Хайп вокруг искусственного интеллекта за последние годы сыграл свою положительную роль, заставив многие компании пересмотреть свои бизнес-модели, дал им возможность попробовать что-то новое, нанять много нового и “необычного” персонала.
Это вывело на повестку много вопросов, связанных с конфликтом дата сайентистов и производственников, конфликтом поколений и систем мотивации, конфликта корпоративной и стартапной моделей развития инноваций. Но в среднесрочной перспективе, когда эти вопросы будут разрешены, думаю, это пойдет на пользу и потребителям, и самим компаниям.
Сегодня мы живем в новой реальности. На бизнес и на государства оказывает самое серьезное влияние ковид-19 и те проблемы, что с ним пришли. И наша задача в том, чтобы понять, как не дать этому негативному тренду свести на нет все наши предыдущие усилия по внедрению искусственного интеллекта. В первую очередь, в промышленности.
В промышленности, в частности – в промышленности Германии, мы наблюдаем беспрецедентное падение как самой промышленности в части темпов роста и, как следствие, беспрецедентное смещение фокуса от таких тем, как искусственный интеллект в сторону решения повседневных проблем.
В промышленности, в частности – в промышленности Германии, мы наблюдаем беспрецедентное падение.
Три основные проблемы, которые влияют на внедрение ИИ в промышленности
Когда я говорю про ИИ, я говорю про решение задач с потенциально самой высокой отдачей на инвестированный капитал и, как следствие, вклада в стоимость бизнеса, и самым высоким риском того, что решение неверное и инвестиции потрачены впустую. То есть я говорю про задачи, которые находятся на уровне экосистемы компании, а не про функциональные задачи внутри самой компании (так называемые задачи с низким риском не реализации и высоким вкладом в стоимость бизнеса).
- Отсутствие владельца проблемы
В функциональных вертикалях внутри компании (HR, логистика, продажи…) всегда есть владелец проблемы. Но как только мы поднимаемся на уровень экосистемных проблем, на уровень проблем по всей цепочке создания ценности, где решения ИИ раскрывают весь свой потенциал, владелец проблемы исчезает. Диалог вести не с кем.
Владельцем проблемы оказывается или CEO компании, это еще хороший вариант, или же совет директоров (не самый худший вариант),а бывает, что и акционеры (самый плохой вариант). Если СЕО или СД не ставит работу с экосистемами и ИИ во главу угла, разговаривать не с кем, мы стучимся в закрытую дверь и это так везде.
Ковид-19 ухудшил эту ситуацию, поскольку экосистемы стали сжиматься, а компании сфокусировались на решении внутренних проблем, снижении затрат и тому подобном.
2. Существенные постоянные финансовые издержки
Необходимо планировать существенные постоянные финансовые издержки (которые могут к тому же увеличиваться со временем по мере решения задачи), на связанные с проектами по внедрению ИИ задачам.
Для выполнения качественного проекта по внедрению ИИ для задачи на уровне экосистемы, необходимо нанять большое число тех, кто будет выполнять этот проект: дата-сайентистов, разработчиков, дизайнером, продуктовиков.
Заранее неизвестно, кто именно потребуется для выполнение проекта по внедрению ИИ науровне экосистемы, поскольку могут потребоваться эксперты в различных областях. Но компания несет фиксированные затраты, когда она нанимает специалистов в штат и делает это снова и снова по мере того, как задача раскрывается с все более неизвестной стороны.
В условиях кризиса проекты, которые приводят к росту фиксированных затрат, создают еще больше проблем при принятии решений об инвестициях на такие проекты. Традиционный NPV / ROI подход здесь не работает. В каждом отдельном случае приходится выискивать иные, синтетические (или гибридные) метрики успешности проекта.
3. Ковид-19 выступает катализатором негативных трендов
Происходит сокращение инвестиций, затрат на проекты с непонятным результатом. Пандемия увеличила барьеры по входу в проекты с искусственным интеллектом, особенно в промышленности, которая страдает в наибольшей степени.
Завершая описание проблем, хочется сказать пару слов о том, как не растерять тот задел, что был создан.
С моей точки зрения, сейчас как раз самое время выходить на уровень экосистемных проблем, так как стали видны слабые места в цепочках создания стоимости. Добавляет оптимизма тот факт, что проблемные места стали гораздо лучше высвечены, тогда как во время роста этого заметно не было.
Необходимо использовать это время для сбора данных относительно того, какие места экосистем проявили себя не так, как это ожидалось и после кризиса сфокусировать свое внимание именно на этих задачах, чтобы когда кризис повторится, уже иметь влияние на эти участки создания стоимости и не допустить их просадки.
