carpenter1_Getty Images_ai Getty Images

Почему большинство компаний не зарабатывают на новых технологиях

БОСТОН – Мы живём в золотой век инноваций – искусственный интеллект, электромобили, блокчейн, композитные материалы. Но ценность этих технологий раскроется только при одном условии: бизнес должен преобразиться. Согласно исследованию McKinsey & Company, в более 70% случаев этого не происходит.

Очевидно, что компаниям, внедряющим новые технологии, требуются правильные ключевые показатели эффективности (сокращённо KPI) и согласованность действий, чтобы гарантировать достижение желаемого результата. Но есть более важный (и обычно игнорируемый) фактор, который определяет, идёт ли речь о раскрытии долгосрочных источников доходов или лишь о погоне за дорогостоящими модным технологиями.

Инновации – это обновление старых способов применения и создание новых, но только во втором случае создаётся долгосрочная экономическая и социальная стоимость.

В качестве примера можно привести генеративный искусственный интеллект (ИИ). Как отметил недавно банк Goldman Sachs, компании уже вложили в ИИ $1 трлн, однако значимых результатов пока нет. Чтобы получить максимальную отдачу от инвестиций в эту технологию, бизнес-лидеры должны начать мыслить как архитекторы, начинающие с чистого листа.

Когда поколение назад появились цифровые камеры, потребители продолжали относить карты памяти в фотостудии, чтобы распечатать файлы. А сегодня мы мгновенно делимся фотографиями с помощью телефонов и соцсетей.

Такая эволюция соответствует обычной траектории внедрения технологий. Как отмечает предприниматель Крис Диксон в книге «Пиши, читай, владей: Создание новой эры интернета», сначала мы используем новые технологии лишь для ускорения, упрощения, повышения качества или удешевления наших прежних действий. И только затем мы начинаем использовать их по-новому, создавая прорывные, долгосрочные результаты.

PS Events: Climate Week NYC 2024
image (24)

PS Events: Climate Week NYC 2024

Project Syndicate is returning to Climate Week NYC with an even more expansive program. Join us live on September 22 as we welcome speakers from around the world at our studio in Manhattan to address critical dimensions of the climate debate.

Register Now

Скачок от «скевоморфного» мышления (когда цифровые интерфейсы копируют привычные физические объекты, например, «рабочий стол» в вашем компьютере) к нативному мышлению требует времени. Например, путь от первых цифровых камер к популярности Instagram занял 15-20 лет. Компании, внедряющие технологии скевоморфным образом, могут повысить свою маржу, например, начав использовать QR-коды вместо напечатанных меню в ресторанах. Однако те, кто придумывают новые способы использования технологий, создают совершенно новые рынки, как это произошло с GrubHub и её интернет-платформой доставки еды.

Как увеличить число компаний, совершающих скачок к нативному мышлению, которое позволяет раскрыть новые источники доходов? Один из способов – искать места затруднений. Если вы считаете, что затруднения в существующих бизнес-моделях – это неизменный факт, вам будет сложно отказаться от прежнего менталитета. Но если вы определите и сосредоточите внимание на причинах этих трудностей, вы обнаружите, что обычно их можно устранить.

Стандартный бизнес-императив «быстрее, проще, дешевле» обычно удерживает нас в скевоморфной парадигме. Он настолько глубоко укоренился, что обычно мы не задумываемся, а нужен ли вообще продукт или процесс, который мы пытаемся улучшить.

Примером этой динамики стали подходы Amazon к инновациям в компании Whole Foods. В некоторых магазинах было решено ускорить оплату покупок на кассе, позволив клиентам сканировать пальцы, а не вставлять в терминал кредитную карту. В других магазинах кассы вообще были ликвидированы с помощью «умных тележек», которые подсчитывают плату за товары, когда вы их туда кладёте.

Есть огромная разница между ускорением того или иного шага и его полным устранением. «Как мы можем улучшить работу кассы?» – это скевоморфный вопрос. «А зачем нам вообще нужны кассы?» – это нативный вопрос.

Места затруднений – это те самые «слоны в комнате». В нашей отрасли (финансовые технологии) часть этих затруднений кажется неотъемлемой особенностью рынка. Когда в последний раз вы ждали три дня и заплатили $6 за отправку «международного электронного письма»? Сама идея кажется нелепой, потому что мы все отправляем сообщения мгновенно, глобально и бесплатно.

Отправка денег за рубеж может и должна быть такой же беспроблемной, поскольку финансовая интернет-система сегодня уже вполне сложилась. Но многие в этой отрасли остаются в плену скевоморфного мышления, согласно которому комиссии, задержки и фрагментированность являются фактами жизни. В среднем в мире комиссия за международный перевод равна 6%. Это всё равно, что продолжать печатать цифровые фотографии в лаборатории.

Когда речь заходит о внедрении технологий, важны пользователи и функции, а не материалы и атрибуты. Каждая подлинная инновация обладает уникальной силой. Чтобы мыслить нативно, мы должны найти эту силу и воспользоваться ею. Уникальной силой цифровых фотографий было не высокое разрешение, а мгновенное распространение. Сила ИИ – способность распознавать тенденции, а не сообщать правду.

Использовать ИИ для дополнения результатов веб-поиска – это скевоморфизм. Гораздо лучше использовать его для поиска аномалий на медицинских снимках, которые могут не заметить люди. ИИ может также уменьшать или устранять затруднения в системах здравоохранения. Например, отслеживая изменения наших медицинских показателей, носимые ИИ-устройства позволят нам обнаружить болезнь до того, как она станет серьёзной. Минобороны США уже опробовало пилотную программу для выявления Covid-19 за два с половиной дня до появления у больного симптомов.

Все бизнес-лидеры стремятся повышать эффективность. Однако, когда речь идёт о получении максимальной пользы от технологий, недостаточно обновлять существующие продукты и процессы. Для успеха надо ставить под сомнение сложившиеся представления о том, как всё делается, и придумывать совершенно новые виды применения технологий.

https://prosyn.org/vXREDJDru