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».
В данном анализе сложность структуры сети авиалиний и автомобильной промышленности считается постоянной. Вполне вероятно, что предварительный прогноз дает авиалиниям и автопроизводителям возможность перейти к более сложным сделкам и продуктам. О его влиянии на внешних поставщиков трудно судить с определенностью, поскольку улучшенный прогноз расширяет сотрудничество с ними, а повышенная сложность, наоборот, сужает. Какой из этих факторов будет доминировать на этом этапе – неизвестно. Но в то время, когда недавно ставшие осуществимыми сложные процессы можно будет выполнять внутри компании, к большинству более простых, ранее выполняемых там, начнут привлекать внешних партнеров.
Влияние ИИ: труд
В 1980-е банки активно внедряли банкоматы, изобретенные в 1970-х. Потенциально трудосберегающая технология была разработана для автоматизации работы кассиров.
Согласно данным Бюро трудовой статистики, кассиры не потеряли работу (рис. 14.1). Машины отобрали у них прямые обязанности. Но в итоге кассиры занялись маркетингом и работой с клиентами, не связанными со сбором и выдачей наличных, – эту задачу выполняли машины, и гораздо надежнее людей. Банки не открывали дополнительные отделения только по двум причинам: из-за проблемы безопасности и издержек на зарплату банковских кассиров. Как только причины исчезли, открылось множество отделений (в городах на 43 % больше), а с ними появилось и множество работников, по старинке называемых кассирами.
Источник: Bessen J. E. How Computer Automation Affects Occupations: Technology, Jobs, and Skills // Boston University School of Law, Law and Economics Research Paper. 2016. October, 3. № 15–49 // URL: http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2690435
.Рис. 14.1. Распространение банкоматов и кассиров за период
Появление банкоматов спровоцировало существенные перемены в организации – новым кассирам в гораздо большей степени требовалось субъективное суждение. Изначальные обязанности кассира были примитивными и легко поддались машинизации. Новые задачи – общение с клиентами, выяснение их потребностей, консультирование по кредитам и выбор опций кредитных карт – оказались не в пример сложнее. И соответственно, труднее стало оценить качество работы новых кассиров[126]
.