям в планировке фабрик. Основное преимущество ИИ в том, что он отделяет прогнозирование от остального процесса принятия решений, а это помогает переосмыслить взаимодействие решений и тем самым способствует инновациям в организационном проектировании. Мы утверждаем, что, отделяя прогнозирование от других аспектов принятия решения и передавая его машине, ИИ позволяет внедрять инновации на системном уровне. В таких системах ключевой структурный элемент – это решения, а ИИ совершенствует процесс их принятия.

В-третьих, различные типы решений предоставляют разные возможности для получения власти на рынках. Предприниматели получают прибыль, создавая и присваивая ценность. В случае точечных решений проблема состоит в том, что создается относительно небольшая ценность. Электричество заменяло паровые двигатели, которые уже широко применялись. Заместить одно другим было не так просто, а если и удавалось, то ценностное предложение для потребителя заключалось в уменьшении счета за энергию. Другими словами, поставщики точечных решений получают устойчивую прибыль благодаря тому, что лучше других реализуют эти решения, что и продемонстрировала Verafin. Но это в лучшем случае.

По мере перехода к прикладным, а затем системным решениям создаваемая предпринимателями ценность получает все более надежную защиту. Чтобы обезопасить продукт от конкурентов, следует оформить патент или использовать другие средства охраны интеллектуальной собственности. Однако в случае с системными решениями возможностей защиты еще больше. В эпоху электричества по большей части сами владельцы предприятий заботились о том, чтобы обустроить производство по-новому. Они создавали в своей отрасли ноу-хау, благодаря чему завоевывали рынок и ограждали себя от конкуренции. Планировку завода может видеть каждый, но процедуры, компетенции и обучение, лежащие в основе организации рабочих процессов, не так очевидны, и воспроизвести их довольно трудно. Более того, новые системные решения обеспечивают масштабирование.

Взрывная сила и власть ИИ

Потребовались десятилетия, чтобы электричество зарекомендовало себя как подрывная инновация. В течение первых двух десятилетий своего существования оно точечно использовалось на некоторых предприятиях, для освещения улиц и в других областях. Но оно изменило экономику, только когда появились новые системные решения. Трансформация оказалась глубокой, и власть получили те, кто контролировал выработку электроэнергии и электросети, а также те, кто сумел использовать электричество в массовом производстве. После этого уже не интересно было выпускать ремни и шкивы или владеть промышленными площадями в центре города.

То же самое происходит с искусственным интеллектом. Перераспределение экономической власти, в результате которого контроль над дефицитными ресурсами и активами переходит от одной группы людей к другой, сопровождается возможностью оградить бизнес от конкурентного давления. Безусловно, у ИИ есть для этого потенциал, но он изменит отрасли и распределение сил в них, то есть станет подрывной инновацией, лишь при наличии новых систем. Их трудно разработать, а также, как мы увидим, трудно скопировать по причине высокой сложности. Это является преимуществом для тех, кто способен их создавать.