ШКАЛА КУЗЬМИЧЕВА. ЧТО ДЕЛАТЬ, КОГДА МАШИНЫ НАЧНУТ ДЕЛАТЬ ВСЕ. КАК РОБОТЫ И ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ ИЗМЕНЯТ ЖИЗНЬ И РАБОТУ. 10 БАЛЛОВ. С «ИМЕЮЩИМИ ЗНАЧЕНИЕ ЦИФРАМИ» ПОБЕДНОЙ БУДЕТ ГИБРИДНАЯ БИЗНЕС-МОДЕЛЬ

Профессор, конечно, лопух, но аппаратура при нёммм, при нёммм! Как слышно? – возглас героя из классической комедии точно/тонко отражает основной призыв нахрапистых авторов книги, верно подмечающих: «Спустя несколько десятков лет подготовки умная машина покидает лабораторию и с возрастающей скоростью проникает во все новые аспекты нашей жизни: в наши телефоны, автомобили, самолеты, на которых мы летаем, в то, как мы обращаемся со своими деньгами в банке и как выбираем музыку, которую будем слушать».

МАЛКОЛЬМ ФРЭНК, ПОЛ РЕРИГ, БЕН ПРИНГ

ЧТО ДЕЛАТЬ, КОГДА МАШИНЫ НАЧНУТ ДЕЛАТЬ ВСЕ. КАК РОБОТЫ И ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ ИЗМЕНЯТ ЖИЗНЬ И РАБОТУ

М., ЭКМО, 2019

То, что машина в смартфоне или на планшете и, не идиома или преувеличение, понятно без слов, ведь речь идет о новых машинах нового мира. Но преувеличение то, например, как в BOOK REVIEW: “What to Do When Machines Do Everything” by Malcolm Frank, Paul Roehrig, and Ben Pring (March 12, 2017) Дженни Чунг (Jenny Cheung) из Техаса начинает свою рецензию так: «Малкольм Фрэнк, Пол Рериг и Бен Принг — это проницательная игра для выживания в мире, меняющемся быстрее, чем когда-либо, благодаря мощи роботов и машинного обучения».

Мощь второй книги авторов, первая называлась Code Halos. How the Digital Lives of People, Things, and Organizations are Changing the Rules of Business [John Wiley & Sons, 2014]), связана тем, что они вовремя создали «Центр осмысления будущего работы» (Cognizant’s Center for the Future of Work)», и скромно заявляют о том, что считают «своим долгом разобраться в том, как работа будет осуществляться в будущем».

Фрэнк, Рериг и Принг не просто призывают, но и описывают верную, по их мнению, формулу успеха всего человечества. Широкими мазками они пишут, что «Amazon советует вам правильный подарок. Как Netflix предлагает отличный фильм для субботнего вечера. Или то, как Facebook наполняет вашу ленту новостей»; что начав «однажды пользоваться ИИ, мы перестаем о них думать. Всего за несколько коротких лет эти машины стали для нас практически невидимыми в повседневной жизни».

Только не надо новые машины называть Большим братом, ведь, по версии авторов «Эти новые машины, которые всегда «включены», всегда «обучаются» и всегда «думают», скоро станут вызовом и противопоставлением знаниям и опыту даже самых искушенных профессионалов каждой отрасли». И не надо верить, что нет «способа уклониться от гравитационного толчка, производимого новыми машинами и бизнес-моделями, которые они задействуют и на которые опираются».

Но есть в книге вещи, с которыми не поспоришь: например, свежий опыт Джона Стейна (Jon Stein), генерального директора и основателя Betterment – лидера в мире «робо-консультантов». Интеллектуальная система компании «выполняет работу сотен человек, делает это лучше и за меньшую стоимость», на платформе «скапливаются миллионы инвесторов — поколение Х, беби-бумеры и поколение «нулевых».

Все поколения и читателей, и пользователей объединяет Карлота Перес (Carlota Perez), профессор Лондонской школы экономики, описывающая «приближающийся золотой век, цифровую экспансию, которая уже находится прямо перед нами». Наши именитые авторы, ушедший академик Дмитрий Львов и его ученик академик Сергей Глазьев тоже внесли свою лепту в научную дискуссию о том, какие волны/фазы/периоды развития технологических укладов уживаются в мировой истории.

Но авторы, пишущие о Четвертой индустриальной революции, убеждены: «В настоящее время мы находимся на конце зоны застоя и входим в период быстрой экспансии». Свой вывод они подкрепляют словами о том, что их центр совместно с фирмой Нуриэля Рубини (Nouriel Roubini) изучил «две тысячи компаний по всему миру на предмет экономического воздействия новых машин». Вывод, конечно, сражает наповал: «”Цифровая республика”, если бы была отдельным государством, вскоре стала бы экономикой в 6,6 триллиона долларов, третьей экономикой в мире после США и Китая и почти равной в числе лошадиных сил с экономиками Германии, Великобритании и Австрии в 2015 году вместе взятых».

Но ведь есть в книге и другой пример — Клуб триллиона долларов, куда, по мнению авторов, входят агрегаторы социальных новостей Reddit, Twitter, Mashable, микроблогинговая платформа Tumbler, приложение для бронирования отелей Hotel Tonight. А рядышком «новая машина, та, что мы зовем «интеллектуальной системой», быстро становится краеугольным камнем для компаний, конкурирующих в наукоемкой среде. Она в центре Facebook, Instagram, Google, Е-Trade, Betterment и всех прочих сегодняшних цифровых лидеров».

Все три новых занятных термина – цифровая республика, клуб триллиона долларов и даже цифровые лидеры не более как игра слов, приятных уху читателя, хотя авторы к каждому своему предположению приводят массу примеров из опыта США.

И вот именно в примерах появляется термин персонализация, когда речь идет о том, что «в области спортивной одежды Under Armour ворвался на сцену, чтобы стать полноправным соперником Nike и Adidas». И вот Вероника Елкина в 2017 году в статье Внутри новой фабрики Adidas, где кроссовки делают роботы весело описывает завод Speedfactory, ведь «Adidas просто хочет как можно быстрее доставлять клиентам персонализированные продукты». Но вот незадача, два суперсовременных завода Adidas закрывают без указания причины: Тигран Оганесян пишет об этом в журнале Стимул 13 Ноября 2019 в статье Три полоски поперек новых технологий. Но если вчитаться в обзор Димы Михалева о кроссовках Under Armour, всё встает на свои места оказывается,

датчик, расположенный в области пятки правого кроссовка, и приложение MapMyRun, сообщают бегуну расстояние, темп, частоту и длину шагов без смартфона, причем, все данные хранятся в чипе и синхронизируются с приложением.

Так что авторы, когда пишут, что инновации, «подгоняемые интеллектуальными системами, еще и быстры», правы! Как и Владимир Раутбарт, чей герой поясняет студенту: Значит так! За изобретение ставлю «пять», а по предмету — «неуд».

ЦЕННЫЕ МЫСЛИ

О подходе авторов

AHEAD (ВПЕРЕД) предполагает пять различных подходов к победе в команде с интеллектуальными системами. Акроним состоит из:

• Автоматизация (Automate): механизированный аутсорсинг, обработка информации с помощью новой машины. Это то, как Netflix автоматизировал ритейл блокбастеров и как Uber автоматизировал работу диспетчеров такси.

• Ореол (Halo): оснащать измерительными приборами продукты и людей и применять для левериджа данные, извлеченные из фактических действий человека и его поведения онлайн (мы называем это Code Halos, или Ореолы кодов), чтобы создавать описания покупательского опыта и бизнес-модели16. General Electric и Nike меняют правила игры в своих отраслях, оснащая измерителями свою продукцию, окружая ореолами данных и создавая новые ценностные предложения, сближаясь с покупателем.

• Дополнение, оптимизация (Enhance): взгляд на компьютер, как на коллегу, который может увеличить вашу производительность и удовлетворенность от деятельности. Сегодня GPS в машине оптимизирует вождение, отправляет вас по самой быстрой дороге, предупреждает об опасностях и гарантирует, что вы не заблудитесь. В последующие годы целые направления деятельности, от продаж до ухода и обучения, переживут революцию благодаря мощному компьютерному подкреплению.

• Изобилие (Abundance): используйте новые машины, чтобы открыть совершенно новые рынки, уронив цены на текущие предложения, как когда-то сделал Генри Форд с автомобилями. Какие рынки могут быть заметно демократизированы и расширены в вашей отрасли подобно тому, как Betterment использует ИИ для привнесения финансовой безопасности в массы?

• Открытие (Discovery): примените ИИ, чтобы задумать совершенно новые продукты, новые услуги и совершенно новые отрасли. Как лампочка Эдисона привела к новым открытиям в сфере радио, телевидения и транзисторов, сегодняшние новые машины дадут старт новому поколению открытий и изобретений.

О взрыве, который ждет человечество

Три серьезных причины того, почему вот-вот произойдет взрыв

Как мы это видим, переход к фазе распространения будут двигать три параллельных крупных тренда:

• Ubiquitech (Ubiquitech от лат. ubique — «везде», «повсюду», и technica) — технология внедряется во все. По мере того как в жизнь будет воплощаться система контроля предметов с помощью Интернета «Интернет вещей» (Internet of Things, или IoT), почти все станет проникнутым техникой, связанным и умным. Когда техника повсюду, изменения могут прийти откуда угодно.

• По стандартам 2030 года, мы дурно пахнем. В 2030 году мы будем смотреть на многие аспекты сегодняшнего общества и удивляться: «И как мы это терпели?» Нам нужно решить важные проблемы с новыми машинами, а в процессе будут сформированы массовые новые формы потребностей.

• Стать цифровыми — создать Три М (сырьевые Материалы, новые Машины и бизнес-Модели). Предприятия «становятся цифровыми», организуя сотрудников и процессы вокруг возможностей новых машин. Из застойной зоны возникает все больше и больше новых успешных бизнес-моделей, что ведет к перегруппировке рейтингов в индустрии после индустрии.

Версия о том, что будет с работой

Мы уверены, наиболее устрашающие предсказания основаны на исследованиях, являющихся неполными и неверно истолкованными, а также часто выполненными людьми, далекими в своей деятельности как от современных корпораций, так и от сегодняшних технологий.

Для того чтобы ответить на этот вопрос для себя и своей компании, полезно задуматься о четырех важных моментах, понять и объяснить для себя, что в действительности произойдет с рабочими местами в вашей индустрии или бизнесе.

• Ручной труд vs интеллектуальный: Исследователи — и многие из нас — все еще смотрят на ручной и интеллектуальный труд как на взаимозаменяемый (и потому одинаково «автоматизируемый»). Они не взаимозаменяемые, и поэтому их замещение машинами будет проходить по-разному.

• Работа vs. задачи: нам привычнее видеть «работу» в целом, вместо того чтобы смотреть на нее как на состоящую из разнообразных задач, одни из которых могут быть автоматизированы, а другие не будут автоматизированы никогда. Посмотрев на задачи, которые составляют какую-либо работу, мы легко увидим, что некоторые должности непременно заменят машиной, а другие будут лишь немного изменены и дополнены.

• Технология как средство уничтожения работы и ее создания: большая часть аналитики смотрит на автоматизацию и технологию исключительно как на средство уничтожения работы, но любой серьезный технологический сдвиг исторически вел и к появлению новых работ. Мрачную картину будущего значительно усугубило игнорирование возможности роста на противоположной стороне равенства.

• Время: в попытках понять будущее самая важная переменная — это время. Его часто не замечают или заглядывают настолько далеко, что все предсказания становятся бессмысленными.

О хороших вещах

В процессе автоматизации нашей работы и общества, поколение за поколением, произошли три по-настоящему хорошие вещи.

1. Было создано новое изобилие; продажи продуктов и услуг, полученных в результате автоматизации, намного более доступных и высококачественных сегодня, взлетели до небес.

2. С новым изобилием растет и общая занятость, даже если каждое изделие требует меньше трудовых вложений.

3. Общество получает исключительное благо более высоких стандартов жизни, созданных по-новому доступными товарами и услугами.