Введение
Для некоторых из нас стремительный рост искусственного интеллекта может не вызывать опасений. Мы изучаем его и тестируем, постепенно интегрируя новые технологии в нашу жизнь и работу. Мы адаптируемся, как это было с появлением интернета, смартфонов и вакцин на основе мРНК. Однако переход к новым территориям может быть более сложным, чем мы осознаем, что вызывает вопросы как для отдельных людей, так и для организаций.
Проблема перехода
Профессор стратегии Бенжамин Джонс из школы Келлогг отмечает, что необходимо задать важные вопросы. На индивидуальном уровне это: «Как все пройдет, когда я столкнусь с новой областью — произойдут ли великие вещи, потерплю ли я неудачу или всё останется как прежде?» На уровне организаций и общества мы должны спросить: «Как мы можем перенастроить наши человеческие ресурсы и экспертизу для работы в новой области?»
Исследование и методология
Команда, состоящая из Джонса, Райана Хилла, Дашуна Ванга и других исследователей, разработала метод для анализа того, что происходит, когда ученые переключаются на исследование тем, выходящих за рамки их привычной области. Они изучили 26 миллионов научных статей и патентов технологий за период примерно в пятьдесят лет. Их анализ показал, что изменение направления значительно снижает влияние полученных статей и патентов, что они назвали «штрафом за переход».
Штраф за переход
При изучении научных работ команда определила фокус статьи на основе типов научных журналов, на которые она ссылалась. Например, работы, опубликованные в American Economic Review, относились к экономике, тогда как исследования в American Political Science Review относились к политической науке. Они количественно оценили переход статей по шкале от 0 до 1, основываясь на том, насколько близки категории ссылок к предыдущим публикациям того же исследователя.
Результаты исследования
Исследование показало, что чем больше переход, тем ниже вероятность того, что работа станет высокоэффективной. Статьи, требующие наименьших переходов, становились высокоэффективными 7,4% случаев, в то время как для статей, требующих наибольших переходов, этот показатель составлял всего 2,2%. Статьи с наибольшим переходом также были на 43% менее вероятно процитированы в патентах, и на 35% менее вероятно, что они переходили от препринта к публикации в журнале.
Стратегии для успешного перехода
В ответ на результаты исследования важно рассмотреть, как организации могут смягчить «штраф за переход». Вот несколько стратегий, которые могут помочь:
- Применение методологии Agile: Использование гибких методов разработки позволит командам быстро адаптироваться к изменениям и экспериментировать с новыми идеями.
- Использование Lean Startup: Применение концепции минимально жизнеспособного продукта (MVP) позволит тестировать идеи с минимальными затратами и рисками.
- Сбор мультидисциплинарных команд: Объединение экспертов из разных областей может снизить риски и улучшить кросс-функциональные знания.
- Данные и аналитика: Использование аналитических инструментов для мониторинга ключевых показателей эффективности (KPI) поможет принимать обоснованные решения.
Кейс: Применение AI в продуктовой разработке
Рассмотрим компанию, использующую AI для оптимизации продукта. Например, компания Netflix использует алгоритмы машинного обучения для анализа предпочтений зрителей и предлагает персонализированные рекомендации. Это позволяет им не только увеличить удержание пользователей, но и создать контент, который соответствует ожиданиям аудитории. Результаты показали, что использование AI привело к снижению уровня оттока пользователей на 10% в течение года.
Искусственный интеллект и продуктовый менеджмент
Искусственный интеллект меняет подходы к управлению продуктами, предоставляя новые возможности для анализа данных и автоматизации процессов. Применяя AI, продуктовые команды могут:
- Улучшить принятие решений: Автоматизированные системы могут анализировать большие объемы данных для выявления трендов и паттернов.
- Оптимизировать пользовательский опыт: AI может помочь в создании персонализированных интерфейсов и рекомендаций для пользователей.
- Сократить время на разработку: Автоматизация рутинных задач позволяет командам сосредоточиться на более стратегических инициативах.
Заключение
Таким образом, переход на новые территории в науке и технологиях — это сложный процесс, который требует тщательного подхода и стратегического планирования. Несмотря на риски, связанные с «штрафом за переход», организации могут использовать различные методологии и стратегии, чтобы смягчить эти последствия. Применение гибких методологий, сбор многофункциональных команд и использование данных для принятия решений — это ключевые аспекты, которые помогут в успешной адаптации к изменениям. В конечном счете, для достижения успеха необходима готовность к обучению и адаптации, что особенно важно в условиях быстро меняющегося мира. Важно помнить, что успешные переходы требуют не только изменений в стратегии, но и в культуре организации, что в свою очередь создаст основу для устойчивого развития в будущем.
