Як впровадити ШІ з максимальною маржинальністю для бізнесу

По-перше, ШІ не дає конкурентної переваги. Загалом, використання штучного інтелекту не є ексклюзивним для жодного бізнесу. Якщо одна компанія може застосувати ШІ на базі широко доступних фундаментальних моделей, то інша здатна зробити те саме та досягти приблизно таких самих результатів.

Наприклад, якщо одна компанія використовує ШІ для персоналізації продукту, інша може швидко повторити це.

По-друге, ефективні ринки не дозволяють надлишкової дохідності. Якщо бізнеси зможуть усунути людей із процесів і, як наслідок, різко знизити витрати, навряд чи в довгостроковій перспективі вони зможуть утримувати ті самі ціни за ті самі продукти чи послуги.

Якщо хтось спробує залишитися зі старою високою ціною, намагаючись залишити всю економію собі, неодмінно знайдуться гравці, які побачать у цій маржі можливість відібрати частку ринку. Це призведе до цінової війни, і всі зрештою опиняться на нормальному рівні маржі.

Більше того, можливий сценарій, коли маржа навіть зменшиться. Оскільки автоматизація буде доступна й клієнтам, вони очікуватимуть нижчих цін на певні товари чи послуги. Також, загалом, технологічність зменшує бар’єри в ринку, а відсутність бар’єрів руйнує маржу (немає складності – немає маржі).

Важливо зазначити: мова йде про конкурентні ринки. Для бізнесів із вбудованими “ровами”, як-от ексклюзивні дані чи монополії, усе може виглядати інакше.

Технологічний прогрес дає лише перевагу у часі За останні десятиліття автоматизовано безліч завдань. Чи призвело це до зростання прибутковості?

Візьмемо для прикладу США. За останні десятиліття в США прибуток на одиницю реальної доданої вартості зростав, із помітним стрибком у 2020-х.

Цьому є кілька причин. Монетарна політика, та, як наслідок, випередження попитом пропозиції були важливими. Але й технологічна продуктивність та автоматизація також відіграли свою роль. Бізнес міг підвищувати ціни швидше, ніж зростали трудові та інші витрати, принаймні поки конкуренція не наздоганяла. Таке підвищення маржі може триматись роками або навіть десятиріччями.

Можна назвати ряд гіпотез, які створюють цикл для системного зростання маржинальності:

• за рахунок більш швидкого впровадження технологій деякі компанії могли отримати тимчасову конкурентну перевагу та підвищувати свою маржу прибутку або загальний прибуток за рахунок масштабування;
• період тимчасової конкурентної переваги дав змогу наростити масштаб та, будучи лідером ринку, продовжувати отримувати маржу;
• великий масштаб та маржинальність дозволяють реінвестувати в нові технології, що знов тимчасово дає конкурентну перевагу.

Три рецепти підвищення прибутковості у впровадженні ШІ Не впроваджувати ШІ на конкурентних ринках є неможливим. Якщо ви відстанете, то конкуренти вас з’їдять. Тобто рахувати повернення інвестицій потрібно не тільки від додаткового прибутку, а хоча й від потенційно втраченого доходу.

Можна виділити три умови, при яких впровадження ШІ призведе до підвищення прибутковості.

Перша – швидкість. Якщо одна компанія може запровадити ШІ швидше за інших, вона може отримати тимчасову конкурентну перевагу. Якщо компанія зможе налагодити процес постійного вдосконалення штучного інтелекту, то вона може отримати постійну перевагу.

Що заважає швидкості? Як стверджується в статті The Economist у великих компаніях середня ланка менеджерів може стримувати впровадження нових технологій через побоювання втратити власну релевантність. Логіка проста: якщо я автоматизую роботу своїх підлеглих, то може і мою роботу скоро автоматизують. Крім логічної складової, думаю, також існують інші поведінкові моменти, в тому числі банальна лінь впроваджувати нові проєкти.

Таким чином, до речі, швидкість є однією з основних переваг малих та середніх бізнесів, де немає багатошарової мотивації менеджерів різних ланок.

Наприклад, один великий український банк створив “Дата Лабораторію”, що постійно швидко запускає нові рішення: спочатку в області традиційного машинного навчання, а тепер в ШІ. Тобто, цьому банку не потрібно по новій вкладатись в ШІ. Вся інфраструктура та команда вже існували і просто підхоплюють новий інструмент.

Друга умова – ексклюзивність. Якщо ви маєте інші конкурентні переваги (дані, дистрибуцію, обчислювальні потужності, ексклюзивну технологію використання ШІ, або просто знаходитесь в індустрії, що захищена регуляцією), ШІ допоможе вам більше, ніж компаніям на більш ефективних ринках. Уявіть, що всім відомо, як краще обслуговувати клієнтів в залежності від їх історії покупок. Той, хто має більше даних з такої історії покупок, скоріш за все отримує більше вигоди від впровадження ШІ.

Наприклад, Visa є найбільшим власником платіжних даних. За нашою оцінкою, Visa має більше даних, ніж всі наші великі конкуренти разом. Для ефективного використання даних ми постійно інвестуємо в data science можливості, в тому числі з використанням GenAi. Дані Visa – ексклюзивний актив, що не доступний іншим компаніям.

Третя – масштаб. Впровадження ШІ дозволяє масштабуватись (надавати більше товарів та послуг із зменшенням витрат на одиницю товару). Є побоювання, що це може призвести до більшої концентрації прибутків в руках невеликої кількості компаній. Але, якщо середні бізнеси знайдуть продукт або сервіс, що можна надавати з великою долею використання ШІ, вони мають шанс зрости дуже швидко, поки великі компанії переборюють внутрішню бюрократію.

Наприклад, чат-боти на базі LLM моделей зменшують інкрементальну вартість обслуговування клієнтів. Це перший горизонт впровадження ШІ, що ми бачимо по всіх B2С компаніях (банки, ритейл). Надалі очікується масштабне використання ШІ не тільки для вирішення проблем, а і для залучення нових клієнтів, обробки їх документів при онбордінгу тощо.

Отже, декілька практичних висновків:

• вкладайте не в ШІ, а в швидкість компанії адаптувати будь-які нові технології;
• створюйте (не технологічні) ексклюзивні активи, на які будете направляти нові технології;
• фокусуйтесь на товарах та послугах, що піддаються масштабуванню.