Sukces największych firm technologicznych nie dowodzi zbawiennej roli sztucznej inteligencji dla całej gospodarki. Większość przedsiębiorstw jest jeszcze daleko od efektywnego zastosowania tej technologii
W ostatnich latach często słyszymy o skokowym wzroście firm stawiających na nowe technologie, ze sztuczną inteligencją na czele. Cyfrowi giganci, jak Google, Facebook czy Amazon, to obecnie najpotężniejsze koncerny na świecie. Ich ogromny sukces obudził nadzieje wielu przedsiębiorców, stąd wysyp technologicznych start-upów oraz popularność narracji o cyfrowej rewolucji w gospodarce.
Przemysł 4.0, czwarta rewolucja przemysłowa, destrukcyjna innowacja – te popularne hasła od kilku lat kształtują nasz sposób myślenia. Jak jednak naprawdę przebiega cyfrowa transformacja? Czy rzeczywiście powinniśmy spodziewać się nagłych zmian w krajobrazie gospodarczym? Wiele wskazuje na to, że niekoniecznie.
Duży może więcej
Amerykańskiemu „MIT Technology Review” trudno zarzucić antypostępowość czy technopesymizm. A jednak to właśnie na jego łamach w ubiegłym roku ukazał się artykuł, który podał w wątpliwość nadzieję na szybkie wdrożenie sztucznej inteligencji w różnych gałęziach przemysłu. Powody?
Imponujące osiągnięcia SI, jak zwycięstwo z człowiekiem w grze w go czy inteligentni asystenci głosowi, to zjawiska, których nie należy absolutyzować i rozciągać na inne obszary. W wielu branżach, które nie działają wedle cyfrowego modelu, wdrożenie SI jest bardzo trudne. Rzecz bowiem nie tylko w stworzeniu odpowiednich algorytmów, ale w przestawieniu całej organizacji na działanie zgodnie z wymogami SI.
Jak to wypada w praktyce? Bardzo różnie. Efekty żmudnych prac nad wdrożeniem sztucznej inteligencji często nie są spektakularne. Wzrost wynikający z jej zastosowania najlepiej widać w największych i najbogatszych firmach, które mają wystarczająco dużo kapitału na rozwój infrastruktury i przyciągnięcie talentów. Co więcej, takie firmy, jak Google, Amazon, Facebook czy Netflix, które przodują pod względem wykorzystania SI, mają w swoim „kodzie genetycznym” zapisane pozyskiwanie i przetwarzanie danych oraz dysponują dużymi zespołami najlepszych specjalistów od data science. W innych firmach jest to jednak problematyczne tak ze względu na mniejszy kapitał, jak i niezintegrowane pod kątem SI systemy oraz odmienny model biznesowy od tego, który występuje w przypadku digital natives (firm od początku działających w modelu cyfrowym).
Przedsiębiorstwa, które usiłują dostosować swój model działania do technologii SI, mierzą się więc ze sporymi wyzwaniami. W ostatecznym rozrachunku kluczowym kryterium decydującym o wdrożeniu SI bądź jego braku często okazują się możliwości ekonomiczne danego biznesu, a nie same właściwości tej technologii.
Prześwietlić start-upy SI
Wydaje się, że najlepszym sposobem oceny potencjału tych właściwości jest przyjrzenie się start-upom bazującym na sztucznej inteligencji, które nie są ograniczone „analogowym” modelem biznesowym ani długiem technologicznym, czyli koniecznością adaptacji starszych systemów IT do nowych potrzeb.
Start-upy wyrastają dziś jak grzyby po deszczu i w mniemaniu wielu mogą wywrócić do góry nogami całą gospodarkę. Czy rzeczywiście taki scenariusz jest możliwy?
Dr Jeffrey Funk – ekonomista z Singapuru specjalizujący się w nowych technologiach – postanowił sprawdzić, jak entuzjastyczne prognozy z różnych raportów dotyczące wzrostu produktywności dzięki technologiom SI mają się do rzeczywistości. W artykule opublikowanym pod koniec ubiegłego roku na łamach prestiżowego „IEEE Spectrum” Funk zamieścił wnioski ze swoich analiz. Co z nich wynika?
Badacz zebrał dane na temat 40 amerykańskich start-upów używających SI, które otrzymały największe dofinansowanie w wyniku wejścia na giełdę, i sprawdził, czy rzeczywiście doprowadziły do rewolucji w poszczególnych sektorach i przyczyniły się do wzrostu produktywności. Wśród wziętych pod lupę firm znaleźli się m.in. reprezentanci sektora IT (hardware i oprogramowanie), RPA (robotyzacja procesów biznesowych), opieki zdrowotnej, technologii finansowych, rolnictwa, transportu oraz rozpoznawania obrazu i dźwięku.
Coraz więcej publicystów i analityków dostrzega niebezpieczeństwa związane z boomem na nowe technologie
Największy potencjał produktywnej innowacyjności, zdaniem Funka, mają technologie typu RPA. W przypadku badanych start-upów większość rozwiązań tego typu skupiała się jednak na sprzedaży, marketingu czy HR, a nie na istocie działalności biznesu, czyli szeroko rozumianej produkcji.
Start-upy oferujące sprzęt i oprogramowanie potrzebne do rozwoju narzędzi SI, choć mogą świadczyć o potencjale tego sektora, dowodzą też, że produktywność konkretnych rozwiązań SI jest wciąż dopiero przed nami. Z kolei start-upy oferujące rozwiązania z zakresu cyberbezpieczeństwa nie są, zdaniem Funka, argumentem na rzecz zwiększonej produktywności. Przeciwnie: każą raczej myśleć o większych kosztach prowadzenia bezpiecznego biznesu online.
W przypadku tak ważnych zastosowań jak służba zdrowia Funk odnotowuje zaledwie trzy start-upy w gronie najlepiej dofinansowanych firm. W obszarze transportu także trzy: co istotne, tylko jeden z nich rozwija autonomiczne pojazdy. Pozostałe pracują nad rozpoznawaniem rozkojarzonych kierowców (!) oraz nad automatyzacją lokalnych dostaw. Zdaniem Funka taki stan prac nie zapowiada nadciągającej rewolucji w transporcie.
Naukowiec postanowił także przyjrzeć się dochodowości nowych firm. I tak procent rentownych start-upów spadł z 76 procent w roku 1980 do 17 procent w roku 2018, mimo że średni czas poprzedzający ich wejście na giełdę wydłużył się w ostatnich dwóch dekadach z 2,8 roku w 1998 r. do 7,7 lat w 2016 r. Co więcej, wiele start-upów wciąż przynosi ogromne straty, trudno więc w ich przypadku mówić o wzroście produktywności.
Mit innowacyjnych technologii?
Skąd więc niemal powszechna wiara w ich wielkie możliwości? Zdaniem Funka wynika to po prostu z boomu na nowe technologie, który zaczął się mniej więcej w połowie poprzedniej dekady i trwa do dziś dzięki samonapędzającym się inwestycjom, rosnącym bez względu na realne przełożenie tych technologii na gospodarkę.
Odwołując się do badań amerykańskiego ekonomisty Roberta Gordona, Funk przypomina, że produktywność gospodarki USA zaczęła zwalniać przynajmniej od lat 70. ubiegłego wieku. A skoro jej siłą napędową jest innowacja, to zahamowanie produktywności w ciągu ostatnich kilku dekad dowodzi, że nadzieje pokładane w technologicznych innowacjach są zawyżone. Świadczy o tym również rosnąca liczba badaczy potrzebnych do stworzenia kolejnych innowacji. Także sumy wydawane na budowę nowatorskich rozwiązań wzrosły w ostatnich dziesięcioleciach w porównaniu do okresu sprzed 1970 r.
Cyfrowi giganci to obecnie najpotężniejsze koncerny na świecie. Ich ogromny sukces obudził nadzieje wielu przedsiębiorców, stąd wysyp technologicznych start-upów
Najwięcej innowacji dotyczy dziś usług internetowych, szczególnie aplikacji, i ma ograniczony zakres komercjalizacji w porównaniu do takich technologii, jak tranzystory, układy scalone, lasery czy energia jądrowa, przekonuje Funk. Niemniej technologie te wciąż budzą zainteresowanie mediów, które tworzą nierealistyczne prognozy, utożsamiając sukces kilku wybranych firm z transformacją całych sektorów.
Taka entuzjastyczna narracja wobec nowych technologii jest jednak na rękę inwestorom, bo nakręca ceny akcji. Korzyści z takiego obrotu spraw czerpią także przedsiębiorcy i naukowcy, którzy mogą liczyć na większe dofinansowanie swoich pomysłów czy badań, oraz branża konsultingowa. Jak podkreśla Funk, liczba pracowników branży doradczej wzrosła pięciokrotnie w ciągu ostatnich pięciu dekad!
Kluczowym źródłem entuzjazmu wobec nowych technologii jest jednak nowy model biznesowy, który skupia się bardziej na przechwytywaniu wartości (capturing value) poprzez różne formy zarządzania przychodem niż na tworzeniu wartości (creating value) poprzez większą wydajność i niższy koszt produkcji. Jest to szczególnie widoczne w przypadku gospodarki opartej na platformach, gdzie ich dostawca często przejmuje najwięcej zysków w branży, do której dane rozwiązanie jest skierowane.
Przykład: choćby Airbnb, które działa jako broker na rynku krótkoterminowego wynajmu pokoi czy mieszkań, nie dysponując jednak żadnymi własnymi nieruchomościami, a jedynie korzystając z ofert dostępnych na rynku.
Dla większej produktywności gospodarki, podkreśla Funk, kluczowe jest jednak tworzenie wartości, a nie jej przechwytywanie. Ograniczona produktywność wiąże się też zapewne z zastosowaniem platform głównie w sektorze usług. Ten zaś, jak przekonuje południowokoreański ekonomista Ha-Joon Chang, cechuje się zwykle wolniejszym wzrostem produktywności niż sektor przemysłowy. Dlatego też potentaci z rynku big tech to nie najlepszy punkt odniesienia dla reszty gospodarki.
Wiara w moc technologicznych innowacji trwa jednak w najlepsze, podsycana przez nowe formy marketingu, jak reklama natywna czy content marketing, które pod płaszczykiem newsów branżowych często przekazują treści dalekie od obiektywizmu. W połączeniu z silnym lobbingiem firm technologicznych wśród decydentów prowadzi to do powstawania swoistych baniek informacyjnych, gdzie sami utwierdzamy się w wierze w technologiczną „dobrą nowinę”. A gdy jedna technologia zawiedzie w rozwiązywaniu problemów, w odwodzie zawsze czeka inna wraz ze sztabem ludzi gotowych opiewać jej zalety – przekonuje Funk.
Więcej realizmu
Czy zatem należy odrzucić nowe technologie? Nic podobnego. Funk zachęca jedynie do większego krytycyzmu w ocenie ich realnych możliwości. Nie jest w tym zresztą odosobniony. Coraz więcej publicystów i analityków dostrzega niebezpieczeństwa związane z boomem na nowe technologie. Czy nie powinno nas bowiem niepokoić, że 80 procent majątku wszystkich firm należy dziś do tych 10 procent przedsiębiorstw, które bazują na internecie i danych?
Zdaniem Rany Foroohar, dziennikarki „Financial Timesa” i autorki książek o gigantach technologicznych oraz finansjalizacji gospodarki, taki stan rzeczy jest destrukcyjny dla rynku, zabija rozwój i grozi monopolizacją. Gospodarka oparta na danych funkcjonuje bowiem wedle zasady „zwycięzca bierze wszystko”, co skutkuje realną anihilacją konkurencji przez największych potentatów. Ten mechanizm wyjaśnia też po części znikomą liczbę prawdziwie produktywnych start-upów. Każda taka firma musi się bowiem liczyć z tym, że z chwilą ukazania swojego potencjału zostanie przejęta przez któregoś z rekinów z branży technologicznej.
COVID-19 może być kroplą, która przeleje czarę goryczy i przyspieszy krach SI, start-upów i funduszy venture capital
Jeffrey Funk
Co zatem można zrobić? Funk uważa, że decydenci, ale także dziennikarze i inwestorzy powinni przede wszystkim przestać polegać na medialnym i marketingowym szumie, a zamiast tego badać rzeczywiste wdrożenia cyfrowych technologii. Po drugie, powinni dokładnie badać wartość innowacji i porównywać ich koszty ze starszymi technologiami. W przypadku rozwijających się technologii, których realne możliwości trudno ocenić, winni też szukać podobieństw do już istniejących rozwiązań, pozwalających zorientować się w wytwarzanych przez nie mechanizmach rynkowych i ich wpływie na gospodarkę. Wreszcie muszą też zwracać uwagę na różnice pomiędzy poszczególnymi sektorami: wdrożenia, które zakończyły się sukcesem w jednej branży, niekoniecznie gwarantują bowiem powodzenie w pozostałych.
Pandemia a technologie
Trzeźwe myślenie jest szczególnie istotne w chwilach kryzysu, a w takich przyszło nam właśnie funkcjonować. Czy pandemia koronawirusa wzmocni potencjał nowych technologii i przyspieszy cyfrową transformację? Funk pozostaje tu dość sceptyczny. W komentarzu udzielonym naszemu serwisowi powiedział:
– COVID-19 może być kroplą, która przeleje czarę goryczy i przyspieszy krach SI, start-upów i funduszy VC. Dotychczasowe zastosowanie SI w służbie zdrowia było rozczarowujące, czego najlepszym dowodem jest system Watson (pewne postępy w obrazowaniu medycznym). Jeśli SI będzie miała jakiś wpływ na pandemię, to wydarzy się to przy okazji następnej, a nie tej obecnej. Większym problemem jest to, że rosnące straty start-upów (także tych działających w obszarze SI) przełożą się na dramatycznie mniejsze finansowanie w porównaniu do spadku z roku 2019.
To niewesoła prognoza i warto mieć nadzieję, że nie spełni się całkowicie. Nie zwalnia nas to jednak z obowiązku trzeźwej oceny sytuacji, w tym realnych osiągnięć nowych technologii. Nadmierna wiara w cyfrową rewolucję może bowiem przynieść wiele rozczarowań. Dla większości firm SI to bowiem dopiero pieśń przyszłości – niekiedy bardzo odległej.
Źródła:
Jeffrey Funk, AI and Economic Productivity: Expect Evolution, Not Revolution
Jeffrey Funk, What’s Behind Technological Hype?
Brian Bergstein, This Is Why A.I. Has Yet to Reshape Most Businesses