Текст книги "Что делать, когда машины начнут делать все. Как роботы и искусственный интеллект изменят жизнь и работу"

Управление цепью поставок данных

Превращение данных в имеющий практическую ценность инсайт произойдет не случайно, но через установку и управление «цепью поставок данных» в бизнесе. Здесь также есть параллели с сегодняшней энергетической отраслью.

Энергетические компании организованы вокруг трех ключевых видов деятельности: исследование и извлечение, очистка и дистрибуция; часто о них говорят как об апстриме, мидстриме и даунстриме. Нефтяные руководители уже давно признали, что все эти три области довольно сильно разнятся и требуют разных навыков, технологий и бизнес-моделей. Мало кто из руководителей, отвечающих за работу с данными, применяет подобное четкое разграничение подходов. А стоило бы. Далее в таблице 5.2 мы очертим эту сравнительную концепцию.

Таблица 5.2. Цепь поставок нефти и данных

Есть несколько важных направлений, по которым данные значительно превосходят нефть.

• Дешево «добывать»: по мере того как мир все более оснащается измерительным оборудованием, становится все проще и проще создавать и добывать данные. Например, если вы один раз оснастите измерителями магнитно-резонансный томограф, то стоимость данных со временем снизится до нуля. В этом они противоположны нефти. Если вы пробурите одну большую скважину, вторая не будет намного дешевле.

• Бесконечные и многопользовательские: нас предупреждали о «пике добычи нефти» (то есть о ее окончании) с того самого момента, как Джеймс Янг начал продвигать среди людей идею ее ценности. До сегодняшнего дня никто точно не знает, как много нефти имеется, но ее точно не станет больше, и без развития технологий доступ становится все труднее⁴. Данные, ваше новое сырье, не залегают глубоко в земле где-то на другом конце света. Напротив, они у вас под ногами и у вас под носом прямо сейчас – нужно просто их взять. И в отличие от угля или нефти, перетягивавших одеяло друг с друга на себя, данные и идеи только увеличивают свою ценность с частотой использования.

В конце концов, добавление капли нефти к другой просто даст вам две капли. А соединение блока данных, полученных в ходе выполнения операций, с данными клиента или бизнес-партнера может принести огромные преимущества.

• Собственные по природе: нефть, по определению, – это товарно-сырьевой ресурс. На Аляске, в Нигерии или в Саудовской Аравии она практически одинаковая – и также оценивается на открытых рынках. С другой стороны, ваши данные – это ваша собственность. Они уникальны и продаются, если вы пожелаете, на закрытых рынках. Если правильно с ними обращаться, они приобретут огромную ценность. Эту частную информацию, в зависимости от масштаба, как рвом, обносят франшизы Google, Facebook и Uber; в наступающие годы ваши собственные данные станут конкурентным «рвом» вокруг вашего бизнеса. Как и в банковском бизнесе, все зависит от того, как просчитать риски, которые не смогут оценить ваши конкуренты. Как в страховании, насколько радикально вы сможете изменить актуарную науку. Как в здравоохранении, сможете ли вы фундаментально изменить результаты для пациента и перезагрузить базовую стоимость.

• Дешево распространять: строительство системы трубопроводов через Аляску стоило около восьми миллиардов долларов, его владельцы постоянно несут огромные расходы на содержание. Изначально доступ к данным по-настоящему дорог: строительство и обслуживание сотовых сетей не бесплатно и не дешево; однако стоимость доставляемой информации (кино, музыка, данные с автомобильных телематических устройств, статьи робожурналистики, фотографии котов) может многократно возрасти без удорожания стоимости дистрибуции. Перемещение семидесяти пяти тысяч баррелей нефти в час требует трубы определенного диаметра, и не существует ни алгоритма сжатия, ни способа апгрейда, который позволил бы сократить этот объем.

• Ценность растет по экспоненте: стоимость нефти – как стоимость любого другого ресурса. Цену на баррель устанавливает рынок, и в одно и то же время каждый баррель стоит примерно одинаково. Это линейные отношения между стоимостью и объемом. Однако данные работают по другой модели. Они следуют скорее по экспоненте. Небольшое количество правильных данных может чего-то стоить, но не много. Когда данных становится больше, что позволяет делать более ценные умозаключения, то стоимость данных вырастает в разы. Netflix не узнал бы о нас много, если бы им пользовались десять человек. И Google работал бы по-другому без миллиардов запросов. Настоящая ценность цифр в том, что, когда ты получаешь достаточно цифр, их стоимость пробивает потолок.

Этот трехцелевой подход – апстрим, мидстрим и даунстрим – полезный способ подумать об организации своей технологии, составе персонала и методе создания собственной новой машины.

Бизнес-аналитика: превращение данных в смысл

Мы верим, что со временем описанная нами структура сбора, очистки и распространения данных будет универсальной практикой. Сбор данных станет стандартизированным, а потому «необходимым, но не достаточным» условием. К 2020 году «Форд» уже не сможет взять верх над «Шевроле», просто оснастив измерительными устройствами автомобильный карбюратор. И также – распространение информации через приложения, внедренные системы станут обыденным делом. В конце концов, победа Google над Bing или Amazon над Walmart.com не имеет почти ничего общего с распространением или интерфейсом, поскольку во многом они похожи. А центральным шагом и главной ареной конкурентных битв станут очистка данных и наделение их смыслом. Именно здесь можно создать и отстоять свое конкурентное преимущество. Именно здесь вам и вашей команде потребуется конвертировать данные в идеи и применить эти идеи к новым коммерческим моделям; именно здесь в схеме появляется бизнес-аналитика.

Бизнес-аналитику можно определить как инструменты, техники, цели, процессы и бизнес-стратегии, используемые для трансформации данных в готовые к действию инсайты по решению бизнес-проблем и получения конкурентных преимуществ⁵. В нашем «Центре осмысления будущего работы» (Cognizant’s Center for the Future of Work) мы определили, что компания, которая сможет задействовать ценные данные лучше, чем конкуренты, сможет порадоваться среднему снижению затрат примерно на 8,1% и среднему росту доходов примерно на 8,4%⁶.

Однако прежде чем вы сможете дать своим аналитикам задание проводить анализ, нужно дать то, что надо анализировать; именно здесь все – буквально все, – что способно стать «генератором кодов», вступает в действие.

Если это стоит больше пяти долларов и вы не можете это съесть, оснастите это приборами!

Умный телефон, или смартфон, против глупого телефона. Помните глупые телефоны? Черная или бежевая пластиковая коробка с дисковым набором, которая стояла в гостиной ваших родителей? Ладно, где-то в 1980-х они получили кнопочную панель, но это по-прежнему были совершенно глупые, не способные запомнить ни одного номера, отследить звонок или сделать что-то подобное аппараты.

Зачем мы вспомнили винтажные телефоны? Так, как сейчас мы смотрим на глупые телефоны, мы будем смотреть на сегодняшние стены, столы, стаканы, обувь, машины, зубные щетки, вилки, дома, холодильники, лифты, двери, поезда, телевизоры, кардиостимуляторы, слуховые протезы, кредитные карты, билетные кассы, фонари, спортивные стадионы, кресла в самолетах, рестораны, заводы, дороги, метро, офисы, музеи и так далее в 2025 году. Глупые. Мы будем удивляться, что они не могли адаптироваться к нашим потребностям в реальном времени и не могли помочь выполнить задачи, обеспечив новыми идеями и контекстом – в реальном времени. Таким образом, мы подходим к трансформации умных товаров.

В сердце этой трансформации лежит инструментирование, оснащение измерительными приборами всего. В связи с тем, что сенсоры становятся все меньше, а кривая цены/работоспособности движется точно по Г. Л. Муру, стало технологически и экономически возможно ставить их во все более и более мелкие объекты⁷. Не только возможно, но обязательно. В конце концов, чтобы знать все обо всем, датчиками надо оснастить все. Стратегическим вопросом должно стать не «Что оборудовать приборами?», а «Чего не стоит оборудовать измерителями?», поскольку отказ от оснащения должен стать исключением, а не нормой. А сделав это, вы не только запустите в своей организации процесс сбора всех данных, но также серьезно увеличите ценность этих оснащенных измерителями предметов.

Вот вам один простой пример: простой стол без сенсоров стоит сто пятьдесят долларов в изготовлении и около пятисот долларов в рознице. Оснащенный сенсорами стол можно сделать за двести долларов, а продать потенциально за тысячу долларов. Подумайте об умном столе, который может подстраиваться по высоте под пользователей (как сиденья в автомобиле), заряжать электронные устройства без проводов, позволяет печатать или рисовать прямо на столе, перенося изображение потом на цифровую панель, отображать имя сидящего за ним человека или отслеживать, сидит ли кто-то за ним или нет, и соответственно регулировать отопление и освещение. Любые из подобных возможных сценариев сделают его более ценным для покупателя. При сравнительно небольшом увеличении производственной цены появляются невероятные возможности увеличения дохода и прибыльности. А еще подумайте о «прилипчивости» умного стола. Глупый стол можно заменить без всяких проблем. Однако сделай то же самое с умным столом – и результатом станет внезапное упразднение окружающей персонализации. Например, свет в комнате уже не будет работать, как прежде, и цифровая панель останется без дела. История предпочтений тех, кто за ним работал, будет утеряна. Стол накрепко «прилипнет» к своим пользователям.

Если вы возьмете этот обыденный пример чего-то глупого, становящегося умным, и экстраполируете его на «вселенную вещей», воздействие инструментализации предметов будет еще более и более глубоким. Именно поэтому GE делает свои индустриальные мельницы умными; вот как и почему Bosch и Samsung делают умной свою крупногабаритную бытовую технику (например, холодильники и духовки). Именно поэтому происходит всплеск активности по поводу оснащения измерителями людей. Надо признать: мы и сами порой бываем глупыми. Оснащение приборами позволит и нам стать умнее в части многих важных вещей, в том числе таких, как здоровье.

Преимущество своего поля для больших компаний

Итак, каждая «вещь» должна быть инструментирована, и потому встает вопрос: у кого больше всего этих «вещей»? Ответ – у типичной 100-летней компании.

У элиты Кремниевой долины и программных единорогов⁸ нет подобных активов, которые легко преобразовать из глупых в умные. Эта больница, в которой стоят кровати, операционные залы и отделения интенсивной терапии, – все ждет оснащения приборами. В больнице есть пациенты, которых тоже стоит отслеживать. Это не случай каких-то далеких программных стартапов с венчурным капиталом.

Мы встречаем слишком много традиционных компаний, говорящих, что чувствуют себя неуверенно в расцветающей цифровой экономике, заявляя, что на них давит бремя присущих недостатков (в унаследованных системах и процессах, структуре ценообразования, физических активах, оборудовании, культуре и т. д.). Может быть, и так. Но они также приходят вооруженными фундаментальными и масштабными преимуществами: сейчас владеют всеми своими генераторами данных, «вещами» из своих операций и своими клиентами. От этого преимущества не стоит отказываться и даже при обязательном оснащении измерителями его надо оберегать.

First Data сегодня в числе первых – с данными

Еще одна давно сложившаяся компания, что переосмысливает себя сегодня, – это та, с чьими продуктами, вы, вероятно, взаимодействуете каждый день. Компания First Data, базирующаяся в Атланте, в штате Джорджия, производит магазинные терминалы (POS), через которые вы прокатываете кредитную или дебетовую карточку или сканируете мобильное устройство в аптеке, продуктовом магазине или ресторане. Кроме того, компания полностью проводит процесс оплаты после того, как картой провели или вставили ее, для шести миллионов предприятий, четырех тысяч финансовых институтов и правительственных организаций, где она используется, что делает ее крупнейшим в мире оператором эквайринга и эмитентом карт. Только в США First Data проводит почти половину кредитных и дебетовых транзакций. Внешне это не самая эффектная задача, однако абсолютно фундаментальная для бизнеса по всему миру.

С подъемом финансово-технических стартапов для First Data было важно адаптировать бизнес к скорости изменения технологии оплат, а также к нуждам бизнеса – от новых предпринимателей до основных розничных торговых сетей. Выстраивая стратегию того, как ответить на это нарастающее соперничество, компания First Data поняла, что нужно постепенно менять свою линейку продуктов. В конце концов, подобно телефонным аппаратам былых времен, многие видели в этих устройствах только «глупые кирпичи» для транзакций с кредитными картами.

First Data процветала на своем бизнесе по проведению оплат десятилетиями, так что не было до конца ясно, стоит ли и дальше инвестировать в продукты POS, по-прежнему ли это хорошая бизнес-модель. Затем в 2013 году генеральным директором First Data стал Фрэнк Бисиньяно (Frank Bisignano). Имея определенное понимание зарождающейся цифровой экономики, Бисиньяно пришел к выводу, что First Data имеет огромное преимущество родного поля: положение компании, как крупнейшего в мире торгового эквайера, обеспечило значительные возможности предприятия, не имеющего аналогов по масштабам выпуска своих POS-терминалов. У этих «глупых кирпичей» потенциально была огромная ценность. Бисиньяно понял, что относительно глупые POS-ридеры могут стать умными – подобно смартфонам, которые потребители услуг носят каждый день в кармане. С оснащенным сенсорами новым оборудованием и сотнями сторонних приложений кирпич POS смог выйти за пределы простого приема оплат и стать вместо этого убедительным инструментом бизнес-менеджмента.

Имея в виду эти новые возможностии, First Data решила изменить свое положение на рынке с помощью унифицированного ПО нового поколения и «платформы» в виде оборудования, чтобы надежно и безопасно задействовать терминалы для оплаты, бизнес-аналитики и дополнительных коммерческих услуг. Данные о транзакциях, которые способна собрать First Data, позволяют компании знать, кто, что, где, когда и как покупает. Как результат, у компании есть инсайты, например, по поводу того, как поведение покупателя и его лояльность выражается в покупках. Программное обеспечение и оборудование First Data известно как Clover. Линейка продукции включает серию платежных аппаратов с отточенным дизайном, которые одновременно являются инструментами менеджмента, включая набор приложений, служащих множеству бизнес-потребностей: от контроля времени сотрудников и учета товаров до заказа товаров ко времени.

Постепенно операционная система и оборудование Clover от First Data радикально изменила то, как ее видели на рынке. Вместо простой платформы для транзакций с кредитными картами First Data смогла стать настоящим партнером для ритейлеров, предлагая инновационные коммерческие технологии. Этот пример показывает, как все данные могут собираться и передаваться новым умным кирпичикам, показывает, что небольшой аппарат может вести к более значительным открытиям, чем те, что может сделать весь персонал магазина. Руководители First Data смогли понять ценность данных и с удвоенной энергией работают на новых «умных терминалах». Их новейшие системы Clover – это ворота в мир платформы, позволяющей компании помогать продавцам управлять цепью поставок и сотрудниками, предлагать программы лояльности, повышать безопасность и, да, кстати, проводить платежи.

Этот прием из джиу-джитсу – взять то, что кажется недостатком, и превратить в преимущество – может служить примером того, как «доцифровая» компания пытается модернизировать себя. Настоящая цифровая экономика, по сути, может превратиться из бизнесов «Всезнаек» в эпоху «мести 100-летних компаний». У American Express, например, куча данных, накопленных этой замкнутой системой за десятилетия работы в качестве эмитента, андеррайтера и оператора транзакций покупателей. Авиалинии, банки и страховые компании (некоторые еще со времен, когда президентом США был Мэдисон) – все имеют ценные данные, готовые к тому, чтобы их извлекли и очистили.

Это хорошие новости, но серьезная угроза для тихих ткацких станков. Единственное преимущество нефти перед данными в том, что она вне времени. Нефть под землей почти такая же, какой была сто лет назад, такой же она будет и через пятьдесят лет. Хотя ее стоимость будет сильно колебаться в связи с коммерческими баталиями, протекающими между нефтяными странами по всему миру, сама нефть от этого не изменится. Однако преимущество богатых данными традиционных компаний весьма скоропортящееся. Если вам кажется, что мы слишком драматизируем, посмотрите вокруг. Бизнесу такси уже несколько столетий, но Uber сегодня собирает огромное количество данных из ресурсов, которыми владеют другие – мы, водители, Google Maps и так далее. Эти данные интегрируются в платформу Uber, и теперь он применяет свою новую модель не только для такси, но и для хостинга других продуктов и услуг (вакцины от гриппа, щенки, еда, яхты, вертолеты и многое другое на подходе)⁹. Используя новые сырьевые материалы, Uber играет в новую игру в современной коммерческой эпохе.

Умные новаторы уже задумываются о том, как собрать данные, достойные десятилетий, за одну ночь. Лидеры будут работать на то, чтобы собрать и оценить эти данные уже сейчас, либо им придется довольствоваться результатом «сожалеем, спасибо за игру».

Данные – это работа номер один

У нас троих, в консультационных путешествиях, был ограниченный одним вопросом тест, чтобы определить цифровую готовность компании: одержима ли управляющая команда, с которой мы работаем, данными или нет? Этот «тест отсчета данных» для нас как проверка: «Как быть уверенными, что они относятся к цифровым системам серьезно? Потому что они всегда начинаются там, где начинаются данные».

Те, кто всерьез прогрессирует в сторону того, чтобы «быть цифровыми», верят в данные все больше, признают их как источник идей и преимуществ, и на то есть причины. В нашем недавнем исследовании участвовало около двух тысяч компаний по всему миру с общим доходом примерно в семьдесят три триллиона долларов¹⁰, и опрошенные руководители признали, что уверенная треть доходов в их отраслях – двадцать триллионов долларов – скоро будет затронута цифровыми технологиями¹¹. Это множество людей, вещей и событий, действующие как генераторы кодов. И это много идей – стоимостью двадцать триллионов долларов.

Наступает настоящая эпоха всезнаек. Однако без правильной бизнес-модели, которая поддержит ваши новые машины, питающиеся данными, вы не сможете продвинуться дальше. Теперь давайте исследуем третью М – цифровые бизнес-модели.

Глава 6
Цифровые бизнес-модели: Ваши пять способов побить Кремниевую долину

Кремниевая долина наступает. Существуют сотни стартапов с множеством мозгов и большими деньгами, работающими над различными альтернативами традиционным банковским услугам. Чаще всего вам приходится сталкиваться с этим в кредитном бизнесе, где определенные фирмы предлагают очень быстро и – как они считают – эффективно кредитовать физических лиц и бизнес, используя Большие данные для обеспечения безопасности кредита. Они очень хороши в сглаживании «болевых точек», так как могут выдать заем за минуты, а у банков это может занять недели. Мы планируем усердно работать над тем, чтобы сделать наши услуги такими же гладкими и конкурентоспособными, как их.

Джейми Даймон (Jamie Dimon), председатель и генеральный директор JPMorgan Chase, ежегодное послание акционерам, 2016 год

Кремниевая долина подступает и к вашей компании. Цифровые нарушители спокойствия в вашей отрасли вооружены новыми машинами, заправленными данными. Как мы обозначили в предыдущих двух главах, вы можете сделать то же самое и, если подойдете к этому правильно, то даже с большим успехом.

С учетом вышесказанного использования исключительно силы новой машины недостаточно. Последний кусочек пазла и основная определяющая успеха – это окружение вашей компании правильной бизнес-моделью.

Десять лет назад вам пришлось научиться соперничать с «китайской ценой», так как глобализация безжалостно тащила цены на товары вниз. Сегодня ваш бизнес должен предпринять еще один шаг к переменам, научившись конкурировать с «ценами Google», не говоря уже о «скорости Google». В этой погоне в настоящее время большинство промышленных бизнес-моделей оказываются слишком медленными, дорогими и громоздкими. Перед лицом цифровой конкуренции они крошатся под собственным весом.

Что мы имеем в виду под «бизнес-моделью»? Это архитектура процесса и соответствующая организационная модель, с помощью которой ваша компания участвует в конкурентной борьбе. Это то, как страховщик обрабатывает заявление, как банк определяет размер автокредита или как ритейлер управляет сетью поставок и зарабатывает на этом деньги. Сегодня в подавляющем большинстве случаев эти ключевые аспекты бизнеса вдруг стали очень архаичными.

Во многих давно сложившихся компаниях эти бизнес-модели и обеспечивающие их процессы сформировались задолго до того, как на сцену вышли цифровые технологии. В те времена интеллектуальный труд не мог был виртуализирован, собран воедино и немедленно передан правильным людям в правильном формате (только представьте создание эквивалента Facebook поколение назад – без Интернета, смартфонов или реляционных баз данных). А потому интеллектуальная работа по структуре очень напоминала работу ручную, следовательно, мы часто оказывались в пучине кабинетиков – в больших помещениях, в пригородных офисных зданиях, под флуоресцентными лампами, – где работники перекладывали бумажки из стороны в сторону. В Ford Motor Company в 1930-х годах бухгалтерский персонал был организован по модели конвейера Ford River Rouge (см. рис. 6.1 и 6.2). Тейлоризм, родившийся на заводе, нашел свой путь и в офис, установив фокус в первую очередь на эффективность и качество ручного выполнения умственного труда.

И хотя тогда эти структуры были оправданны, скоро мы будем оглядываться назад и удивляться: «Почему мы делали это именно так?» Хорошую характеристику в контексте новостного бизнеса дал Уоррен Баффетт (Warren Buffett):

Если бы господин Гутенберг тогда, в конце XV века, появился с Интернетом вместо наборного шрифта, и следующие четыреста лет мы использовали бы Интернет для новостей и всевозможных развлечений, да и вообще для всего, а потом однажды пришел бы я и сказал: «У меня есть прекрасная идея. Мы срубим несколько деревьев в Канаде, привезем их на бумажную фабрику, что будет стоить целого состояния, сделаем газетную бумагу, потом доставим это в какое-нибудь газетное издательство, заставим кучу народа остаться на ночь и что-то писать, а на следующий день пошлем толпу ребятишек разносить все это по городу, и тогда мы точно прогоним прочь весь этот Интернет»… то этого не произойдет^1.

Конечно, такой сценарий звучит абсурдно. Однако скоро вы будете смотреть на некоторые аспекты бизнеса с таким же недоверием, с каким Баффетт смотрит на газетную индустрию.

Этот скептицизм присущ некоторым вашим работникам. Поколение двухтысячных, подождав, пока «в окошке» появится ответ, скорее разочарованно спросит: «Почему же для этого просто не сделают приложения?» Для поколения, по умолчанию цифрового, заполнять форму на получение ипотеки в трех экземплярах кажется верхом безумия.

Нужно сказать, есть веские причины в защиту многих организаций, чтобы проверенные временем процессы укреплялись и трудно поддавались переменам: контроль качества, отраслевые знания, противодействие мошенничеству, законы. И конечно, ежедневный поток дел, с которыми необходимо справляться, – управление поставками, взаимодействие с клиентами, обработка заказов, управление наличными средствами, – способствует желанию отложить перемены до другого раза. Стабильность заслуживает восхищения, но в условиях цифровой экономики такие рассуждения могут привести к остановке роста.

Рисунок 6.1 и Рисунок 6.2. Конвейеры умственной и физической работы

А с повсеместным наступлением новых машин, о котором мы говорили в предыдущих главах, застой – уже не жизнеспособное состояние. Конкуренты, новые и старые, не только смогут извне менять правила игры, обеспечивая клиентам серьезно улучшенный покупательский опыт через приложения, оснащенные измерителями продукты и продвинутую аналитику для индивидуального клиентского менеджмента, они также начнут менять основу этой конкуренции изнутри, используя новую машину для перепрошивки коренных внутренних процессов. Сделав это, конкуренты фундаментально изменят базовую стоимость, а также скорость выполнения операций и способность получать инсайты по всем аспектам бизнеса. Действительно лучше, быстрее, дешевле. Очень просто: перед лицом новой машины основанные на ручном труде умственные процессы имеют мало шансов.

Что вы планируете предпринять по поводу всего вышесказанного? Как заставите свою компанию двигаться вперед? В конце концов, второй по важности источник застоя – слишком большое число идей, как противостоять цифровой угрозе. Мы называем это «кататонией от какофонии». Вам, вероятно, доводилось присутствовать на встречах, которые в скором времени перетекают в дебаты. Некоторые могут указывать цифровых лидеров, советуя: «Давайте станем Аmazon нашей индустрии». При этом другие думают: «Звучит вдохновляюще. Правда, я понятия не имею, что это значит».

Третьи выступают за то, чтобы начать с малого, запустив несколько пилотных программ. Звучит разумно, пока кто-нибудь в комнате не скажет: «Даже в самых лучших условиях, если мы растянем рост этих пилотов на следующие три года, это не продвинет нас ни на шаг». Тут можно возразить: «Мне надоело слушать о цифрах. Это для других отраслей, не для нас. Давайте просто вернемся к тому, что всегда делали лучше всех». Половина комнаты оборачивается обратно с недоверием в глазах. Вам не нравятся все варианты, но необходимо возвращаться к повседневным обязанностям до следующей, посвященной стратегиям развития встрече. Ну и как не угодить в застой?