Джефф Безос: будущее бизнеса — машинное обучение, концентрация на интересах клиентов и быстрое принятие решений

Основатель и бессменный руководитель компании Amazon Джефф Безос весьма неплохо разбирается в том, как с нуля построить процветающий бизнес. Его компания продолжает развиваться, а ее капитализация — увеличивается год от года. Аналитики считают, что именно Amazon станет первой в мире компанией с триллионной капитализацией. Понятно, что сам Безос тоже не бедствует. Он занимает вторую строчку в рейтинге самых богатых людей мира.

В своем недавнем письме акционерам, которое было отправлено несколько дней назад, Безос объясняет, почему он считает необходимым поступать так или иначе. По его мнению, например, фокусировка на потребностях клиентов — лучший способ достичь успеха. Также он рассказал о том, как Amazon использует машинное обучение и искусственный интеллект (слабую его форму, — прим. переводчика), следуя одному из наиболее значительных и заметных трендов в технологиях, и каким образом это имеет отношение к любой сфере работы самой компании. Основные моменты, указанные Безосом в своем письме, указаны ниже. Это довольно интересный материал как для тех, кому интересны технологии, так и для тех, кому важна информация о стратегии развития компании, аспектах работы крупных корпораций и действиях руководства таких компаний.

Одержимость клиентами

Есть различные стратегии ведения бизнеса. Можно, например, фокусироваться на продукте, на конкурентах и борьбе с ними, на бизнес-модели. Но главное — это фокусировка на покупателе, клиенте. Никто из клиентов не может быть удовлетворен на все сто процентов. И даже, если потребитель отвечает, что доволен продуктом или сервисом, нужно стараться сделать его еще более счастливым. В качестве примера Безос приводит Amazon Prime — быструю и беспроблемную программу доставки товаров. Никто из клиентов Amazon не просил ее создать, но ее разработали, внедрили и теперь она нравится очень многим. Проблема здесь в том, что сами клиенты не всегда могут сформулировать, какой сервис или услугу они бы хотели получить.

Подмена понятий

Здесь Безос говорит о том, что по мере роста компании руководство может стать жертвой такой проблемы, как подмена понятий, когда процесс становится важнее результата. И в таком случае неопытный руководитель может оправдывать неудовлетворительный результат тем, что процесс работы был выполнен безукоризненно, а от него самого, получается, ничего не зависело. Более опытный лидер, получив неудовлетворительный результат, использует все свои возможности для того, чтобы улучшить процесс. Но все же, сам процесс достижения результата — не главное.
Хорошая компания и ее сотрудники понимают потребности своих клиентов. Они стараются тратить свое время и силы на то, чтобы совершенствовать это умение — понимать своих клиентов. Многие компании проводят бета-тестирование с участием добровольцев. Здесь еще нужно понимать, что при проведении предварительной апробации товара или услуги мнение бета-тестеров может отличаться от мнения потребителей.

Безос считает, что создатель продукта или сервиса должен понимать нужды покупателей без всяких там исследований, это умение нужно развивать. Предварительное тестирование может помочь найти «мертвые зоны», увидеть проблемы, которые ранее были незаметными, хотя и влияли на результат. Но у создателя продукта должна быть развита интуиция, должно быть «чувство потребителя».

Следуй за трендами в технологиях

По мнению Безоса, сейчас успех или неуспех компании во многом зависит от умения руководства улавливать и следовать глобальным трендам в технологиях. По его словам, это не так сложно, но вот для крупной компании изменение принципов своей работы может быть достаточно сложной задачей. Поэтому некоторые компании просто отказываются от реализации у себя достижений современной науки и техники. Безос считает, что в настоящее время основные тренды — это машинное обучение и искусственный интеллект.
В прошлом компьютеры помогли автоматизировать задачи, которые ранее выполнялись вручную. Процесс автоматизации выполнялся при помощи алгоритмов, нужны были четкие правила работы для любой, даже самой мощной машины. А правила нужны были даже для решения простейших задач. Сейчас это условие уже не такое жесткое — машинное обучение позволяет компьютерам самим находить решения некоторых проблем, причем достаточно быстро и эффективно.

Что касается Amazon, то здесь машинное обучение используется уже несколько лет. Результаты довольно заметные. Например, это дроны доставки Prime Air, Amazon Go с его машинным зрением и Alexa, цифровой помощник. Умная колонка Echo, чья работа основана на взаимодействии с Alexa, настолько популярна, что Amazon не успевает пополнять запасы этого устройства. Тем не менее, Безос пообещал решить эту проблему.

По большей части, результаты использования машинного обучения внутри компании остаются незамеченными. Тем не менее, от машинного обучения зависит ранжирование продуктов и рекомендаций, обнаружение мошеннических действий киберпреступников, финансовые транзакции и многое другое. Благодаря машинному обучению клиенты компании получают все более качественный сервис.

Безос утверждает, что машинное обучение и слабая форма ИИ будут и дальше развиваться таким образом, чтобы оставаться незаметными, оказывая влияние на огромное количество операций.

Сами технологии машинного обучения тоже продаются, если так можно выразиться. Так, «готовые к употреблению» фреймворки машинного обучения, работающие на инстансах Р2 используются клиентами Amazon для собственных нужд. А это — прогноз урожайности определенного региона, предсказание климатических изменений, определение скорости распространения каких-либо заболеваний. Среди наиболее известных ИИ-сервисов компании Amazon Lex (на его основе работает Alexa), Amazon Polly и Amazon Rekognition. Эти сервисы умеют понимать речь, сами «говорят», а также анализируют изображения. Доступ к ним легко осуществляется по API. Безос пообещал много нового в этом направлении, так что ждем.

Быстрое принятие решений

По мнению руководителя Amazon, компании завтрашнего дня должны уметь быстро принимать решение. В прошлом и даже сейчас это хотя и важно, но не критично (хотя в плане торговли ценными бумагами и прочих вещах куда как важно). А вот в будущем практически любое важное решение нужно будет уметь принимать очень быстро. Скорость имеет большое значение в бизнесе. Безос дает и несколько советов о том, как научиться и преуспеть в быстром принятии решений. В некоторых случаях принятое решение можно обратить, если что-то пойдет не так. Поэтому слишком уж бояться неправильного решения не стоит.
Руководитель Amazon считает, что решение стоит принимать уже тогда, когда есть около 70% информации по текущему вопросу. Если же собирать информацию и дальше, считая, что нужно получить не 70%, а 90% данных и уже потом принимать решение, то можно опоздать. Если даже решение было не совсем верное, то нужно учиться корректировать проблему уже в процессе реализации.

А если команда предлагает что-то, с чем не согласен руководитель, то стоит все же «не согласиться, но утвердить». Так приходится поступать самому Безосу, причем достаточно часто.