Где заканчивается ваш бизнес и начинается чужой? Где точно проходят границы вашей компании? Это долгосрочное решение требует пристального внимания со стороны самых высокопоставленных лиц организации. Более того, новые универсальные инновации часто приводят к неожиданным ответам на эти вопросы. Определенные инструменты ИИ, с большой вероятностью, изменят границы вашего бизнеса. Прогностические машины заставят многое переосмыслить, от производственного оборудования до данных и людей.
Что убрать и что оставить
Неопределенность влияет на границы бизнеса
[123]. Экономисты Зильке Форбс и Мара Ледерман изучали организацию авиатранспортной отрасли США на пороге нового тысячелетия
[124]. Маршруты были поделены между крупными авиаперевозчиками ранга United и American и региональными партнерами, такими как American Eagle и SkyWest. Партнеры были независимыми компаниями, сотрудничество оформили соглашением. Помимо других условий, цена на билеты региональных авиакомпаний была ниже, как и зарплата сотрудников, а их условия работы были менее выгодными. Например, в ряде исследований установлено, что у старших пилотов крупных авиакомпаний зарплата на 80 % выше.
Загадка в том, почему большинство маршрутов обслуживали крупные компании, если их партнеры предоставляли услуги по более низким ценам. Форбс и Ледерман установили основной фактор – это погодные условия, точнее, их неопределенность. При нелетной погоде полеты откладываются, что в целом сказывается на работе, зависящей от пропускной способности авиатранспортной отрасли, объединенной в сеть.
Когда погода портится, партнеры долго принимают решения, потому что для внесения быстрых изменений с неопределенными издержками им необходимо свериться с контрактом. Крупные компании хотят избежать таких задержек, поэтому маршруты, на которых рейсы часто откладываются из-за погодных условий, контролируют и обслуживают они.
Три ранее описанные составляющие предполагают, что ИИ ведет к изменению стратегии. Во-первых, здесь присутствует ключевой компромисс между низкими издержками и высоким контролем. Во-вторых, он обусловлен неопределенностью, а конкретнее – отдача от контроля повышается с уровнем неопределенности. Крупные авиаперевозчики ищут компромисс между снижением издержек и увеличением контроля, оптимизируя границу, отделяющую их действия от партнерских. Если бы прогностическая машина могла преодолеть неопределенность, появилась бы третья составляющая, баланс сместился бы, и авиакомпании доверили бы больше обязанностей партнерам.
Компании, вовлеченные в постоянные инновации, особенно подразумевающие обучение на опыте, создают похожую схему. Новые модели автомобилей появляются примерно каждые пять лет, и, поскольку их изготовление включает в себя подробную спецификацию деталей и конструкторские разработки, автопромышленники должны определиться, откуда брать детали: изготавливать самостоятельно или заказывать аутсорсинг? На протяжении длительного процесса разработки компания имеет только примерное представление о ходовых характеристиках автомобиля. Некоторая информация становится доступной только после выпуска новой модели из отзывов покупателей и других долгосрочных показателей эффективности. Именно поэтому модели ежегодно обновляют без радикальных изменений в конструкции, лишь устраняя недостатки компонентов, за счет чего улучшают продукт.
Экономисты Шарон Новак и Скотт Стерн обнаружили, что изготовители элитных автомобилей, сами производящие детали, быстрее усовершенствовали модели от года к году
[125]. Они измеряли улучшения со стороны клиентов, используя рейтинги Consumer Reports. Обладая контролем, автопроизводители могли быстрее реагировать на обратную связь клиентов. В отличие от них, компании, которые заказывали детали сторонним производителям, не продемонстрировали таких улучшений. Однако у них свои преимущества: качество их моделей изначально выше, потому что изготовленные поставщиками детали лучше. Автопроизводители стоят перед выбором: приобретать детали у поставщиков или изготавливать самим, чтобы быстрее усовершенствовать выпущенные модели, контролируя инновации в жизненном цикле продукции. Здесь опять же снижающая неопределенность прогностическая машина может изменить стратегию.
В обоих случаях компромисс между краткосрочной и долгосрочной производительностью и рядовыми и нештатными событиями ищет сама организация, решая, до какой степени полагаться на внешних поставщиков. Однако отличительная особенность такого выбора тесно связана с неопределенностью. Насколько важны метеорологические явления, к которым авиакомпании не могут подготовиться заранее? Насколько автомобиль будет соответствовать желаниям клиента?
Влияние ИИ: капитал
Предположим, что снижающий неопределенность ИИ уже существует и третья составляющая в наличии. Прогноз очень дешев и достаточно минимизирует неопределенность, чтобы изменить суть стратегической дилеммы. Как это повлияет на действия авиакомпаний и автопроизводителей? С ИИ машины способны функционировать в более сложной среде. Количество проверенных «если» возрастает, таким образом, ослабляется потребность бизнеса иметь собственные средства производства по двум причинам.
Первая: больше «если» означает, что компания может прописать в договоре действия при возникновении непредвиденных обстоятельств. Предположим, ИИ позволяет авиакомпаниям прогнозировать не только метеорологическую обстановку, но и оптимальные действия в случае связанных с ней затруднений. Это повысит крупным авиалиниям отдачу от подробного описания особых ситуаций в договоре. Они смогут перечислить в нем больше «если». Следовательно, вместо контроля над маршрутами крупные авиаперевозчики получили бы прогностическую власть, позволяющую им с уверенностью заключать договоры с независимыми региональными перевозчиками и пользоваться преимуществами их низких цен. Им требовалось бы меньше средств производства (самолетов), потому что к выполнению большинства рейсов привлекались бы партнеры.
Вторая: прогнозы ИИ – вплоть до прогнозирования удовлетворенности клиента – позволят автопроизводителям изначально увереннее конструировать автомобили, что повысит удовлетворение потребителей и качество продукции и исключит необходимость масштабных обновлений моделей. Следовательно, они смогут выбирать лучшие в мире детали у независимых поставщиков, зная, что благодаря точному прогнозу обойдутся без затратных пересмотров договора. Отпадет потребность в собственных заводах по изготовлению деталей. И в целом прогноз дает гораздо больше «если», чем необходимо для четкого описания всех «то».
