Выводы

• Переход на стратегию, ориентированную на ИИ, означает смещение прежних приоритетов. Ориентация на ИИ – не просто модная фраза, за ней кроется фактический компромисс. В такой стратегии организации на первое место ставится максимальная точность прогнозов, даже в ущерб другим целям, таким как увеличение прибыли, количество пользователей или опыт пользователя.

• ИИ представляет собой подрывную технологию, поскольку у действующих компаний экономические стимулы к его освоению слабее, чем у стартапов. Качество оснащенных ИИ продуктов поначалу невысокое – чтобы прогностическая машина работала так же эффективно, как жестко запрограммированные устройства, подчиняющиеся человеку, ей требуется время на обучение. При этом запущенный ИИ непрерывно учится и совершенствуется, оставляя позади своих неинтеллектуальных конкурентов. У давно существующих компаний возникает соблазн выждать, оставаясь в стороне и наблюдая за прогрессом ИИ в своей сфере. Для некоторых такой подход приемлем, но другим фирмам впоследствии окажется сложно догнать конкурентов, преуспевших в обучении и внедрении инструментов ИИ.

• Одно из стратегических решений касается времени, когда можно выпускать инструменты ИИ в реальный мир. Сначала их обучают внутри компании без привлечения пользователей. Но в реальных условиях коммерческого применения с большим притоком данных они учатся быстрее. Преимущество раннего выпуска – быстрое обучение, а издержки – более высокий риск (для имиджа компании или безопасности пользователя из-за недостаточно обученного ИИ). В некоторых случаях, например с Google Inbox, решение очевидно: плюсы быстрого обучения перевешивают издержки низкой эффективности. Но в других сферах, таких как автономное вождение, компромисс между преимуществами скорой коммерциализации продукта и высокой ценой ошибки слишком раннего выпуска найти не так просто.