БЛОГ

Лидер в мире искусственного интеллекта

Развитие руководителей, Лидерство
Время на чтение: 11 минут

Разумные машины меняют правила бизнеса. Как управлять бизнесом, конкурируя на рынке, который во всю использует искусственный интеллект? Можно ли посоревноваться с алгоритмами и нужно ли?

В статье:
Лидер в мире искусственного интеллекта | Как работать вместе: все о командах и навыках руководителей
Лидер в мире искусственного интеллекта | Как работать вместе: все о командах и навыках руководителей
В своей статье «Что нужно знать о конкуренции в эпоху искусственного интеллекта», Марко Янсити, профессор из Гарварда, который консультировал Microsoft, Facebook и Amazon, разложил по полочкам ситуацию с искусственным интеллектом, а также назвал плюсы, минусы и условия внедрения искусственного интеллекта. Лидер, руководитель, владелец любой компании сегодня уже не может игнорировать присутствие в бизнесе искусственного интеллекта, поэтому рассмотрим, что важно в связи с этим знать и учитывать, опираясь на указанную статью.
ТРЕНИНГ "доверие в команде"

Нас обслуживают алгоритмы

Для кого-то это прозвучит радостно, кого-то испугает, но после того как в бизнесе начал использоваться искусственный интеллект, конкуренция стала совсем другой – это похоже на обработку сельхозплощадей вручную и машинами, или на передвижение на лошади и на самолете. И, учитывая это, нужно выбирать – использовать искусственный интеллект или создавать ценность, в которой человек сильнее искусственного интеллекта.

На примере компании, число клиентов которой составляет более миллиарда, Ant Financial Services Group, которая отсоединилась от Alibaba, можно убедиться, насколько выгодно использовать в бизнесе искусственный интеллект и как много пользователей готово потреблять услуги, предоставляемые не людьми, а алгоритмами. Компания предлагает множество сервисов, среди которых потребительское кредитование, краткосрочные инвестиции, медицинское страхование, онлайн-игры по снижению углеродного следа.

По информации статьи Марко Янсити, эта компания обслуживает в десять раз больше клиентов, чем крупнейшие банки США, и при этом в ней работает в десять раз меньше сотрудников, чем в тех же банках. Стоимость этой цифровой компании оценивается как стоимость крупнейших финансовых компаний. В отличие от инвестиционных фондов, финансовых, банковских и страховых организаций, Ant Financial создана на цифровой основе.

Получается, людей вполне устраивает, когда их обслуживают «роботы»: искусственный интеллект одобряет кредиты, дает финансовые рекомендации, подтверждает медицинские расходы.

Понимаем ли мы, что это значит? Структура бизнеса и взаимодействия с клиентом меняется не только за счет автоматизации. Автоматизация – это просто передача машине трудоемкой работы, при которой машина выполняет ее точнее и быстрее, обеспечивая объемы без необходимости оплаты за труд и экономя таким образом средства.

К чему ведет персонализация

Искусственный интеллект, имея доступ к пользовательскому опыту, способен изменить намного больше, чем ускорить обработку данных и подменить человека. Человек перестает контролировать собственные алгоритмы, позволяя им принимать сложные решения на основе данных, которые человек так или иначе оставляет при взаимодействии с сервисами.

Вскоре мы сможем наблюдать персонализацию, которой, возможно, не ожидали. Уже сейчас в ленте Фейсбука мы видим только собственное зеркало – алгоритмы изучают наши предпочтения и предлагают нам выбор только из подобного тому, что мы уже видели. Помните, добрый детский мультфильм о недружелюбном еноте, который видел в пруду свое отражение и считал, что окружающий мир злой и враждебный? Мы теряем альтернативы, принимаем все более «плоские» решения, не видя, что есть другое окружение.

Представьте, что в интернет-магазине, учитывая наши предпочтения, нам будут предлагать только один фасон деловой одежды, один тип техники или еды? Будет все труднее находить разнообразие, что будет сужать наш кругозор.

Но и это не все. Исследуя наш опыт, нам будут формировать цену, на которую мы потенциально готовы. Равная стоимость для всех уйдет в прошлое? При равнодушном и равном отношении к каждому из нас, роботы научатся делить нас на сегменты и чувствовать каждую нашу слабинку? А каждое наше действие будет прецедентом, ведущим к повышению цены для нас?

Как это ни странно звучит, искусственный интеллект, будучи лишенным человеческих эмоций, будет развиваться не в сторону равных возможностей, а в сторону получения от каждого клиента максимальной выгоды, причем, не всегда в интересах клиента.

Что важно не растерять

Что-то важно развивать и менять, а что-то уберечь и не растерять. Что мы можем защитить, чтобы конкурировать в условиях новых правил, установленных искусственным интеллектом? Широту выбора, разнообразие, возможность выходить из зоны комфорта.

Лидеру важно помнить, что решение из одного варианта «Да-Нет» – это не решение, а скорее самообман или чья-то манипуляция, а решение из двух вариантов будет неудачным в 70% случаев. Необходимо искать альтернативы для принятия решений, не довольствоваться выбором «или-или» и критично оценивать ситуацию, в которой нас «прижимают к стенке», требуя сделать такой узкий выбор. Не допускайте подмены! Где бы это ни происходило – в переговорах, в формировании бизнес-стратегии, в составлении и пересмотре собственных ценностей.

Откуда брать альтернативы и как не потерять широту выбора? Обеспечить себе и своей компании разнообразие – приглашать разных людей в команду, а не только похожих на себя, использовать разные источники и разные точки зрения при подборе альтернатив для выбора, при обсуждениях прислушиваться к разным точкам зрения, объединять разных людей и представителей разных областей.

Почему важно выходить из зоны комфорта? Когда заботливые роботы предугадывают каждое наше желание, выбирая из известных им наших предпочтений, не позволяйте им уводить вас в комфортный сон – периодически все меняйте, пробуйте то, что вам не свойственно, делайте то, что вам кажется неудобным. Меняйте привычки, предпочтения, расширяйте круг интересов, выбирайте сами, а не безвольно позволяйте своему окружению помогать вам с выбором.
Тест Белбина бесплатно

Как создать синергию в команде?

Определяйте командные роли и добивайтесь успехов!

Поделитесь ссылкой на тестирование со всеми участниками команды

Как сотрудничать с искусственным интеллектом

Может показаться, что искусственный интеллект – сплошное зло, призванное лишить нас индивидуальности, попользоваться нашими слабостями и не дать нам выбирать. Это не так. Достижения цифрового мира можно использовать для своей конкурентоспособности.

Ваши конкуренты, понимая, что искусственный интеллект позволяет повысить эффективность бизнеса, активно пытаются включить его в свои бизнес-модели. Чтобы конкурировать с ними, попытайтесь сделать то же самое, но разумно, учитывая главные составляющие успешного внедрения искусственного интеллекта.

Отлично процветают, используя возможности искусственного интеллекта, не только Ant Financial, но и такие гиганты как Google, Facebook, Alibaba, Tencent, Zebra Medical Vision, Wayfair, Indigo Ag и многие другие. Пользуясь услугами этих компаний, мы получаем ценность не от традиционных бизнес-процессов, а от алгоритмов, над созданием которых трудились люди, но только над созданием – после этого алгоритмы генерируют ценность вполне самостоятельно.

Уже без участия человека на Amazon назначаются цены, на Spotify появляются рекомендации песен, на Ant Financial встречаются покупатель с продавцом, на маркетплейсе Indigo оцениваются заемщики. Конкурировать с такими компаниями «голыми руками» кажется абсурдом, но и само по себе использование ИИ результата еще не даст.

Как достойно конкурировать в новой цифровой эре? Независимо от того, руководите вы большой компанией или маленьким стартапом, важно учитывать революционную роль ИИ в бизнесе и принципы успеха применения и внедрения ИИ.

ИИ развивается за счет анализа актуальных данных достаточного объема, что позволяет строить прогнозы, и на их основе принимать решения.

Для этого необходимо обеспечить алгоритмы четырьмя составляющими:

  1. Систематическое, устойчивое и масштабируемое поступление данных. Идеально, если этот процесс сбора данных, очистки и интеграции полуавтоматический и допускает участие человека, а данные надежно защищаются.
  2. Наличие алгоритмов, прогнозирующих будущие ситуации и действия.
  3. Наличие платформы для экспериментов, которая позволяет проверку идей и эффекта от совершенствования существующих алгоритмов.
  4. Наличие инфраструктуры, позволяющей обеспечить связь алгоритмов с внутренними и внешними пользователями.
Например, чтобы подсказывать нам при наборе варианта для поиска, поисковик аккуратно сохраняет каждое действие пользователя и каждое касание клавиатуры как важные данные, которые используются для составления предсказаний для будущих запросов.

При нашем вводе слова в строку поиска, система запускает автоматический аукцион по выбору самой релевантной рекламы для этого пользователя и для текущей ситуации.

Масштабирование или гибкость?

Раньше на производстве существовала прямая зависимость: больше произведем – больше продадим – больше заработаем. Любой бизнес стремится к масштабированию, только это и позволяло раньше минимизировать издержки. Для искусственного интеллекта большие данные – не проблема, а необходимая пища, задача не в обработке больших объемов, а в охвате. Важно найти много данных для обработки и много потребителей для оказания им услуг, чтобы расти, совершенствоваться и получать прибыль.

Для роста охвата необходимо расширять ассортимент, что актуально и в традиционном бизнесе.

Однако, чтобы оставаться актуальным, бизнесу необходимо быть гибким – постоянно подстраиваться под новые условия и нужды потребителей. Для искусственного интеллекта гибкость и расширение ассортимента – это постоянное обучение.

Важно не просто обеспечивать большой объем и обслуживать большое количество людей, важно постоянно менять продукт и расширять ассортимент. Только это позволит конкурировать в цифровом бизнесе.

Для этого нужно обучаться людям и обучать алгоритмы или обеспечивать им такую возможность.

Опасность разрозненности

Есть у ИИ враг. Это разрозненность. Большие данные и лучшее обучение требуют объединения разных участников процесса и разных групп пользователей, разных компаний и стран. Если тенденция на отделение и разъединение продолжится, встретимся с выше изложенными рисками, но уже по субъективным причинам – данные, попадающие в обработку алгоритмов, будут однобокими, а значит, ниже по качеству и объему.

Компании изолируются друг от друга, пытаясь переманить пользователей к себе, страны возводят стены между собой, что усложняет сбор данных и работу с широким охватом и разнообразной аудиторией. Но искусственный интеллект хорошо себя чувствует на больших объемах и разнообразном материале.

Вот почему одни платформы успешны, а другие нет. В цифровой конкуренции побеждают ИИ-компании, которым удается контролировать цифровые сети и большие потоки данных – это позволяет агрегировать данные и извлекать из них ценность с помощью аналитики и ИИ. Такими мощными «хабами» стали Google, Facebook, Tencent и Alibaba.

Вместо того, чтобы завидовать этим компаниям, их возможности можно использовать для своего бизнеса, помня при этом, что ИИ может принести как пользу, так и вред. Достаточно запустить удачный вирусный контент, как он охватит такое количество аудитории, что даже представить трудно, но после запуска мы не сможем контролировать то, как «гуляет» по сети наша информация. Если же в ней обнаружится ошибка, мы не сможем ее исправить.

Сможет ли бизнес справиться с новыми возможностями и угрозами? Ясно одно: для лидеров это будет проверкой на прочность.

Контакты
Телефон
Email
+7 915 388 33 96
vitaly@gershanovich.ru
Оставить мне сообщение