Разработка эффективной стратегии

Здесь

How to Establish an Effective Enterprise Strategy

Чтобы разработать эффективную стратегию предприятия, полезно понять, что с ней связано, а также общие препятствия, с которыми вы можете столкнуться.

Общие препятствия на пути разработки стратегии предприятия

1. Преодоление неопределенности и сопротивления (оппозиции к) изменениям.

Если компания не применяет инновационные стратегии, она может проиграть в конкурентной борьбе.
Стратегия - это изменения, и это также изменение мышленя.
Поэтому приходится бороться с колебаниями и с противостоянием.
Возможно, придется нанять специальных сотрудников, умеющих мыслить стратегически и готовых к изменениям.
По данным МакКинзи 74% компаний терпят неудачу в преобразованиях:

2. Не планируйте жестких и агрессивных сроков разработки стратегии. В спешке, в напряженной обстановке можно получить сырые или неверные решения.

Что нужно сделать (знать) при разработке стратегии

1. Определить стратегические цели.
2. Обеспечить результатами исследований процесс планирования.
3. Распределить ресурсы в соответствии со стратегией.
4. Создать "Правильную команду" для работы со стратегией.

1. Стратегические цели

Частью стратегии предприятия является определение краткосрочных и долгосрочных целей, которые должны быть достигнуты компанией. Это могут быть финансовые цели, такие как увеличение доходов компании на 15%, или нематериальные цели, такие как  улучшение морального состояния всей компании. Определяя цели, вы задаете направление.

2. Результататы исследований и процесс планирования

Соберите информацию о слабых и сильных сторонах ваших конкурентов. Это фундамент для разработки стратегии, создающей конкурентные преимущества. Исследование рынка также важно. Поняв ваших клиентов, вы обнаружите, что их легче привлекать и обслуживать. Потребности и вкусы клиентов меняются.

3. Стратегическое распределение ресурсов

Важно распределить свои ресурсы в областях, которые предлагают лучшие возможности.
Наилучшие возможности являются результатом сочетания возможностей бизнеса (что делается лучше, чем у конкурентов) и того, что наиболее критично для клиентов. Вы должны убедиться, что предлагаемые вами услуги или продукты соответствуют потребностям клиента.

4. "Правильная команда" для работы со стратегией

Команда, которую вы собираете для создания стратегии вашего предприятия, имеет решающее значение. Как генеральный директор или топ-менеджмент, вы должны убедиться, что правильные люди собраны, чтобы создать стратегию, которая поможет компании добиться успеха.

По данным МсКинзи:

50 вещей, которые можно положить в комплект для выживания в автомобиле

Огонь, тепло и свет

1. Аварийные свечи (чтобы видеть в темноте).
2. Спички (особенно те, что горят даже в воде).
3. Ручной фонарь с динамо-машиной, чтобы не беспокоиться о батарее.
4. Светлячки - химический источник света - light stick.
5. Разжигатель огня (Fire Starter Kit).

Приют / Одежда

6. Одеяла.
7. Смена одежды на случай, если вы промокнете или испачкаетесь.
8. Пальто или теплая куртка.
9. Перчатки для работы.
10. Накидки от дождя.
11. Спальные мешки.
12. Носки - гораздо важнее, чем вы думаете.
13. Запасная обувь на случай намокания или повреждения.
14. Палатка-труба.
15. Зонтики на случай дождя.

Другоое

16. Батарейки - для фонарей, сотовых телефонов или любых других устройств, которые могут у вас быть.
17. Компас.
18. Батончики с высоким содержанием протеина.
19. Аварийный свисток.
20. Аптечка.
21. Складная или саперная лопата.
22. Еда - что-либо с очень длительным сроком хранения.
23. Карты- атлас вашей страны и карту местности.
24. Металлический котелок, который идеально подходит для кипячения воды.
25. Мини-зеркало для спасения, чтобы вы могли подать сигнал о помощи.
26. Мультитул.
27. Салфетки - для очистки пролитой жидкости или использования в качестве трута.
28. Туалетная бумага - довольно понятно.
29. Вода - 4-5 литров на человека в течение 3 дней.
30. Таблетки для очистки воды.
31. Проволочная пила (пила-струна).

Транспортное оборудование (зависит от состояния вашего автомобиля).
32. Антифриз / охлаждающая жидкость.
33. Тормозная жидкость.
34. Буксировочный трос.
35. Набор для быстрого ремонта шин.
36. Сигнальные ракеты.
37. Предохранители.
38. Шланги.
39. Скребок для льда.
40. Домкрат.
41. Высоковольтные провода.
42. Гаечные ключи
43. Канистра (на случай, если у вас закончится бензин)
44. Автомобильное масло.
45. Набор с трещоткой.
46. ​​Лампочки для замены.
47. Отвертки.
48. Запасная шина.
49. Трансмиссионная жидкость.
50. Омыватель лобового стекла.

Одно предупреждение: не позволяйте вашему бензобаку опуститься ниже половины. Если катастрофа будет достаточно серьезной или начнутся массовые эвакуации, заправочные станции, вероятно, будут закрыты, поэтому вам нужно всегда иметь достаточно бензина, чтобы продержаться какое-то время.

50 Things To Put In Your Vehicle Survival Kit

(https://urbansurvivalsite.com/what-to-put-in-your-vehicle-survival-kit/?awt_a=50Z0&awt_l=PXN1m&awt_m=3XNPjL549a_jrZ0)

7 аспектов инноваций

Инновации - это сложное мероприятие  и для их организации фирме нуждается в сквозных практиках и процессах.

Основные практики представлены следующей таблицей.

	Действительно ли вы инновационны?	Нижележащие элементы
Стремление	Считаете ли вы рост, основанный на инновациях, критически важным и есть ли отвечающие инновациям цели?	Инновационное видение и модель
		Требуемый рост, обеспечиваемый инновациями
		Иерархические цели и подотчетность
Выбор	Инвестируете ли вы в сбалансированный по времени и риску портфель инициатив с достаточными ресурсами для его реализации?	Ясность инноваций
		Сбалансированный по времени и риску портфель
		Соответствующие ресурсы для реализации инициатив
		Управление портфелем
"Разведка" и понимание	Есть ли у вас дифференцированное понимание бизнеса, рынка и технологий, которое приводит к выигрышу?	Клиентоориентируемость
		Генерация разноплановых идей
		Дифференцированное ценностное предложение
Развитие и развертывание	Вы создаете новые бизнес-модели, которые обеспечивают надежные и масштабируемые источники прибыли?	Исследование новых бизнес моделей
		Изменение экономики цепочки создания добавленной стоимости
		Диверсификация потоков прибыли
		Изменения модели продвижения продукта и новые группы клиентов
Ускорение	Создаете ли вы новые бизнес-модели, которые обеспечиваем защищенные и масштабируемые источники прибыли?	Точность планирования и исполнения
		Кросс-функциональная проектная культура
		Обучение на основе рыночных и клиентских оценок
Масштабирование	Реализуются ли инициативы в правильном масштабе на соответствующих рынках и рыночных сегментах?	Планирование вывода на рынок
		Развертывание менеджмента
		Наращивание операций
Расширение	Выигрываете ли вы в ходе создания и капитализации внешних сетей?	Стратегические внешние сети
		Навыки сотрудничества
		Выбор партнеров
Мобилизация	Мотивированы ли, вознаграждены ли, организованы ли люди для повторения инноваций?	Приоритеты
		Доступная структура
		Поддерживающая культура
		Обучающая и адаптивная организация

Первые четыре элемента, - стремление, выбор, раскрытие и понимание, развитие и развертывание, - носят стратегический характер, остальные - носят уже более операционный характер.

Не существует формулы гарантированного успеха, особенно когда дело касается инноваций. Есть надежда, что при последовательном применении практик увеличится вероятность успеха, что впрочем важно в инновационном процессе.

Стремление

Далеко идущее видение может стать убедительным катализатором инноваций. Но оно, видение, должно быть достаточно реалистичным. Реалистичность обеспечивается посредством количественной оценки инноваций.

Количественная оценка «инновационного роста» и включение инноваций в состав стратегических планов помогает обозначить важность инноваций и определить подотчетность инновационных процессов.

Стремление к инновациям, выраженных количественными покателями, должно быть подкреплено распределением полномочий и ответственности. Целевые значения, характеризующие инновации, распределяются между соответствующими "бизнес-владельцами". Сроки, бюджеты, целевые показатели эффективности должны быть доведены до соответствующих подразделений. В ином случае, вы рискуете спровоцировать бездействие. Конечно, целевые показатели могут не устроить менеджеров, привыкших к рутинным и традиционным подходам, но тем не менее, уступки в этом процессе должны быть очень взвешенными и осторожными.

Выбор

Свежие творческие идеи бесценны, но многие компании сталкиваются с трудностями не столько из-за нехватки новых идей, сколько из-за трудностей в ранжировании идей. 

Процесс ранжирования сопровождается "управленческой" борьбой - какие идеи следует поддерживать, каков масштаб инноваций, какие ресурсы должны быть выделены. В крупных компаниях процесс ранжирвоания осложняется нежеланием топ-менеджмента "рисковать" и ожиданием до последнего момента, когда обострившаяся конкуренция станет опраданием "рискованных инноваций". Но сам откладывание инноваций - это риск, который никто не принимает во внимание. 

Инновации по своей природе сопряжены с риском, и получение максимальной отдачи от портфеля инновационных инициатив - это в большей степени управление риском, чем устранение рисков. Поскольку никто точно не знает, какие инновации ждет успех, невозможно пользоваться "точечными" оценками. Скорее всего нужно описать область возможностей и описать некоторые граничные условия принятия решения. 

Построение такой области возможностей и области принятия решения опирается не только на аналитические методы, но и на интуитивное видение будущего. Обдуманное определение приоритетов в рамках выделенных областей (возможностей и принятия решений) в свою очередь позволяет определиться с достаточностью ресурсов для реализации инициатив. А приоритеты повозволяют мобилизовать ресурсы за счет отказа от менее перспективных инициатив.

Мало определить приоритеты, возможности и ресурсы - нужно прозрачность, а точнее, наблюдаемость инноваций. Необходимо отлеживать ход инноваций, задействованный персонал, ресурсы, прогресс и пересчитывать ожидаемую доходность и риски. Причем, оценивать не только инициативу, но и весь портфель в целом. Оценка портфеля нужна для того, чтобы убедиться, что портфель не перегружен относительно безопасными, краткосрочными и инкрементными проектами. Задача - сосредоточитьсся на тех инициативах, у которых есть наибольший потенциал для успеха, и обеспечить такие инициативы ресурсами для обеспечения успеха.

"Разведка" и понимание

Инновации требуют действенных и дифференцированных и свежих взглядов на продукты и услуги, которые должны вдохновлять клиентов и создавать новые рыночные сегменты. Гениальность - вот что характеризует такие решения, но гениальность - очень редкий товар, и поэтому нужны другие подходы, не базирующиеся на исключительным творчеством.

Взамен применяется методический и систематический подход в трех областях:

• проблема, которую нужно решить, 
• технология, которая позволяет найти решение,
• бизнес-модель, которая монетизирует решение.

Почти каждое успешное нововведение "случается" на пересечении этих трех областей. И если компания умеет синтезировать решение на пересечении обалстей - существенно повышает вероятность успеха.

Есть еще одна область, повышающие успех в создании решения - это эксплуатация партнерских отношений как источника генерации идей и экспертизы идей. Открытие - это итеративный процесс, и активное использование прототипов может помочь развивать, тестировать и проверять инновации.

Развитие и развертывание

Инновации, реализующие бизнес-модели, изменяют экономику, потоки прибыли, модифицируют модели поставки. Такие инновации характеризуют сильный инновационный портфель. Поэтому компании должны заново изобретать бизнес с тем, чтобы опередить новаторов, движимых прорывными технологиями. Но в большинстве крупных компаний неохотно рискуют и не хотят изменять свою основную бизнес-модель, пока эта бизнес-модель не окажется под угрозой.

Для того чтобы преодолеть нежелание крупных компаний развивать и развертывать рискованные инновации, используют разные технологии, но чаще всего создают новые предприятия несколько в стороне от текущей организационной структуры. А также создают и финансируют пилотные проекты и проводят эксперименты, не затрагивающие основной бизнес.

Ускорение

Слишком часто компании сами же просто мешают своим же попыткам вводить новшества. Много впечатляющих инноваций реализуются индивидуалистами, которым помимо реализации идей к тому же удалось обойти бюрократические процедуры согласования и утверждения.

Вроде бы ясно, что нужно поддерживать баланс между бюрократией и индивидуальными неконтролируемыми устремлениями. Компании преуспевают, тестируя на клиентах многообещающие на ранних этапах создания продукта, прежде чем бюрократия "замылит" исходное ценностное предложение. Чтобы получить изначальное новшество, необходимо разрушить барьеры, стоящие между отличной идеей и конечным пользователем. Компаниям нужен авторитетный менеджер, с хорошими полномочиями и связями, который возьмет на себя ответственность за проект и будет отвечать за бюджет, время выхода на рынок и ключевые характеристики инновации. Человек, который может сказать «да» вместо «нет».

Команда проекта должна быть многофункциональной не только на бумаге, но и на практике. Это означает что участники должны уделять проекту значительное количество своего времени. По крайней мере, половину своего времени. Важно также обеспечить межфункциональное сотрудничество. А для этого в проекте должны участвовать конечные пользователи на протяжении всего процесса разработки инновации. И чем быстрее и чаще команда проекта получает мнение конечных пользователь и использует этот вид обратной связи, тем быстрее команда проекта добивается отличного конечного результата.

Масштабирование

Некоторые идеи, например предметы роскоши и многие приложения для смартфонов, предназначены для нишевых рынков. Другие, например такие как социальные сети, работают в глобальном масштабе. Явный учет масштаба охвата рынка данной идеей важен для обеспечения проекта соответствующими ресурами и корректной оценки рисков. Ресурсы должны быть мобилизованы в достаточном размере, чтобы гарантировать, что новый продукт или услуга могут быть доставлены потребителю быстро, в желаемом объеме и качестве. Производственные предприятия, поставщики, дистрибьюторы и другие лица должны быть готовы к быстрому и полному развертыванию.

Расширение

Всего за несколько лет компании почти во всех секторах рынка признали, что для успеха инноваций требуется привлечение внешних сотрудников. Обладание талантами и знаниями в значительной степени находятся за пределами компании и даже за пределами операционных географических границ. Успешные новаторы достигают значительных результатов за счет доступа к навыкам и талантам внешних сотрудников. Это позволило им ускорить внедрение инноваций и открывать новые способы создания добавленной стоимости. Часто сотрудничество с внешними партнерами выходит за рамки простого поиска новых идей. Оно может включать разделение затрат и поиск более быстрых путей выхода на рынок.

Высокопроизводительные новаторы усердно работают над развитием экосистем, которые помогают обеспечить конкурентные преимущества. Более того, они стремятся стать лучшими партнерами, что, в свою очередь, повышает вероятность того, именно им достануться лучшие идеи, а люди придут к ним. Но такая работа требует системного подхода. Во-первых, компании выясняют, с какими партнерами они уже работают (на удивление мало компаний исчерпывающие осведомлены об этом). Затем решают, какие сети необходимы для поддержки инновационных стратегий. Это помогает сфокусировать усилия по сотрудничеству и управлять потоком идей и работ во внешнем окружении. Сильные новаторы регулярно пересматривают свои сети, расширяя и сокращая их по мере необходимости, используют сложные стимулы, сложные контрактные структуры для мотивации высокоэффективных деловых партнеров. Следует понимать, что обеспчивает партнерство младшему участнику: бренд, охват рынка или, возможно, доступ к технологиям. Также и этика - партнеры должны быть честны и прозрачны в своем сотрудничестве.

Компании, максимально использующие внешние сети, имеют хорошее представление о том, что наиболее полезно и на каких этапах инновационного процесса. В в начале забрасывают довольно широкую сеть. По мере приближения к коммерциализации нового продукта или услуги становятся все более избирательными и конкретными, поскольку к тому времени дизайн нового предложения уже более менее определен.

Мобилизация

Ведущие компании стимулируют, поощряют, поддерживают и вознаграждают новаторское поведение и новаторское мышление нужных групп людей. Лучшие компании находят способы внедрить инновационное мышление в корпоративную культуру на всех уровнях компании.

И начинае это с создания тесных связей между инновациями, стратегией и производительностью. Когда компания устанавливает финансовые цели для инноваций и определяет рынки для инновации, менеджмент становится более сфокусированными. По мере развития инновационного процесса руководители инноваций уточняют обязанности участников, используя соответствующие стимулы и вознаграждения.

Организационные изменения могут быть необходимы для содействия сотрудничеству, обучению и экспериментированию. Компании должны помогать людям свободно обмениваться идеями и знаниями, возможно, размещая команды, работающие над различными типами инноваций в одном месте, должны пересматривать структуру проектных команд, чтобы убедиться, что у них есть свежий взглдя, извлекаютуроки из успехов и неудач.

Для установления внутреннего сотрудничества и экспериментирования могут потребоваться годы, особенно в крупных, зрелых компаниях с сильной культурой и методами работы, которые в других отношениях могли им хорошо послужить. Некоторые компании открывают «гаражи инноваций», где небольшие группы могут работать над важными проектами, не ограниченными нормальной рабочей средой, одновременно выстраивая новые способы работы, которые можно расширить и внедрить в более крупную организацию. НАСА, например, имеет десять полевых центров.

Крупным компаниям нелегко заново стать ведущими новаторами. Слишком много фиксированных порядков, регламентов и культурных факторов, - и это может помешать мобилизации инноваций. Инновационное превосходство часто достигается за счет многолетних усилий, которые затрагивают большинство (если не все) частей организации.

Резюме

Передовые практик высокоэффективных новаторов, взятые вместе, образуют важную операционную систему для инноваций в рамках организационной структуры и культуры компании.

Очень близка к заметки McKensey The eight essentials of innovation.

IoB - Интернет поведения

Идея интернета поведения (Internet of Behavior - IoB) такова: к интернету могут быть подключены люди для контроля их поведения или для измерения их физиологических параметров. Подключаться можно как с помощью носимых (или внешних) устройств, например, фитнес-браслетов или «умных» часов, отслеживающих пульс и местоположение владельца, так и с помощью встроенных устройств, например, подкожных чипов, фиксирующих температуру тела человека, количество сахара или лейкоцитов в крови и так далее. Но такие приборы могут контролировать также и эмоциональное состояние и предупреждать человека о необдуманности тех или иных поступков. 

И более того... Практическое внедрение разработок в области IoB в масштабах целой страны означает серьёзные изменения в жизни людей.

В связи с этой технологий возникает много вопросов и проблем.

Во-первых, встаёт вопрос о безопасности и конфеденциальности. В самом деле, если встроенная в человека технология подключена к сети, значит её можно удаленно взломать и применить против владельца. Может получиться, что `умный` дефибриллятор может стать не спасением, а причиной гибели пользователя.

Во-вторых, все больше решений будет приниматься без участия индивидуума, а значит он не сможет в полной мере контролировать свою жизнь, а в перспективе и вовсе потеряет контроль над своим поведением.

В-третьих, IoB имеет этические и социальные последствия. Это зависит от целей и результатов использования данных об индивидуумах. Например, носимые устройства, которые медицинские страховые компании используют для отслеживания физической активности с целью снижения страховых взносов, также могут использоваться для отслеживания покупок и потребительского поведения. Насколько это этично?

На практике, например, сенсоры или RFID-метки могут использоваться за контролем за тем, как регулярно сотрудники моют руки. Компьютерное зрение будет определять - носят ли сотрудники маски и перчатки. Системы, встроены в туалеты, оперативно анализировать продукты жизнедеятельности на предмет инфекций.

Массу собираемых данных о человеке можно охарактеризовать термином "цифровая пыль". Но с ростом технологий, собирающих «цифровую пыль» повседневной жизни, то есть данные, которые отображают физический мир в цифровой, - появляется информация, которую можно использовать для управления поведением особей через соответствующим образом спроектированные и внедренные петли обратной связи. Например, у коммерческих автомобилей телематика может отслеживать поведение водителя, начианя от резкого торможения до агрессивных поворотов. Затем компании могут использовать эти данные для наказания водителей, аппелируя к целям улучшения производительности водителей, лучшей маршрутизации и повышения безопасности движения.

IoB может собирать, комбинировать и обрабатывать данные из многих источников, включая:

• данные коммерческих клиентов; 
• данные граждан, обрабатываемые государственным сектором и правительственными учреждениями; 
• социальные медиа; 
• данные устройств распознавания лиц в общественных местах; 
• данные отслеживания местоположения. 

Усложнение технологий обработки данных позволит IoB развиваться как в ширину, так и в глубину.

* * * 

Ниже "сэмпл" из книги "21 урок для XXI века". Юваль Ной Харари  

...ни один производитель не станет намеренно программировать машины на то, чтобы они гонялись за людьми и убивали их. А вот автономные системы вооружений – это неминуемая катастрофа, потому что в мире слишком много безнравственных и даже откровенно агрессивных правительств.

Угрозу представляют не только машины-убийцы. Не меньший риск исходит и от систем контроля. В руках демократического правительства мощные алгоритмы контроля превратятся в инструмент, лучше которого еще не знало человечество. Но если те же самые алгоритмы Big Data будут направлены на создание будущего Большого Брата, мы окажемся в оруэлловском мире, где за каждым ведется круглосуточная слежка.

Фактически мы имеем все шансы получить то, чего в своем богатом воображении не предвидел даже Оруэлл: режим тотальной слежки, который не только контролирует наши действия и высказывания, но и способен проникнуть нам под кожу и следить за нашими внутренними ощущениями.

Искусственный интеллект позволяет централизованно обрабатывать огромные массивы информации. С ним централизованные системы действуют гораздо эффективнее распределенных, потому что машинное обучение работает тем лучше, чем больше данных анализирует. Если вы соберете все сведения о миллиарде человек в одной базе данных, не заботясь о приватности, то путем машинного обучения создадите гораздо более эффективные алгоритмы по сравнению с теми, которые хранят в базе только часть сведений о миллионе человек, соблюдая требования защиты персональных данных. Например, если авторитарное правительство прикажет всем гражданам отсканировать ДНК и передать свои медицинские данные в некое центральное учреждение, оно получит колоссальное преимущество в генетических и медицинских исследованиях перед теми странами, где строго соблюдается приватность таких данных. Главный недостаток авторитарных режимов XX века – стремление сосредоточить всю информацию в одном месте – в XXI веке может превратиться в преимущество.

Как только алгоритмы изучат нас достаточно хорошо, авторитарные правительства получат над гражданами абсолютный контроль, какого не знала даже нацистская Германия, и сопротивляться подобным режимам будет практически невозможно. Власти не только во всех подробностях узнают, что вы чувствуете, – они еще и заставят вас чувствовать то, что нужно им. Диктатору не обязательно гарантировать гражданам равенство или высокий уровень здравоохранения – ему достаточно внушить им любовь к себе и ненависть к своим врагам. Демократия в ее нынешней форме не переживет слияния ИТ и биотехнологий. Либо демократия успешно трансформируется, приняв совершенно новую форму, либо людям придется жить в условиях «цифровых диктатур».

Уже сегодня банки и госучреждения все чаще используют алгоритмы для анализа данных и принятия решений, связанных с клиентами. Если вы обратитесь в банк за кредитом, ваше заявление, скорее всего, будет обрабатывать алгоритм, а не человек. Алгоритм проанализирует большой массив данных о вас и статистику, отражающую поведение миллионов других людей, а затем решит, достаточно ли вы надежны, чтобы выдать вам кредит. Зачастую алгоритм оказывается эффективнее банкира из плоти и крови. Но проблема в том, что, если алгоритм необоснованно дискриминирует ту или иную группу людей, узнать об этом трудно. Когда банк отказывает вам в кредите, вы спрашиваете: «Почему?» Банк отвечает: «Алгоритм вам отказал». – «Но почему алгоритм мне отказал? Что со мной не так?» – недоумеваете вы, а банк в ответ: «Мы не знаем. Никто не понимает этот алгоритм, потому что он основан на самом современном машинном обучении. Но мы верим ему и не выдадим вам кредит».

Когда ущемляют права целых групп людей, например женщин или чернокожих, они способны организовать протест против коллективной дискриминации. Но если алгоритм дискриминирует лично вас, вы даже не поймете, в чем причина этого. Возможно, алгоритму что-то не понравилось в вашей ДНК, в вашей биографии или на вашей странице в Facebook. Алгоритм дискриминирует вас не потому, что вы женщина или афроамериканец, а потому что вы – это вы. В вас есть нечто такое, что его не устроило. Вы не знаете, что именно, и даже если бы знали, то не смогли бы вместе с другими людьми устроить акцию протеста, потому что больше никто не пострадал от этого же предрассудка. Вы такой один. В XXI веке коллективная дискриминация может смениться индивидуальной.

В высших эшелонах власти у нас, скорее всего, останутся люди, номинальные правители, которые будут поддерживать иллюзию, что алгоритмы лишь советники, а верховная власть по-прежнему в руках людей. Мы не станем назначать искусственный интеллект канцлером Германии или гендиректором Google. Но решения, принимаемые и канцлером, и главой корпорации, будет диктовать искусственный интеллект. У канцлера будет выбор из нескольких вариантов, но все они станут результатом анализа больших данных и будут отражать то, как видит мир искусственный интеллект, а не люди.

Сегодня политики во всем мире вольны выбирать ту или иную экономическую стратегию, но почти во всех случаях ее варианты отражают капиталистический взгляд на экономику. У политиков сохраняется иллюзия выбора, но по-настоящему важные решения уже были приняты гораздо раньше – экономистами, банкирами и бизнесменами, которые сформулировали пункты меню. Через несколько десятилетий политики вдруг обнаружат, что выбирают из списка, составленного искусственным интеллектом.

Вызов человеку - искусственный интеллект

Ниже "сэмпл" из книги "21 урок для XXI века". Юваль Ной Харари  

Важно понимать, что революция в сфере искусственного интеллекта связана не только с тем, что компьютеры становятся быстрее и умнее. Ее подпитывают прорывы в естественных и социальных науках. Чем яснее мы понимаем механизмы биохимических процессов, лежащих в основе человеческих эмоций, желаний и поступков, тем успешнее компьютеры анализируют поведение человека и предсказывают его решения, заменяя водителей, банкиров и юристов.

В последние десятилетия исследования в области нейробиологии и поведенческой экономики позволили ученым «взломать» человеческое мышление и гораздо лучше понять, как действует механизм принятия решений. Выяснилось, что наш выбор чего бы то ни было, от еды до партнера, определяет не какая-то загадочная свобода воли, а взаимодействие миллиардов нейронов, за долю секунды вычисляющих вероятности. Хваленая «человеческая интуиция» на поверку оказалась «распознаванием образов». Хорошие водители, банкиры и юристы вовсе не обладают магической интуицией в отношении трафика, инвестиций или переговоров. Узнавая повторяющиеся схемы, они замечают неосторожных пешеходов, ненадежных заемщиков, хитрых мошенников и стараются избегать их. Выяснилось также, что биохимические алгоритмы человеческого мозга далеко не совершенны. Они основаны на эвристике, упрощениях и устаревших нервных связях, более пригодных для условий африканской саванны, чем для каменных джунглей города. Неудивительно, что даже опытные водители, банкиры и юристы иногда совершают глупые ошибки.

Это значит, что искусственный интеллект способен превзойти человека даже в решении тех задач, которые якобы требуют «интуиции». Если говорить о состязании искусственного интеллекта с человеком в том, что касается мистических предчувствий, такая задача кажется невыполнимой. А вот соревнование искусственного интеллекта с нейронными сетями в вычислительных возможностях и распознавании закономерностей уже не выглядит невероятным.

Искусственный интеллект может не только «взламывать» людей и превосходить их в умениях и навыках, которые до сих пор считались исключительно человеческими. Он также обладает уникальными способностями, отсутствующими у человека, что делает различие между ним и работником из плоти и крови не только количественным, но и качественным. Две важные сверхчеловеческие способности искусственного интеллекта – это возможность подключения и взаимодействия, а также обновляемость.

Люди – отдельные личности, и их трудно подключить друг к другу и проследить, чтобы все они отвечали современным требованиям. Зато компьютеры легко объединить в единую гибкую сеть. Поэтому речь идет не о замене миллионов отдельных работников миллионами роботов и компьютеров. Скорее всего, отдельных людей заменят интегрированные сети. Говоря об автоматизации, некорректно сравнивать возможности одного водителя с возможностями одного беспилотного автомобиля или одного врача с одним искусственным интеллектом, который ставит диагноз и назначает лечение. Нужно сравнивать возможности коллектива людей с возможностями интегрированной сети.

Предположим, вы только что поссорились с близким человеком. Алгоритм, управляющий аудиосистемой в вашем доме, сразу же заметит ваше эмоциональное возбуждение и, основываясь на том, что он знает о вас лично и о человеческой психологии в целом, включит композиции, соответствующие вашему мрачному настроению и созвучные вашим переживаниям. Эти мелодии не обязательно подойдут другим, но для вашего типа личности они идеальны. После того как алгоритм поможет вам осознать глубину ваших страданий, он включит единственную в мире песню, которая способна вас утешить – возможно, потому, что ваше подсознание ассоциирует ее с воспоминаниями о счастливом детстве, хотя вы об этом даже не догадываетесь. Ни один диджей никогда не сравняется в этом умении с искусственным интеллектом.

Вы можете возразить, что таким образом искусственный интеллект убьет интуицию и запрет нас внутри тесного музыкального кокона, сотканного из предыдущих предпочтений. А как насчет того, чтобы ознакомиться с новыми музыкальными стилями? Не проблема. Вы легко сможете запрограммировать алгоритм так, чтобы в 5 % случаев его выбор был абсолютно случайным – он будет без предупреждения проигрывать вам записи индонезийского оркестра гамелан, оперы Россини или последние южнокорейские хиты. Со временем, регистрируя вашу реакцию, искусственный интеллект сумеет даже вычислить оптимальный уровень случайности, который будет обеспечивать необходимую новизну, не вызывая раздражения: например, понизит его до 3 % или повысит до 8 %.

Следующий шаг для алгоритма – работать с самими песнями и мелодиями, слегка меняя их, чтобы адаптировать к запросам клиента. Возможно, вам не нравится небольшой фрагмент в целом отличной песни. Алгоритм знает об этом, потому что ваш сердечный ритм меняется, а уровень окситоцина падает, когда вы слышите раздражающий вас кусок. И он может переписать или отредактировать ноты, которые вам не по душе.

Вызов, брошенный человечеству в XXI веке биотехнологиями и ИТ, вероятно, гораздо серьезнее вызова, с которым оно столкнулось в эпоху паровых машин, железных дорог и электричества.

* * *

...нам следует бояться конфликта между немногочисленной элитой суперменов, вооруженных алгоритмами, и огромным низшим классом бесправных Homo sapiens.

Нынешняя революция в науке и технологиях дает понять: дело не в том, что алгоритмы и телевизионные камеры способны манипулировать аутентичными индивидами и аутентичной реальностью, а в том, что аутентичность – миф. Люди боятся оказаться запертыми в матрице, но не понимают, что уже заперты в матрице своего сознания, которое, в свою очередь, заперто внутри еще большей матрицы – человеческого общества с его бесчисленными вымыслами. Освобождаясь от матрицы, единственное, что вы можете обнаружить, это еще более масштабную матрицу.

...когда вы начинаете анализировать множество способов, которыми мир вами манипулирует, то в конце концов понимаете, что ваша внутренняя идентичность – сложная иллюзия, созданная нейронными сетями.

Боль остается болью, страх страхом, а любовь любовью – даже в матрице. Не имеет значения, чем вызван ваш страх – группой атомов во внешнем мире или электрическим сигналом, которым управляет компьютер. Страх все равно реален. Поэтому если вы хотите исследовать реальность вашего разума, то можете сделать это как внутри матрицы, так и вне ее.

Проблема в том, что разум, придумавший робота, сам уже является продуктом предыдущих манипуляций. Поэтому убийство робота не сделает нас свободными.

Самообучающийся искусственный интеллект

Formative AI - самообучающийся искусственный интеллект. Способен реагировать на ситуацию за счет возможности динамического изменения, подстройки и или дообучения.

Уже есть уже множество типов самообучающиегося искусственного интеллекта: от ИИ, который может динамически адаптироваться с течением времени, до технологий, которые могут создавать новые модели решения конкретных проблем.

Пример самообучающегося искусственного интеллекта - генеративно-состязательная сеть (англ. Generative adversarial network, сокращённо GAN). Это алгоритм машинного обучения без учителя, построенный на комбинации из двух нейронных сетей, одна из которых (сеть G) генерирует образцы, а другая (сеть D) старается отличить правильные («подлинные») образцы от неправильных. Так как сети G и D имеют противоположные цели — создать образцы и отбраковать образцы — между ними возникает антагонистическая игра. Использование подобных технологий позволяет, в частности, генерировать фотографии, которые человеческим глазом воспринимаются как натуральные изображения. Например, известна попытка синтезировать такие фотографии кошек, что вводят в заблуждение эксперта, полагающего, что это естественные фото. Кроме того, GAN может использоваться для улучшения качества нечётких или частично испорченных фотографий.

У этой технологии есть мерзкое применение. GAN-сеть может создавать новый контент или изменять существующий контент. Новые артефакты похожи на оригинал, но не совсем такие же. Поэтому с помощью этой технологии можно создавать "глубокий" фейковый контент для дезинформации и нанесения урона репутации. Другой "паразитный" эффект - корректные с математической точки зрения, но некорректные с этической точки зрения, решения ИИ. Поэтому возникла еще одна разновидность - этический ИИ. Этичный ИИ как предполагается, может защитить от неверных решений, обеспечивая прозрачность модели. Это приводит к лучшему взаимодействию человека и машины и повышению доверия к решениям, предлагаемым ИИ.

Развитие технологии ИИ порождает одну за одной развидности ИИ. Например, "композитный ИИ", "дифференциальный ИИ" и тому подобное.

Новые методы построения искусственного интеллекта такие, как обучение с подкреплением или распределенное обучение, создают все более адаптируемые и гибкие системы для обработки сложных бизнес-ситуаций.

Значительные инвестиции, сделанные в новые архитектуры микросхем, такие как нейроморфное оборудование, ускоряют вычисления и снижают рабочие нагрузки ИИ и ресурсы, требуемые для проведения машинного обучения. Это в свою очередь устраняет тесную зависимость искусственного интеллекта от централизованных систем вычислений и данных, что снижает требование высокой пропускной способности.

Разработка ИИ - сложное дело, которое породило новую дисциплину - ИИ-инженерию. Надежная стратегия разработки ИИ будет способствовать повышению производительности, масштабируемости, интерпретируемости и надежности моделей ИИ, обеспечивая при этом полную отдачу от инвестиций в ИИ. Проекты ИИ часто сталкиваются с проблемами ремонтопригодности, масштабируемости и управления проектами ИИ. ИИ-инженерия предлагает путь, превращающий ИИ в управляемый процесс DevOps, а не в набор специализированных и изолированных проектов. ИИ-инженерия объединяет различные дисциплины, чтобы укротить шумиху вокруг ИИ, обеспечивая более четкий путь к получению прибыли при использовании комбинации нескольких видов или  методов построения ИИ.

* * *

 ИИ - на текущий момент революционная технология, с широкими потенциальным воздействием на любую сферу человеческой деятельности. Сила и мощность данной технологии определяется возможностью ИИ быстро обрабатывать большие объемы данных, возможностью имитации человеческого интеллекта, в частности, включая ощущение, обучение, обоснование, планирование и принятие решений.

По всему миру уже создаются тысячи приложений ИИ, которые охватывают многие сферы деятельности, например, такие как маркетинг, сельское хозяйство, транспорт, здравоохранение.

Правда, речь идет о слабом ИИ (weak AI) - приложении, которое ориентировано на выполнение узких задач. И конечно слабый ИИ не обладает никакими намеками на сознание и самосознание.

В настоящий момент стоит упоминать следующие виды "промышленных" приложений ИИ.

1. Использование ИИ для поиска оптимального ответа.

1.1. Обучение с учителем - Распознование речи, Распознование изображений.

Обуче́ние с учи́телем (англ. Supervised learning) — один из способов машинного обучения, в ходе которого испытуемая система принудительно обучается с помощью примеров «стимул-реакция». С точки зрения кибернетики, является одним из видов кибернетического эксперимента. Между входами и эталонными выходами (стимул-реакция) может существовать некоторая зависимость, но она неизвестна.

1.2. Обучение с подкреплением - промышленная автоматизация, интерактивные системы (типа AlphaGo), беспилотный транспорт

Обучение с подкреплением (англ. reinforcement learning) — один из способов машинного обучения, в ходе которого испытуемая система (агент) обучается, взаимодействуя с некоторой средой. С точки зрения кибернетики, является одним из видов кибернетического эксперимента. Откликом среды (а не специальной системы управления подкреплением, как это происходит в обучении с учителем) на принятые решения являются сигналы подкрепления, поэтому такое обучение является частным случаем обучения с учителем, но учителем является среда или её модель. 

2. Использование ИИ для поиска шаблона в массивах данных.

2.1. Обучение без учителя - Классификация потребителей, выявление аномалий.

Обучение без учителя (самообучение, спонтанное обучение, англ. Unsupervised learning) — один из способов машинного обучения, при котором испытуемая система спонтанно обучается выполнять поставленную задачу без вмешательства со стороны экспериментатора. С точки зрения кибернетики, это является одним из видов кибернетического эксперимента. Как правило, это пригодно только для задач, в которых известны описания множества объектов (обучающей выборки), и требуется обнаружить внутренние взаимосвязи, зависимости, закономерности, существующие между объектами.

* * *

Возможность взломать человека

Ниже "сэмпл" из книги "21 урок для XXI века". Юваль Ной Харари  

Либеральная вера в чувства и свободный выбор индивидов не являются ни естественными, ни древними. Тысячелетиями люди верили, что источник власти – божественные законы, а не человеческое сердце, а потому нужно благословлять слово Божие, а не свободу человека. Только в последние несколько веков источник власти переместился от богов, обитающих на небесах, к людям из плоти и крови.

Вскоре мы снова можем стать свидетелями передачи власти – но уже от людей к алгоритмам. Точно так же, как легитимацией божественной власти служила религиозная мифология, а власти людей – либеральная концепция, грядущая технологическая революция утвердит власть алгоритмов Big Data, подорвав саму идею индивидуальной свободы.

Нам непросто осознать, что наши чувства представляют собой результат вычислений, поскольку быстрый вычислительный процесс протекает далеко за порогом нашего сознания. Мы не ощущаем, как миллионы нейронов мозга просчитывают вероятности выживания и продолжения рода, и поэтому ошибочно полагаем, что боязнь змей, выбор полового партнера или отношение к Евросоюзу определяются некой таинственной «свободой воли».

На наших глазах происходит слияние двух масштабных революций. Биологи проникают в тайны человеческого тела, мозга и чувств. Одновременно специалисты в области вычислительных систем открывают беспрецедентные возможности обработки данных. Когда биотехнологическая революция сольется с революцией в ИТ, появятся алгоритмы Big Data, способные следить за нашими чувствами и понимать их гораздо лучше, чем мы. И тогда власть перейдет от людей к компьютерам. Иллюзия свободы воли, скорее всего, развеется, если я каждый день буду сталкиваться с институтами, корпорациями и госучреждениями, которые манипулируют тем, что я до недавних пор считал своим внутренним миром, недоступным для других.

Для краткости воспользуемся следующей формулой:

б × в × д = ввч, 

где
б – биологическое знание,
в – вычислительная мощность,
д – объем данных.

Их произведение – ввч – возможность взломать человека.

То, что уже происходит в медицине, по всей видимости, будет распространяться и на другие сферы человеческой деятельности. Главное изобретение – биометрический датчик на поверхности или внутри тела, который преобразует биологические процессы в электронную информацию для компьютерной обработки и хранения. Достаточное количество информации и достаточная вычислительная мощность позволят внешним системам обработки данных вызнать все о ваших желаниях, решениях и мнениях. Они смогут точно определить, кто вы.

С другой стороны, нельзя исключить, что люди сами будут с готовностью делиться личными данными, чтобы получать наилучшие рекомендации, а то и вовсе просить алгоритм принимать решения вместо них.

Ученые все яснее понимают природу процессов, связанных с принятием человеком решений, и соблазн довериться алгоритмам, скорее всего, будет усиливаться. Знания о процессе принятия решений мозгом не только повысят надежность алгоритмов больших данных, но и сделают менее надежными человеческие чувства. Когда правительства и корпорации взломают операционную систему человека, на нас обрушится шквал точно выверенных манипуляций, рекламы и пропаганды. Манипулировать нашим мнением и эмоциями станет так легко, что мы будем вынуждены довериться алгоритмам – подобно тому, как пилот самолета, у которого закружилась голова, должен игнорировать свои ощущения и довериться приборам и автоматике.

По мере того как власть будет переходить от людей к алгоритмам, наш мир перестанет быть местом, в котором действуют независимые индивиды, стремящиеся сделать правильный выбор. Вместо этого мы будем воспринимать Вселенную в виде потока данных, а организмы – в виде биохимических алгоритмов, и верить, что космическая миссия человечества заключается в создании всеобъемлющей системы обработки данных и последующем слиянии с ней. Уже сегодня мы превращаемся в крошечные элементы внутри гигантской системы обработки данных, которую никто до конца не понимает. Каждый день я получаю поток битов информации из электронной почты, твитов и статей. На самом деле я не знаю, каково мое место в этой гигантской структуре и как мои биты данных связаны с другими, исходящими от миллиардов других людей и компьютеров. И у меня нет времени это выяснять, поскольку я занят отправкой ответов на электронные письма.

Преодоление сопротивления организационным изменениям

Последствия перемен

Большинство сбоев ERP происходит из-за того, что руководители игнорируют характер влияние изменений на сотрудников. Организационные изменения выводят сотрудников из зоны комфорта, так как сотрудники привыкли выполнять свою работу определенным образом.

Изменения также влияют на восприятие людьми на своем рабочем месте своего вклада, впрочем, не только на своем месте, но и в рамках всей организации. Рабочие функции, задачи и обязанности сотрудников могут измениться, и им может потребоваться дополнительное специализированное обучение. Поэтому сотрудники могут чувствовать себя неадекватными и опасаться, что их «старые» навыки устареют, а они станут ненужными.

Зона дискомфорта против зоны паники

Учитывая, что изменения нарушают статус-кво и часто влияют на всю организацию, важно вовлечение сотрудников в процесс изменений. Но процесс изменений - это зона дискомфорта, в которой процветают инновации, вдохновение и личностный рост. Некоторые люди, попадая в эту зону тут же или очень скоро попадают в "зону паники". Здесь обитают страх и неуверенность. Если сотрудник останется в "зоне паники", то сотрудник может как минимум закрыться, как максимум - мешать успеху проекта.

5 советов по борьбе с сопротивлением организационным изменениям

Допустим, вы предприняли необходимые шаги для вовлечения членов команды. Вы запросили обратную связь, предоставили исчерпывающую информацию и надлежащим образом спланировали внедрение. Тем не менее, несмотря на все ваши усилия и инвестиции, у вас все еще есть очаги сопротивления изменениям.

Неизбежно найдутся люди, которые хотят, чтобы вещи оставались прежними, и сомневаются в ценности или необходимости изменений. Они думают: «Если ничего не сломано, зачем ремонтировать?»

Пять шагов, которые руководство и проектные команды могут предпринять для преодоления сопротивления изменениям.

1. Обеспечьте лидерство

Обеспечьте четкое, последовательное и повторяющееся изложение видения и целей проекта и увяжите их с общей стратегией предприятия. Помогите сотрудникам увидеть более широкую картину: внедрение новых процессов и технологий имеет решающее значение для успеха компании.

Во многих случаях руководители не понимают, насколько важны коммуникации. Они забывают, что конечные пользователи не знают о проекте столько же, сколько о нем знают руководители. И естественно, конечные пользователи могут усомниться в необходимости изменений. Вместо понимания того, что система поможет бизнесу расти, стать более конкурентоспособным и лучше обслуживать клиентов, сотрудники могут сделать вывод, что изменения - это просто способ сократить расходы и уволить персонал.

Напротив, когда руководство общается с сотрудниками, они с большей вероятностью поймут необходимость изменений и с меньшей вероятностью будут сопротивляться изменениям.

2. Чаще общайтесь, и как можно раньше

Сообщите своим командам, что и когда ожидать. Сообщите сотрудникам, что от них требуется, какие каналы связи могут использоваться для вопросов и ответов.

Мы рекомендуем использовать разные каналы - электронная почта не должна быть ответом на все вопросы. Используйте форумы, собрания, встречи. Следует подумать об использовании тех каналов связи, которые сотрудники уже используют, а также тех, к которым людям легко получить доступ.

3. Обратите внимание на скептиков

Трансформация бизнеса и внедрение ERP - это большое дело. Они стоят значительных денег, влияют на организацию в течение длительного периода времени и несут значительные и долгосрочные преимущества для бизнеса. Тем не менее, вы не можете позволить себе потерять эти преимущества из-за скептиков. Обратитесь к скептикам, четко заявив о необходимости перемен, открыто и честно поговорите с сопротивляющимися. Вам следует использовать идиому Стивена Кови: «Сначала стремитесь понять, а затем вас поймут». Другими словами, дайте людям возможность выразить себя.

4. Назначьте ответственных

В большинстве случаев, если вы сделаете людей подотчетными и ответственными, вы получите "собственников" ("владельцев"). Однако, если вы будете управлять людьми на микроуровне, вам не удастся получить максимальную отдачу от своих сотрудников. Сотрудники должны взять на себя личную ответственность за внедрение изменений или уйти с дороги. Выделение времени на постановку личных целей и документирование измеримых выгод - ключ к вовлечению всех в план.

5. Ищите признаки сопротивления организационным изменениям

Если вы четко сформулируете потребности бизнеса, большая часть вашей команды примет изменения. Тем не менее, найдутся такие, кто не обрадуется, но ничего не скажет.

Обращайте внимание на такие характерные признаки, как снижение производительности, прогулы и конфликты. Если не принять меры, такое поведение замедлит внедрение изменений и ограничит преимущества бизнеса.

Вывод: снижение сопротивления с помощью управления изменениями

Когда управление организационными изменениями включено в проект с помощью структурированной программы и понятной всем лексики, вы можете снизить риски и позволить заинтересованным сторонам (в частности, сотрудникам) быть частью успеха вашего проекта, а не подрывать его.

Почти точный перевод заметки:
5 советов по борьбе с сопротивлением организационным изменениям от Panorama Consulting Group | 17 августа 2020 г.

Распределенное облако

Распределенное облако - это место, где облачные сервисы распределяются по разным физическим точкам, но ответственность за эксплуатацию, управление и развитие остается за поставщиком общедоступного облака.

Предоставление организациям возможности располагать эти службы физически ближе друг к другу помогает в сценариях с малой задержкой, сокращает затраты на данные и помогает приспособиться к законам, которые предписывают, чтобы данные оставались в определенной географической области. Однако это также означает, что организации по-прежнему извлекают выгоду из общедоступного облака и не управляют своим собственным частным облаком, что может быть дорогостоящим и сложным. Распределенное облако - это будущее облака.

Распределенное облако способствует развитию интеллектуального составного бизнеса.

Интеллектуальный составной бизнес - это бизнес, который может адаптироваться и коренным образом перестраиваться в зависимости от текущей ситуации. По мере того, как организации ускоряют цифровую бизнес-стратегию для ускорения цифровой трансформации, им необходимо быть гибкими и быстро принимать бизнес-решения на основе имеющихся данных.

Чтобы добиться этого, организации должны обеспечить лучший доступ к информации, дополнить эту информацию более глубоким пониманием и иметь возможность быстро реагировать на последствия такогоо понимания. Лучших доступ также способствует повышению автономии и демократизации всей организации. Вероятно, это позволит подразделениям бизнеса быстро реагировать на измения и высвободиться из трясины неэффективных процессов.

Основные стратегические технологические тенденции Gartner на 2021 год