24 марта 2023 г.
Машинные клиенты — одна из мегатенденций и новых возможностей роста в ближайшем десятилетии, говорит Gartner, и руководителям бизнеса следует уже сейчас готовить пути выхода на этот рынок, который со временем окажет большее влияние, чем приход электронной коммерции.
Машинный клиент — это субъект экономической деятельности, функционирующий без участия человека, получающий товары или услуги за установленную плату.
В новой книге Gartner «Когда клиентами становятся машины» (When Machines Become Customers) ее авторы Дон Шайбенрайф (Don Scheibenreif), ведущий вице-президент-аналитик Gartner и руководитель исследований в области клиентского опыта, и Марк Раскино (Mark Raskino), ведущий вице-президент-аналитик, почетный сотрудник Gartner и руководитель исследований для CEO, показывают, что машинные клиенты будут участниками широкого спектра покупок, совершаемых потребителями и компаниями. Авторы указывают на главные трудности и возможности для организаций, объясняя, как их преодолеть и использовать.
«Эра машинных клиентов уже началась, — говорит Шайбенрайф. — Сейчас у нас больше машин, способных выступать в качестве покупателей, чем живущих на планете людей. В мире насчитывается более 9,7 миллиарда действующих IoT-устройств: датчиков мониторинга оборудования, камер наблюдения, беспилотных автомобилей, интеллектуальных систем освещения, планшетов, смарт-часов, умных колонок и подключенных к интернету принтеров, — которые учатся всё лучше анализировать информацию и принимать решения. И каждое такое устройство может стать покупателем продуктов и услуг. По прогнозу Gartner, к 2027 году 50% жителей развитых стран будут иметь личных помощников с искусственным интеллектом, обслуживающих их каждый день».
Должностные лица организаций должны готовиться к приходу машинных клиентов. Это касается всех от советников по правовым вопросам (юрисконсультов), которым нужно углубиться в правовую базу и начать продумывать пути управления рисками, до ИТ-директоров, которые должны возглавить создание платформ для обслуживания рынков машинных клиентов, и директоров по маркетингу, которым нужно переосмыслить концепцию клиента и понять, как ответить на потребности клиентов-машин. Руководителям кадровых служб, цепочек поставок, директорам по выручке и руководителям отделов продаж также нужно будет продумать, как машинные клиенты впишутся в бизнес их организации.
Эволюция машинных клиентов: три этапа
Сейчас мы проходим первый этап эволюции машинных клиентов, который выражается в таких сервисах, как HP Instant Ink, Amazon Dash Replenishment и автомобили Tesla. Это примеры автоматического выполнения ограниченного набора функций в качестве «со-клиента» от имени владельца. Человек задает правила, и устройство выполняет действия в рамках определенной экосистемы. Такие устройства можно назвать «привязанными» клиентами; они являют собой первый этап эволюции (см. рис. 1).
Рис. 1. Три этапа эволюции машинных клиентов
«Привязанный» машинный клиент
Адаптивный машинный клиент
Автономный машинный клиент
Покупает определенные позиции, заданные правилами
Делает оптимальный выбор из конкурирующих продуктов в рамках правил
Логически определяет потребности человека исходя из правил, контекста и предпочтений; имеет также собственные потребности
Строго заданный выбор
Конкурирующие варианты
Потребности определяются логически
Человек задает правила, устройство их выполняет
Человек задает правила, но у устройства есть поле выбора
Устройство само определяет потребности
Сегодня
2026
2036
«На втором, зарождающемся этапе человек всё еще задает правила для машин как „адаптивных клиентов“, но технология ИИ имеет возможность делать выбор и действовать от имени человека с его минимальным участием в ограниченном круге задач», — поясняет Раскино. Примерами являются роботрейдинг и беспилотные автомобили.
На третьем этапе эти новые акторы экономики станут «автономными покупателями», у которых достаточно интеллекта, чтобы действовать самостоятельно от имени человека с большой свободой и брать на себя большинство шагов, связанных с осуществлением транзакции.
«Общее у машинных клиентов на каждом из этих этапов то, что они будут принимать решения не так, как человек, и тут есть три аспекта, — поясняет Шайбенрайф. — Они подчинены логике и будут принимать решения исходя из правил, которые могут быть или не быть прозрачными. Во-вторых, они могут обрабатывать большие объемы информации. И, наконец, машины выполняют задачи с прицелом на эффективность и без эмоций, так что их не получится „обхаживать“».
Источник: Пресс-служба компании Gartner