Стоит сказать, что меня всегда приводили в восторг данные, компьютерные технологии и математика. В начале карьеры консультанта я заметила, что многие компании уделяли внимание построению реляционных баз данных – структурированным данным. Они говорили: «Давайте все перенесем в хранилище данных, так мы сможем создавать понятные отчеты». Сейчас разговор радикально изменился. Революция в области больших данных позволила нам использовать и обрабатывать как структурированные, так и неструктурированные данные, и благодаря этому лучше понимать клиентов, окружающую среду и многое другое.

Для бизнеса вопрос использования данных особенно обострился из-за «трех V» больших данных, которые мы рассмотрим в главе 2. Один только объем данных (volume) увеличился в геометрической прогрессии, перейдя отметку в петабайт3. Благодаря все более быстрым процессорам и соединениям скорость обработки данных (velocity) теперь приближается к показателям, обеспечивающим доступ к результатам в режиме реального времени. Третья «V» – разнообразие (variety)– самая сложная из всех. Сегодня мы имеем дело преимущественно с неструктурированными данными: диалоги, изображения, аудио, видео. Традиционные методы здесь не справляются. Поэтому неудивительно, что бизнесмены зачастую не видят ценности (value –  четвертая «V») в больших данных.

Гораздо позже, когда моя карьера перешла от науки данных к миру бизнеса, я стала замечать нечто важное. Выйдя за пределы научного круга, я обнаружила, что руководители бизнеса и управленцы знают, что данные им необходимы, но не понимают, где их взять и что делать с уже имеющимися. (Честно сказать, специалисты по данным часто сталкиваются с противоположной проблемой. Они умеют работать с данными, но не всегда видят их бизнес-потенциал.)

Правда в том, что многие, если не большинство руководителей уже обладают данными, которые позволили бы им достичь впечатляющих успехов. Проблема в том, что они не знают, как найти или использовать их. В этой книге я покажу, что единственный способ эффективно найти, собрать и задействовать большие данные –  это использовать искусственный интеллект, или ИИ. Это цифровые технологи, которые имитируют способности человеческого мозга решать проблемы и принимать решения, выявляя закономерности и выполняя рутинные задачи гораздо точнее и быстрее, чем это доступно человеку. Фактор искусственного интеллекта не является исключительной прерогативой крупных и влиятельных компаний; вы тоже можете его использовать.

* * *

Из многочисленных заблуждений об ИИ и смежных технологиях самым пагубным является представление, что их могут использовать только огромные, сложно устроенные организации и что их применение в некотором роде неэтично или безответственно. СМИ постоянно муссируют образ сложных технологий, доминирующих в области больших данных, вызывая у рядовых бизнес-руководителей чувство безнадежности. Между тем на момент написания этой книги «большая тройка» в мире технологических компаний (Google, Facebook^[4], Amazon) лидирует по доходам от цифровой рекламы благодаря использованию ИИ и данных о пользователях для предсказания их поведения. Однако дальнейшее доминирование этих компаний никоим образом не гарантировано, поскольку опасения по поводу конфиденциальности использования ими персональных данных могут оказать негативное влияние на бизнес4. Такие мрачные новости отвлекают нас от факта существования и других компаний, использующих поведенческую и предиктивную аналитику и делающих это более ответственно и устойчиво.

Почему важны данные и ИИ

Эта книга о вас и вашем бизнесе, а также о скрытом потенциале ваших данных. Как и «Окленд Атлетикс», вы боретесь с огромными, кажущимися непреодолимыми внутренними и внешними ограничениями. Но, как и у Билли Бина, у вас есть потенциальный доступ к данным, которые могут указать на новые возможности. (Возможно даже, вы уже располагаете данными, но не знаете, что с ними делать.) В отличие от мира в 2002 году, вы обладаете гораздо более обширным доступом к ИИ и другим инструментам, которые могут по-новому и с более значимым эффектом использовать большие данные, чтобы вывести ваш бизнес на новый уровень успеха. Эти технологии могут показаться странными и незнакомыми, но от вас требуется только решение использовать эти инструменты с умом.

Вполне возможно, у ваших коллег сложилось впечатление, что ИИ –  это нечто странное и таинственное. Поэтому проведите такой эксперимент. Спросите, использовали ли они сегодня искусственный интеллект. Скорее всего, на вас посмотрят с удивлением и ответят «нет». Копнув глубже, вы наверняка обнаружите, что собеседники вообще мало сведущи в теме. Они слышали об ИИ из фильмов или по телевизору. Для них ИИ существует, но в действительности не влияет на повседневную жизнь. Возможно, вы и сами разделяете это весьма далекое от истины убеждение.

Если на вашем смартфоне есть приложение банка, вы используете ИИ. Именно он защищает вашу учетную запись от подозрительной активности, использует камеру телефона для обработки чека и рекомендует варианты расходов и инвестиций на основе вашей активности и предпочтений. Совершая покупки онлайн, вы пользуетесь ИИ, который рекомендует товары и варианты, соответствующие истории просмотров и покупок. Используя приложение для онлайн-знакомств, вы доверяете ИИ обработку данных профиля для выбора подходящего кандидата. Помимо этого, современное здравоохранение все больше полагается на ИИ, который анализирует закономерности в данных из часто фрагментированных ресурсов, чтобы быстрее предоставлять врачам и пациентам четкую информацию. Сегодня даже некоторые компании по страхованию автомобилей используют ИИ для отслеживания и поощрения безопасного вождения. Одним словом, ИИ есть везде.

Вы не только используете его по несколько раз в день, каждый день, но применяете – извлекая выгоду – основные компоненты ИИ, включая большие данные, облачные сервисы, умные гаджеты и многое другое. Эта книга рассказывает обо всех возможностях, уже ставших неотъемлемой и даже существенной частью нашей жизни, замечаем мы это или нет. Точно так же, как эти технологии помогают отдельным потребителям, они способны приумножить успех компаний, которые правильно применяют их. Эта книга –  дорожная карта такого роста.

* * *

Сопротивление искусственному интеллекту казалось вполне объяснимым в прошлом, но сегодня компании просто не могут игнорировать большие данные и ИИ. Сегодня эти технологии являются совершенно необходимым компонентом роста, несмотря на то что СМИ описывают их иначе. Даже сейчас средства массовой информации не отказываются от чрезмерной сенсационности, как в случае с Replika5 – чат-ботом на основе ИИ, позволяющим пользователям создавать виртуального друга. Некоторые говорили о его пользе: например, ограниченные в правах люди могли свободно выражать здесь свое мнение; другие высказывались об опасениях по поводу этики и неприкосновенности частной жизни6. Совсем недавно СМИ с тревогой обсуждали эту тему, ссылаясь на все более частое использование ИИ и распознавания лиц в репрессивных политических целях7.

Временами тема становится источником публичных скандалов, с чем столкнулась Microsoft, выпустив злополучного чат-бота Тэя (Tay), изначально созданного в виде разговорного ИИ8. На основе обработки искусственным интеллектом постов собственных подписчиков компания попыталась создать в социальной сети крутого миллениал-персонажа. Как и следовало ожидать, это вызвало пиар-катастрофу. В набор данных вошел поток намеренно опубликованных интернет-троллями постов. В результате персонаж Тэя быстро превратился в узко мыслящую расистскую карикатуру. С технической точки зрения ИИ функционировал, но по вине искаженных данных не так, как задумали его создатели. Однако если бы Microsoft строго придерживалась четырех основных «столпов» ответственного ИИ (организационного, операционного, технического и репутационного)9, катастрофу вполне можно было бы предотвратить. Более подробно мы обсудим это в главе 4.

Проблема в том, что такие истории, даже самые правдивые, подпитывают распространенные заблуждения об ИИ и больших данных. Еще больше негативное восприятие усиливается посредством фильмов и телевизионных программ, о чем мы подробнее поговорим в главе 2. В результате мы страдаем от неосознанного предубеждения, которое в дальнейшем портит наши перспективы. Частные лица или владельцы бизнеса, мы говорим: «ИИ слишком великий, пугающий и сложный для меня». После чего добавляем: «ИИ и большие данные могут использовать только крупные компании, такие как Amazon и Facebook^[5]». Иногда мы приходим к выводу, что ИИ слишком сильно вмешивается в нашу жизнь или вообще изначально неэтичен. Но, как мы увидим, все это неправда. На самом деле по мере того, как все больше компаний и некоммерческих организаций учатся ответственно использовать эти технологии, они обнаруживают, что полученное увеличение ценности и влияния не только впечатляет с чисто деловой точки зрения, но и приносит выгоду и, в конечном счете, является примером устойчивого развития.

Четырехэтапный процесс

Как и любой уважаемый автор, я стараюсь кратко изложить здесь основы, чтобы вы чувствовали себя уверенно, когда ваш знакомый управленец или коллега предложат обсудить эту тему. Но если вам не терпится начать действовать и по-настоящему принять принципы, описанные в этой книге, можете перейти к главе 1.

Первая часть начинается с историй двух широко известных компаний – Netfl ix и Starbucks. Они встраивают работу с данными во множество своих бизнес-процессов, что способствует многократному росту. Во второй главе излагаются сами концепции, которые отделяют мифы об ИИ от реальной науки и дают четкое представление о потенциале каждой технологии. В главе 3 мы рассмотрим множество типов бизнеса: каждый из них отличается по миссии и структуре, но все они уже сегодня извлекают выгоду из фактора ИИ.

Огромную мощь этих возможностей нельзя недооценивать. В главе 4 мы обсудим, как использовать их этично и ответственно. Недавние события доказали, что эта технология, в отличие от революционных усовершенствований прошлого, производит инновации настолько быстро, что за ними не успевают ни законодательство, ни общепринятые нормы. Это означает, что ответственное использование больших данных и ИИ приведет к устойчивому росту, и не только для отдельных компаний и организаций, подобных вашей, но и для нашей политики и самой планеты.

Во второй части этой книги мы изучим, как именно следовать принципам, которые я использую в своих консультациях для руководителей бизнеса на протяжении многих лет. Такие действия обеспечивают план реализации преимуществ ИИ и больших данных независимо от типа и размера вашего бизнеса или некоммерческой организации. Это четырехэтапный процесс.

– Оценка вашего бизнеса. На первом этапе использования этих факторов необходимо определить, к какому типу относится или на какой стадии развития находится ваш бизнес, исходя из потенциала роста (реального или предполагаемого), а также вашу готовность к инновациям и риску. Глава 5 поможет понять эти этапы. Например, одни компании в первую очередь хотят сократить расходы, оптимизировать процессы и применить другие защитные тактики. Другие находятся на стадии роста, их привлекают слияния и поглощения или перспектива завоевать новую долю рынка. Третьи активно исследуют, проектируют и тестируют новые продукты и услуги, ищут таланты для их создания. Наконец, кто-то стремится обойти или нарушить правила, отбрасывая все, что мешает геометрическому росту их бизнеса.

Независимо от стадии, на которой вы находитесь, необходимо понять и согласовать цели и потребности вашего бизнеса. Честная оценка не помешает внедрять большие данные и ИИ. Вернее, она подскажет, как сделать это более эффективно. Неважно, организацией какого типа вы руководите, фактор ИИ позволит добиться успеха: либо развиться в более крупный и инновационный бизнес, либо просто стать сильнее на стадии, где вы сейчас находитесь.