Полгода назад к нам в компанию приехали менеджеры одного из ведущих производителей бытовой техники. Разговор пошел о разработке искусственного интеллекта (ИИ) для умного холодильника. Новая концепция его использования должна кардинально отличаться от традиционной схемы.
Когда мы сейчас покупаем товары в какой-либо из продуктовых сетей или заказываем их в интернете, то, как правило, берем с запасом, и в итоге многое выбрасываем. Также у купленных продуктов нередко бывают проблемы со сроком годности. Наконец, нам не всегда удается купить то, что хочется. Честно говоря, мы даже перестали на это обращать внимание. Торговые сети, ориентируясь на массового покупателя, для повышения эффективности продаж выставляют наиболее ходовой товар, который не всегда совпадает с личными предпочтениями. По данным аналитиков, доля таких неудобств достигает 48%.
Умный холодильник устраняет эти проблемы. Его ИИ сможет изучать наши предпочтения: в ассортименте, в дозировке товара, времени закупок и т.п., а со временем будет точно определять их. Роль налаживания взаимодействия между холодильником и поставщиком товара отводится технологиям интернета вещей (IoT), позволяющим им в онлайне обмениваться информацией, например о том, что на овощной полке закачивается тот или иной продукт и нужно сделать новый заказ в таком-то объеме. Согласно концепции разработчика, умное бытовое устройство будет самостоятельно, напрямую заказывать необходимый для пользователей продуктовые наборы. Кроме того, из схемы закупок полностью исчезают посредники — продавцы и мерчандайзеры: софт взаимодействует с софтом. В каком-то смысле модель умного холодильника становится похожа на модель iPhone: на базовую систему навешены приложения, которые регулярно и автоматически обновляются.
Эпоха персонального подхода
Мы живем в эпоху четвертой промышленной революции — массового перехода к новым средствам производства, основу которых составляют принципиально новые технологии: робототехнические системы, искусственный интеллект, интернет вещей, Big Data, social media и др. Это происходит независимо от нас и не стеснено государственными границами. На наших глазах общество из биологического превращается в смешанное, в котором рядом с людьми реально существуют способные принимать самостоятельные решения субъекты на основе кремния, которые обладают ИИ. Научно-технологические инновации приносят глобальные изменения, преобразуя привычные и существующие столетиями уклады: рынок труда, быт, досуг, жизненную среду, финансовые схемы, продажи и маркетинг.
Классический маркетинг — это система, «заточенная» на продукт. Он учитывает общее потребительское качество необходимое какой-то категории клиентов, но заставляет покупателя закрывать глаза на то, что ему в продукте не подходит.
Новые технологии позволяют максимально персонифицировать маркетинговое предложение. Становится возможно изучить историю использования человеком какого-то продукта, собрать и проанализировать огромные, непосильные человеческому мозгу объемы информации, обобщить личный опыт, сделать точные прогнозы. Зарубежные аналитики называют этот подход «когнитивный маркетинг». Мы предпочитаем термин «таргетный маркетинг». Хотя эти варианты равнозначны.
Интеллектуализация товаров и персонализация их продвижения в самом ближайшем будущем изменят мир продаж. Уже сегодня в ряде розничных сетей США используются ИИ-персональные советники, которые фиксируют историю покупок клиентов: что и когда приобреталось (размеры, ценовая категория), что нравится и не нравится (фасон, цвет, формы), и делают персонализированные предложения.
Например, одна из крупнейших розничных сетей США Macy’s при помощи известного продукта Watson компании IBM разработала персонализированного виртуального советника для покупателей. Сервис отслеживает историю покупок для каждого человека и на основе собранных данных дает советы и делает персонализированные предложения. Благодаря «знанию» покупателя виртуальный советник не порекомендует туфли из натуральной кожи защитнику прав животных, а «эксклюзивную коллекцию» человеку, интересующемуся экономсегментом. Аналогичный рекомендательный сервис внедрила виноторговая компания Millesima. Помимо истории покупок система анализирует такие факторы, как география покупателя, время года и многое другое, что позволяет делать предложения, учитывая не только предпочтения, но личные праздники пользователя.
Еще один кейс из Японии — реклама декоративной косметики в метро с применением ИИ: идентифицируется пол пассажира по зрачкам (!), а по их реакции на рекламу определяется продукт, который заинтересовал, и показывается конкретный рекламный продукт, например помада. Мы называем такой подход управление массивной сложностью.
Начавшееся внедрение систем помощи водителю изменят в ближайшее время не только процесс покупки новых автомобилей, но и продвижение услуг смежных областей. Например, социальной, страховой.
Сегодня, приобретая при покупке автомобиля страховой полис, мы оплачиваем и то, что с нами не случится. Теперь же умный автомобиль — а такими уже можно считать широко представленные на рынке авто уровня ADS 2 (с продвинутой активной помощью водителю в рулении, торможении, удержании в полосе и т.д. при постоянном контроле водителя) — способен собирать подробную информацию о манере езды водителя, по каким дорогам он больше ездит, с какими скоростями, как часто он нарушаете ПДД, попадает в ДТП, и какие части машины при этом обычно повреждаются и т.д. На основе этих данных будут страховаться только реальные риски, только то, что характерно именно для этого водителя.
Близится и время, когда пропадет спам. Умные маркетинговые службы научатся присылать своим клиентам именно то, что их действительно интересует. Операторы кабельных сетей и мобильных операторов будут предлагать точечные планы и тарифы, в которых не будет «мусорных» каналов. И так далее. По прогнозам Gartner, уже к 2020 году персонализированные каналы к пользователям позволят цифровым бизнесам на 15% увеличить их выручку.
Все это происходит так быстро, что, по данным IDC, к 2020 году более половины всех компаний будут использовать когнитивный маркетинг.
Сказочные перспективы
Вернемся для примера к нашему умному холодильнику. У него появляется новая полка — Try&Buy («попробуй и купи»). На нее производители будут отправлять новые продукты, которые все члены семьи смогут попробовать и, если они понравятся, заказывать их. Эта функция уже никак связана с традиционной рекламой продукта по телевизору, в журнале или интернете. С тем, есть ли в рекламе масла щеночек или нет. Надето ли на девушке, которая рекламирует продукт, синее или зеленое платье. Визуальные образы продукта и ролики в духе «Папа может» уходят в прошлое. На их место приходят совершенно иные модели и KPI. Они будут связаны с работой ИИ, а точнее рекурентных нейронных сетей — алгоритмов, которые дадут возможность базовому бытовому устройству принимать решение. Для продвижения продукта теперь нужно будет понимать и принимать во внимание именно это.
Очевидно, что конкуренция на полке Try&Buy будет ограничена размером самой полки. На нее, к примеру, на одну неделю умные алгоритмы холодильника пустят производителя А и B, а на следующую — C и D. Очевидно, стоит ожидать появления аналогичных «полок» Try&Buy и в других приложения таргетного маркетинга. Например, в продаже пакетов медийных каналов, схемах продаж товаров широкого потребления и т. д.
Кстати, можно считать, что технические вопросы перехода на новые схемы уже практически решены. Разработчики средств передачи данных для IoT недавно предложили свои стандарты, обеспечивающие необходимую скорость передачи данных. К примеру, в США, Японии и некоторых других странах под эту задачу уже предполагается выделить специальные частоты. Нам остается немного «подкрутить» искусственный мозг такого устройства, и его вполне будет можно запускать в серию, вводить прямые логистические схемы с производителями товаров. Думается, что на все про все потребуется года три-четыре.
В истории человечества иногда прослеживаются совершенно удивительные совпадения, которые создают ощущение, что мы движемся по предопределенному плану. Если вспомнить образы сказочного творчества (ковер-самолет, скатерть-самобранку, сапоги-скороходы, беспилотную печь Емели и т.п.), окажется, что все они точное отражение наших желаний: транспорт без шофера, продукты без магазина. Между потребностью и ее реализацией нет посредников. Это все примеры таргетного наполнения. Можно сколько угодно удивляться, но эта модель мира была заложена еще в сказках. Поэтому это правильный тренд.
От маркетинга к морали ИИ
Подобно тому как человек познает мир, в развитии ИИ можно выделить три похожие стадии развития: распознавание образов, понимание смысла и самосознание. Действительно, когда ребенок появляется на свет, он учится распознавать объекты. Он понимает, например, что перед ним стол. Начинает узнавать другие столы — в кухне, гостиной, в гостях. Потом каждый объект начинает наполняться смыслом. За столом обедают, а еще можно рисовать. Но, кроме того, стол твердый и об него можно разбить нос. Потом у ребенка появляется представление не только об окружающих предметах, но и о самом себе — так возникает самосознание.
У ИИ происходит тоже самое. Создавая ИИ для беспилотников, разработчики этих систем прошли те же этапы. Примерно до 2012-2014 года шла работа над распознаванием образов. Беспилотники научились распознавать транспортные средства, различать пешеходов, дорожные знаки, разметку и т.п. Начиная примерно с 2015 года устройства лидирующих компаний перешли к распознаванию смыслов. Алгоритмы управления автороботом стали искать взаимосвязи в событиях дорожной сцены: например, за вылетевшим на дорогу мячиком может выскочить ребенок, животное на краю дороги может начать перебегать ее и т.п. И тут разработчики поняли, что однажды ИИ станет осознавать себя как отдельно взятый смысл. Сегодня никто не знает, что реально происходит внутри нейронной сети, и не может гарантированно предсказать ее окончательный вывод. И это только при одной функции построения искусственного водителя. А представьте, что будет через 10-15 лет, когда ИИ будет полностью управлять, например, умным домом, вести все домашнее хозяйство: заправлять холодильниками, чайниками, окнами, ванными…
Ведущие мировые эксперты говорят, что людям нужно разработать «робомораль». Об этом в последние его годы говорил физик-теоретик Стивен Хокинг: разработки ИИ нужно контролировать. Однако пока единственным постулатом, регламентирующим развитие ИИ, остаются три закона робототехники фантаста Айзека Азимова, сформулированные в 1942 году в рассказе «Хоровод».
Правда, и в ядерной энергетике общественные договоренности появились не сразу. Только воспринятые как глобальная катастрофа бомбардировки Хиросимы и Нагасаки привели мировое сообщество к столу переговоров.
Маркетинг имеет прямое отношение к морали. В прошлом году Mercedes объявил, что в случае ДТП создаваемые им беспилотники будут в любом случае спасать своего водителя. С точки зрения производителя такая позиция более чем понятна: человек должен быть уверен, что купленная машина с ИИ его не убьет. Но с точки зрения морали, эта позиция может привести к непоправимым последствиям. Спасая владельца, как будет действовать ИИ по отношению к другим людям, оказавшимся на пути беспилотника? Сформировать границы робоморали в соответствие с человеческими ценностями должны профессиональные сообщества, общественные организации и представители государств. Пожалуй, поняли это и в Mercedes — заявление было дезавуировано.
Гуманизация отношений биологического человека и кремниевого ИИ становится единственным условием выживания при совместном существовании. Если искусственные мозги не будут запрограммированы на то, что нельзя убивать любого человека, то ИИ через какое-то время сможет самостоятельно доучиться и — убить. Эта идея становится центральной в концепции нового маркетинга, ключевой зоной приложения разработок глобальных компаний.