Текст книги "Путеводитель по цифровому будущему"

Книга помогает увидеть в целом тройственную трансформацию – трансформацию отраслей, организаций и профессий.

На рисунке представлена главная идея этой книги. Как изменятся отрасли, организации и профессии в мире, построенном на основе матрицы? Книга содержит три части.

В части I мы намечаем контуры постоблачного технологического ландшафта. В главе 1 описывается концепция матрицы и ее влияние на процессы обновления, функционирования и конкуренции в обществе. В главе 2 говорится о причинах развития машинного интеллекта сегодня, его сильных и слабых сторонах, а также о том, почему традиционные фирмы отстают от времени.

Часть II посвящена тройственной трансформации. В главе 3 описываются мифы и реалии отраслевого прорыва. В главе 4 показано, что фирмы подразумевают, когда говорят о желании перейти на платформенный бизнес. В главе 5 приведены контрольные листы, которые помогут фирмам использовать ключевые платформы матрицы. В главе 6 рассматриваются основные риски, связанные с внешней ориентацией, а в главе 7 мы попробуем доказать, что цифровое лидерство должно быть командным видом спорта. В главе 8 представлены важные последствия для работы корпоративной ИT-службы, а в главе 9 обобщено влияние изменений на людей и профессии по мере распространения инноваций на человеческую платформу.

В части III рассматриваются последствия для стратегии и глобальной конкурентоспособности. В главе 10 показано, как компании смогут использовать жизненные циклы технологий, чтобы лучше предвидеть изменения на рынке, а в главе 11 исследуется лидерство глобальной ИT-индустрии на фоне усиления конкуренции между США и Китаем.

Книга заканчивается напоминанием о важности нового лексикона и перечнем ключевых терминов, которые мы рекомендуем для 2020-х гг.

Благодарности

В создании этой книги участвовало множество сотрудников LEF, именно поэтому я пользуюсь при повествовании местоимением «мы» (это не означает, что у нас не было расхождений во мнениях). Так или иначе, любые ошибки в книге остаются исключительно на моей совести. Особой благодарности заслуживают следующие мои коллеги.

Дуглас Нил и Джон Тейлор – за представление о том, как потребительские технологии стали доминировать в ИТ-ландшафте, и изобретение термина «ориентация на потребителя» в 2004 г.

Алекс Майолл, Робина Чатам и покойный Кирт Мид – за обширную и непрекращающуюся работу в сфере отношений бизнеса и ИТ.

Бринли Платтс – за модели профиля директора по информационным технологиям.

Ричард Сайкс – за идеи в области глобальных технологических сервисов.

Майк Нелсон – за исследования в сфере прозрачности бизнеса в эпоху WikiLeaks.

Амир Хартман – за видение ИТ и совета директоров.

Адриан Секкомбе, Пол Дори и покойный Джим Гинсбург – за идентификацию внешней ориентации архитектуры ИТ-безопасности.

Ричард Бханап – за познания в сфере динамики и политики цифрового лидерства.

Профессор Эд Хесс (Школа бизнеса Дардена) – за работу по росту бизнеса и профессор Иан Анджелл из Лондонской школы бизнеса – за идеи в области неопределенности бизнеса.

Саймон Уордли – за концепцию Wardley Map, новаторское исследование Китая и обширные познания в сфере ИТ.

Льюис Ричардс, Боб Баркер и Томас Пауэр – за видение жизни людей в XXI в. и помощь нашим клиентам в освоении передовых навыков и технологий.

Марк Заваки – за информацию о соперничестве Кремниевой долины со своими клиентами.

Роб Аткинсон и его команда в Фонде информационных технологий и инноваций – за работу по политике правительства в области технологий.

Дейв Арон – за концентрацию внимания LEF на видении и миссии отдела в XXI в.

Глен Робинсон и Билл Мюррей – за встраивание матрицы в процессы традиционной фирмы.

Джеймс Джерверс, Дейв Рейд, Ибрахим Джексон, Клаус Хайнрих, Кэти Шеннон и Мохаммед Халид – за обеспечение моей связи с множеством интересных организаций и людей.

Энн Паппенхайм, Керен Хейден, Энди Скривнер, Иан Хед, Джеймс Бодсуорт и Гарет Скрэгг – за неоценимую редакционную, производственную, графическую, издательскую, техническую и маркетинговую поддержку.

Джейн Кингстон, Кейт Тейлор, Мелани Шоу и Сара ван дер Бург – за поддержку моей персоны и всего корабля LEF на плаву с непревзойденным мастерством и мудростью.

Лемьюел Лашер – за спонсорство, руководство, поддержку и интеллектуальное участие.

Майк Лори (генеральный директор DXC) и Дэн Хашон (технический директор DXC) – за персональное принятие нашего исследования и превращение его в часть того, что трансформировалось в организацию со 150 000 сотрудников.

Ричард Дейвис (управляющий директор LEF) – за поддержку моей работы независимо от ее результата, что сделало возможным создание этой очень необычной книги.

Вся наша DXC и клиенты LEF – за поддержку, информацию и участие.

И наконец, Николас Негропонте, чья классическая книга 1995 г. «Цифровой мир» (Being Digital) дала идею для названия этой работы.

Часть I
Технологический ландшафт в постоблачную эпоху

Глава 1
От облака к матрице

В этой вводной главе мы объясняем, почему, на наш взгляд, мир вступает в постоблачную эпоху. Технологическая среда 2020-х гг. станет более интеллектуальной, автономной и интегрированной – это будет уже не облако удаленных услуг, а всеобъемлющая матрица возможностей, отражающая весь спектр человеческой деятельности. Эта обширная социальная инфраструктура быстро превращается в мировой экономический центр притяжения, к которому должен приспособиться каждый бизнес. Хотя некоторые тенденции и динамика, представленные в этой главе, могут быть знакомы читателю, они являются основой для последующих размышлений.

Язык развивается. Хотя термины «интернет», «сеть» и «облако» часто используются как синонимы, каждый из них связан с изменением цифрового ландшафта. Как показано на рисунке выше, новые слова отражают новые реалии.

В этой книге мы используем понятие «матрица» в стремлении подчеркнуть тот факт, что фокус ИТ-индустрии снова смещается. От «облака» сервисов «где-то вдалеке» он переходит к тому, где наша личная жизнь, работа и вещи сплетаются во все более интеллектуальную и всеохватывающую социальную инфраструктуру.

Термин «матрица» ассоциируется со знаменитым фильмом 1999 г. о доминировании машин и виртуальных мирах. В математике он обозначает структуру в виде строк и столбцов – фундаментальный строительный блок машинного обучения. Однако, как мы объясним далее, изображенный выше символ матрицы предназначен для подчеркивания того, что высокоэффективные горизонтальные сервисы сегодня пересекают традиционные вертикальные отраслевые наборы процессов.

Независимо от того, примут читатели термин «матрица» или нет, 2020-е гг. будут иметь свою особую атмосферу и фокус[1]1
  Рассматривались и другие названия: сетка, решетка, метавселенная и цифровое полотно.


[Закрыть]. Умные продукты, роботы, носимая электроника, имплантаты, сканы мозга, блокчейны, интернет вещей, виртуальная и дополненная реальность и другие новшества расширят цифровой потенциал и уведут его далеко за пределы интернет-подключения, веб-ссылок и облачных сервисов. Матрица вберет в себя бóльшую часть нашей деятельности и повлияет даже на то, как мы видим и воспринимаем себя. Мы считаем, что использование новой терминологии поможет лучше разглядеть грядущие изменения.

Как дороги, телефоны и электричество питали экономику XX в., так и интеллектуальная цифровая инфраструктура будет лежать в основе общества XXI в. Она уже меняет то, как общество обновляется, функционирует и конкурирует.

Как видно из рисунка, матрица позволяет нам рассматривать эту инфраструктуру с двух точек зрения. Во-первых, это переход от преимущественно вертикальных бизнес-структур к горизонтальным. В XX в. каждый крупный сектор промышленности имел собственный набор процессов, но в XXI в. фирмы все чаще полагаются на высокоэффективные горизонтальные, межотраслевые возможности. Крупнейшие межотраслевые компании, такие как Google, Amazon, Facebook, Apple и Microsoft, стали самыми дорогими в мире.

Во-вторых, горизонтальные слои матрицы формируются благодаря периодическим волнам инноваций: общедоступный интернет, всемирная паутина, эра облачных/социальных/мобильных технологий, а сейчас – машинный интеллект и автоматизация. Каждый предыдущий слой приводил к открытию новых способов использования технологий и появлению революционных компаний. Ожидается, что такая закономерность продолжится как в сферах, изображенных в верхней части рисунка, так и за их пределами.

Существующие компании откроют для себя множество возможностей, если смогут адаптироваться к изменениям и разработать эффективные матричные стратегии. Но, как показывает история транспорта и электричества, серьезные сдвиги в социальной инфраструктуре часто приводят к появлению новых отраслевых лидеров. Не каждая компания сможет стать частью постоблачного будущего.

В буквальной трактовке сюжет фильма «Матрица» – это одно из возможных апокалиптических видений будущего, где хозяева-машины поддерживают жизнь человечества с тем, чтобы получать необходимое электричество. Однако если рассматривать данную работу как метафору, то посыл фильма кажется не таким уж и мрачным. Делая покупки, разглядывая рекламу, загружая контент и проводя время в виртуальном мире, человечество уже и так подпитывает ИТ-индустрию. Данная метафора будет становиться лишь актуальнее по мере того, как цифровые технологии расширяют не только возможности человеческого мозга и тела, но и границы наших дел и потребностей.

Как показано на рисунке, матричные инновации в настоящее время все больше берут начало на потребительских рынках и распространяются снизу вверх с точки зрения масштаба, финансирования и операционной практики. Таким компаниям, как Google, Facebook, Amazon и Netflix, нужно постоянно разрабатывать новые технологии и методы обслуживания своего миллиардного рынка пользователей.

Как мы покажем в главе 2, наша потребительская деятельность привела к появлению больших данных, которые в свою очередь создали условия для развития технологий глубинного обучения. Посудите сами: кто бы мог подумать, что миллионы, казалось бы, несерьезных видео и фотографий с котиками в интернете помогут разработать впечатляющие технологии распознавания изображений?

Заглядывая в будущее, можно сказать, что объемы данных, генерируемые сотнями миллиардов, а потом и триллионами устройств, подключенных к интернету, в конечном итоге затмят информацию о потребителях. Многие из этих устройств будут ультраоптимизированы. Они смогут работать автономно, периодически или локально подключаться к сети, укрепляя нашу метафору постоблачной матрицы.

Основная идея приведенного выше рисунка заключается в том, что формирование матрицы происходит не сразу и имеет четкие этапы. Хотя мы уже пользуемся множеством инноваций и приложений, ожидается, что технологии 2020-х гг., перечисленные в правой части рисунка, станут еще эффективнее, открывая миру более фундаментальные интеллектуальные возможности.

Бесспорно, причин для скептицизма предостаточно. Программные агенты все еще делают забавные ошибки; системы виртуальной реальности все еще неудобны и выглядят нелепо; распределенные реестры, лежащие в основе блокчейна, сложны в реализации; из-за умных выключателей света и зубных щеток интернет вещей кажется банальным; алгоритмы могут быть внутренне необъективными; цена биткоина является в основном результатом спекуляций, а сама криптовалюта часто используется преступниками. На пути матрицы еще достаточно неопределенностей.

Вместе с тем скептицизм неотъемлем от каждой части ИТ-эпохи. После краха пузыря доткомов в начале 2000-х гг. многие сравнивали интернет-бум с тюльпаноманией в Голландии начала XVII в., однако выжившие технологии достигли исторических максимумов. Точно так же на фоне неуверенного первоначального публичного размещения акций компании Facebook многие усомнились в силе социальных сетей и экономики совместного использования. Как показало будущее, зря.

Учитывая, что последние два поколения скептиков неизменно промахивались, нам следует с осторожностью относиться к мнению третьего.

Список выше иллюстрирует финансовый масштаб матрицы – крупнейшей экономической инициативы нашего времени. Рыночная стоимость акций изменчива, но на долю компаний матрицы в настоящее время приходится более половины суммарной рыночной капитализации ведущих компаний США. В других развитых странах эти цифры не так впечатляют из-за глобального доминирования американских предприятий. Тем не менее информационные технологии так же важны для экономики ХХІ в., как автомобили, ископаемое топливо и финансовые услуги для ХХ в.

Инфраструктуру матрицы ожидают еще более масштабные инвестиции. Мы все еще находимся на раннем этапе использования датчиков, умных продуктов, беспилотных транспортных средств, персонализированной медицины, интернета вещей и других технологий, генерирующих большие объемы данных. Именно поэтому нам потребуются куда большие вычислительные мощности и пропускная способность двусторонних каналов связи. Многие эксперты считают, что закон Мура сохранит свою актуальность еще минимум десятилетие. Это, в свою очередь, обостряет необходимость разработок в области квантовых вычислений у другой ИТ-экзотики. Высокоскоростные беспроводные 5G-сети тоже потребуют немало вложений.

Такие технологии ставят непростые задачи в сфере разработки систем, управления, контроля, интеграции, обслуживания, энергоснабжения, безопасности и самовосстановления. Каждая часть матрицы (а их тысячи) будет требовать постоянного обновления и инвестиций в течение многих лет. Хотя весь процесс займет не менее десятилетия, компании, готовые к таким масштабным расширениям, находятся в весьма выгодном положении. К сегодняшним матричным предпринимателям следует относиться как к современным Эдисонам и Тесла.

Перемещение источников стоимости и прибыли с давних пор является характеристикой меняющихся рынков технологий. Так, по мере роста рынка персональных компьютеров в 1980-х и 1990-х гг. источники стоимости и рыночная сила перемещались от поставщиков системного оборудования к определенным слоям цепочки создания стоимости, в частности к микропроцессору (Intel) и операционной системе (Microsoft). В наши дни рыночная сила быстро переходит от лицензированных таксистов к ранее слабым агрегаторам.

Сегодняшняя волна матричных инноваций ведет к миграции источников стоимости практически во всех секторах. Источники стоимости в автомобилестроении, например, смещаются в сторону программного обеспечения и мобильных услуг. Точно так же источники стоимости в здравоохранении переходят в сферу периферийных устройств, обработки медицинских изображений и других данных; в рекламе – в сферу социальных и других цифровых сетей; в оценке удовлетворенности потребителей – в сферу онлайн-рейтингов; а в военном деле – в сферу киберпространства и автономных боевых систем.

Риск для всего уже существующего заключается в том, что, хотя миграция источников стоимости происходит постепенно и зачастую едва заметно для компаний и их сотрудников, она со временем меняет привычный мир кардинальным образом. Мы призываем организации попытаться понять, как источники стоимости перемещаются в матрицу в их секторе и как можно воспользоваться происходящими изменениями. Эти вопросы будут рассмотрены подробнее в главах 4 и 5, где основное внимание уделяется использованию конкретных платформ и возможностей матрицы.

Заглядывая в будущее, можно утверждать, что ИТ-поставщики постараются создать недорогие, а в идеале и вовсе бесплатные матричные сервисы практически для любого вида человеческой деятельности. Умение разговаривать, слушать, распознавать лица и переводить с одного языка на другой и т. п. станет таким же обычным сервисом, как идентификация песни с помощью Shazam или поиск в Google. За такими услугами стоят сложные разработки в области машинного интеллекта (МИ). Эксперты давно знают: как только новое приложение становится массовым и люди перестают видеть в нем продукт МИ, новинка становится просто одним из полезных инструментов.

Практически все функции, перечисленные на рисунке, используются миллиардами людей, а соответствующие технологии, таким образом, могут стоить миллиарды долларов. Экономия за счет масштаба помогает понять, почему, например, в 2016 г. Microsoft выложила порядка $300 млн за SwiftKey, крошечную британскую фирму по прогнозированию нажатий клавиш. Даже мельчайшая часть матрицы может оказаться чрезвычайно ценной. Осознание этого питает в значительной мере современную индустрию венчурного капитала.

Важно отметить, что такие сервисы конфигурируются так, чтобы легко взаимодействовать друг с другом через веб-протоколы, интерфейсы прикладного программирования (API) или сервисы вроде Zapier и IFTTT. В этом смысле все сервисы, представленные на рисунке выше, можно рассматривать как строительные блоки будущих систем более высокого уровня с возможностями, которые мы даже не можем представить себе сейчас. Просто задумайтесь о том, как Uber объединила существующие смартфоны, GPS-карты, платежные API и облачные серверы и преобразовала индустрию такси.

Матричные компании являются настолько прорывными, что обычно играют по совершенно другим правилам, перечисленным на рисунке. Взятые вместе, эти стратегии приводят к появлению самых успешных бизнес-моделей.

Например, у матричных фирм зачастую облегченные активы (и баланс) – у Uber нет собственных транспортных средств, а у Airbnb – гостиничных номеров. Google и Facebook в сущности не генерируют контент. Их затраты являются переменными, а предельные затраты фактически нулевые. Эти компании с готовностью принимают новейшую практику и технологии, поэтому процесс постоянного развертывания (DevOps) является нормой. Использование веб-стандартов обеспечивает создание гибких, свободно сопряженных и масштабируемых сервисов.

Такая базовая структура в облаке позволяет этим компаниям сравнительно легко продвигаться по кривой машинного обучения – от сбора данных в режиме реального времени до расширенной аналитики, разработки алгоритмов, персонализации и интеллектуального взаимодействия с клиентами. Все это ведет к более глубокой автоматизации и появлению систем с самосознанием.

Но самые большие отличия по-прежнему финансовые. Из-за сильного сетевого эффекта и экономии за счет масштаба интернет-рынки строятся по принципу «победитель получает все», когда львиная доля прибыли достается одному лидеру. Кроме того, многие матричные компании могут позволить себе модель «прибыль потом». Посмотрите на Amazon, которая на протяжении большей части своей истории работала практически без прибыли, что позволило ей давить на некогда могущественную Walmart. Как ни крути, но у разных поколений игроков настолько разные финансовые правила, что некоторым старожилам они кажутся несправедливыми.

На приведенном выше рисунке перечислены наиболее известные матричные компании в некоторых отраслевых секторах. В большинстве отраслей присутствует множество таких игроков, которых в целом нередко называют XTech (например, FinTech, CarTech, MedTech, EdTech). Хотя венчурные капиталисты все еще предпочитают иметь дело с межотраслевыми компаниями с крупным потенциальным рынком, успех Amazon, Uber и Netflix продемонстрировал возможности отраслевых игроков (вместе с тем пока что не существует компаний MedTech, EdTech или LegalTech с сопоставимым успехом).

На рисунке представлены как специализированные стартапы, так и дотком– гиганты. Google, Apple, Facebook и Amazon (иногда совместно называемые GAFA) располагают практически неограниченными финансовыми ресурсами и поэтому не имеют реальных границ для своих амбиций. Но хотя такие компании выглядят просто непотопляемыми сегодня, история технического прогресса учит нас осторожности. Лидерство на цифровом рынке с течением времени всегда значительно смещалось. Как мы увидим в главе 3, все гиганты рано или поздно сталкиваются с потенциально разрушительными проблемами. Молодые инновационные компании появляются по всему миру.

Внизу каждого столбца находится крупная китайская фирма. Поскольку Китай стимулирует развитие собственных матричных компаний, каждому из американских гигантов обычно соответствует прямой китайский аналог. Например, Amazon – Alibaba, Uber – Didi, Facebook – Tencent, Google – Baidu, Apple – Huawei. Если на своей территории Китай успешно держит американских лидеров под контролем, то перспективы его фирм за пределами страны остаются туманными. Другие страны (в особенности Индия) внимательно следят за действиями Китая, поскольку власть и местные компании строят собственные планы цифрового будущего своей страны.