скачать книгу бесплатно
Оцифруйся или умри. Как трансформировать компанию с помощью искусственного интеллекта и обойти конкурентов
Марко Янсити
Карим Лахани
Top Business Awards
То, что сегодня происходит в бизнесе, сродни индустриальной революции начала 19-го века. Двести лет назад компании, не сумевшие перейти от ручного труда к машинному, были задавлены более расторопными конкурентами. Сейчас бизнес оказался перед аналогичным выбором: меняйся или умри. Внедряй искусственный интеллект или сдавай позиции. Эта книга – полноценный гид по цифровизации компаний самых разных уровней. Марко Янсити и Карим Лахани, профессоры MBA Гарвардской школы бизнеса, провели масштабное исследование на более чем 350 предприятиях, включая Amazon, Netflix, Walmart, Fidelity. На большом количестве кейсов авторы объясняют, как искусственный интеллект меняет концепцию компании, становится главным оружием в конкурентной борьбе, в считанные месяцы превращает скромный стартап в лидеры рынка, предъявляет к руководителям новые требования.
В формате PDF A4 сохранен издательский макет.
Карим Лахани, Марко Янсити
Оцифруйся или умри. Как трансформировать компанию с помощью искусственного интеллекта и обойти конкурентов
© Copyright 2020 Harvard Business School Publishing Corporation
© Перевод. Горячев А., Павлов М., 2020
© Оформление. ООО «Издательство «Эксмо», 2021
* * *
Посвящаю моей матери Лауре,
моей жене Малене
и нашим потрясающим детям
M.I.
Посвящаю Шахин, Ситар и Дулат —
женщинам, наполняющим мою жизнь смыслом
K.R.L.
Предисловие от партнера издания
Расхожая фраза «Искусство – последнее пристанище человека в борьбе с роботами» уже вызывает обоснованные сомнения. ИИ вполне способен написать классическую музыку или нарисовать картину, которую даже эксперты не смогут отличить от человеческого творения. Сегодня ИИ повсеместно входит в нашу действительность. При этом речь не идет об исключительно замене человека в рутинных операциях. Спектр применения технологий на базе ИИ очень широк. ИИ не только помогает с выбором товара, устанавливает оптимальную цену, но и помогает диагностировать заболевания у пациентов, проводит интервью и отбор кандидатов на должность или помогает городским властям прогнозировать риски развития пандемии.
Трансформация традиционного бизнеса в цифровой – сложный, комплексный процесс, охватывающий все функциональные направления деятельности бизнеса. При этом каждое из этих направлений может быть существенно усилено посредством решений на основе ИИ. Можно привести множество примеров. В части маркетинга и сбыта – прогнозирование продаж, тагетированная реклама и динамическое ценообразование. В производстве и логистике – это проектирование новых продуктов с ожидаемыми потребителями свойствами, диалоговые сервисные системы, обеспечивающие оптимальный клиентский путь, системы качества на основе больших данных, предиктивная аналитика для управления оборудованием и ремонтами и оптимальная логистика. В других направлениях – это рекомендательные системы на основе больших данных по управлению инфраструктурой, персоналом и финансами.
Однако пока преждевременно говорить о системном стратегическом подходе в применении ИИ, сейчас мы наблюдаем скорее разрозненные решения в отдельных функциональных направлениях бизнеса. Но это направление достаточно быстро развивается.
Данную книгу можно назвать манифестом новой эры, когда ИИ становится важнейшим фактором устойчивых конкурентных преимуществ для бизнеса. Решения на основе ИИ не только глубоко трансформируют традиционные бизнес-модели компаний, но и фактически становятся ядром новых операционных моделей на базе ИИ, в основе которых лежат структурированные данные.
Книга позволяет лучше понять предпосылки для роста значимости ИИ как источника реальных конкурентных преимуществ, обеспечивающих масштаб бизнеса, его охват и обучение. Подробно описан подход к переосмыслению самой основы бизнеса, его ядра. Крупные компании вынуждены разрабатывать тысячи корпоративных приложений с разрозненными данными, традиционно оперируя в своих функциональных колодцах. При этом цель трансформации – перейти от изолированной ИТ-инфраструктуры к общей программной платформе и данным, которые можно бы было использовать для достижения экономии масштаба и охвата. При этом организация должна быть преобразована в набор динамичных и гибких команд, объединенных только общими интерфейсами. В книге подробно описан процесс трансформации бизнеса из традиционного в цифровой, включая организацию и управление данными, а также создание фабрики ИИ.
Авторы книги сформулировали пять ключевых принципов успешной трансформации бизнеса в компанию, базирующуюся на ИИ: единая стратегия, ясная (плоская) структура, гибкая, ориентированная на продукт организация, создание потенциала возможностей и четкое комплексное управление. В книге хорошо описаны новые подходы к разработке стратегии цифровой компании, а также возникающие стратегические коллизии. Авторы также уделили внимание рискам и этическим проблемам, которыми сопровождается переход к новой эре ИИ.
Книга написана простым и доступным языком. Множество примеров и легкий стиль изложения существенно расширяют круг потенциальных читателей. Книга может быть рекомендована представителям не только технологического, но и традиционного бизнеса. При этом она будет также полезна для прочтения студентам и инновационным предпринимателям.
Александр Идрисов,
управляющий партнер Strategy Partners
Предисловие от научного редактора
В 2016 году российская компания Youth Laboratories задумала покорить мир, проведя международный конкурс красоты, впервые в истории оцениваемый искусственным интеллектом. Участником мог стать любой человек, загрузивший приложение и приславший свое селфи без косметики, бороды и очков. Решение о том, кто станет королевой и королем красоты, должно было вынести «жюри роботов». Конкурс проходил и среди разработчиков, которые могли предложить свои алгоритмы к оценке присланных фото. Коды для обучения моделей требовалось написать на одном из распространенных программных языков и выложить на платформу c открытым доступом; таким образом, собралась бы целая библиотечка проектов. Идея была и в том, что приложением после такой раскрутки будут пользоваться многие жители земного шара, что создаст большое сообщество, с которым можно будет работать дальше. Вероятно, таким образом создатели компании собирались выдвинуться вперед в высококонкурентной глобальной среде компаний, которые не просто внедряют ИИ, но строят на них свои бизнес-модели. Они предусмотрели всё: был создан красивый сайт, предложены понятные правила участия, а конкурс под названием Beauty.AI получил поддержку таких ведущих компаний мира, как Microsoft и Nvidia.
Однако в соревновании, в котором приняли участие тысячи участников со всех концов света, включая африканцев, индийцев, жителей азиатских стран, что-то пошло не так. Алгоритм отобрал 44 победителя, но почти все они оказались белыми. В их число вошло несколько азиатов, и только у одного была темная кожа. Понятно, что такой старт проекта нельзя назвать не чем иным, как фиаско, и если посмотреть на сайт компании сегодня, то вы увидите, что со времени запуска проекта он не обновлялся.
Когда руководители стали разбираться, почему хорошая идея закончилась так плачевно, технический директор компании и ее консультанты стали обвинять в предвзятости набор данных, взятых для обучения модели ИИ. Оказалось, что Beauty.AI обучил свои алгоритмы по готовым наборам данных с платформы с открытым исходным кодом, а это типичный способ распространения предвзятости. Но почему никому из российских руководителей проекта не пришло в голову подумать об этом заранее? Видимо, потому, что они не осознавали, что имеют дело с чем-то совершенно новым.
Разбирая этот пример, авторы пишут о целом спектре этических проблем, возникающих в связи с объединением цифровых сетей и ИИ. Думая, что искусственный интеллект – это серебряная пуля, которая решит все проблемы, руководители, разработчики и стартаперы не понимают порой, что эти системы сами по себе создают много неопределенностей, которые нужно учитывать. Эти проблемы часто слишком сложны, чтобы их могли решить исключительно технологии или технологи. Для того чтобы с ними справиться, требуется новый вид управленческой мудрости, и должно быть сформировано мышление нового поколения лидеров.
Авторы книги – как раз те люди, которые обладают необходимым опытом, чтобы предложить не просто решения конкретных проблем, а выработать столь нужные лидерские установки для нового мира цифровой трансформации. Марко Янсити – профессор MBA в Гарвардской школе бизнеса, где он, среди прочего, возглавляет отдел управления технологиями и операциями. Он давно занимается ориентированными на применение ИИ бизнес-моделями компаний, а также влиянием эффектов машинного обучения и сетевых эффектов на стратегию.
Карим Лахани, также профессор делового администрирования Гарвардской школы бизнеса – признанный специалист в управлении инновациями и цифровой трансформацией. Он является основателем Лаборатории инновационных наук в Гарварде и главным исследователем Лаборатории турниров НАСА в Гарвардском университете.
Гарвардская школа бизнеса известна своими практическими подходами к самым новым трендам в области создания и развития фирм, и в этой книге авторы обобщают результаты нескольких исследовательских проектов по цифровой трансформации, которые охватили сотни фирм из США, Индии, Китая, других стран в самых различных отраслях, от финансовых услуг до сельского хозяйства.
Как сказал глава Microsoft Сатья Наделла, «ИИ – это “исполняющая среда”, которая будет формировать все, что мы делаем». ИИ становится сегодня не просто «новой фичей», эти системы создают ядро операционной модели компании и оценивают, как компания управляет выполнением задач. Авторы показывают, как искусственный интеллект меняет саму концепцию фирмы и что происходит, когда фирма с цифровой операционной моделью конкурирует с более традиционными компаниями. Подобные стратегические столкновения, по сути, определяют всю динамику внедрения ИИ.
Обобщая выводы своих исследований на более чем 350 предприятиях, авторы рассказывают о своей концепции индекса готовности фирмы к внедрению ИИ, и показывают, как, применяя эти модели, передовые компании добивались роста операционных и финансовых показателей.
Для крупных компаний, перед которыми сегодня стоят большие вызовы, будут очень полезны описанные в книге процессы превращения Microsoft в облачную ИИ-компанию или пересмотр алгоритмов работы гигантом американского ритейла, компанией Walmart, которая поставила себе целью достойно конкурировать с пионером применения интегрированных облачных решений – Amazon.
Чтобы сделать из Amazon компанию нового типа, ее глава Джефф Безос в свое время написал яркий и провокационный меморандум, полностью изменив архитектуру не только технологии Amazon, но и самой фирмы. Следует ли идти по стопам Безоса или сегодня нужно двигаться дальше и пробовать новые подходы, не останавливаясь на модели, внедренной Amazon?
Фундаментальные изменения в природе компаний, связанные с цифровизацией и внедрением ИИ, устраняют множество ограничений по масштабу, охвату и обучению, рождая огромные возможности как для стартапов, так и для устоявшихся компаний. Вместе с тем нужно отдавать себе отчет в больших рисках и в общей турбулентности целых отраслей и глобальной экономики в целом. Но, несмотря на всю эту новую цифровую автоматизацию, кажется, что мы пока не можем полностью покончить с человеческим управлением.
Авторы показывают необходимость нового вида коллективной мудрости, которая выходит за пределы традиционных представлений о конкуренции и способствует более прогрессивному пониманию межфирменной динамики. Например, возвращаясь к примеру с конкурсом красоты, лидеры ведущих цифровых платформ могли бы выработать общий подход к мониторингу и решению проблем в таких областях, как правдивость и предвзятость.
Но нельзя понимать искусство строить ИИ-компанию как нечто, основывающееся только на подходах коллективного разума и проверенных архитектур. Напротив, здесь есть место для управленческого творчества, для лидерства нового типа, лидерства, которое требует понимания и рисков, и возможностей новой эпохи.
Пожалуй, осознание этого пространства для творчества и есть главное, что получит читатель этой книги, будь он стартапером, руководителем крупной фирмы, разработчиком или человеком, который хочет применить свои идеи в новой для него области. Такая возможность сочетать коллективное с индивидуальным, проверенное опытом с инновациями и составляет силу систем искусственного интеллекта – и эта книга будет полезна всем, кто хочет использовать такую возможность по максимуму.
Игорь Шнуренко,
независимый эксперт по проблемам искусственного интеллекта, основатель новостного портала о блокчейне и финтехе u.today, писатель, журналист
Предисловие
Столкновение миров
Данная книга очерчивает эпоху ИИ с появления совершенно иной формы организации, рассчитанной на бизнес-среду, которую определяют цифровые сети, аналитика и искусственный интеллект. Ее отличительная особенность – в особом виде операционной структуры: с горизонтальной связью, предназначенной для использования интегрированной базы данных и быстрого развертывания приложений на базе ИИ. Это обеспечивает экспоненциальный рост в масштабе, области применения и обучении. Такая архитектура отличается от традиционной разрозненной структуры компаний, которая ограничивает экономический рост и скорость реагирования, препятствует гибкой коммуникации и координированию, локализует процесс принятия решений и распределяет технологии и данные по разным углам. Новая структура обеспечивает оперативное и повсеместное развертывание того, что программисты называют «слабым ИИ»: в основном это стандартные алгоритмы, адаптированные для решения узкоспециализированных сценариев использования, что позволяет выполнять большую часть наиболее важных операционных задач компании.
В книге анализируется повторяющаяся ситуация столкновения цифровых компаний с фирмами, которые придерживаются традиционной структуры, в различных сферах: Ant Financial с банковской системой, YouTube и Netflix с индустрией развлечений, а также Airbnb с традиционными компаниями гостиничного бизнеса – и это лишь три примера. В результате подобных коллизий мы видим, что происходит, когда экспоненциально растущая система сталкивается с насыщенной системой – той, что достигла своего предела. Возможно, вы помните из школьного курса алгебры и тригонометрии, что экспоненциальные кривые в начале координат имеют плоскую форму, а затем растут с возрастающей скоростью.
Как показывают примеры компаний Ant, YouTube и Airbnb, на начальном этапе ценность, которую производят цифровые компании, ограниченна. Действующие конкуренты редко обращают на это внимание, а если и замечают, то, как правило, склонны минимизировать, рационализировать и фактически игнорировать новый вид конкуренции. По мере того как угроза возрастает, действующие компании могут попытаться замедлить этот процесс. Например, активно рассказывая покупателям о недостатках своих конкурентов или лоббируя регулирующие органы. По мере дальнейшего роста некоторые действующие компании с традиционной организацией начинают принимать оперативные меры реагирования, трансформируя и оцифровывая многие из своих систем. В большинстве случаев такие действия предпринимаются с большим опозданием. Как только экспоненциально растущая компания достигает критической массы, темпы роста резко возрастают и традиционная система уже не в состоянии справиться с ситуацией. Вспомните, что произошло в случае с Android и Nokia, Amazon и Barnes&Noble, YouTube и Viacom, а также с Ant Financial и Hongkong and Shanghai Banking Corporation.
В процессе написания книги мы придерживались мнения о том, что появление такой новой формы организации компаний неизбежно. Кроме того, мы считали, что для преобразования экономики потребуются многие годы – достаточное количество времени, требуемое большинству традиционных организаций, чтобы отреагировать и адаптироваться к новым обстоятельствам. На момент выхода книги в январе 2020 года мы и представить себе не могли, насколько стремительно пандемия Covid-19 изменит социально-экономическую жизнь и заставит все организации в одночасье адаптироваться и перейти на использование цифровых технологий. Пандемия мгновенно дала понять, что трансформация должна происходить прямо сейчас, для того чтобы компании смогли противостоять другому виду экспоненциально растущей угрозы – новому коронавирусу.
Противодействие экспоненциальному росту
Кризис Covid-19 служит наглядным примером того, что происходит, когда система, определяемая экспоненциальным ростом, сталкивается с традиционной системой. Первые дни пандемии также ввели нас в заблуждение. В январе и феврале 2020 года, когда мы разъезжали по Соединенным Штатам и Европе в рамках своего книжного турне, мы совершенно не подозревали, что сидим на пороховой бочке, которая вот-вот взорвется и это затронет весь мир. Мы выступали в Бостоне, Чикаго, Лос-Анджелесе и Сан-Франциско, а после в Лондоне, Мюнхене, Париже и Милане. Когда новости из Китая становились все тревожнее, мы едва ли обращали на это внимание.
Ситуация с Covid-19 достигла критической точки в Европе в тот день, когда один из нас (Марко) совершал перелет из Парижа в Милан. На момент взлета ничто не предвещало беды. Однако мы заметили, что некоторые пассажиры обеспокоенно уставились в свои телефоны, а некоторые из них надели маски. К тому моменту как Марко и его жена оказались в Милане, наш автоответчик буквально разрывался. По дороге из аэропорта Мальпенса в отель мы прослушали оставленные сообщения, и нам стало понятно, что грядет серьезный кризис. Мы узнали, что только за последнюю пару дней число случаев заражения Covid-19 сильно возросло. Вирус захватил ряд городов неподалеку от Милана, которые начали закрывать свои границы. Мы пересели в другую машину, поехали в Цюрих, поспали несколько часов и на фоне этой напряженной обстановки полетели прямиком домой, в Бостон. С тех пор мы дома и остаемся здесь, с ужасом наблюдая за тем, как пандемия крепкой хваткой держит нас всех в своих тисках.
Во всем мире появление нового коронавируса нанесло серьезный ущерб учреждениям здравоохранения и экономики. С молниеносной скоростью он продемонстрировал, как экспоненциальный рост распространения инфекции запросто способен подавить работу организаций с традиционной структурой, таких как система здравоохранения, медицинское снабжение и технологические компании, распределение продуктов питания, финансовые службы, система образования и многие другие. Большинство организаций и государств не обращали внимания на Covid-19 в первые дни его появления и не инвестировали в достаточной мере в технологии, снабжение, механизмы и системы, которые помогли бы взять ситуацию под контроль.
К чему приводят подобные столкновения?
Игнорирование экспоненциальной системы до тех пор, пока она не достигнет критической точки, – верный рецепт катастрофы. Как и в случае столкновения традиционных и цифровых компаний, единственно спасительная стратегия включает в себя точное распознавание угрозы, незамедлительную реакцию и продуманное планирование долгосрочных преобразований. Если мы распознаем угрозу на ранних этапах, то сможем замедлить ее с помощью тактических приемов. В случае Covid-19 это включало широкомасштабное отслеживание симптомов, карантин и социальное дистанцирование. Однако мы не должны ждать момента, когда нагрянет угроза; мы можем и обязаны максимально усиливать традиционные системы защиты. Опять же, при Covid-19 такая тактика включает в себя огромные инвестиции в тестирование, накопление складских запасов, жизненно важного оборудования и расходных материалов, а также наращивание в больницах резервного потенциала ОРИТ[1 - Отделение реанимации и интенсивной терапии. (Прим. ред.)] для работы в период пиковой нагрузки.
Однако помимо основополагающей готовности к чрезвычайным ситуациям, самый эффективный способ справиться с экспоненциально возрастающей угрозой – внедрение операционной структуры, которая четко соответствует задаче и обеспечивает гибкое и теоретически стремительное реагирование. Именно к такому выводу мы пришли, проанализировав действия организаций, которые принимали наиболее эффективные меры реагирования в ответ на пандемию. Как новые, так и уже давно существующие компании использовали для усиления процесса принятия решения глубокий интегрированный фундамент данных, прибегая к помощи программного обеспечения, аналитики, а также ИИ.
Мы не представляем себе более убедительного аргумента в пользу незамедлительных преобразований. Каждая организация должна уже сейчас приступить к оцифровке и структурированию своих рабочих процессов, систем и возможностей для ускорения операционного масштаба, роста объема и обучения. Больше нет причин ждать. Не имеет значения, как давно работает ваша организация. Если вирус обойдет вас стороной, то обязательно настигнут конкуренты.
Рассмотрим несколько наглядных примеров.
Иная форма организации компаний
Пока мы занимались публикацией этой книги, некоторые организации уже вели активную борьбу с Covid-19. Разберемся, что происходило уже в первые недели пандемии.
31 декабря, 2019 год. Городской комитет по вопросам здравоохранения сообщил о большом количестве случаев заболевания пневмонией в Ухане, провинция Хубэй, Китай [1 - Больше видео по ссылке https://nextrembrandt.com (https://nextrembrandt.com/)].
4 января. Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) сообщила в социальных сетях о множестве случаев пневмонии в Ухане, без летальных исходов.
5 января. ВОЗ опубликовала первые новости о вспышках болезней, связанных с новым вирусом. Стефан Бансель, генеральный директор Moderna, биотехнологической компании из Кембриджа, штат Массачусетс, принял к сведению предоставленную информацию.
12 января. Китай опубликовал генетическую последовательность Covid-19 в открытом доступе.
13 января. Национальный институт здравоохранения США (NIH) и группа исследователей инфекционных заболеваний из компании Moderna завершили разработку цифровой последовательности mRNA-1273, вакцины от Covid-19[2 - Blaise Aguera y Arcas “What Is AMI?” Medium, 23 февраля 2016. URL: https://medium.com/artists-and-machine-intelligence/what-is-ami-96cd9ff49dde (https://medium.com/artists-and-machine-intelligence/what-is-ami-96cd9ff49dde)].
7 февраля. На производственной площадке Moderna в Норвуде, штат Массачусетс, была произведена первая партия вакцины.
24 февраля (как раз тогда мы возвращались из Европы в США). Первая партия вакцины Moderna была направлена в NIH для проведения первой стадии клинических испытаний.
7 мая. Moderna объявила, что первая стадия проверки вакцины Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов (FDA) была успешно завершена и можно начинать вторую стадию клинических испытаний. Третья фаза клинических испытаний предположительно будет проходить в начале лета 2020 года. Следовательно, теоретически выпуск вакцины может произойти уже в начале декабря 2020 года, то есть спустя менее года после старта работ.
Moderna достигла беспрецедентного прогресса. Если клинические испытания завершатся успешно, это может стать самой быстрой разработкой вакцины в истории.
Программное обеспечение, спасающее жизни
Moderna – это совершенно иной тип биотехнологической компании. Во многом данная организация была создана специально для подобной мгновенной реакции и экспоненциально растущего воздействия.
Генеральный директор Стефан Бансель описывает Moderna как «технологическую компанию, которая, так случилось, занимается биологией» [3 - Jennifer Sukis “The Relationship Between Art and AI”. Medium, 15 мая 2018. URL: https://medium.com/design-ibm/the-role-of-art-in-ai-31033ad7c54e (https://medium.com/design-ibm/the-role-of-art-in-ai-31033ad7c54e)]. Соучредитель Нубар Афеян основал Moderna в 2010 году в качестве портфельной компании в рамках запуска своего биотехнологического предприятия Flagship Pioneering, чтобы реализовать потенциал технологий на основе РНК (мРНК). Moderna построена на иной технологической базе, нежели традиционные биотехнологические компании. По сути, разработка лекарств на основе мРНК – вопрос программного обеспечения, сосредоточенного на роли, которую мРНК играет в кодировании процессов производства определенного белка в человеческом организме. Таким образом, технология обеспечивает организм программными инструкциями по выработке белков, необходимых для борьбы с конкретным заболеванием.
Ключевым моментом в разработке вакцины компанией Moderna является встраивание набора инструкций мРНК в органический носитель, который способен внедрить данный код в клетки человеческого организма. Основой для этого служат ДНК плазмиды, выступающие в качестве платформы, которую можно моментально адаптировать для переноса определенных инструкций мРНК. Задача производственного процесса Moderna заключается в производстве основания плазмид в широком масштабе и его индивидуализации в соответствии с кодом мРНК, необходимым для конкретной вакцины. Хуана Андреса, директор Moderna по техническим операциям и контролю качества, утверждает: «Одно из наших главных преимуществ состоит в том, что у нас есть одна платформа, которая сообщает о каждой заявке, каждой вакцине, [и] все наши знания и опыт направлены туда, и она быстро накапливает информацию разных поколений». Мелисса Мур, старший научный сотрудник компании по разработке платформы мРНК, вместе со своей командой, которая насчитывает свыше сотни ученых, продолжает проводить глубокие исследования мРНК и механизма ее передачи. Благодаря этому сотрудники Moderna, которые проводят клинические исследования, имеют возможность анализировать то, каким образом мРНК можно применить в отношении множества других проблем в сфере здравоохранения. Мур и ее коллеги применяют платформу мРНК так же, как разработчики приложений используют базовые интерфейсы программирования приложений (API) и наборы инструментов разработки программного обеспечения Apple iOS и Google Android для создания новых приложений.
Moderna построена на том, что мы называем «фабрика ИИ» (глава 3). Операционная модель, ориентированная на данные, выходит далеко за рамки НИОКР и охватывает все аспекты деятельности компании. В основе Moderna лежит интегрированная платформа данных: единая согласованная «система учета», которая интегрирует данные, поступающие из каждой функциональной области. Такая структура позволяет объединять и рекомбинировать информацию с высокой скоростью и степенью надежности, для того чтобы обеспечить бесконечный диапазон всевозможных приложений в сфере науки и бизнеса. Эти приложения используют алгоритмы для управления работой всех аспектов бизнеса, от ИОКР до производства, от финансов до управления системой снабжения.
Главная идея фабрики ИИ – индустриализировать подход компании к данным, аналитике и искусственному интеллекту. Фабрика ИИ компании Moderna делает для аналитики то же самое, что индустриализация сделала для производства более 100 лет назад. Данные обрабатываются систематизированным и стандартизованным образом, каталогизируются и централизуются, очищаются, нормализуются и интегрируются, а также предоставляются через API-интерфейсы, к которым у сотрудников Moderna есть доступ, чтобы запускать новые бизнес-приложения. Платформа данных составляет ядро компании, а организационная структура, включающая в себя ученых и менеджеров, следит за ней и использует ее возможности. Будь то прогнозы относительно поставок или финансовое моделирование, разработка вакцины или масштабирование производства, в компании для этого используются программные алгоритмы на основе данных. Технология, которая лежит в основе Moderna, также формирует ее организационную структуру и рабочий процесс.
Конечно, Марчелло Дамиани, директор по цифровым технологиям Moderna, также является руководителем по оптимизации бизнес-процессов. Задача Дамиани, как участника руководящей группы, заключается в том, чтобы управлять преобразованиями на предприятии. По его мнению, нет никакого смысла настраивать старые рабочие процессы, пытаясь увеличить их эффективность; с появлением новых цифровых технологий и искусственного интеллекта его команда работает с различными подразделениями, чтобы изменить операционные процессы. Тем самым они обеспечивают большую скорость, эффективность и внедрение инноваций.
На данный момент мы не знаем, оправдает ли себя вакцина компании Moderna. Последние данные относительно ее эффективности выглядят весьма обнадеживающе, однако разработка любой вакцины чревата неудачей. И мы, разумеется, во благо всего человечества, желаем им и другим компаниям удачи в предпринимаемых попытках создать противовирусное лекарство и вакцины. Так или иначе, одно мы теперь знаем наверняка – разработка вакцин и здравоохранение в более широком смысле уже никогда не будут прежними.
Столкновение с вирусом
Мы многое планировали, опираясь на нашу систему моделирования. У нас работают инженеры по охране здоровья, которые вместе с нами разрабатывают модели. Мы анализировали данные, поступающие из Китая, Южной Кореи и многих других стран. И я бы отдельно отметил Италию, откуда у нас был доступ к огромному объему данных. Мы сравнивали наш опыт работы в Mass General и Partners Healthcare с тем, что происходит в Северной и центральной Италии в попытках узнать, что нас ждет в будущем.
– Пол Биддингер, заместитель председателя по обеспечению готовности к чрезвычайным ситуациям отделения экстренной медицинской помощи в Массачусетской больнице общего профиля
В начале зимы 2020 года ситуация начала стремительно меняться, так как заболеваемость коронавирусом достигла критической точки во многих странах за пределами Китая. В марте Соединенные Штаты были поражены тем, что распространение инфекции достигло стадии «степенного закона»: стремительный рост с удвоением случаев заражения и смертности каждые несколько дней. Именно тогда рынок труда резко изменился. За две недели, с 14 по 30 марта 2020 года, в США, возможно, произошло больше цифровых преобразований, чем за предыдущие 10 лет. Сотрудники, составляющие более половины экономики страны, стали работать из дома. На протяжении двух недель в нашем учебном заведении, Гарвардской школе бизнеса, свыше 125 преподавателей и 250 сотрудников неустанно трудились над тем, чтобы около 2000 студентов MBA и докторантов смогли перейти на онлайн-обучение. Некоторые из нас были уверены, что внедрение преобразований такого масштаба займет десятилетия.
Наблюдая почти мгновенную трансформацию рынка труда, мы также стали свидетелями того, как резко возрастает число случаев заболеваний новым вирусом, а нехватка коек в ОРИТ и медицинских материалов стала критической. К счастью, некоторые медицинские учреждения на протяжении не одного месяца готовились к Covid-19 и упорно работали на тем, чтобы внести необходимые преобразования в процессе подготовки к неизбежному столкновению с вирусом.
Массачусетская больница общего профиля (также известная как Mass General или MGH) была основана 210 лет назад для оказания помощи бедным – миссия, к которой до сих пор относятся чрезвычайно серьезно. Больница придерживается давних традиций аналитической работы, методологической точности и креативной, но систематической инновационной деятельности, что подпитывает всеохватывающую философию ориентации на пациента, которая подразумевает возможность оперативного реагирования на кризисные ситуации и борьбу со стихийными бедствиями.
MGH гораздо старше компании Moderna и представляет собой (во многих отношениях) традиционную организацию. Большая часть ее инфраструктуры информационных технологий устарела, а также ограничена нормативными требованиями и давно устоявшимися рабочими процессами. Однако благодаря умелому руководству, столкнувшись с явной угрозой для жизни, больница быстро трансформировалась для того, чтобы создать своего рода горизонтальную интегрированную информационную систему, характерную для наиболее эффективных цифровых компаний.
Массачусетская больница начала прорабатывать меры реагирования на Covid-19 еще в январе. Данные, поступающие из Китая, а затем из Италии и других стран, отражали многие характерные признаки заболевания и четко указывали на то, с какой нагрузкой больнице предстоит столкнуться. Mass General имеет разрозненную структуру, поэтому было необходимо предпринять какие-то меры, чтобы оперативно создать централизованную систему обработки информации, которая способна принимать данные из любого количества источников, проверять их достоверность, обрабатывать и использовать для прогнозирования нагрузки на множество сложных операционных структур организации, которые должны будут справиться с резким увеличением случаев заболеваемости Covid-19.
Руководила подготовкой мер реагирования в MGH многопрофильная общеорганизационная рабочая группа, в которую входили Пол Биддингер; члены бригад неотложной помощи и интенсивной терапии; Энн Престипино, старший вице-президент и руководитель службы готовности к чрезвычайным ситуациям, именно она главным образом следила за случаями заболевания коронавирусом в MGH; и Ли Швамм, который возглавляет работу по цифровой трансформации больницы и других организаций-партнеров.
Во время подготовки к пандемии Mass General неустанно работала над увеличением пропускной способности, скорости и оперативности реагирования. Рабочие группы трудились над созданием и развертыванием структуры, которая интегрировала и координировала данные и деятельность во всей огромной организации, чтобы контролировать прогнозируемый быстрый рост случаев заболевания Covid-19. Эта информационная структура позволила MGH работать над решением каждой проблемы, обнаруженной в процессе планирования, в том числе нехватки респираторов, аппаратов ИВЛ и отсутствия достаточного числа койко-мест в палатах интенсивной терапии, чтобы обеспечить проведение тех или иных процедур для пациентов, количество обращений которых резко возросло.
В основе организации кризисного реагирования MGH лежала ее информационная система и платформа данных. Эта система обеспечивает централизованное объединение и накопление данных, а также интегрирует информацию о результатах лечения, системах планирования, финансах и нагрузке на пропускную способность с данными об использовании и прогнозами системы снабжения. Все это позволило команде Массачусетской больницы оперативно разрабатывать и размещать информационные панели для каждого отдела, чтобы предоставлять врачам четкие прогнозы и прогностические модели того, как изменится количество обращений и нагрузка.
Организация MGH по предупреждению стихийных бедствий и борьбы с их последствиями, объединив все свои системы и усилия, работала как горизонтальная структура, которая координировала и интегрировала многофункциональные данные, обмен информацией и критически важные операционные действия, связанные с кризисной ситуацией. Больница выступала в качестве оперативного контрольно-диспетчерского пункта, объединяя стратегию MGH и операционную систему, одновременно внося изменения во все составляющие организации.
Один из наиболее значительных результатов, достигнутых во время пандемии в MGH, – это внедрение и использование телемедицины. Платформы телемедицины, которые когда-то составляли в больницах лишь незначительную часть медицинского обслуживания, стремительно превратились в главный метод работы для большинства медицинских областей. Сегодня виртуальное соединение имеет решающее значение для взаимодействия не только между докторами и пациентом, но и между самими врачами, которые теперь используют онлайн-сообщества для обмена информацией, обучения, подготовки и наставничества. Келли Уиттболд, врач службы экстренной помощи MGH и специалист по цифровым технологиям в области здравоохранения, говорит: «Я думала, что мне придется потратить следующие 10 лет на попытки зарекомендовать свою работу, торгуясь с политиками и страховщиками, чтобы убедить их в эффективности цифрового здравоохранения и телемедицины в области инноваций медицинского обслуживания. Covid-19 проделал это за меня всего за несколько недель» [4 - Клейтон М. Кристенсен. Дилемма инноватора. Как из-за новых технологий погибают сильные компании. М.: Альпина Паблишер, 2019.].
Результаты впечатляют. MGH спасла огромное количество жизней и добилась превосходных результатов практически во всех аспектах оказания медицинской помощи в период пандемии. Уиттболд отмечает: «В кризисной ситуации все сотрудники больницы по-настоящему сплотились». Во многих отношениях подход, применяемый в Массачусетской больнице, подготовил почву и для других примеров цифровой трансформации, которые мы обсудим в главе 5. В целом данный подход соответствовал тем принципам, которые мы изложили, однако произошло это гораздо быстрее, чем мы могли предположить.
Реакция MGH показывает, что в случае необходимости, при наличии четкой установки, миссии и необходимых ресурсов старые организации способны измениться в мгновение ока даже при отсутствии новейших и потрясающих сознание технологических систем. Операционная структура – это ключ к координации и интеграции множества различных элементов комплексного реагирования с беспрецедентной скоростью. Важно отметить, что ответная реакция Массачусетской больницы на пандемию демонстрирует также, насколько важны для внедрения аналитики научные обоснования, ориентированные на данные. Простыми словами, когда на карту поставлены человеческие жизни, для фейковых новостей, сфабрикованных данных и организационной политики не остается места. Это стимулирует развитие особого подхода к руководству, основанного на данных и аналитике, что критически важно для создания организации, ориентированной на данные и ИИ. Без этого не может функционировать ни одна цифровая операционная модель.
MGH продолжает работу в этом направлении. Когда пандемия Covid-19 утихнет, следующая задача будет заключаться в том, чтобы усвоить уроки, извлеченные во время кризиса, и продолжить трансформацию. Эта больница не единичный пример. Новый коронавирус заставил многие организации предпринимать нестандартные шаги, соглашаться на беспрецедентные изменения и обходить вековую бюрократию. Давайте рассмотрим и другие производственные сферы.
Быстрый запуск преобразований
Вне всяких сомнений, мы наконец-то располагаем ответом на самый часто задаваемый вопрос: способны ли старые компании по-настоящему трансформироваться? Необходимость оперативного реагирования на Covid-19 уже перестроила компании во всех отраслях. Многие на первый взгляд традиционные фирмы как в сфере здравоохранения, так и за ее пределами поняли, что они тоже могут трансформироваться, причем делать это невероятно быстро, буквально на ходу. Вот несколько примеров.
Поддержание бесперебойного интернет-соединения
Так как социальное дистанцирование изменило характер труда, доступ к Интернету и его пропускная способность стали для людей жизненно важной необходимостью. Телекоммуникационные компании всегда предоставляли критически важные услуги, и они должны быть готовы к любым сбоям. Однако Шанкар Арумугавелу, международный глава правления Verizon Wireless, признал, что даже в одной из крупнейших мировых телекоммуникационных компаний не существует сценария на случай такого кризиса, как Covid-19.
Первостепенной задачей стало обеспечение пропускной способности Интернета и его бесперебойного обслуживания по мере увеличения спроса. В то же время большая часть из 135 000 сотрудников Verizon придется работать удаленно, располагая доступом к тем же инструментам и процессам, которые необходимы им для ведения дел. Кроме того, более 10 000 технических специалистов компании потеряли возможность заходить в учреждения и дома клиентов для установки или ремонта оборудования. В итоге компания оперативно установила программное обеспечение, которое позволило техническим специалистам общаться с клиентами онлайн и выполнять установку и ремонт оборудования удаленно.
