Продажа прогнозов

Google, Facebook, Microsoft и горстка других компаний обладают особенно ценными знаниями о потребительских предпочтениях онлайн. Вместо того чтобы просто продавать их, они пошли дальше и делают прогнозы для рекламодателей. Например, Google своим поисковиком, YouTube и рекламной сетью накопила много данных о потребностях пользователей. Они продают не данные, а прогнозы рекламодателям на их основе в пакете услуг. Если вы даете рекламу через Google, ее покажут пользователям, которым, по мнению сети, она будет интересна. Реклама через Facebook и Microsoft дает похожий результат. Рекламодатель покупает прогноз без прямого доступа к данным.

Уникальные данные важны для стратегических преимуществ. Если данные не уникальны, трудно извлечь выгоду из прогностических машин. Без данных невозможно обучение, поэтому ИИ не является центром стратегии. Как указано в примере с рекламными сетями, прогноз в любом случае может быть полезным. Сети помогают рекламодателю выйти на самых ценных клиентов. Таким образом, точный прогноз полезен организации, даже если он сам и данные вряд ли станут источником стратегического преимущества[129]. Данные и прогноз находятся вне границы организации, но прогнозом она все равно может пользоваться.

Основной посыл состоит в том, что данные и прогностические машины взаимно дополняют друг друга. Следовательно, приобретение или разработка ИИ получит ограниченную ценность, если у вас нет данных. А если они принадлежат другим, вам необходима стратегия для их получения.

Если данные находятся у эксклюзивного поставщика, существует риск, что он получит всю выгоду от вашего ИИ. Если же данными располагают конкуренты, вероятно, никакая стратегия не поможет их заполучить. Но если данные принадлежат потребителям, можно обменять их на улучшенный продукт или услуги повышенного качества.

Бывает, что ваши данные нужны тем, у кого есть ценные для вас данные; тогда возможен обмен. В случаях, когда данные находятся у нескольких поставщиков, для приобретения данных и прогноза понадобятся сложные договорные условия.

От значения прогностической машины для вашей компании зависит, станете ли вы покупать данные или собирать их и делать прогноз самостоятельно. Если это просто готовый ресурс, а ИИ не играет ключевой роли в стратегии, можно относиться к ней так же, как к энергии, и приобрести на рынке. Но если прогностические машины являются центром стратегии, вам нужен контроль над данными для их совершенствования, поэтому и данные, и машина должны принадлежать компании.

В начале главы мы предположили, что стартапу машинного обучения лучше продавать прогноз, чем готовый диагноз. Почему врачи предпочтут прогноз? И зачем им владеть прогностической машиной и данными? Ответы – в уже изложенных соответствующих компромиссах. Ставить диагноз – основная работа врача, поэтому покупка прогноза не становится его ключевым стратегическим решением. Он продолжит заниматься тем же самым, только получит дополнительную информацию. Если это не ключевое стратегическое решение, врач может покупать прогноз без потребности владеть им или данными. Смысл стартапа заключается в ИИ, а прогноз обеспечивает его ценность для потребителей. Следовательно, пока стартап владеет данными и прогностической машиной, ему нет нужды владеть диагнозом. Граница между стартапом и врачами пролегает там, где ИИ теряет стратегическое значение и становится просто ресурсом для процесса.