В истории бизнеса и технологий часто используется метафора Золотой лихорадки, когда участники стремятся найти «золото» — прибыль и успех, максимально быстро и эффективно. Однако классическая рекомендация — не копать золото самому, а продавать лопаты тем, кто копает — начинает терять актуальность в контексте современных вызовов, связанных с развитием искусственного интеллекта (ИИ). В реальности выигрыш получают не те, кто просто ускоряет добычу, а те, кто указывает правильное место для поиска, то есть предлагает стратегические решения, меняющие саму природу конкуренции и бизнеса. Классический пример из истории — деятельность Британской Ост-Индской компании, которая не просто пыталась добывать золото (или, в её случае, максимизировать товарооборот), а создавала карты, планы и системы управления, с помощью которых контролировала огромные территории и торговые маршруты. Вместо того, чтобы просто продавать инструменты, компания занималась картографией — получила ключ к масштабному контролю и извлечению ценности.
Сегодня на рынке ИИ ситуация схожая. Большинство поставщиков продают «лопаты» — инструменты, которые помогают быстрее выполнять привычные задачи: автоматизируют создание отчетов, обеспечивают более быструю обработку документов или делают рассылки более персонализированными. Такой подход похож на традиционный бизнес по workflow-автоматизации и имеет свои пределы, приводя к снижению маржи и превращению технологий в товар массового пользования, где выигрывает лишь тот, кто снижает цена или увеличивает объем. Настоящая и долгосрочная ценность ИИ заключается в способности создавать «карты сокровищ» — то есть помогать компаниям лучше понимать сложные и нестабильные бизнес-среды, обнаруживать скрытые закономерности, обнаруживать слабые сигналы и новые возможности, которых не видят конкуренты. Гораздо важнее не ускорить выполнение старых задач, а понять, какие новые задачи стоит решать и как нужно перестраивать рабочие процессы и модели бизнеса.
Примером эффективного применения ИИ для «карт сокровищ» можно назвать работу компании BlueDot, которая до официальных предупреждений следила за распространением коронавируса, анализируя мультиязычные новости, данные о перелетах и госпитальные отчеты. Её искусственный интеллект увидел проблему раньше, чем медицинские лаборатории начали фиксировать вирус, что демонстрирует силу вывода, основанного на связи разрозненных данных. Еще один современный пример — платформа TikTok, которая благодаря ИИ изменила подход к социальным сетям, переключив акцент с «кто твой знакомый» на «что тебе интересно». Такой сдвиг в алгоритмах рекомендательных систем поставил обновленную основу для конкуренции среди социальных платформ и заставил даже гигантов индустрии перестраивать свои стратегии и модель взаимодействия с пользователями. Этот сдвиг — не просто улучшение существующих методов, а изменение самой конкурентной игры на рынке.
Для компаний с традиционным представлением о ИИ продажи «лопат» означают фокус на снижении затрат и повышении производительности при минимальных изменениях в организационной структуре или платежных бизнес-процессах. В результате они вступают в гонку наименьших затрат, где конкурентное преимущество быстро нивелируется. Компаниям же, которые используют ИИ как «карту сокровищ», удается не только найти новые точки роста, но и изменить принципы своего функционирования на рынке, создавая уникальное конкурентное преимущество, которое сложно подделать. Исторический пример из 1980-х годов — внедрение штрих-кодов в розничной торговле. Kmart, стремясь лишь ускорить расчеты на кассах, рассматривал штрихкод как инструмент повышения скорости.
Walmart использовал тот же штрихкод для создания системы управляемых запасов, которая обеспечила полный контроль над товарными потоками, что перевернуло отношения с поставщиками и позволило выстраивать эффективные цепочки продаж. Таким образом, один и тот же технический инструмент может быть либо простой «лопатой», либо «картой сокровищ» в зависимости от системного подхода к его применению. Процесс продажи ИИ в этом новом контексте требует перестройки. Вместо традиционных презентаций преимуществ в скорости и эффективности, продавцу необходимо выстраивать диалог о скрытых рисках и возможностях бизнеса, с которым трудно справиться без интерпретации новых данных и аналитики. Такая ситуация чаще требует участия топ-менеджеров, вовлеченных в стратегическое развитие и управление рисками, а не только руководителей средних звеньев, ответственных за операционные задачи.
Привычные инструменты бизнес-аналитики остаются «лопатами», автоматизируя уже существующие методы анализа и визуализации данных. Компании вроде Palantir демонстрируют другой подход: они помогают создавать новые модели понимания сложных взаимосвязей в данных, что позволяет находить аномалии, прогнозировать события и выявлять скрытые угрозы. При этом ценность таких систем не только в большем объеме информации, а в новой перспектива восприятия, изменяющей принятие решений. Концепция «карт сокровищ» требует также применения трех ключевых факторов — любопытства, курирования и суждения. Любопытство помогает выявить нестандартные пути и связи, курирование — отобрать из множества данных релевантные сигналы, а суждение — корректно интерпретировать информацию и принимать на её основе стратегические решения.
Исторический пример любопытства — открытие самого крупного в мире золотого месторождения в Южной Африке, которое произошло благодаря переосмыслению геологических данных и нового понимания места залегания золота. Кураторство зачастую играет решающую роль в том, чтобы не потеряться в потоке информации. Как в XVI веке миссионеры создавали карты, адаптированные под культурный контекст Китая, так и в современном бизнесе необходимо адаптировать данные в понятные и действенные инсайты. Суждение позволяет выйти за рамки простой идентификации фактов и построить систему действий, меняющих парадигму работы. Примером может служить система Stripe Radar, которая переосмыслила традиционные методы борьбы с мошенничеством в платежах, превратив анализ данных в инструмент управления бизнес-рисками и клиентским опытом.
В будущем компании, которые смогут продвигать ИИ как средство создания карт сокровищ, будут иметь преимущество в масштабировании и дольше сохранять уникальное положение на рынке. Они смогут формировать собственные платформы и экосистемы, привлекая ресурсы и создавая инновационные продукты и сервисы, основанные на понимании новых участков возможностей. Сквозь призму развития искусственного интеллекта становится очевидным, что конкурентными будут не те бизнесы, которые просто быстрее и дешевле выполняют задачи, а те, которые смогут лучше видеть и понимать изменчивую рыночную среду, быстрее адаптироваться и создавать новые источники ценности. Внутри компаний это обозначает необходимость перестроить корпоративную культуру, чтобы поощрять исследование, экспериментирование и внедрение новых моделей мышления. Таким образом, ИИ перестает быть просто инструментом автоматизации и трансформируется в стратегический ресурс, призванный создавать конкурентное преимущество.
