Цитаты из книги «Alibaba и умный бизнес будущего. Как оцифровка бизнес-процессов изменила взгляд на стратегию»

Миссия — это изменение, которое фирма собирается принести в мир, это смысл существования фирмы и боевой клич, привлекающий на ее сторону таланты и ресурсы. Миссия и видение (так же, как и ценности, о которых пойдет речь в следующей главе) тесно взаимосвязаны и влияют друг на друга: ваше видение грядущего изменения мира неизбежно влияет на то, как вы будете изменять этот мир. Некоторые компании воспринимают видение и миссию как одно и то же.

представляет собой описание того, к чему стремится фирма, и определяет область исследования. Оно показывает представление фирмы о своем месте в будущем.

Сегодня видение — это центральная часть стратегии фирмы. Оно должно быть понятным, убедительным и регулярно обновляемым, с тем чтобы объединять единую сеть поставщиков, производителей, партнеров и клиентов. Видение задает направление эволюции целой сети. Как и лозунг «Клиент на первом месте», видение изменило свой смысл и превратилось из того, что неплохо иметь, в обязательный элемент деятельности. Это объективная функция для организации и сети.

В организации аналогом объективной функции является видение будущего: с изменением видения эволюционирует бизнес-модель. Как я поясню в оставшейся части главы, самонастраивающиеся характеристики алгоритмов могут показывать, как структурировать и управлять целыми компаниями во все более сложной и быстро меняющейся бизнес-среде. Поскольку организация следит за конкурентной средой, активностью потребителей и общесистемными результатами, она может вмешиваться при необходимости и корректировать инфраструктуру, цели, а также видение для формирования здорового эффективного бизнеса. Такая организация нацелена на изменение и концентрируется на планировании и экспериментировании, а не на принятии окончательных планов.

последующих посещениях торговой площадки.В целом процесс экспериментирования алгоритмов машинного обучения можно назвать «самонастройкой». Функция самокорректировки встраивается в алгоритмы. Экспертам или программистам не нужно индивидуально интерпретировать обратную связь от пользователя, вручную корректировать соотношение «использование —исследование», инициировать анализ или определять, как лучше всего подтолкнуть пользователей к оптимальному поведению. Интеллектуальная обработка данных обеспечивает выполнение значительной части трудной работы, помогая компаниям подстраиваться независимо к разнообразным средам, в частности к таким, которые меняются непрерывно. Наиболее развитые сервисы на основе интеллектуальной обработки данных могут проводить эксперименты и подстраиваться к каждому пользователю быстро и практически одновременно.

Можно без преувеличения утверждать, что от алгоритмических систем в определенной мере зависит качество обслуживания пользователей и даже их поведение, особенно в случае более сложных продуктов на основе интеллектуальной обработки данных, таких как автоматические рекомендации в приложениях Taobao. Пользователям очень нравится, когда рекомендационные системы предлагают новые продукты и контент, которые они иначе просто не нашли бы

Экспериментирование осуществляется не случайным образом. Программисты разрабатывают алгоритмы так, чтобы тестирование вариантов было экономным, с минимальными затратами времени и вычислительных ресурсов. Один из основных методов рационального экспериментирования — это усиление того, что работало в прошлом, и замена менее предпочтительных вариантов новыми.

Алгоритмы машинного обучения предназначены для генерирования, тестирования и улучшения благоприятных результатов.

Самонастройка означает, что обучение становится центром внимания в организации. Процесс создания стратегии — это генерирование, координация и модифицирование экспериментов, т.е. деятельность, совершенно не похожая на традиционное долгосрочное планирование. Организация ищет связное видение будущего, с точки зрения как целей, так и реализации. Стратегия реализуется через экспериментирование на основе видения по всем аспектам бизнеса. Когда видение и эксперимент пересекаются, успех неизбежен

Если бы предприятие датафицировало все аспекты взаимодействия с клиентами и деятельности партнеров, оно бы могло видеть результаты экспериментирования, например A/B-тестирования, в реальном времени. Затем алгоритмы машинного обучения могли бы автоматически вносить изменения, которые повышают эффективность системы в целом, и сделать использование успешных стратегических экспериментов эффективным и даже полуавтоматическим.