Аджей Агравал – Искусственный интеллект на службе бизнеса. Как машинное прогнозирование помогает принимать решения (страница 5)
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[13].
Но если такая бизнес-модель лучше, почему Amazon до сих пор ее не внедрила? Дело в том, что сегодня издержки сбора и обработки возвратов перевешивают рост дохода от большей доли покупок. Например, сейчас мы вернули бы 80 % доставленных товаров. Это трудоемко для нас и затратно для Amazon. Прогноз недостаточно точен, чтобы на его основе Amazon внедряла бы новую бизнес-модель.
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[14].
Мы не утверждаем, что Amazon будет или должна внедрять такую практику, хотя для скептиков у нас есть неожиданная новость: в 2013 году Amazon получила патент США на «опережающую доставку»[15]. Несомненно, вращение регулятора точности прогнозов коренным образом повлияет на стратегию. В данном примере оно меняет бизнес-модель Amazon с «сначала оплата, потом доставка» на «сначала доставка, потом оплата», создает стимул для вертикальной интеграции посредством организации услуги по возврату товаров (в том числе грузового автопарка) и ускоряет получение инвестиций. И все это вследствие поворота регулятора точности прогностической машины.
Что это означает для стратегии? Во-первых, необходимо инвестировать в сбор информации относительно того, как быстро и насколько высоко вырастет точность прогнозов в вашем и в смежных секторах. Во-вторых, разработка тезиса о стратегических возможностях, образовавшихся в результате вращения регулятора точности, потребует финансовых вложений.
Чтобы начать «научное фантазирование», закройте глаза, мысленно возьмитесь за регулятор прогностической машины и, следуя бессмертным словам члена группы Spinal Tap[16], поверните его на 11 часов.
Прежде всего необходимо построить фундамент для стратегического внедрения прогностических машин в своей организации. Именно так мы структурировали книгу – возводили пирамиду от основания.
В части I мы заложим фундамент и объясним, как машинное обучение повышает качество прогнозов. Затем разберемся, чем новые преимущества отличаются от статистики, которой вас учили или которой уже занимаются ваши аналитики. Далее мы затронем ключевые дополняющие факторы прогнозов – данные, особенно те, что необходимы для качественной прогностики, – и расскажем, как убедиться, что они у вас есть. И в завершение рассмотрим, когда прогностические машины работают эффективнее человека и в каких случаях людям и машинам целесообразно объединить усилия для получения максимально точных прогнозов.
В части II мы опишем роль прогнозов в качестве вводных для принятия решений и объясним значение еще одной составляющей, пока недооцененной в сфере ИИ, – суждений. Прогнозы помогают принимать решения, снижая неопределенность, а благодаря суждениям выявляется ценность. В экономической терминологии
В части III перейдем к практике. Прогностические машины оснащены инструментами ИИ в соответствии с конкретными задачами. Мы опишем шаги, помогающие определить, когда создание (или покупка) инструментов ИИ максимально повысит доход. Иногда такие инструменты идеально укладываются в рабочий процесс, но бывает, что побуждают изменить его. Также мы познакомим вас с важным подспорьем для уточнения ключевых требований к инструментам – «шаблоном ИИ».
В части IV вернемся к стратегии. Как в описанном нами эксперименте с Amazon, иногда ИИ настолько масштабно влияет на экономику задачи, что преобразует компанию или промышленность. Тогда он становится краеугольным камнем стратегии организации. В результате воздействия на стратегию ИИ переключает на себя внимание высшего руководства помимо менеджеров продукта и инженеров.
Как правило, заранее предусмотреть степень влияния ИИ на стратегию нельзя. Например, немногие, опробовав инструменты поиска Google, предсказывали, что они преобразуют медиаиндустрию и лягут в основу самых успешных компаний планеты.
Помимо возможностей получения прибыли ИИ несет системные риски, способные повлиять на бизнес. Все сосредоточены на рисках ИИ для человечества, но мало кто обращает внимание на опасность ИИ для организаций. К примеру, некоторые прогностические машины, обучаемые на полученных от человека данных, заодно усваивают ненужные отклонения и стереотипы.
Книгу завершает часть V, в которой мы отвечаем на вопросы о широком влиянии ИИ на общество и касаемся пяти основных спорных тем.
1. Сохранятся ли рабочие места? Ответим: да.
2. Усугубится ли проблема неравенства? Вероятно.
3. Будут ли несколько крупнейших компаний контролировать весь мир? Зависит от обстоятельств.
4. Страны погрузятся в политику «гонки уступок», лишат нас приватности и безопасности ради конкурентного преимущества отечественных компаний? Некоторые – да.
5. Наступит ли конец света? До него достаточно времени, чтобы успеть с пользой применить полученную информацию.
• Экономика предлагает четкое представление о влиянии удешевления прогнозов на бизнес. Прогностические машины будут использоваться как для традиционных (управление запасами и прогнозирование спроса), так и для новых задач (беспилотное управление и машинный перевод). Падение цен на прогнозы повлияет на ценность других вещей, повысит ценность дополняющих факторов (данных, суждения и действий) и снизит ценность эквивалентов (человеческого прогноза).
• Организации могут использовать прогностические машины, внедряя инструменты ИИ с целью выполнения текущей стратегии. Когда инструменты станут мощнее, они изменят саму стратегию. Например, если Amazon сможет прогнозировать желания покупателей, то перейдет с модели «сначала оплата, потом доставка» на модель «сначала доставка, потом оплата» – будет доставлять товары до размещения заказов. Такой переход преобразит организацию.
• В результате новых стратегий, разработанных с учетом преимуществ ИИ, мы встанем перед фактом его влияния на общество. Наш выбор будет зависеть от потребностей и предпочтений и наверняка в разных странах и культурах окажется разным. Мы разделили книгу на пять частей в соответствии с уровнями влияния ИИ и от основы пирамиды – прогнозов – начнем подниматься выше: прогностика, принятие решений, инструменты, стратегия и общество.
Часть I. Прогностика
Глава 1. Волшебство прогностических машин
Что общего у Гарри Поттера, Белоснежки и Макбета? Их действиями движет пророчество, то есть прогноз. Даже в «Матрице», фильме о разумных машинах, сюжетом управляет вера персонажей в предсказания. Повсюду, от религии до сказок, знание будущего имеет решающее значение. Предсказания влияют на наше поведение и принятие решений.
Древние греки чтили своих многочисленных оракулов за пророческие способности, но их предсказания иногда бывали такими туманными, что сбивали с толку вопрошающих. Например, однажды царь Лидии Крёз задумал рискованный штурм Персидской империи. И поскольку не доверял полностью ни одному оракулу, решил проверить каждого, прежде чем просить совета о нападении на Персию. Ко всем оракулам он разослал гонцов. На сотый день они должны были спросить, что Крёз делает
Как и в примере с Крёзом, прогноз может касаться и настоящего. Мы предполагаем, правомерная или мошенническая операция проводится по кредитной карте, злокачественная опухоль на снимке или доброкачественная, в камеру телефона смотрит владелец iPhone или посторонний человек.
Слово «прогноз» происходит от греческого слова πρόγνωσις, буквально означающего «предузнавание» (то есть знание того, что произойдет), но в современном понимании это скорее способность видеть скрытую информацию как в будущем, так и в прошлом и настоящем. Наверное, самый известный символ магического предсказания – хрустальный шар. И хотя в нашем представлении он связан с гадалками, обещающими финансовое процветание или успех в любви, в книге Фрэнка Баума «Волшебник страны Оз» Дороти с его помощью видит, что делает ее тетя Эм в настоящем. Все это приводит нас к определению прогностики.
Несколько лет назад Ави Голдфарб обнаружил, что в казино Лас-Вегаса с его кредитной карты снята крупная сумма. Но он в это время был совершенно в другом месте. А в Лас-Вегас ездил лишь однажды и очень давно – азартные игры не вписываются в его экономическое мировоззрение. После продолжительных переговоров банк отменил транзакцию и выдал новую карту.