Влияние ИИ: данные

Следующий важный стратегический вопрос заключается во владении данными и контроле над ними. Как последствия для рабочих связаны с взаимодополняемостью прогноза и суждения, так же эти компромиссы обусловлены отношениями между прогнозом и данными. Данные улучшают прогноз. Здесь мы рассматриваем компромиссы, связанные с границами организации. Использовать свои данные или чужие? (Далее мы изучим вопросы стратегического значения инвестирования в сбор данных.)

Для стартапов ИИ критически важно владеть данными для обучения, иначе они не смогут улучшить свой продукт со временем. Стартап машинного обучения Ada Support помогает компаниям взаимодействовать с клиентами. Ada получила возможность интегрировать свой продукт в систему крупного успешного провайдера чатов. Если бы все пошло как нужно, было бы гораздо проще продвигаться и заполучить большую базу пользователей: соблазн велик.

Однако проблема заключалась в том, что данные обратной связи по взаимодействию с пользователем оставались во владении авторитетной компании. А без этих данных Ada не сможет улучшать продукт по результатам работы. Это заставило пересмотреть подход и отказаться от интеграции, пока не появится возможность овладеть полученными данными. Благодаря этому теперь у Ada сформирован и расширяется постоянный поток данных для непрерывного обучения.

Вопрос о том, приобрести или добывать данные, интересует далеко не только стартапы. Рассмотрим данные, разработанные для поиска целевой аудитории рекламодателями. Джон Уонамейкер, один из создателей современной структуры рекламы в СМИ, однажды заявил: «Половина средств на рекламу потрачена зря. Вот только я не знаю, какая именно».

Это основная проблема рекламы. Разместите ее на сайте: ее увидят все посетители, и вы платите за каждый показ. Если только малая часть из них войдет в число потенциальных клиентов, за каждый показ платить не захочется. Это проблема и для рекламодателя, и для сайта, зарабатывающего на рекламе.

Одно из решений – заняться созданием сайтов для привлечения людей с определенными интересами (спорт, финансы и т. д.), представляющими собой целевую аудиторию для определенных рекламодателей. До распространения интернета на этом поприще процветали журналы, кабельные каналы и газетные рубрики об автомобилях, моде, недвижимости и инвестировании. Однако не все СМИ могут так организовать контент.

Благодаря инновациям в интернет-браузерах, в основном файлам cookie, рекламодатели могут отслеживать поведение пользователей и посещенные ими сайты. Так реклама находит целевую аудиторию. Cookie фиксируют информацию о посетителях сайта, а главное – о часто посещаемых ими сайтах, в том числе магазинах. Если зайдете на сайт магазина присмотреть новые брюки, то вам покажут огромное количество рекламы брюк даже с других сайтов.

Размещать cookie может любой сайт, но они не всегда представляют для него ценность. Файлы cookie продаются на рекламных биржах или непосредственно рекламодателям, чтобы те попали в целевую аудиторию. Сайты продают данные о посетителях компаниям, размещающим рекламу.

Компании покупают данные, потому что не могут собирать их сами. Понятно, что они приобретают данные, помогающие идентифицировать наиболее ценных клиентов. Также они покупают данные, помогающие избежать просмотра их рекламы клиентам, менее ценным. Оба типа данных важны, поскольку рекламный бюджет расходуется на показы более ценным клиентам[128].

Многие лидеры ИИ, в том числе Google, Facebook и Microsoft, создали или приобрели собственные рекламные сети для овладения этими ценными данными. Они решили, что выгода от владения данными превышает издержки на их приобретение. Для других рекламные данные менее важны, поэтому они обмениваются контролем над ними во избежание затрат на их сбор. Таким образом, рекламные данные остаются за пределами границ компаний.