Читаем Искусственный интеллект на службе бизнеса полностью

Для обучения нужны потребители, согласные предоставлять данные. Если что-то в стратегии делается в ущерб чему-то другому, то в сфере ИИ немногие компании раньше и активнее проявили приверженность стратегии ИИ, чем Apple. В специальном разделе, на странице, посвященной конфиденциальности, СЕО Apple Тим Кук написал: «Самое главное для Apple – ваше доверие. Поэтому мы уважаем ваше право на конфиденциальность и защищаем ее криптостойким шифрованием и строгими правилами обращения с данными»[140].

Далее он продолжил:

«Несколько лет назад пользователи интернета начали понимать, что для бесплатных сервисов они являются не клиентами, а продуктом. Но мы, сотрудники Apple, считаем, что политика конфиденциальности в отношении клиентов превыше всего.

Наша бизнес-модель прозрачна: мы занимаемся продажами качественного продукта. Мы не используем содержание ваших писем и СМС, а также истории просмотров для продажи рекламодателям и не монетизируем информацию, хранящуюся на вашем iPhone или в iCloud. Наши программы и услуги разработаны для совершенствования устройств, не более того»[141].

Apple приняла такое решение не под давлением закона (некоторые утверждают, что из-за отставания в разработке ИИ от Google и Facebook). Ни одна компания, и в том числе Apple, не может отказаться от ИИ, стратегическая приверженность усложнит работу. Компания планирует создавать ИИ с соблюдением конфиденциальности и делает крупную стратегическую ставку на то, что пользователи захотят получить контроль над собственными данными. Apple уверена, что ее политика повысит, а не понизит вероятность установки пользователями ИИ в свои устройства[142]. И она не одинока во мнении, что защита конфиденциальности окупится. Salesforce, Adobe, Uber, Dropbox и многие другие уже вложили в конфиденциальность немалые средства.

Это стратегическая ставка. Многие компании, в том числе Google, Facebook и Amazon, избрали другой путь и сообщают потребителям, что намерены использовать их данные для повышения качества продукта. Акцент Apple на конфиденциальности ограничивает диапазон ее продуктов. Например, и у Apple, и у Google в фотоприложение встроена функция распознавания; чтобы она работала, всем лицам необходимо присваивать метки. Google сохраняет их на сервере, и распознавание возможно на любом устройстве. Но Apple ради сохранения конфиденциальности проводит распознавание на уровне устройства. То есть, если отметить знакомых на компьютере Mac, на iPhone и iPad метки не появятся. В такой ситуации забота о конфиденциальности противоречит удобству использования (когда мы пишем книгу, неизвестно, как Apple собирается решать эту проблему).

Мы не знаем, как все обернется на практике. В любом случае с экономической точки зрения очевидно, что итоговый стратегический выбор обусловит относительная отдача от предпочтения конфиденциальности в ущерб прогностической точности. Повышенная конфиденциальность может позволить компании узнавать о пользователях, но толку от этих знаний будет мало.

Опыт как новый дефицитный ресурс

Навигационное приложение Waze собирает данные пользователей для прогнозирования ситуаций на дорогах. Лично для вас оно подберет кратчайший маршрут. Если бы это было его единственной задачей, проблем бы не возникло. Но прогноз меняет поведение людей, а Waze разработано для прогнозирования. И если приложение получает информацию от массы пользователей, то прогнозы могут искажаться.

Загвоздка в том, что пользователи Waze последуют по предложенному маршруту объезда пробок, вероятно, по переулкам. И если приложение не сделает поправки, то может не узнать, что препятствие устранено и обычный маршрут снова стал кратчайшим. Следовательно, для разрешения этой проблемы приложению придется направить по нему нескольких водителей для проверки. Их принесут в жертву ради блага других, и, разумеется, они разочаруются в продукте.

Когда прогноз меняет поведение толпы и тем самым лишает ИИ необходимой для прогнозирования информации, компромиссное решение найти непросто. В данном случае потребности большинства ставятся выше предпочтений нескольких человек (или одного). И это определенно не лучший пример отношения к клиентам.

Перейти на страницу:

Все книги серии МИФ. Бизнес

Похожие книги

От хорошего к великому. Почему одни компании совершают прорыв, а другие нет...
От хорошего к великому. Почему одни компании совершают прорыв, а другие нет...

Как превратить среднюю (читай – хорошую) компанию в великую?На этот вопрос отвечает бестселлер «От хорошего к великому». В нем Джим Коллинз пишет о результатах своего шестилетнего исследования, в котором компании, совершившие прорыв, сравнивались с теми, кому это не удалось. У всех великих компаний обнаружились схожие элементы успеха, а именно: дисциплинированные люди, дисциплинированное мышление, дисциплинированные действия и эффект маховика.Благодаря этому компании добивались феноменальных результатов, превосходящих средние результаты по отрасли в несколько раз.Книга будет интересна собственникам бизнеса, директорам компаний, директорам по развитию, консультантам и студентам, обучающимся по специальности «менеджмент».

Джим Коллинз

Деловая литература / Личные финансы / Финансы и бизнес
Как гибнут великие и почему некоторые компании никогда не сдаются
Как гибнут великие и почему некоторые компании никогда не сдаются

Джим Коллинз, взирая взглядом ученого на безжизненные руины когда-то казавшихся несокрушимыми, а ныне канувших в Лету компаний, задается вопросом: как гибнут великие? Действительно ли крах происходит неожиданно или компания, не ведая того, готовит его своими руками? Можно ли обнаружить признаки упадка на ранней стадии и избежать его? Почему одни компании в трудных условиях остаются на плаву, а другие, сопоставимые с ними по всем показателям, идут ко дну? Насколько сильными должны быть кризисные явления, чтобы движение к гибели стало неотвратимым? Как совершить разворот и вернуться к росту? В своей книге Джим Коллинз отвечает на эти вопросы, давая руководителям обоснованную надежду на то, что можно не просто обнаружить и остановить упадок, но и возобновить рост.

Джим Коллинз

Деловая литература