Гари Шапиро - Стань лидером рынка! Техники ниндзя для революции в вашей нише

• Название: Стань лидером рынка! Техники ниндзя для революции в вашей нише
• Автор: Гари Шапиро
• Жанр: О бизнесе популярно
• Год: 2019
• ISBN: 978-5-04-104577-7

В борьбе за лидерство на рынке победят только те, кто обладает хитростью, гибкостью и адаптивностью ниндзя. Перед вами книга, которая поможет обойти конкурентов и стать любимым сервисом или брендом вашей ЦА. Хотите превращать клиентов в фанатов, увеличить продажи, предсказывать и задавать тренды? Узнайте, какие ниндзя-техники помогут вам в этом.

---

Но магия больших данных происходит, когда вы используете методы анализа для поиска новых подходов. Данные о том, кто, когда, что и как в информации, которую вы обрабатываете, могут ответить на вопрос почему. Например, «Почему некоторые люди с заболеванием умирают от него, а другие – нет?», «Какие перекрестки наиболее опасны и в какое время дня?», «Что покупают люди в киберпонедельники?».

Использование больших данных для предсказательной аналитики – это большая возможность для будущих ниндзя. Например, если управляющая на фабрике хочет понять, как создать лучшую, более безопасную, более продуктивную среду для работников, то ей в первую очередь нужно изучить их физическую среду. Машины на фабрике могут осуществлять сбор дюжин данных каждую минуту – от температуры до вибрации и влажности – и могут отправлять эту информацию назад, в штаб-квартиру производителя станков. Там данные могут сравниваться с данными, полученными от машин с тысяч других фабрик; такой анализ может улучшить эффективность и даже определить, может ли определенное оборудование быть подвержено сбоям. Она также может искать менее очевидные корреляции. Предположим, эта определенная фабрика располагается в Детройте, и так вышло, что на ней работает какое-то количество фанатов футбольного клуба Lions. Менеджер должен отследить продуктивность, сверяясь с расписанием игр национальной футбольной лиги, чтобы определить, влияют ли вечерние воскресные игры Lions на продуктивность сотрудников фабрики в понедельник.

Обратите внимание, будущие ниндзя: самый передовой уровень анализа больших данных включает в себя не только прогнозирование вероятности будущих исходов, но и автоматическое принятие мер на основании этих прогнозов. Предсказательная аналитика требует постоянного цикла обратной связи для повторного улучшения способности прогнозировать. Выявление случаев мошенничества в секторе кредитных карт является отличным примером: если вы когда-либо получали автоматический звонок, оповещающий вас о подозрительных платежах, совершенных с вашего счета, то этот звонок был, вероятнее всего, обусловлен алгоритмом. Этот алгоритм опирается на большие данные, проанализировав не только выработанный вами паттерн платежей, но и паттерны миллионов других клиентов. Сервисы по прослушиванию музыки, как Pandora, являются другим примером – они предлагают идеальную песню в идеальное время благодаря анализу ваших прошлых прослушиваний.

Большие данные, облачные вычисления и анализ представляют собой основу умных городов: прогнозируя транспортные потоки, давая возможность беспилотным автомобилям устанавливать контакт с окружающим миром и друг с другом, отслеживая состояние инфраструктуры для выявления признаков износа. И чтобы действительно использовать мощь этого потока информации, нам нужен ИИ.

ИИ – это одна из самых обсуждаемых тем в мире технологий. Но он скромно работал годами вдали от посторонних глаз в самой элементарной своей форме – узкоспециального ИИ, который специализируется в одной области. В 2011 году Уотсон от IBM продемонстрировал отличный пример ИИ: инженеры обучили ИИ для одной определенной задачи: игры в Jeopardy! Чатботы и технологии распознавания голоса, включая «Сири» от Apple, «Алексу» от Amazon и «Кортану» от Microsoft, являются другими примерами узкоспециального ИИ. Эти сервисы используются для различных целей, но все обусловлено распознаванием голоса.

Когда узкоспециальный ИИ разовьется до общего ИИ, известного также как «ИИ человеческого уровня», эти машины будут способны делать практически все, что может живой человек: например, поддерживать сложные разговоры и понимать особенности языка. Другая тема для подобных размышлений заключается в том, что общий ИИ будет способен «сойти» за человека. У ученых есть различные тесты для распознавания общего ИИ, включая тест Тьюринга (можно ли в ходе разговора принять машину за человека?), тест на должность (могут ли принять машину на работу, которую сейчас выполняют люди?) и кофе-тест (может ли машина зайти к кому-то домой и разобраться, как приготовить кофе – определить местоположение кофемашины, залить в нее воду, найти кофе и налить готовый напиток в кружку?).

В 2017 году имя Рэя Курцвейла оказалось на первых полосах газет, ведь именно он спрогнозировал, когда именно эти основные этапы в развитии ИИ будут пройдены. Курцвейл – блестящий компьютерный ученый, футурист, изобретатель, автор книги «Сингулярность уже близка», а ныне технический директор в Google – не говоря уже о том, что он находится в Зале Славы CTA. Он предсказал, что к 2029 году ИИ пройдет тест Тьюринга, достигнув подобного человеку интеллекта, и что в 2045 году «люди будут умножать наш эффективный интеллект… при помощи слияния с интеллектом, созданным нами»[91].

Последним уровнем ИИ является суперинтеллект, который философ из Оксфорда Ник Бостром определяет как «интеллект, который намного умнее лучшего человеческого мозга практически в каждой сфере, включая научное творчество, общее мышление и социальные навыки»[92].

Прогнозы исследователей по поводу того, когда мы достигнем этих уровней, существенно варьируются, но эксперты говорят, что есть шанс 50 на 50, что к 2062 году ИИ будет лучше людей практически во всем[93].

Возможно, сверхразумный ИИ будет означать конец человечества; возможно, он обозначит начало новой эры. В любом случае, я уверен в том, что он изменит человечество в том виде, в котором мы его знаем. Возможность обучать компьютеры для нахождения сходства среди фрагментов неструктурированной информации сулит ниндзя-будущему колоссальные возможности. И речь далеко не только о технических компаниях: предприятия, не созданные непосредственно для разработки ИИ, могут использовать технологию для повышения продуктивности и снижения расточительности, улучшения клиентского сервиса, сокращения масштабов мошенничества и для того, чтобы компания могла больше учитывать индивидуальные желания и потребности клиентов.

Биометрия

Поскольку у каждого человека имеются дюжины уникальных физических особенностей, а датчики становятся дешевле и лучше в их распознавании, биометрия стала новым рубежом. Мы уже далеко ушли от использования отпечатков пальцев. А физиологические реакции, которые старые ненадежные детекторы лжи якобы должны были измерять, с помощью сегодняшних ниндзя-инноваций, воспринимающих несколько физиологических и поведенческих показателей, могут оцениваться намного эффективнее. Эти показатели могут быть использованы для установления или подтверждения личности, определения эмоций, оценки риска или оценки реакции. И да, они тоже могут распознать ложь: вместо полиграфа сегодня у нас есть технология, которая способна анализировать мельчайшие движения зрачков для определения того, откровенны мы или нет[94].

Многие люди, кажется, готовы пожертвовать некоторой приватностью ради безопасности там, где угроза нашей защищенности выше (аэропорты) или там, где находятся уязвимые группы населения (школы и больницы). Я – один из этих людей. По работе я часто оказываюсь за рубежом, так что я присоединился к программе Global Entry, которая сокращает мое время, затрачиваемое на паспортном контроле и на таможне. Я охотно отдал для распознавания свои отпечатки пальцев в обмен на это удобство. Многие системы безопасного доступа также используют отпечатки пальцев. Apple, Samsung и ряд других производителей смартфонов используют сканы отпечатков пальцев для доступа к телефону. Мы можем не дать ворам украсть наши данные, а нашим детям – спускать деньги на всякую ерунду.

Радужные оболочки наших глаз являются одним из самых уникальных человеческих идентификаторов: в то время как стандартный отпечаток пальца использует 13 точек идентификации, скан радужки может зарегистрировать более 200 уникальных идентификаторов[95]. Прошло более полутора десятилетий после того, как в «Особом мнении» кинозрителям были показаны пауки, сканирующие оболочки глаз, и вот здесь, в Америке, существует решение по сетевой безопасности Clear, предлагающее сканирование радужки (вместе с отпечатками пальцев) в качестве способа подтверждения личности. Eyelock – это еще одна техническая компания по управлению идентификационными данными, использующая радужку; ее проекты варьируются от предоставления безопасного доступа к серверным помещениям до усиления безопасности на пунктах пересечения границы. А на CES 2018 Gentex продемонстрировал свою новейшую бортовую биометрическую систему, которая сканирует радужку водителя, чтобы гарантировать на таможне безопасность, комфорт и удобство.

Распознавание лиц перешло от области фантастики к реальности. Facebook и Apple iPhoto используют его, чтобы сделать возможной автоматическую отметку людей на фото. Disney использует распознавание лиц в своих тематических парках в Токио, чтобы быстро сканировать владельцев клубных карт в своих парках. Службы безопасности используют его во время событий, связанных с высоким риском, таких как Супербоул, чтобы быть уверенными в том, что ни один человек из списка террористов не сможет проникнуть внутрь.