Всего за 529 руб. Купить полную версию
Команда специалистов Novartis по анализу данных работала над интеграцией широкого набора потоков данных между поставщиками, подразделениями и рабочими группами для очистки, тестирования, интеграции и нормализации данных на единой платформе. Как и в случае с фабрикой ИИ компании Moderna, концепция заключалась в том, чтобы все релевантные данные сделать видимыми и доступными для тех людей, которым это необходимо, а также оперативно внедрить эти данные в мощные прогностические модели для обеспечения деятельности множества рабочих процессов.
Когда разразилась пандемия, работа по трансформации коммерческих данных и аналитики Novartis, которую возглавляла Бхарти Рай, вице-президент по ускорению торговых операций, находилась на промежуточном этапе. Платформа была не завершена. В отдельных случаях модель фабрики ИИ работала, но пока она не внедрялась в качестве основы для универсальной операционной модели. Хранилища данных были еще не полностью подключены и интегрированы. Однако с появлением Covid-19 каждая функциональная группа в стенах Novartis хотела получить доступ к невероятным прогнозирующим возможностям ИИ. Сети поставок Novartis требовалось понять, что и куда отправлять, финансовому отделу компании необходимо было выяснить потребности в наличных средствах и ожидаемые нормы прибыли, отдел НИОКР нуждался в модели прогнозирования эффективности и безопасности медицинских препаратов в совершенно новых областях применения, а отделу продаж нужно было узнавать о стремительно меняющихся потребностях медицинских учреждений и требованиях клиентов. И как не что иное Novartis имела возможность выявлять пациентов, которые находятся в группе риска.
Команда Novartis стремилась максимально быстро создать масштабируемую информационную платформу. Нарасимхачари уже объединила свои усилия с Бхарти Рай, главой отдела, чтобы реализовать централизованную фабрику ИИ и сделать ее видимой и доступной для ведущих руководителей компании, которым теперь требовалось больше данных и возможностей ИИ во всех аспектах. Компания не дожидалась всевозможных новомодных штучек, чтобы начать совершенствоваться; вместо этого команда приступила к работе над частично собранной платформой с целью разработки множества моделей для точного определения безотлагательных потребностей пациентов и бизнеса в различных географических регионах с учетом различного класса заболеваний. Некоторые модели указывали на то, какие пациенты подвержены риску медицинских осложнений, и рекомендовали, когда это было возможно, соответствующее направление к специалистам и метод лечения. Такие модели показывали, например, что не менее 20 % пациентов были подвержены риску серьезных осложнений, потому что избегали регулярно или по мере необходимости ходить на прием к врачам. Данная система также включала в себя службу поддержки клиентов Novartis, которая оповещала врачей и поставщиков медицинских услуг.
Covid-19 фактически положил начало бурной цифровой трансформации Novartis. Виктор Балто, президент Novartis Pharmaceuticals US, в настоящее время проводит дальнейшую работу со своей командой и международным отделением цифровых технологий Novartis под руководством Бертрана Бодсона, используя открывшиеся в период Covid-19 возможности, для того чтобы усилия предпринимались постоянно. Балто сформировал новую команду – Look Forward Office – для управления текущими изменениями по мере распространения пандемии.
Несколько уроков
В этой книге мы обстоятельно рассуждаем о том, что близится эра искусственного интеллекта, наряду с появлением новой разновидности компаний. Однако в процессе ее написания мы думали, что у мира еще есть время, чтобы постепенно подготовиться к этой эпохе, а у всех нас – обдумать ее значение. Мы считали – у нас будет время, чтобы взрастить новое поколение руководителей, которые смогут принять цифровой мир во всех сферах экономики и полностью осознать его возможности и принять этические нормы, необходимые для совершения преобразований. Covid-19 лишил нас такой роскоши. Каждая организация на планете теперь вынуждена оцифровывать все возможные процессы и делать это максимально быстро.
Это столкновение с пандемией доказало, что цифровая трансформация может происходить быстро – честно говоря, даже гораздо быстрее, чем мы могли предположить. За считаные недели большая часть мировой экономики перешла на использование виртуальной модели. Передвижения людей резко сократились, а те сотрудники, у которых была возможность работать удаленно с помощью программного обеспечения для видео-конференц-связи, решили соблюдать социальное дистанцирование. Университеты перешли на модель онлайн-обучения. В системе здравоохранения стали использовать телемедицину, а страховые компании и регулирующие органы быстро изменили правила и политику возмещения расходов. Технологические компании покинули свои офисы, а некоторые из них заявили, что подход к офисной работе уже никогда не будет прежним. Стоимость коммерческой недвижимости упала, так же как и акции энергетической отрасли и индустрии туризма. Переход на виртуальную модель было лишь началом. Мы стали свидетелями стремительного внедрения всевозможных видов ИИ: от чат-ботов в MGH до алгоритмов, которые рекомендуют клиентам товары в интернет-магазинах IKEA, и моделей Novartis, выявляющих пациентов из группы риска.
Для того чтобы стать организацией, ориентированной на данные и ИИ, необязательно быть технологической компанией из Кремниевой долины. Еще до появления Covid-19 мы видели примеры компаний, от Comcast до Fidelity Investments, которые трансформировались для оцифровки своих операционных моделей и мер реагирования на угрозы со стороны конкурентов. Септики все еще сомневались в необходимости и жизнеспособности преобразований для старых компаний. Covid-19 положил конец всем этим спорам.
Мы также узнали, насколько планирование и подготовка улучшают качество и эффективность действий по внедрению полноценных преобразований. То, что удалось сделать в период кризиса таким организациям, как MGH, Novartis и Moderna, стало возможным, потому что они предварительно начали применять новый подход в качестве эксперимента и выстраивать его основу. Даже в Гарвардской школе бизнеса предшествующий опыт онлайн-обучения оказался очень ценным для трансформации работы всего учебного заведения. Теперь задача состоит в том, чтобы поддерживать преобразования и формировать их на основе продуманного и взвешенного подхода.
Эти новые наблюдения подтверждают многие из центральных идей данной книги, главная из которых – операционная структура действительно имеет большое значение. Ориентированная на работу с ИИ компания определяется не сложностью отдельных разрабатываемых ею алгоритмов, а структурой и рабочими процессами, позволяющими оперативно внедрять множество ИИ-решений, каждое из которых направлено на реальную бизнес-проблему. Безусловно, в компании Moderna было предпринято все, чтобы данные, аналитика и ИИ блестяще функционировали. Однако даже на примере MGH, IKEA и Novartis мы видим, что кризис стимулирует компании опираться на те же самые комплексные данные и организационную структуру, чтобы оперативно разрабатывать и внедрять инновационную и точную аналитику. В конечном итоге структура – это то, что обеспечивает оперативные, гибкие, масштабируемые и адаптируемые меры реагирования, которые способны поспеть за экспоненциально растущей угрозой вроде Covid-19, и позволяют осуществлять оперативную ответную реакцию как на вызовы, так и при появлении новых возможностей.