Просчитать будущее. Кто кликнет, купит, соврёт или умрёт - страница 11

Ведущие компании в эпоху Интернета, в том числе Google и Amazon… имеют бизнес-модели, которые опираются на предиктивные модели, основанные на машинном обучении.

Профессор Васант Дхар из Школы бизнеса Стерна при Нью-Йоркском университете

Если рассматривать организацию как своего рода «мегачеловека», не означает ли это, что она нуждается в «мегаобучении»? Люди объединяются в группу – будь то компания, правительство, больница, университет, благотворительная организация и т. п., – чтобы служить интересам ее членов и тех, кого она обслуживает. Будучи сформированной, группа выигрывает от разделения труда, взаимодополняющих навыков и эффекта масштаба. Возможности группы как целого намного превосходят сумму возможностей отдельных ее членов. Коллективное обучение является следующим логическим шагом для организации, позволяющим еще больше увеличить ее коллективный потенциал. Точно так же, как торговый агент со временем учится на своем положительном и отрицательном опыте взаимодействия с потенциальными клиентами, на своих успехах и неудачах, ПА дает в руки организации инструмент, посредством которого она может учиться на опыте, приобретаемом ею через отдельных ее членов и компьютерные системы. На самом деле организация, которая не использует получаемые ею данные таким образом, похожа на человека с фотографической памятью, который не умеет с пользой применять этот дар.

За редкими исключениями именно организации, а не отдельные люди, максимально выигрывают от использования ПА. Организации принимают огромное количество операционных решений, но, поскольку по природе своей они неэффективны и расточительны, существует значительный простор для оптимизации и улучшений. Маркетинговые службы делают массовые почтовые рассылки, но значительная часть рекламного материала, для изготовления которого тратится немало денег и вырубается немало деревьев, попадает прямиком в мусорную корзину. По оценкам, 80 % всех сообщений по электронной почте является спамом. Рискованным заемщикам выдается слишком много кредитов. Заявления на предоставление государственных пособий накапливаются в огромных количествах и не рассматриваются в срок. И это при том, что организации располагают изобилием данных, которые могут быть использованы для прогнозирования и соответствующего улучшения операций.