Мы не сомневались в своих представлениях о коммерциализации ИИ и считали себя мировыми экспертами в этой области. Мы написали бестселлер по экономике искусственного интеллекта, опубликовали множество научных статей и управленческих докладов на эту тему, были соредакторами книги Economics of Artificial Intelligence: An Agenda («Экономика искусственного интеллекта: актуальная повестка»), которая стала основным пособием для аспирантов по этой теме. Мы разработали программу коммерциализации ИИ, которая, насколько нам известно, привлекла больше профильных компаний, чем другие подобные инициативы. Мы выступали с докладами перед лидерами бизнеса и членами правительств по всему миру, участвовали в работе политических комитетов, целевых групп и круглых столов, связанных с ИИ.
Наша точка зрения, согласно которой ИИ следует рассматривать как инструмент прогнозирования, нашла отклик у практиков.
Нас приглашали выступить в Google, Netflix, Amazon и Microsoft. Руководитель отдела исследований и развития в одном из крупнейших в мире стриминговых музыкальных сервисов Spotify Густав Седерстрём отозвался о нас в интервью: «[Авторы] прекрасно выразили это в своей книге “Искусственный интеллект на службе бизнеса”. Представьте, что точность прогнозирования системы машинного обучения – это ручка громкости на радиоприемнике… [П]овернув ее до определенной точки – и достигнув определенного уровня точности, – вы понимаете: что-то не так. Вы переступаете черту, за которой следует переосмысление бизнес-модели и продукта на основе машинного обучения… С Discover Weekly мы перешли от парадигмы покупки – доставка к парадигме доставка – покупки, как это описано в [вышеупомянутой книге]. Мы достигли такого уровня точности [прогнозирования], что вслед за еще более совершенными инструментами для составления плейлистов начали предлагать пользователям еженедельные подборки, из которых можно было выбирать и сохранять действительно полюбившиеся треки. От “еще более эффективных инструментов для формирования плейлиста” мы совершили переход к концепции “вам больше никогда не придется составлять плейлист”».
Наш подход к разработке в условиях, когда качественное прогнозирование обходится очень дешево, имеет практическое значение и дает представление о стратегии развития ИИ.