Безономика. Как Amazon меняет мировой бизнес. Правила игры Джеффа Безоса

Безос и в личной жизни применяет концепцию маховика. В Amazon он преподает курс лидерства для высших менеджеров. Учитывая постоянные сверхурочные и высококонкурентную рабочую среду в компании, генеральному директору часто задают вопрос о поиске баланса между работой и личной жизнью. Он, однако, не считает, что вопрос сформулирован верно, и предпочитает говорить о «гармонии между работой и личной жизнью». По мнению Безоса, не столь важно, сколько часов в неделю человек работает. Весь вопрос в том, заряжает ли работа энергией или истощает ее. «Я знаю, что если работа питает меня энергией [139], если я там счастлив, вношу свой вклад, ощущаю себя частью команды, то и дома я становлюсь гораздо счастливее, — утверждает он. — Точно так же, если я счастлив дома, я эффективнее работаю и лучше справляюсь со своими обязанностями босса… Некоторые люди приходят на совещание, и энергии вокруг становится больше. Приходят другие, и все вокруг просто сдуваются. Вам надо решить, каким человеком будете вы. Это маховик, круг, а вовсе не весы. Вот почему эта аналогия так опасна, она подразумевает неукоснительно соблюдаемый компромисс. Вы можете остаться без работы и все время посвящать своей семье, но на самом деле ситуация будет вас тяготить, да и семья не захочет постоянно находиться рядом с вами».

Концепция маховика довольно широко известна в деловых кругах с тех пор, как Джим Коллинз описал ее в книге «От хорошего к великому». Но то, чего добился с этой идеей Безос, поистине революционно. За последнее десятилетие он вывел ее на совершенно новый уровень. Для своего маховика он использует большие данные, искусственный интеллект и машинное обучение, причем с беспрецедентной скоростью, чтобы заставить его вращаться еще быстрее и уже самостоятельно. В своем письме акционерам в 2016 г. Безос объяснил мощь моделей машинного обучения: «Машинное обучение служит драйвером наших алгоритмов прогнозирования спроса, ранжирования в поиске товаров, системы рекомендаций, размещения товаров для их продвижения, выявления мошеннических действий, языкового перевода и многого другого». Умные алгоритмы каждый день, каждый час, каждую секунду учатся угождать клиентам Amazon, выясняя способы снизить цены или ускорить доставку, предлагая подходящие песни или фильмы или добиваясь того, чтобы Alexa правильно ответила на вопрос за несколько миллисекунд. Представьте себе эту новую итерацию концепции как маховик ИИ.

Десятки тысяч инженеров, специалистов по обработке данных и программистов, нанятых Безосом, превратили маховик ИИ в самообучающую машину, кибернетическое устройство с собственным интеллектом, которое анализирует в мельчайших деталях данные, собираемые Amazon о 300 млн своих клиентов. Машина решает, какие товары закупать, какие цены установить и где их хранить. Программное обеспечение на основе ИИ может анализировать огромные массивы данных, включая информацию о прошлых покупках клиентов, о товарах, добавленных в корзины, сохраненных в списке пожеланий, и даже о движении курсора мыши по экрану у покупателей, чтобы предсказать потенциальные заказы. Представим, что наступает лето и в Мертл-Бич любители пляжного отдыха начинают искать новый зонтик или солнцезащитный лосьон. Машина будет знать, что к этому времени нужно запасти побольше таких товаров на складах в Южной Каролине, чтобы клиентам Amazon не пришлось беспокоиться об их отсутствии или о несвоевременной доставке. И маховик продолжает вращаться.

Поначалу мне было трудно поверить в эту концепцию. Могут ли машины быть настолько умными, чтобы принимать бизнес-решения практически в режиме реального времени для сотен миллионов товаров, продаваемых Amazon по всему миру? Я знал, что ИИ становится все умнее и затраты на обработку огромных объемов данных снижаются, но рассказы об этих технологиях содержали слишком много беззастенчивой рекламы. Неужели машины так преуспели? Чтобы выяснить это, во время моего пребывания в Сиэтле я поговорил с Джеффом Уилки, главой Worldwide Consumer. Уилки начал работать в Amazon в 1999 г. и помог превратить компанию в логистического гиганта, а сейчас курирует всю глобальную электронную коммерцию, включая маркетинг, операционную деятельность, традиционную розницу, Amazon Prime, магазины Whole Foods и многое другое.