Оригинальное название:

Competing in the Age of AI: Strategy and Leadership When Algorithms and Networks Run the World

Искусственный интеллект (ИИ) породил сдвиг, сравнимый по масштабу с промышленной революцией, и фундаментально изменил правила игры. Эпоха ИИ требует от нас совершенно нового мышления.

Для описания ИИ-революции[1] Карим Лахани и Марко Янсити заимствуют геймерское понятие «новая мета». Это быстрое изменение традиционного стиля игры, когда старая популярная стратегия перестает быть эффективной. Чтобы не просто выжить, а преуспеть в новой ИИ-реальности, необходимо понять ее ключевые правила и научиться жить согласно законам «новой меты».

Представьте, что вы разрабатываете гоночный автомобиль. Аэродинамика, дизайн и бренд – это ваша бизнес-модель, обещание скорости и победы, которое вы даете миру. Двигатель – операционная модель, реальный механизм, который воплощает обещание в жизнь. Если под капотом двигатель от газонокосилки, машина никогда не сойдет с места.

В XXI веке большинство компаний пытаются выиграть гонку, используя устаревшие двигатели. Они сосредоточены на продукте, но не на том, как он создается и доставляется. Революция, которую несет искусственный интеллект, происходит на уровне операционной модели.

Искусственный интеллект – это больше чем инструмент для автоматизации или анализа данных. Он становится новой операционной системой, сердцем компании, от которого зависит, как она работает, конкурирует и развивается.

Традиционные компании похожи на неприступные крепости. Они сильны, надежны и построены на века. Их мощь – в физических активах (отели как у Marriott), оптимизированных производственных процессах и отдельных продуктовых командах, каждая из которых – мастер своего дела (как у Nokia). Их рост предсказуем и линеен: чтобы удвоить выручку, нужно построить еще одну «крепость». В попытках масштабироваться они сталкиваются с увеличением издержек и сложности.

Цифровые компании напоминают паутины или нейронные сети. Их основа – не физические активы, а единое цифровое ядро, которое собирает данные и использует ИИ для постоянного самообучения. Они не производят ценность сами, а соединяют других.

В чем преимущество цифровых компаний?

Чтобы не попасть под цифровой каток, традиционные компании могут признать поражение в битве за платформу и сосредоточиться на том, чтобы быть незаменимым поставщиком для победителя. Так поступила компания Samsung, став ключевым производителем комплектующих для смартфонов на базе Android.

Второй вариант – объединиться с другими традиционными игроками, построить свою платформу и противостоять цифровым гигантам. Немецкие автоконцерны BMW, Audi, Daimler купили картографический сервис HERE, чтобы не зависеть от Google Maps.

Третий путь самый сложный и радикальный. Это полная трансформация – не просто внедрение IT, а проектирование операционной модели вокруг единого цифрового ядра, то есть создание «фабрики искусственного интеллекта». На этой фабрике вместо станков, производящих детали, будет система, непрерывно создающая верные решения.

Промышленная революция поставила на поток производство товаров, а ИИ-революция – анализ данных и решения, которые больше не принимаются интуитивно на совещаниях, а встраиваются в программное обеспечение. Чем больше оно работает, тем умнее и эффективнее становится.

Благодаря синергии сетевого и обучающего эффектов происходит «добродетельный цикл». Вовлечение пользователя создает данные, которые обучают алгоритмы. Алгоритмы делают прогнозы, которые улучшают пользовательский опыт, что ведет к еще большему вовлечению.

Ключевые элементы

• Данные – топливо. Основа всего – непрерывный поток информации. Многим традиционным компаниям сложно собрать воедино разрозненные данные из старых несовместимых систем. Netflix собирает данные не только о том, какой фильм вы посмотрели, но и о том, какой постер вам показали, в какой момент вы нажали на паузу, а что перемотали.

• Алгоритмы – станки. Математические модели обрабатывают данные и превращают их в полезный продукт: прогнозы, инсайты или рекомендации. Одни алгоритмы учатся на готовых примерах (как студент по учебнику), другие самостоятельно ищут скрытые связи в массиве информации (как детектив, ищущий закономерности), а третьи действуют методом проб и ошибок, постоянно совершенствуясь (как игрок, проходящий сложный уровень).

• Платформа для экспериментов – контроль качества. Любая гениальная идея, рожденная алгоритмом, – это всего лишь гипотеза. Чтобы не тратить миллионы на нововведение, которое может не сработать, его сначала проверяют на небольшой группе пользователей. Например, одной части аудитории показывают старый дизайн сайта, а другой – новый и смотрят, какой вариант приносит больше кликов или продаж. Этот подход позволяет принимать решения, основанные на фактах, а не на догадках.

• Инфраструктура – сборочный цех. Все вышеперечисленное должно быть соединено в единую, гибкую[3] и масштабируемую систему. Роль универсальных соединителей играют API (программные интерфейсы). Они, как стандартные разъемы, позволяют разным командам и программам быстро и безболезненно обмениваться данными и функциями, не разрушая общую конструкцию.

Путь к созданию «ИИ-фабрики» начинается с хаоса разрозненных данных, проходит через стадию пилотных проектов и упирается в самую сложную задачу – создание единого центра данных. Преодолев этот барьер, компания начинает превращаться в настоящий ИИ-ориентированный бизнес. Опыт таких гигантов, как Fidelity, показывает: это позволяет не только оптимизировать процессы, но и создавать совершенно новые, персонализированные продукты для клиентов. Цель трансформации – не заменить людей машинами, а освободить их от рутины для решения по-настоящему творческих и стратегических задач.

Под руководством Сатьи Наделлы компания Microsoft прошла через двойную революцию: сначала сделала ставку на облачные технологии, а затем – на искусственный интеллект, пронизывающий все продукты и процессы. Этот путь потребовал смены стратегии, ухода старых лидеров и фундаментального изменения операционной модели. Результат – трехкратный рост акций и возвращение статуса технологического гиганта.

Принципы работы

• Одна стратегия, один курс. Трансформация должна стать главной и единственной целью, поддержанной руководством на 100 %. Никаких «планов Б» или экспериментальных отделов «на отшибе». Цель – изменить ядро компании, разрушив многолетние барьеры между маркетингом, продажами, IT и производством. Данные не признают границ.

• Четкая архитектура. В основе всего – порядок в данных. Вместо разрозненных табличек Excel в каждом отделе должен быть единый, централизованный репозиторий – «озеро данных». Только когда у компании появляется единый источник правды, можно строить на его основе качественные аналитические модели и доверять выводам искусственного интеллекта. Это часто требует полной перестройки традиционного IT-отдела.

• Гибкость и продуктовый подход. Внутренние процессы компании – это такие же «продукты», как и те, что вы продаете клиентам. Их нужно постоянно улучшать, тестировать и обновлять. Для этого идеально подходят гибкие (agile) методы[4] работы: короткие циклы разработки, быстрый запуск и сбор обратной связи. Команды должны глубоко понимать бизнес-задачи, а не просто выполнять технические задания.

• Новые компетенции. Среди новых талантов не только дата-сайентисты, но и «ИИ-продюсеры» – специалисты, которые находятся на стыке технологий и бизнеса. Они способны увидеть, как конкретный алгоритм может решить реальную бизнес-проблему, и возглавить команду для реализации этой идеи.

• Ответственное управление. Искусственный интеллект – это не только огромные возможности, но и большие риски: от предвзятости алгоритмов до утечки данных. Поэтому в принятии решений должны участвовать не только инженеры, но и юристы, специалисты по этике и стратеги. Это не тормоз для инноваций, а необходимая система безопасности, защищающая компанию от катастрофических ошибок.

Речь идет не о запуске пилотных проектов или создании «инновационных отделов» для галочки. Это глубокая перестройка всей операционной архитектуры компании: ее процессов, культуры и навыков. Самые большие трудности лежат не в технологиях, которые сегодня доступны всем, а в людях и устоявшихся структурах. Трансформация[5] ломает старые иерархии и смещает центры власти, что вызывает сопротивление.

Лидер должен быть полностью предан идее перемен. Печальный опыт многих гигантов показывает, что даже миллиардные инвестиции в цифровизацию не спасут, если организация расколота внутренними противоречиями. Мудрый руководитель действует как мост над этими разломами, вдохновляя и объединяя команду для достижения общей цели, даже когда это требует трудных и непопулярных решений.

Эпоха ИИ открыла, возможно, величайшие предпринимательские возможности в истории. Однако создать технологически совершенный и масштабируемый продукт лишь полдела. Мудрость предпринимателя проявляется в глубоком анализе бизнес-модели и ее долгосрочном влиянии на общество.

Представьте популярный сервис, который сжигает миллиарды долларов инвестиций, создает транспортные проблемы в городах и предлагает работникам лишь минимальные социальные гарантии. Такой бизнес, несмотря на внешнюю успешность, лишен мудрости. Истинные инновации, способные выдержать проверку временем, должны создавать устойчивую ценность для всех участников экосистемы, а не только сиюминутную выгоду для инвесторов.

Прошла эпоха, когда технологические компании могут вести себя враждебно по отношению к власти. Государственные регуляторы не способны досконально понять сложные цифровые системы, а компании не могут игнорировать законы и общественные нормы. По мнению Карима Лахани и Марко Янсити, единственный верный способ взаимодействия – это сотрудничество. Вместо того чтобы ждать штрафов и ограничений, современные лидеры должны проактивно работать с властями, помогая формировать адекватные и эффективные правила игры, вместе создавать правовое поле для новой цифровой экономики.

Сообщество[7] обеспечивает уровень прозрачности, устойчивости к атакам и скорости реагирования, недостижимый для любой, даже самой эффективной, корпоративной или государственной бюрократии.

Мудрые лидеры понимают, что открытые сообщества могут стать мощнейшим инструментом для решения сложнейших проблем – от борьбы с фейковыми новостями до устранения предвзятости в алгоритмах.

В цифровом мире компании – это не изолированные острова. Их успех неразрывно связан со здоровьем всей экосистемы – клиентов, партнеров, общества. Поэтому современный лидер – это не просто капитан своего корабля, а адмирал, ответственный за благополучие всей флотилии.

Лидеры цифровых гигантов больше не просто бизнесмены, они «ключевые виды» в цифровой экосистеме и несут ответственность за данные и судьбы миллионов.

ИИ может создавать невероятную ценность и нести колоссальные разрушения. Те же механизмы, что ведут компанию к триумфу, могут превратить ее в источник глобальных проблем, причем часто непреднамеренно. Любая компания, ступившая на цифровой путь, рискует попасть в одну из этических ловушек.

1. Искусственный интеллект – это не инструмент, а новая операционная система бизнеса. Перестаньте воспринимать ИИ как очередной апгрейд. Это фундаментальный сдвиг, подобный появлению интернета.

2. Главная задача современного бизнеса – не производить товары, а ставить на поток принятие верных решений. Для этого нужны: непрерывный поток данных, алгоритмы, платформа для экспериментов и гибкая инфраструктура.

3. Данные – это не побочный продукт, а главный актив XXI века. Компания, которая не умеет собирать, объединять и использовать данные, обречена проигрывать тем, кто превратил это в свою ключевую компетенцию.

4. Конкуренция будущего – это «столкновение» моделей. Цифровая «паутина» (гибкая, обучающаяся, сетевая) всегда победит традиционную «крепость» (иерархичную, изолированную).

5. Взрывной рост создается двумя двигателями: сетевым эффектом (чем больше пользователей, тем ценнее сервис) и эффектом обучения (чем больше данных, тем умнее система).

6. Невозможно построить единую, гибкую ИИ-систему в компании, состоящей из изолированных команд и программ. Вся компания должна работать как единая платформа, обмениваясь данными через общие интерфейсы (API).

7. Роль человека меняется фундаментально: от исполнителя к архитектору. Его задача – проектировать системы, тренировать алгоритмы, анализировать результаты и принимать стратегические решения.

8. Огромная цифровая мощь порождает огромную ответственность. Алгоритмы могут непреднамеренно усиливать дезинформацию, закреплять социальную предвзятость и создавать монополии. Игнорировать эти риски – значит закладывать бомбу под собственный бизнес и общество.

9. Границы между отраслями стерты. Главный конкурент может прийти из совершенно другой сферы. Он будет вооружен не знанием вашего рынка, а более совершенной операционной моделью и данными.

10. Современный лидер – это не капитан корабля, а адмирал флотилии. Он несет ответственность не только за свой бизнес, но и за его влияние на клиентов, партнеров, общество. Он сотрудничает с регуляторами и сообществом, чтобы формировать здоровые и справедливые правила игры для всех.

Четвертая промышленная революция // Клаус Шваб.

Facebook принадлежит компании Meta, деятельность которой признана в России экстремистской и запрещена.

Пластичность. Гибкое мышление в век перемен // Леонард Млодинов.

Agile. Оценка и планирование проектов // Майк Кон.

Интеллектуальная автоматизация. Как использовать искусственный интеллект для развития бизнеса и сделать наш мир более человечным // Паскаль Борне, Ян Баркин, Йохен Вирц.

Закон Линуса в контексте разработки программного обеспечения заключается в том, что чем больше людей участвует в создании и тестировании продукта, тем эффективнее находятся и исправляются ошибки.

Викиномика. Как массовое сотрудничество меняет все // Дон Тапскотт, Энтони Уильямс.

Facebook принадлежит компании Meta, деятельность которой признана в России экстремистской и запрещена.