Оцифруйся или умри. Как трансформировать компанию с помощью искусственного интеллекта и обойти конкурентов

Moderna построена на том, что мы называем «фабрика ИИ» (глава 3). Операционная модель, ориентированная на данные, выходит далеко за рамки НИОКР и охватывает все аспекты деятельности компании. В основе Moderna лежит интегрированная платформа данных: единая согласованная «система учета», которая интегрирует данные, поступающие из каждой функциональной области. Такая структура позволяет объединять и рекомбинировать информацию с высокой скоростью и степенью надежности, для того чтобы обеспечить бесконечный диапазон всевозможных приложений в сфере науки и бизнеса. Эти приложения используют алгоритмы для управления работой всех аспектов бизнеса, от ИОКР до производства, от финансов до управления системой снабжения.

Главная идея фабрики ИИ – индустриализировать подход компании к данным, аналитике и искусственному интеллекту. Фабрика ИИ компании Moderna делает для аналитики то же самое, что индустриализация сделала для производства более 100 лет назад. Данные обрабатываются систематизированным и стандартизованным образом, каталогизируются и централизуются, очищаются, нормализуются и интегрируются, а также предоставляются через API-интерфейсы, к которым у сотрудников Moderna есть доступ, чтобы запускать новые бизнес-приложения. Платформа данных составляет ядро компании, а организационная структура, включающая в себя ученых и менеджеров, следит за ней и использует ее возможности. Будь то прогнозы относительно поставок или финансовое моделирование, разработка вакцины или масштабирование производства, в компании для этого используются программные алгоритмы на основе данных. Технология, которая лежит в основе Moderna, также формирует ее организационную структуру и рабочий процесс.

Конечно, Марчелло Дамиани, директор по цифровым технологиям Moderna, также является руководителем по оптимизации бизнес-процессов. Задача Дамиани, как участника руководящей группы, заключается в том, чтобы управлять преобразованиями на предприятии. По его мнению, нет никакого смысла настраивать старые рабочие процессы, пытаясь увеличить их эффективность; с появлением новых цифровых технологий и искусственного интеллекта его команда работает с различными подразделениями, чтобы изменить операционные процессы. Тем самым они обеспечивают большую скорость, эффективность и внедрение инноваций.

На данный момент мы не знаем, оправдает ли себя вакцина компании Moderna. Последние данные относительно ее эффективности выглядят весьма обнадеживающе, однако разработка любой вакцины чревата неудачей. И мы, разумеется, во благо всего человечества, желаем им и другим компаниям удачи в предпринимаемых попытках создать противовирусное лекарство и вакцины. Так или иначе, одно мы теперь знаем наверняка – разработка вакцин и здравоохранение в более широком смысле уже никогда не будут прежними.

Столкновение с вирусом

Мы многое планировали, опираясь на нашу систему моделирования. У нас работают инженеры по охране здоровья, которые вместе с нами разрабатывают модели. Мы анализировали данные, поступающие из Китая, Южной Кореи и многих других стран. И я бы отдельно отметил Италию, откуда у нас был доступ к огромному объему данных. Мы сравнивали наш опыт работы в Mass General и Partners Healthcare с тем, что происходит в Северной и центральной Италии в попытках узнать, что нас ждет в будущем.

– Пол Биддингер, заместитель председателя по обеспечению готовности к чрезвычайным ситуациям отделения экстренной медицинской помощи в Массачусетской больнице общего профиля

В начале зимы 2020 года ситуация начала стремительно меняться, так как заболеваемость коронавирусом достигла критической точки во многих странах за пределами Китая. В марте Соединенные Штаты были поражены тем, что распространение инфекции достигло стадии «степенного закона»: стремительный рост с удвоением случаев заражения и смертности каждые несколько дней. Именно тогда рынок труда резко изменился. За две недели, с 14 по 30 марта 2020 года, в США, возможно, произошло больше цифровых преобразований, чем за предыдущие 10 лет. Сотрудники, составляющие более половины экономики страны, стали работать из дома. На протяжении двух недель в нашем учебном заведении, Гарвардской школе бизнеса, свыше 125 преподавателей и 250 сотрудников неустанно трудились над тем, чтобы около 2000 студентов MBA и докторантов смогли перейти на онлайн-обучение. Некоторые из нас были уверены, что внедрение преобразований такого масштаба займет десятилетия.

Наблюдая почти мгновенную трансформацию рынка труда, мы также стали свидетелями того, как резко возрастает число случаев заболеваний новым вирусом, а нехватка коек в ОРИТ и медицинских материалов стала критической. К счастью, некоторые медицинские учреждения на протяжении не одного месяца готовились к Covid-19 и упорно работали на тем, чтобы внести необходимые преобразования в процессе подготовки к неизбежному столкновению с вирусом.

Массачусетская больница общего профиля (также известная как Mass General или MGH) была основана 210 лет назад для оказания помощи бедным – миссия, к которой до сих пор относятся чрезвычайно серьезно. Больница придерживается давних традиций аналитической работы, методологической точности и креативной, но систематической инновационной деятельности, что подпитывает всеохватывающую философию ориентации на пациента, которая подразумевает возможность оперативного реагирования на кризисные ситуации и борьбу со стихийными бедствиями.

MGH гораздо старше компании Moderna и представляет собой (во многих отношениях) традиционную организацию. Большая часть ее инфраструктуры информационных технологий устарела, а также ограничена нормативными требованиями и давно устоявшимися рабочими процессами. Однако благодаря умелому руководству, столкнувшись с явной угрозой для жизни, больница быстро трансформировалась для того, чтобы создать своего рода горизонтальную интегрированную информационную систему, характерную для наиболее эффективных цифровых компаний.

Массачусетская больница начала прорабатывать меры реагирования на Covid-19 еще в январе. Данные, поступающие из Китая, а затем из Италии и других стран, отражали многие характерные признаки заболевания и четко указывали на то, с какой нагрузкой больнице предстоит столкнуться. Mass General имеет разрозненную структуру, поэтому было необходимо предпринять какие-то меры, чтобы оперативно создать централизованную систему обработки информации, которая способна принимать данные из любого количества источников, проверять их достоверность, обрабатывать и использовать для прогнозирования нагрузки на множество сложных операционных структур организации, которые должны будут справиться с резким увеличением случаев заболеваемости Covid-19.

Руководила подготовкой мер реагирования в MGH многопрофильная общеорганизационная рабочая группа, в которую входили Пол Биддингер; члены бригад неотложной помощи и интенсивной терапии; Энн Престипино, старший вице-президент и руководитель службы готовности к чрезвычайным ситуациям, именно она главным образом следила за случаями заболевания коронавирусом в MGH; и Ли Швамм, который возглавляет работу по цифровой трансформации больницы и других организаций-партнеров.

Во время подготовки к пандемии Mass General неустанно работала над увеличением пропускной способности, скорости и оперативности реагирования. Рабочие группы трудились над созданием и развертыванием структуры, которая интегрировала и координировала данные и деятельность во всей огромной организации, чтобы контролировать прогнозируемый быстрый рост случаев заболевания Covid-19. Эта информационная структура позволила MGH работать над решением каждой проблемы, обнаруженной в процессе планирования, в том числе нехватки респираторов, аппаратов ИВЛ и отсутствия достаточного числа койко-мест в палатах интенсивной терапии, чтобы обеспечить проведение тех или иных процедур для пациентов, количество обращений которых резко возросло.

В основе организации кризисного реагирования MGH лежала ее информационная система и платформа данных. Эта система обеспечивает централизованное объединение и накопление данных, а также интегрирует информацию о результатах лечения, системах планирования, финансах и нагрузке на пропускную способность с данными об использовании и прогнозами системы снабжения. Все это позволило команде Массачусетской больницы оперативно разрабатывать и размещать информационные панели для каждого отдела, чтобы предоставлять врачам четкие прогнозы и прогностические модели того, как изменится количество обращений и нагрузка.

Организация MGH по предупреждению стихийных бедствий и борьбы с их последствиями, объединив все свои системы и усилия, работала как горизонтальная структура, которая координировала и интегрировала многофункциональные данные, обмен информацией и критически важные операционные действия, связанные с кризисной ситуацией. Больница выступала в качестве оперативного контрольно-диспетчерского пункта, объединяя стратегию MGH и операционную систему, одновременно внося изменения во все составляющие организации.

Один из наиболее значительных результатов, достигнутых во время пандемии в MGH, – это внедрение и использование телемедицины. Платформы телемедицины, которые когда-то составляли в больницах лишь незначительную часть медицинского обслуживания, стремительно превратились в главный метод работы для большинства медицинских областей. Сегодня виртуальное соединение имеет решающее значение для взаимодействия не только между докторами и пациентом, но и между самими врачами, которые теперь используют онлайн-сообщества для обмена информацией, обучения, подготовки и наставничества. Келли Уиттболд, врач службы экстренной помощи MGH и специалист по цифровым технологиям в области здравоохранения, говорит: «Я думала, что мне придется потратить следующие 10 лет на попытки зарекомендовать свою работу, торгуясь с политиками и страховщиками, чтобы убедить их в эффективности цифрового здравоохранения и телемедицины в области инноваций медицинского обслуживания. Covid-19 проделал это за меня всего за несколько недель» {4}.

Результаты впечатляют. MGH спасла огромное количество жизней и добилась превосходных результатов практически во всех аспектах оказания медицинской помощи в период пандемии. Уиттболд отмечает: «В кризисной ситуации все сотрудники больницы по-настоящему сплотились». Во многих отношениях подход, применяемый в Массачусетской больнице, подготовил почву и для других примеров цифровой трансформации, которые мы обсудим в главе 5. В целом данный подход соответствовал тем принципам, которые мы изложили, однако произошло это гораздо быстрее, чем мы могли предположить.

Реакция MGH показывает, что в случае необходимости, при наличии четкой установки, миссии и необходимых ресурсов старые организации способны измениться в мгновение ока даже при отсутствии новейших и потрясающих сознание технологических систем. Операционная структура – это ключ к координации и интеграции множества различных элементов комплексного реагирования с беспрецедентной скоростью. Важно отметить, что ответная реакция Массачусетской больницы на пандемию демонстрирует также, насколько важны для внедрения аналитики научные обоснования, ориентированные на данные. Простыми словами, когда на карту поставлены человеческие жизни, для фейковых новостей, сфабрикованных данных и организационной политики не остается места. Это стимулирует развитие особого подхода к руководству, основанного на данных и аналитике, что критически важно для создания организации, ориентированной на данные и ИИ. Без этого не может функционировать ни одна цифровая операционная модель.

MGH продолжает работу в этом направлении. Когда пандемия Covid-19 утихнет, следующая задача будет заключаться в том, чтобы усвоить уроки, извлеченные во время кризиса, и продолжить трансформацию. Эта больница не единичный пример. Новый коронавирус заставил многие организации предпринимать нестандартные шаги, соглашаться на беспрецедентные изменения и обходить вековую бюрократию. Давайте рассмотрим и другие производственные сферы.

Быстрый запуск преобразований

Вне всяких сомнений, мы наконец-то располагаем ответом на самый часто задаваемый вопрос: способны ли старые компании по-настоящему трансформироваться? Необходимость оперативного реагирования на Covid-19 уже перестроила компании во всех отраслях. Многие на первый взгляд традиционные фирмы как в сфере здравоохранения, так и за ее пределами поняли, что они тоже могут трансформироваться, причем делать это невероятно быстро, буквально на ходу. Вот несколько примеров.

Поддержание бесперебойного интернет-соединения

Так как социальное дистанцирование изменило характер труда, доступ к Интернету и его пропускная способность стали для людей жизненно важной необходимостью. Телекоммуникационные компании всегда предоставляли критически важные услуги, и они должны быть готовы к любым сбоям. Однако Шанкар Арумугавелу, международный глава правления Verizon Wireless, признал, что даже в одной из крупнейших мировых телекоммуникационных компаний не существует сценария на случай такого кризиса, как Covid-19.

Первостепенной задачей стало обеспечение пропускной способности Интернета и его бесперебойного обслуживания по мере увеличения спроса. В то же время большая часть из 135 000 сотрудников Verizon придется работать удаленно, располагая доступом к тем же инструментам и процессам, которые необходимы им для ведения дел. Кроме того, более 10 000 технических специалистов компании потеряли возможность заходить в учреждения и дома клиентов для установки или ремонта оборудования. В итоге компания оперативно установила программное обеспечение, которое позволило техническим специалистам общаться с клиентами онлайн и выполнять установку и ремонт оборудования удаленно.

Для того чтобы не закрывать розничные магазины Verizon, компания разработала бесконтактный способ работы, который включал в себя систему предварительного бронирования приема посетителей с помощью приложения, удаленную совместную навигацию сотрудников розничного магазина и посетителей (кобраузинг) по продукции, полный переход на цифровое подписание контрактов и проверку личности, а также различные варианты бесконтактных цифровых платежей, включая способы обработки наличных через автоматизированные киоски.

Как и бесчисленное количество других организаций, Verizon не считается самой гибкой компанией в мире. Однако пандемия предоставила всем нам возможность быстро внедрить изменения и инновации, которые всегда откладывались. И теперь мы не можем отступить. Сегодня руководители и сотрудники во всех отраслях экономики понимают и принимают немаловажный факт того, насколько технологии способны менять операционную модель. Как и многие другие руководители компаний, с которыми мы общались, Арумугавелу теперь уполномочен работать со структурными подразделениями, чтобы на постоянной основе внедрять подобные методы.

Оцифровка розничной торговли

Что делать, если вы не можете изменить структуру своего бизнеса так, чтобы избежать близких социальных контактов? На момент появления Covid-19 у розничных продавцов, которые без особого энтузиазма вступали на путь внедрения цифровых технологий, не было другого выбора, кроме как перейти на электронную коммерцию или закрыть компанию. Многие вышли из бизнеса: как небольшие семейные компании, так и крупные торговые сети вроде JCPenney и Neiman Marcus. Расплата для IKEA, седьмого по величине розничного продавца в мире, была незамедлительной и серьезной. По всему миру подавляющее большинство из 433 огромных синих гипермаркетов пришлось бы закрыть. Неожиданно единственным доступным способом ведения торговли стала электронная коммерция.

IKEA приняла ответные меры. Синие гипермаркеты стали центрами выполнения заказов из интернет-магазина IKEA. Всего за одну неделю под руководством директора по цифровым технологиям, Барбары Мартин Копполы, компания перенесла 13 разных региональных веб-сайтов в облако и централизовала их работу, объединив и интегрировав все данные региональных магазинов. За три недели руководители компании, занимающиеся вопросами мерчендайзинга, ценообразования и дистрибуции товаров, научились использовать технологии, данные и ИИ для формирования полностью цифровой системы розничной торговли, оставаясь верными наследию IKEA. Это было кардинальное преобразование. До наступления Covid-19 региональные менеджеры IKEA распределили полномочия на пятидесяти рынках электронной торговли, причем каждый регион определял собственную стратегию обработки данных, ценообразования и качества обслуживания клиентов. В условиях пандемии меры по цифровой трансформации – многие из них были запланированы, но так и не реализованы – должны были стать реальностью.

IKEA не остановилась на достигнутом. Команда по цифровизации сделала возможным бесконтактное выполнение заказов с использованием технологии click & collect (в пер. с англ. «нажми и забери»), что увеличило количество заказов на одного клиента. Сложно настроенный онлайн-ИИ показывал рекомендации покупателям интернет-магазина, тем самым расширяя понимание сотрудников розничных магазинов. Когда клиентам предлагались наиболее подходящие варианты, они покупали дополнительные товары, и размер «корзины» стал стремительно расти. Выручка интернет-магазинов выросла в 3–5 раз при гораздо более крупной марже.

Внедренные изменения продемонстрировали преимущества перестройки операционной модели на основе ИИ, и это по-прежнему будет актуально, когда розничные магазины вновь откроются. Устоявшиеся барьеры между цифровой и физической формой компаний рухнули. Теперь команда физической розничной торговли рассматривает цифровые операции как дополнительный инструмент, а не замену. На сегодняшний день Коппола и ее коллеги переходят к оптимизации цепочки поставок и повышению операционной эффективности. Они переносят все содержимое IKEA на единую информационную платформу для создания множества алгоритмов, которые улучшают взаимодействие с покупателями, сотрудниками и поставщиками. Коппола ожидает, что компания продолжит внедрять технологии, которые поддерживают одержимость IKEA заботой о покупателях. В то же самое время это позволяет сотрудникам расширять и автоматизировать процесс принятия решений в розничных и интернет-магазинах.

Помощь людям, находящимся в группе риска

Цифровые операционные модели могут обеспечить высокоточный таргетинг при предельных издержках, близких к нулю. В период пандемии подобная точность способна спасти жизни. Одна из самых сложных проблем в этот период заключается в следующем: люди с иными заболеваниями (не Covid-19) из-за страха заразиться вирусом воздерживаются от посещения врачей или обращения в отделение неотложной помощи. С помощью точного таргетинга ИИ может помочь решить этот вопрос путем определения пациентов из группы риска и отправления им индивидуальных сообщений с настоятельным призывом связаться со своим лечащим врачом или обратиться в отделение неотложной помощи.

Фармацевтическая компания Novartis добилась прогресса в разработке сложных прогностических моделей, которые способны удаленно диагностировать заболевание у пациентов (с помощью соответствующих и совместимых методов деидентификации) часто за годы до того, как проблему выявят традиционные методы диагностики. Читра Нарасимхачари, ведущий научный сотрудник компании, чьи усилия стоят за этой работой, сосредоточила свое внимание на таких заболеваниях, как рассеянный склероз и анкилозирующий спондилит (острая и хроническая боль в спине). Она добилась впечатляющих результатов.

Команда специалистов Novartis по анализу данных работала над интеграцией широкого набора потоков данных между поставщиками, подразделениями и рабочими группами для очистки, тестирования, интеграции и нормализации данных на единой платформе. Как и в случае с фабрикой ИИ компании Moderna, концепция заключалась в том, чтобы все релевантные данные сделать видимыми и доступными для тех людей, которым это необходимо, а также оперативно внедрить эти данные в мощные прогностические модели для обеспечения деятельности множества рабочих процессов.

Когда разразилась пандемия, работа по трансформации коммерческих данных и аналитики Novartis, которую возглавляла Бхарти Рай, вице-президент по ускорению торговых операций, находилась на промежуточном этапе. Платформа была не завершена. В отдельных случаях модель фабрики ИИ работала, но пока она не внедрялась в качестве основы для универсальной операционной модели. Хранилища данных были еще не полностью подключены и интегрированы. Однако с появлением Covid-19 каждая функциональная группа в стенах Novartis хотела получить доступ к невероятным прогнозирующим возможностям ИИ. Сети поставок Novartis требовалось понять, что и куда отправлять, финансовому отделу компании необходимо было выяснить потребности в наличных средствах и ожидаемые нормы прибыли, отдел НИОКР нуждался в модели прогнозирования эффективности и безопасности медицинских препаратов в совершенно новых областях применения, а отделу продаж нужно было узнавать о стремительно меняющихся потребностях медицинских учреждений и требованиях клиентов. И как не что иное Novartis имела возможность выявлять пациентов, которые находятся в группе риска.

Команда Novartis стремилась максимально быстро создать масштабируемую информационную платформу. Нарасимхачари уже объединила свои усилия с Бхарти Рай, главой отдела, чтобы реализовать централизованную фабрику ИИ и сделать ее видимой и доступной для ведущих руководителей компании, которым теперь требовалось больше данных и возможностей ИИ во всех аспектах. Компания не дожидалась всевозможных новомодных штучек, чтобы начать совершенствоваться; вместо этого команда приступила к работе над частично собранной платформой с целью разработки множества моделей для точного определения безотлагательных потребностей пациентов и бизнеса в различных географических регионах с учетом различного класса заболеваний. Некоторые модели указывали на то, какие пациенты подвержены риску медицинских осложнений, и рекомендовали, когда это было возможно, соответствующее направление к специалистам и метод лечения. Такие модели показывали, например, что не менее 20 % пациентов были подвержены риску серьезных осложнений, потому что избегали регулярно или по мере необходимости ходить на прием к врачам. Данная система также включала в себя службу поддержки клиентов Novartis, которая оповещала врачей и поставщиков медицинских услуг.

Covid-19 фактически положил начало бурной цифровой трансформации Novartis. Виктор Балто, президент Novartis Pharmaceuticals US, в настоящее время проводит дальнейшую работу со своей командой и международным отделением цифровых технологий Novartis под руководством Бертрана Бодсона, используя открывшиеся в период Covid-19 возможности, для того чтобы усилия предпринимались постоянно. Балто сформировал новую команду – Look Forward Office – для управления текущими изменениями по мере распространения пандемии.

Несколько уроков

В этой книге мы обстоятельно рассуждаем о том, что близится эра искусственного интеллекта, наряду с появлением новой разновидности компаний. Однако в процессе ее написания мы думали, что у мира еще есть время, чтобы постепенно подготовиться к этой эпохе, а у всех нас – обдумать ее значение. Мы считали – у нас будет время, чтобы взрастить новое поколение руководителей, которые смогут принять цифровой мир во всех сферах экономики и полностью осознать его возможности и принять этические нормы, необходимые для совершения преобразований. Covid-19 лишил нас такой роскоши. Каждая организация на планете теперь вынуждена оцифровывать все возможные процессы и делать это максимально быстро.

Это столкновение с пандемией доказало, что цифровая трансформация может происходить быстро – честно говоря, даже гораздо быстрее, чем мы могли предположить. За считаные недели большая часть мировой экономики перешла на использование виртуальной модели. Передвижения людей резко сократились, а те сотрудники, у которых была возможность работать удаленно с помощью программного обеспечения для видео-конференц-связи, решили соблюдать социальное дистанцирование. Университеты перешли на модель онлайн-обучения. В системе здравоохранения стали использовать телемедицину, а страховые компании и регулирующие органы быстро изменили правила и политику возмещения расходов. Технологические компании покинули свои офисы, а некоторые из них заявили, что подход к офисной работе уже никогда не будет прежним. Стоимость коммерческой недвижимости упала, так же как и акции энергетической отрасли и индустрии туризма. Переход на виртуальную модель было лишь началом. Мы стали свидетелями стремительного внедрения всевозможных видов ИИ: от чат-ботов в MGH до алгоритмов, которые рекомендуют клиентам товары в интернет-магазинах IKEA, и моделей Novartis, выявляющих пациентов из группы риска.