Мэнни Маседа: «Большинство компаний до сих пор не извлекают реальную выгоду из ИИ»

Все хотят внедрить искусственный интеллект в свои организации, будь то банки, рекламные агентства или японская политическая партия. Но на самом деле лишь немногие из них достигают успеха в своих начинаниях. Мэнни Маседа — президент Bain Company, одной из самых влиятельных стратегических консалтинговых компаний в мире, известной тем, что консультирует крупные корпорации и правительства. Имея за плечами десятилетия опыта в этой области, Маседа сейчас является одной из ключевых фигур в сфере стратегического внедрения ИИ на корпоративном уровне. В интервью LA NACION президент Bain анализирует, почему лишь одна из четырех компаний получает реальную выгоду от инвестиций в ИИ, что отличает те компании, которые достигают успеха, и какие ошибки встречаются чаще всего. Он также затрагивает тему влияния на оценки сектора, беспрецедентной скорости технологических изменений и того, как ИИ меняет как бизнес-модели, так и саму работу. «Вы работаете с некоторыми традиционными организациями, с жесткими структурами или устаревшими методами работы. Как бы вы охарактеризовали задачу внедрения решений ИИ в таких компаниях?» — Я бы сказал, что мы работаем со всеми типами организаций. Понятие «традиционные организации» имеет очень широкое значение: оно варьируется от отрасли к отрасли, от страны к стране. И вы представляете это как задачу. Внедрение любых изменений — это задача для любой организации. Никто не любит перемен, за исключением, пожалуй, некоторых новых организаций. В случае с ИИ большинство компаний уже проходят через периодические технологические преобразования. Я работаю в Bain в Кремниевой долине почти сорок лет, и каждая технологическая волна приносит с собой определенные цели: повышение производительности, расширение возможностей людей, сближение с клиентами. Вы и я пережили несколько таких волн: мобильные телефоны, компьютеры, перенос корпоративного программного обеспечения в облако. Эта волна потенциально более значима, чем предыдущие, потому что это не только технологические изменения. Зрелые организации обычно имеют CIO с большими командами и технологическими возможностями, построенными на предыдущем стеке, в основном корпоративном программном обеспечении в облаке и интерфейсах электронной коммерции. Многие из этих преобразований оставались внутри области ответственности CIO: смена пакета программного обеспечения, смена поставщика инфраструктуры, смена оборудования. ИИ — это другое. Он влияет на первую линию и бизнес-процессы. Недостаточно, чтобы кто-то из первой линии оформил подписку на ChatGPT, и это не просто CIO, предоставляющий новый инструмент. Это меняет способ работы. «Большинству организаций трудно принять, что это трансформация бизнеса. Необходимо изменить процессы, возможности, а иногда даже структуру компании. Это сложно. На это уходит время. Компании идут по этому пути уже около двух с половиной лет, и лишь немногие из них могут сказать, что уже получили реальную выгоду для своего бизнеса. Но уже начинают прослеживаться закономерности между теми, кто получит эту выгоду, и теми, кто нет. И именно в этом мы и помогаем». — Вы говорите о закономерностях, которые указывают на потенциальный успех внедрения. Каковы эти закономерности или ключевые факторы? — У нас достаточно примеров, чтобы понять, что происходит, когда компания не может масштабировать ИИ после тестирования вариантов использования. Как правило, это происходит потому, что они рассматривают его как технологическую трансформацию, а не как трансформацию бизнеса и организации. Они считают, что это задача CIO, а не CEO или коммерческого отдела. Они распределяют ресурсы на слишком много экспериментов без четкой цели. И они не доводят ИИ до того уровня, на котором он действительно создает ценность. В конечном счете, «ценность» означает одно из трех: повышение производительности и внутренней эффективности; углубление отношений с клиентами и понимания их потребностей; или новые продукты и услуги, созданные с помощью ИИ. — Есть исследования — одно из них, проведенное MIT — которые показали, что только одна из двадцати компаний получает ценность после инвестирования в ИИ. — По нашему опыту, на уровне всей организации это скорее одна из четырех или одна из пяти. А остальные 80 % не терпят неудачу: они просто еще не получают ценности в соотношении с тем, что вкладывают в виде денег и времени организации. И это не так уж необычно, когда вы внедряете не только новые технологии, но и новые бизнес-процессы. — Вы сказали, что мы уже пережили несколько крупных технологических изменений, хотя ИИ предполагает более значительную трансформацию. Какие еще отличия есть по сравнению с инновациями последних десятилетий и как они влияют на бизнес? — Скорость внедрения явно выше, чем в предыдущих технологических волнах: кривая идет по наклонной. Люди втягиваются. Вопрос в том, сколько времени им просто нужно. Некоторые только начинают; другие занимаются этим уже два года и, возможно, сдались; многие находятся посередине. Опыт имеет значение, и внедрение варьируется не только по отраслям, но и по функциям. Если рассматривать ИИ как корпоративное программное обеспечение, а не только как потребительский инструмент типа ChatGPT, его преимущества будут проявляться с разной скоростью в разных областях компании. Это то, что мы наблюдаем. Некоторые отрасли внедряют его быстрее, некоторые функции тоже. «И возможности ИИ растут очень быстро. ChatGPT 3.5 в 2022 году по сравнению с 4.0, 4.5, 5... развивается очень быстро. Технология прогрессирует, опыт людей ускоряется, и да, я надеюсь, что мы увидим результаты в бизнесе быстрее. Оценки уже учитывают это». — По поводу оценок: Джефф Безос недавно сказал, что существует пузырь ИИ. То есть: много денег вкладывается в потенциал, но пока не видно роста производительности. Есть пузырь или нет? — Я всегда осторожно отношусь к слову «пузырь». Всегда существуют временные несоответствия между оценкой и результатами деятельности. Два года назад уже говорили, что это пузырь. Посмотрите на оценку NVIDIA сегодня по сравнению с тогдашней, или на оценку OpenAI после инвестиций Microsoft. Можно привести аргументы в пользу обеих сторон. «Сегодня оценки предполагают огромный прирост стоимости. Ответ на ваш предыдущий вопрос — да: компании будут инвестировать, и будет доход. Но также нужно спросить, откуда берется оценка. За последнее десятилетие мир построил технологический стек на основе облачных технологий, и мы знаем, как оценивался этот стек. Сейчас мы строим новый стек для ИИ. Нижний слой сейчас — это энергия, потому что вычисления ИИ требуют обильной и надежной энергии. Это влияет на оценки энергетических компаний. Далее идет слой полупроводников — одна из таких компаний сегодня является самой ценной в мире. Затем идет аппаратное обеспечение, инфраструктура, слой моделей и слой приложений. Все компании задаются вопросом: как мне перейти к этому новому стеку? Могу ли я участвовать? Могу ли я перенаправить расходы со старого стека на новый? Некоторые могут, другие нет. А некоторые отрасли, возможно, сделают прямой скачок, как страны, которые пропустили стационарную телефонную связь и перешли сразу к мобильной. — Итак, когда вы анализируете компанию, которая хочет внедрить ИИ, на что вы обращаете внимание? — Как стратегический консультант, мы обычно исходим из стратегической повестки дня компании. Это необычный момент, потому что, в отличие от большей части моих 30 лет в отрасли, теперь звонки поступают от клиентов: «Вы можете нам помочь? В руководстве сказано, что мы должны внедрить ИИ». Поэтому нам пришлось быть более осторожными и избирательными в том, где мы можем принести пользу. «Мы смотрим, рассматривают ли они ИИ как технологическую инвестицию или как трансформацию бизнеса. Это отличный фильтр. Затем мы смотрим, есть ли в отрасли важные стратегические проблемы, которые ИИ может решить: отрасли с большим объемом данных, множеством процессов, которые можно улучшить, или глубокими отношениями с клиентами. И мы смотрим, является ли это приоритетом для генерального директора или просто кто-то ниже по должности хочет поэкспериментировать. «С долгосрочными клиентами мы действуем проактивно. Если мы знаем, что банк или фармацевтическая компания обладают хорошими данными и реальными возможностями для бизнес-процессов, мы не ждем звонка». — «Вы тоже меняете способ своей работы?» — «Да, это меняет и наш бизнес. В краткосрочной перспективе это один из самых больших попутных ветров, которые я видел в консалтинге, потому что все хотят стратегию ИИ. И мы можем помочь, потому что это не только технологический консалтинг: это бизнес-консалтинг. Как операционная компания, мы массово внедряем новые технологии. Мне нравится думать, что мы входим в «один из четырех», а не в остальные три. Мы интенсивно используем LLM. Так было на протяжении десятилетий: мы всегда использовали новейшие технологии, чтобы расширить возможности наших сотрудников». — Существует также озабоченность по поводу рабочих мест для выпускников вузов. В США есть исследования, которые показывают, что «начальные рабочие места» на данный момент пострадали больше всего. В этом контексте ИИ может заменить повторяющиеся или базовые, но полезные для обучения молодежи задачи. Это проблема? — Любые изменения можно рассматривать как проблему, но реальность такова, что технологии всегда заменяли или усиливали человеческий труд. В ходе промышленной революции на фабриках сначала появился калькулятор HP 12C, затем персональный компьютер, затем электронные таблицы, затем Tableau, а теперь ИИ. Каждый шаг упрощал ручную работу. «Я понимаю необходимость начальных рабочих мест, где люди могут учиться и получать образование. Но по мере развития технологий отправная точка этих ролей меняется. Есть преимущество в производительности, а производительность необходима в мире с отрицательным приростом населения». Я вижу это не столько как проблему, сколько как реальность: ИИ сократит время, необходимое для выполнения определенных задач. Именно способность использовать эту производительность отличает компании, которые достигают результатов с помощью ИИ, от тех, которые этого не делают. В лучшем случае производительность стимулирует рост. Но рост означает либо создание нового рынка, либо сокращение кого-то в вашей отрасли. Вот почему так важно лидерство: создавать новые бизнесы, завоевывать долю рынка. «Мы можем долго философствовать на эту тему. Даже определение «работа» варьируется. Я думаю о работе как о людях. Но в некоторых странах «работа» включает в себя ботов, агентов, роботов. Совсем другая модель. Между тем мир продолжает автоматизировать работу. Яркий пример — Сан-Франциско. Три года назад автономные автомобили казались странными и пугающими. Теперь Waymo практически захватила рынок такси Uber. Им только что разрешили ездить по шоссе до Сан-Хосе. ИИ сократил количество рабочих мест для водителей? Да. Это часть производительности. Новое заключается в том, что теперь производительность растет не только в ручном труде, но и в таких профессиях, как ваша и моя. Я надеюсь, что мы не дойдем до того, что агент-версия меня будет отвечать на ваши вопросы, но такие версии существуют. У меня есть коллеги, которые их используют. Я сам их использую. Это интересное время. Все роли меняются».