Суть «умного бизнеса»

Руководители знают, что появление новых технологий может вынудить кардинально изменить стратегию компании. В книге “Умный бизнес: что успех компании Alibaba приоткрывает о будущем стратегии” Минг Зенг, директор по стратегии китайской технологичной компании Alibaba Group, рассуждает о подобных изменениях и о том, что значит вести «умный бизнес». Этот отрывок, специально отобранный для BeInTrend, рассказывает о принципах такого бизнеса, используя пример Дня Холостяков (прозванного так из-за обилия единиц в дате 11.11, когда он отмечается), ставшего в Китае днем, когда ставятся рекорды объёмов продаж онлайн-торговли.

Формулу умного бизнеса можно свести к одному простому уравнению:

 

Умный бизнес = сетевая координация + интеллектуальная обработка данных

 

Это уравнение характеризует основной принцип успеха Alibaba и описывает всё, что вам нужно знать о бизнесе в будущем. Как я объясню, сетевая координация и интеллектуальная обработка данных – это два новых явления, ставших возможными благодаря развитию технологий. И эти два феномена имеют значительные преимущества перед привычными бизнес-процессами и бизнес-структурами.

В самом широком смысле, сетевая координация – это изменение сложного бизнес-процесса так, чтобы группы людей или фирм были способны его выполнять более эффективно. Функции, которые традиционно были наглухо вмонтированы в вертикально-интегрированные структуры или цепочки поставок, несклонные к переменам, могут гораздо проще координироваться посредством сетей. Обладатель Нобелевской премии по экономике Рональд Коуз объяснял, что создатели бизнесов выстраивали в них чёткие структуры, чтобы управлять чрезмерно высокими транзакционными издержками. Но современные технологии уменьшают издержки, делая возможными новые сетевые подходы. При использовании сетевой координации такие бизнес-процессы, как продажи, маркетинг и производство во всех своих аспектах, трансформируются в децентрализованные и гибкие процессы, которые могут быть оптимизированы.

День Холостяков, с учётом той роли, которую в нём играют Tmall и Taobao (платформы для онлайн-торговли, которыми владеет Alibaba Group – прим.), это идеальный пример того, как работает сетевая координация. У Taobao нет каких-то своих товаров, эта платформа, напротив, является сетью, которая связывает воедино более 10 миллионов продавцов. В свою очередь, эти продавцы координируются с миллионами своих партнёров. И все участники этого процесса работают вместе, чтобы справиться со сложной задачей функционирования онлайн-ритейла, обработки транзакций и доставки продукции до конечного потребителя. Уровень взаимодействия, невозможный для человека, является сутью сетевой координации: автономная координация, которая почти не имеет границ, соединяя бесконечное количество партнёров посредством интернета.

В связи с тем, что сеть участников деловых отношений координируется онлайн, бизнес-процессы также технологизируются. Иными словами, постоянно текущие потоки информации, возникающие из онлайн-процессов и взаимодействий в режиме реального времени, формируют цепь обратной связи, которая автоматически создаёт всё более «разумные» решения. К примеру, сегодня, значительная часть процессов, включая нахождение и показе продуктов потребителям внутри Taobao, автоматизирована. Традиционные ритейлеры нанимают тысячи покупателей, мерчандайзеров, стилистов, персональных продавцов по вопросам покупок и т.д. чтобы получить схожий результат. В Taobao это стало возможным благодаря машинному обучению. В самый пиковый момент Дня холостяков в 2017 году, в базах данных Alibaba проходило 42 миллиона вычислений в секунду. Эта цифра означает, что алгоритмы, работающие по принципу машинного обучения, осуществляли миллиарды итераций на протяжения дня, чтобы решить, какие предметы должны отображаться на экране вашего смартфона. Эти решения формировались после того, как вы уже купили телефон, билеты на Бали и даже ту пижаму радужной расцветки, на которую вы положили глаз месяц тому назад.

Интеллектуальная обработка данных – это то, что я называю способностью эффективно отображать продукты и услуги, в соответствии с активностью и реакцией потребителя. Этот процесс радикально отличается от того, как большинство современных фирм производят свои продукты и осуществляют услуги.

Под интеллектуальной обработкой данных я подразумеваю способность бизнеса быстро и в автоматическом режиме улучшаться, беря на вооружение машинное обучение. Понять, что такое интеллектуальная обработка данных будет легче, если вы когда-нибудь сталкивались с системами рекомендаций. Эта, самая базовая форма интеллектуальной обработки данных, по сути, есть стандартная бизнес-практика для компаний, использующих возможности онлайна. Однако, те возможности, которые я описываю, куда более продвинутые. Компании могут разработать лучшие варианты применения интеллектуальной обработки данных при автоматизации процесса принятия решений, и если они будут постоянно использовать информацию, поступающую в режиме реального времени. К такой информации можно отнести, например, сроки погрузки от поставщиков, уведомления от производителей, отслеживание логистических процессов или предпочтения потребителей. Эта автоматизация достигается посредством алгоритмов машинного обучения, улучшающих координацию и оптимизирующих каждое звено в цепочке создания добавленной стоимости. Все больше предприятий «выходит в сеть» и решения, связанные с вышеперечисленными действиями, могут автоматизироваться и улучшаться. Вот какой смысл я вкладываю в понятие интеллектуальной обработки данных.

За последние 10 лет достижения в сфере машинного обучения в разы расширили охват и эффективность применения интеллектуальной обработки данных. Подобно тому, как машины могут достигать высот в шахматах и го, алгоритмы могут используются для осуществления экстремально длинных цепочек вычислений или чтобы исследовать многочисленные варианты необходимые для нахождения оптимальных решений проблемы. При возникновении новых результатов, алгоритмы перестраивают сами себя, чтобы лучше отвечать положению дел. Продолжительные итерации способствуют обучению алгоритмов, результаты которых улучшаются параллельно с ростом объёмов и разнообразия информации.
В современном мире всё больше бизнес-процессов «уходят в онлайн» и требуют всё большей координации между взаимосвязанными игроками на рынке. В таких условиях компании могут провести внутреннюю трансформацию, обеспечив автоматизацию рутинных действий с использованием больших вычислительных способностей, чем есть у человека.
Это и есть суть «умного бизнеса».

Печатается с разрешения Harvard Business Review Press

Все права защищены

Минг Зенг “Умный бизнес: что успех компании Alibaba приоткрывает о будущем стратегии”

(Ming Zeng Smart Business What Alibaba’s Success Reveals about the Future of Strategy. Harvard Business Review Press, 2018)