Когда такой фактор, как прогнозирование, дешевеет, это повышает ценность других вещей. И это критически важно. Экономисты называют их дополняющими факторами. Как снижение стоимости кофе повышает ценность сахара и сливок, так для беспилотных автомобилей снижение стоимости прогнозирования повышает ценность датчиков для сбора данных о том, что происходит вокруг машины. Так, в 2017 году Intel купила израильский стартап Mobileye, заплатив более $15 млрд. Прежде всего компанию интересовала его технология сбора данных, позволявшая машине эффективно распознавать объекты (дорожные знаки, людей и т. д.) и разметку на дорогах.

Благодаря удешевлению прогнозирования будет больше прогнозов и больше дополнений к ним. Эти две простые экономические силы запустят новые возможности, создаваемые алгоритмами. На элементарном уровне машина может снять с человека задачи прогнозирования и таким образом снизить издержки. По мере развития и увеличения мощности таких машин изменится само прогнозирование, а с ним улучшится и качество принимаемых решений. Но в какой-то момент прогностические машины станут столь точными и надежными, что изменят методы работы организации. Некоторые ИИ настолько сильно повлияют на ведение бизнеса, что их перестанут использовать только для повышения производительности в рамках стратегических планов. С их помощью изменится сама стратегия.

Руководители постоянно спрашивают нас: «Как ИИ повлияет на нашу стратегию бизнеса?» Проведем для ответа мысленный эксперимент. Большинство людей делали покупки на Amazon. Как и в остальных онлайн-магазинах, вы открываете сайт, находите нужные вещи, кладете их в корзину, оплачиваете и затем получаете по почте. Сейчас модель Amazon такова: «сначала оплата, потом доставка».

Когда вы заходите на сайт, ИИ Amazon прогнозирует, что вы хотели бы купить, и предлагает соответствующие товары. Это целесообразный труд, однако его результаты далеки от идеала. В нашем случае точность прогнозов не превышает 5 %. И мы заказываем одну из множества рекомендуемых вещей. С учетом миллионного ассортимента это совсем не плохо!

Представьте, что ИИ Amazon собрал больше информации о нас и использует ее для улучшения качества прогнозов, – это усовершенствование сравнимо с поворотом регулятора громкости на колонках, только вместо звука регулируется точность прогнозов.

В определенный момент поворота ручки точность прогнозов ИИ достигает порогового значения и меняет бизнес-модель Amazon. Прогнозы становятся настолько точными, что компании выгоднее присылать вам товары, которые вы предположительно захотите купить, чем ждать, пока вы закажете их на сайте.

В таком случае другие магазины вам уже не нужны, а каждая покупка будет стимулировать следующую. Amazon получит основную долю содержимого вашего кошелька. Очевидно, что это выгодно Amazon, но также удобно и вам. Магазин доставляет покупки до того, как вы их совершили, и таким образом избавляет вас от траты времени на шопинг. С поворотом регулятора точности на максимум бизнес-модель Amazon меняется с «сначала оплата, потом доставка» на «сначала доставка, потом оплата».

Разумеется, покупатели не захотят возиться с возвратом нежелательных товаров. Поэтому Amazon вложится в отладку этого процесса – скажем, раз в неделю служба доставки будет собирать невостребованные посылки[13].

Но если такая бизнес-модель лучше, почему Amazon до сих пор ее не внедрила? Дело в том, что сегодня издержки сбора и обработки возвратов перевешивают рост дохода от большей доли покупок. Например, сейчас мы вернули бы 80 % доставленных товаров. Это трудоемко для нас и затратно для Amazon. Прогноз недостаточно точен, чтобы на его основе Amazon внедряла бы новую бизнес-модель.