Машини, платформи, маси: освоювання нашого цифрового майбутнього
![]() » Докладніше на Amazon |
Те, що платформи стають «віссю» високотехнологічного світу, очевидно для всіх. Але автори йдуть далі — заглиблюються в економіку та аналізують, як компанії, бізнес-модель яких базується на платформах, підходять до формування ціни на свої послуги. Також у книзі піднімається досить цікаве питання: якщо завдяки так званим обмінним платформам кардинально зростає рівень спільного використання активів, наприклад, автомобілів, що станеться з компаніями-автовиробниками, котрі вибудували весь свій бізнес навколо тези про те, що автомобіль є власністю окремих індивідів?
Не менш цікавим є аналіз того, як машинне навчання трансформує процес прийняття рішень. Автори навіть стверджують, що ця технологія взагалі може стати засобом прийняття рішень, наголошуючи, що алгоритми, врешті-решт, допоможуть подолати похибки людського мислення, від яких споконвічно страждають найрізноманітніші організації. І це не просто слова. Дані великої кількості досліджень, які впродовж десятиліть проводилися в різних сферах, показують: алгоритми можуть перевершувати людський розум при прийнятті рішень. Тому, як стверджують автори, замість того щоб і надалі покладатися, за їхніми словами, «на думку найбільш високооплачуваного індивіда», компанії мають передати чималу частку аналізування, оцінювання та прогнозування машинам. Хоча Макафі та Брінйолфссон занадто оптимістично дивляться на можливості машинного навчання і недооцінюють деякі серйозні перепони (важко уявити, що всі менеджери добровільно передаватимуть свої владні повноваження машинам), у книзі дуже добре показано — як технологічна інновація змінює способи прийняття рішень.
Крім усього, технологія суттєво полегшує взаємодію компаній із «масами», що відкриває можливості для масштабної співпраці з тими, хто знаходиться поза їхніми межами (серед інших, з клієнтами або постачальниками); а це дозволяє підвищити продуктивність і запустити генератор інновацій на повну ходу. Так, Quantopian намагається створити досконаліший інвестиційний інструмент, використовуючи колективний інтелект трейдерів; GE залучає клієнтів до створення нових продуктів; а Topcoder задіює «мудрість мас», проводячи змагання з програмування.
Але в основі книги лежить наступне базове питання: якщо алгоритмічне прийняття рішень стане реальністю, якщо «маси», яким не потрібні ані боси, ані ієрархії, розв'язуватимуть різнопланові завдання у віртуальному просторі і якщо поширюватиметься така технологія, як блокчейн — чи не відпаде потреба в існуванні корпорації як такої? Автори стверджують, що попри все, великі корпорації не просто нікуди не зникають, а, навпаки, стають ще впливовішими, особливо в технологічному світі, де найуспішніші гравці намагаються певною мірою виглядати як традиційні компанії.
Але чи не суперечить така думка головним ідеям книги? Макафі та Брінйолфссон дають цьому дуже просте пояснення. Ефективність та прогнозованість діяльності залежать від «під'єднання» кожного учасника процесу до однієї організації. Також у такій ситуації люди з більшою ймовірністю виявляють готовність брати участь у довгострокових проектах. І ще, автори підкреслюють, що менеджмент не втрачає значущості, бо всі — від CEO до розкритикованої багатьма постаті управлінця середньої ланки — створюють цінність. Адже щоб довести будь-яку справу до успішного завершення, потрібно допомогти окремим індивідам ефективно співпрацювати.
Звісно, це не означає, що компанії мають використовувати традиційну адміністративно-командну модель управління. Навпаки, як переконалися Макафі та Брінйолфссон, найкращі менеджери тяжіють до егалітаризму — прислухаються до ідей, які надходять із різних ділянок організації, використовують прозорі підходи до поширення інформації і, крім усього, дуже добре усвідомлюють, як обмеження людського розуму впливають на якість рішень, а тому готові використовувати машини та колективний інтелект.
За матеріалами strategy+business.
-
1 Книга увійшла до переліку «Найкращі бізнес-книги 2017-го року» в категорії «Інновації» за версією strategy+business.
