Руководители постоянно спрашивают нас: «Как ИИ повлияет на нашу стратегию бизнеса?» Проведем для ответа мысленный эксперимент. Большинство людей делали покупки на Amazon. Как и в остальных онлайн-магазинах, вы открываете сайт, находите нужные вещи, кладете их в корзину, оплачиваете и затем получаете по почте. Сейчас модель Amazon такова: «покупка – затем доставка».

Когда вы заходите на сайт, ИИ Amazon прогнозирует, что вы хотели бы купить, и предлагает соответствующие товары. Это целесообразный труд, однако его результаты далеки от идеала. В нашем случае точность прогнозов не превышает 5 %. И мы заказываем одну из множества рекомендуемых вещей. С учетом миллионного ассортимента это совсем не плохо!

Представьте, что ИИ Amazon собрал больше информации о нас и использует ее для улучшения качества прогнозов, – это усовершенствование сравнимо с поворотом регулятора громкости на колонках, только вместо звука регулируется точность прогнозов.

В определенный момент поворота ручки точность прогнозов ИИ достигает порогового значения и меняет бизнес-модель Amazon. Прогнозы становятся настолько точными, что компании выгоднее присылать вам товары, которые вы предположительно захотите купить, чем ждать, пока вы закажете их на сайте.

В таком случае другие магазины вам уже не нужны, а каждая покупка будет стимулировать следующую. Amazon получит основную долю содержимого вашего кошелька. Очевидно, что это выгодно Amazon, но также удобно и вам. Магазин доставляет покупки до того, как вы их совершили, и таким образом избавляет вас от траты времени на шопинг. С поворотом регулятора точности на максимум бизнес-модель Amazon меняется с «покупка – затем доставка» на «доставка – затем покупка».

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.

Но если такая бизнес-модель лучше, почему Amazon до сих пор ее не внедрил? Дело в том, что сегодня издержки сбора и обработки возвратов перевешивают рост дохода от основной доли кошелька. Например, сейчас мы вернули бы 95 % доставленных товаров. Это трудоемко для нас и затратно для Amazon. Для освоения новой бизнес-модели прогнозы пока еще недостаточно точны.

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.

Мы не утверждаем, что Amazon будет или должен внедрять такую практику, хотя для скептиков у нас есть неожиданная новость: в 2013 году Amazon получил патент США на «опережающую доставку». Несомненно, вращение регулятора точности прогнозов коренным образом повлияет на стратегию. В данном примере оно меняет бизнес-модель Amazon с «покупка – затем доставка» на «доставка – затем покупка», создает стимул для вертикальной интеграции посредством организации услуги по возврату товаров (в том числе грузового автопарка) и ускоряет процесс инвестирования. 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, поверните его на 11 часов.