Что делать, когда машины начнут делать все. Как роботы и искусственный интеллект изменят жизнь и работу: читать книгу онлайн полностью и бесплатно

Все сегодняшние создатели новых машин говорят одно и то же: поместить узкий ИИ в сердце интеллектуальной системы – это не теоретическое упражнение, это возможно, и это происходит сегодня. И настоящим турбонаддувом этого взрыва активности служит то, что топливо для новых машин находится вокруг нас, если вы сможете его увидеть, собрать и использовать, что и является темой следующей главы.

Глава 5

Ваш новый сырьевой материал: Данные лучше, чем нефть

Катализатором каждой индустриальной революции служили сырьевые материалы: уголь, сталь, нефть, электричество. В этот раз главное сырье – это данные.

В этой революции побеждающие организации точно знают, как двигатель Е17BBI работает во время перелета V26 из Нью-Йорка в Лондон. Они знают, как предполагаемый рост процентной ставки в 0,5% в Новой Зеландии повлияет на выпущенные правительством штата Калифорния облигации с нулевым купонным доходом еще до их выпуска. Они знают, как их ребенок отвечает на сегодняшнем уроке по дифференциальному исчислению. Как же они это знают? Потому что имеют данные.

Как и нефть, данные надо «добыть», «очистить» и «распространить». Но в отличие от нефти, данные – это многогранный, любопытный продукт. Потенциально этот источник неисчерпаем – непрозрачный, недолговечный, подчас непостижимый. Они могут многократно вырасти в размерах и ценности, но могут и обесцениться и даже стать обузой, если рассмотреть их с неправильного ракурса или неправильно распорядиться. Нынешние лидеры должны понимать, как распорядиться этим продуктом, доступным всем и каждому, и превратить в конкурентное преимущество. В конце концов, поставить себе на службу новую машину без обширных данных подобно тому, чтобы владеть флотом из грузовых тягачей с прицепами, не имея доступа к бензину.

Данные, о которых мы говорим, уже сейчас находятся у вас под носом, они готовы к извлечению из ваших повседневных бизнес-операций. Например, на примере с рейсом V26, типичный Airbus A350 оснащен примерно шестью тысячами сенсоров по всему самолету, которые генерируют 2,5 терабайта информации в день1 (и да, это правда, что слово «тера» происходит от греческого «монстр»).

Так насколько велики эти монструозные данные? Давайте скажем так: все сочинения Шекспира в виде базовых текстов, сохраненных на вашем компьютере, заняли бы примерно пять мегабайт². При том что гигабайт – это 1024 мегабайта, а терабайт – это 1024 гигабайта, то это значит, что средний А350 производит эквивалент пятисот двадцати четырех тысяч трудов Барда Эйвона каждый день. Вы, наверное, думаете: «Что Airbus и его пассажирам делать со всеми этими данными? Не слишком ли много шума из ничего?» (Простите, это было слишком прямолинейно.) Иногда так и есть. Многие организации часто не знают, что делать со всеми этими данными. Иногда это просто статистика, иногда превращается в чье-то обязательство, повинность. Однако в следующее десятилетие прорыв совершат компании, которые станут мастерами в последовательном превращении этих избыточных данных в имеющие практическую ценность, и собственно в инсайты.

Превращение данных из обязательств в статью дохода

В последние годы фраза «данные – это новая нефть» превратились во что-то вроде клише. Но как многие клише, фраза выражает правду. Давайте разберем, что на самом деле это значит.

Представьте себя в городе где-то в Великобритании 1850-х годов – в мире, превосходно описанном Чарльзом Диккенсом. Вторая индустриальная революция находилась в самом разгаре реализации, и многое из происходившего было малосимпатичным. Это время до появления законов о детском труде. Здания покрыты сажей. Улицы заполнены лошадьми и продуктами деятельности сотен тысяч лошадиных кишечников. Во многих странах происходят политические волнения (если не сказать хуже). И хотя вы, милорд, находились на верхушке экономической цепи питания, жизнь порой бывала очень жесткой и сложной.

Уголь и пар все еще питали экономику. Нефть использовалась для освещения, гидроизоляции и других случайных целей. Люди знали о нефти и находили ей применение, но никто не видел в ней топливо для полноценной Третьей индустриальной революции. В те времена нефть просачивалась через землю либо ее находили взрывники, пришедшие за углем. Нефть все еще воспринималась как проблема: коричневая, липкая «жижа», мешающая добывать уголь.

В 1847 году шотландский химик по имени Джеймс Янг (James Young) переосмыслил восприятие нефти. Наткнувшись на природное просачивание нефти на шахте в Дербишире, он применил дистилляционный процесс, чтобы превратить «жижу» во что-то совершенно другое и более полезное – очищенную нефть. В последовавшие за этим десятилетия появлялось все больше и больше идей того, как использовать возникший новый продукт, были посеяны семена невероятного бума нефтяной индустрии, а также всех смежных отраслей, пришедших за ней в следующие сто лет.

Сегодня многие из сотен принимающих решения сотрудников, с которыми мы работаем, с трудом проходят тот же этап переосмысления данных. Мы еще только надеемся наткнуться на того, кто скажет: «Мы полностью контролируем наши данные, полностью осознаем их ценность и жаждем большего. Давайте данные нам!» Пока же, напротив, слышим жалобу за жалобой по поводу цены, сложности и нереализованной ценности, которая зарыта в трясине структурированных и неструктурированных данных. Если спросить почти любого бизнес-лидера крупного индустриального предприятия, он скажет, что видит в своих данных скорее жижу, чем нефть.

Эти чувства хорошо выразил известный технологический и бизнес-консультант Джеффри Мур (Geoffrey Moore) (автор «Crossing the Chasm» и многих других очень важных книг), заявивший, что «[данные] это обязательства до того, как они стали статьей дохода»3.

Однако управленческие команды сегодняшних бизнес-лидеров, напротив, настроены на «данные вперед», сосредоточены не на продукте или процессе, а на своих новых сырьевых материалах. Их данные – не «жижа», это жизненные соки новой машины, топливо, движущее вперед. И обращаясь к нашей метафоре, как сырьевой материал данные превосходят нефть по нескольким параметрам, как показано в таблице 5.1.

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.

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.