В Сиэтле есть магазин, куда вы можете войти, взять с полки сок — и выйти. Никакой кассир вас не обслуживает. Вам даже не надо проходить через кассу самообслуживания. Вместо этого камеры снимают вас и других покупателей, а также отслеживают взятое с полок. На упаковке сока есть встроенный датчик, который общается с вашим телефоном, снимая с вашего счета деньги. Вот так процесс покупки продуктов стал автоматизированным. Магазин называется Amazon Go, и до весны 2017 года он обслуживал ограниченное число людей — в основном работников Amazon. Он возник как способ доказать, что сделать шопинг в реальных магазинах почти таким же простым, как нажатие кнопки «Купить» на веб-сайте Amazon, — возможно.
Amazon Go — явный пример смелого эксперимента в торговле, а еще он указывает на то, что Amazon культивирует атмосферу экспериментирования. Позволяет процветать сумасшедшим идеям. Прорабатывает дизайн экспериментов и финансирует их проведение. Многие из них провалятся, но не в этом дело. «Я потерял миллиарды долларов на провалах Amazon.com. Я не преувеличиваю, — говорит Джефф Безос, основатель компании. — Важно то, что компании, которые прекращают экспериментировать или принимают провал, в конце концов попадают в ситуацию, когда единственное, что они могут сделать, — это пойти на отчаянные меры на пороге окончания своего существования как корпорации. Я не верю в игру ва-банк». Наоборот, Безос твердо верит в невероятную могущественность экспериментирования.
Технологии, которые властвуют в Amazon Go, — машинное зрение, сочетание датчиков, глубокое обучение — это еще активно разрабатываемые системы. Среди недостатков есть, например, такой: камеры с трудом отслеживают развесные фрукты и овощи в руках покупателей и с трудом распознают покупателя, низко надвинувшего головной убор или надевшего шарф, скрывающий лицо. Такое поведение, непреднамеренное или умышленное, обманывало систему во время испытаний Amazon Go в Сиэтле. Но единственный способ улучшить качество технологии — исследовать границы ее применимости. Так, в виде временной меры для обеспечения контроля качества Amazon нанимает людей, которые просматривают видео и фотографии, чтобы убедиться в том, что камеры отслеживают товары и снимают деньги со счетов покупателей правильно. Магазин — пример автоматизированного процесса с человеком, задействованным в управлении с целью улучшить систему — чтобы она работала точнее и автономнее — прежде, чем представлять ее широкому кругу потребителей. Компания решила не просто протестировать идею своими силами, но запустить магазин с большим потоком покупателей. Принципиально важно, что компания выбрала своих собственных сотрудников представлять пробную аудиторию. Сотрудники, уже вовлеченные в использование компанией минимально жизнеспособных продуктов и A/B-тестирования, чтобы понять нужды покупателей, обеспечивают полезную обратную связь и, в отличие от обычных покупателей, не пропадают, оскорбившись, если технология вдруг дает сбой.
Компания Amazon демонстрирует, что она хорошо разбирается в том, как руководители применяют самые передовые технологии искусственного интеллекта и как сотрудники, непосредственно работающие с этими технологиями, помогают внедрять и испытывать их. Поскольку Безос культивирует атмосферу экспериментирования, он владеет секретным оружием в инновационных разработках: громадное число сотрудников, которым комфортно работать в недостающей середине, и руководителей, знающих, как справляться с неопределенностью, которая возникает на этой новой территории.
Компания Amazon прибегла к постепенному выведению новшества на рынок еще для того, чтобы понять границы ожиданий потребителя при выборе оптимального соотношения необычности, приватности и простоты в использовании. Когда компания впервые объявила о своем магазине, во многих публикациях о технологиях отмечалось, что определенно жутковато, когда за вами и каждым вашим движением следят и все записывают, как только вы входите в магазин. Однако пример других продуктов Amazon, например «Эха», показывает, что потребители вскоре привыкают к тому, что за ними следят, особенно при определенных условиях — когда они чувствуют, что некоторым образом контролируют ситуацию. Например, в случае с «Эхом» люди знают, что их разговоры не записываются, пока не произнесены кодовые слова «Алекса», «Амазон», «Эхо» или «Компьютер». Более того, приложение «Эха» открывает журнал записанных разговоров, откуда пользователь может что-то удалить.
«Эхо» приняли молниеносно, и это демонстрирует скорость, с которой люди привыкают к новым нормам, связанным с передовой технологией, особенно если чувствуют, что приобретают нечто ценное и осуществляют некий контроль. Похожие пользовательские элементы управления и прозрачные интерфейсы, возможно, в итоге будут использоваться и в Amazon Go.
В магазинах Amazon Go, которые планируется сделать площадью от 10 до 40 тысяч квадратных футов, покупатели смогут выбирать — совершить покупки онлайн и просто забрать их из магазина или отовариться в самом магазине ради традиционных покупательских ощущений. Гастрономы могут оказаться довольно непростой задачей, и, чтобы придумать, какую часть опыта пребывания в магазине автоматизировать, нужно хорошо понимать, какие задачи лучше всего выполнять людям, какие машинам, а какие — совместными усилиями тех и других. На данный момент Amazon как раз пытается вычислить правильное соотношение человеческих и машинных способностей. Компания объявила, что число работников в магазинах Amazon Go останется таким же, как и в обычных магазинах, хоть кассиров там больше и не будет, так что посмотрим, какие новые функции создадут для человека.
Эра обычных бизнес-процессов миновала, компании больше не смогут просто воспроизводить лучшие решения лидеров отрасли. Вот почему экспериментирование принципиально важно. Чтобы конкурировать, руководители должны подогнать процессы под специфические особенности своего собственного бизнеса. Хитрость, впрочем, в том, что для таких индивидуальных процессов необходимы руководители, которые бы лучше знали свой персонал и внутреннюю культуру компании, чтобы понимать, как и когда проводить испытания. Например, чтобы заслужить одобрение сотрудников, руководители должны ставить ясные цели и не преследовать за ошибки и неверные шаги. Как-никак в науке эксперимент, не подтвердивший гипотезу, не называют провалом. Отрицательный результат — тоже результат.
-----
Источник:
P. R. Daugherty, H. J. Wilson. Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI. Harvard Business Review Press, 2018.
Напечатано с разрешения Harvard Business Review Press. Все права защищены.
