Alibaba и умный бизнес будущего. Как оцифровка бизнес-процессов изменила взгляд на стратегию

Цзэн Мин, 2018

Руководители уже не успевают постоянно адаптировать бизнес под все новые и новые изменения. Роль настройщика процессов должен взять на себя искусственный интеллект: он быстрее и лучше любого человека выберет правильную цену, выстроит самую короткую цепочку поставок, предупредит об изменении спроса и спрогнозирует, что и когда надо закупить на всех уровнях производственной цепочки. Это дает умному бизнесу (и его участникам) огромное преимущество перед бизнесом традиционным. А чтобы все это стало возможным, все бизнес-процессы компании должны быть оцифрованы. Именно так сейчас конкурируют ИТ-гиганты мирового бизнеса, включая Alibaba, которая в этой области добилась поразительных успехов. В книге рассказано о внутренней кухне Alibaba, основных стратегиях и нюансах развития умного бизнеса. Написанная главным стратегом компании, эта книга – ценное руководство для тех, кто хочет уверенно чувствовать себя в океане новой цифровой экономики.

Часть первая. Alibaba. Рождение смарт-бизнеса

День холостяка превратился из шуточного праздника одиноких молодых людей в день крупнейшей распродажи в истории человечества. Taobao, первоначально небольшой онлайновый форум для покупателей и продавцов, превратилась в крупнейшую в мире платформу электронной коммерции. Чтобы понять феноменальный успех Alibaba, нужно проанализировать силы, которые определяли ее развитие. Разобравшись в истории Alibaba, мы получим представление об инновационной мощи китайского бизнеса. Ну а понимание инновационности Китая позволит увидеть образ будущего стратегии.

В первых трех главах описываются два столпа смарт-бизнеса — сетевая координация и интеллектуальная обработка данных, а также объясняется, как они функционируют. Первая позволяет создавать крупномасштабные деловые сети, а вторая обеспечивает эффективность работы и принятия решений в сети. На примере платформ Alibaba я покажу, как данные и сети преобразуют стратегию. Всем компаниям необходимо знать, как эти два новых ключевых аспекта изменяют динамику создания стоимости и как они влияют на характер бизнеса.

Глава 1

Новые факторы создания стоимости

Для понимания того, что смарт-бизнес представляет собой на практике, нужно повнимательнее присмотреться к Alibaba. Каждый день миллионы бизнес-игроков связываются друг с другом и взаимодействуют через огромные сети электронной коммерции Alibaba Group, включающие в себя Tmall, веб-сайт для крупных брендов, и Taobao, онлайновую торговую площадку для небольших брендов, независимых продавцов и новаторов вроде веб-знаменитостей. (См. врезку «Коротко о компании Alibaba» для получения представления о компаниях и сетях, входящих в Alibaba Group.) Эти сети создают для каждого покупателя индивидуализированный виртуальный торговый центр. У продавцов есть все необходимые инструменты для создания онлайновой витрины, сотрудничества с производителями и координации взаимодействия с поставщиками логистических услуг, а также для осуществления онлайновых платежей через собственные платформы Alibaba. В основе координации лежат технологии сбора, передачи и обработки данных.

Alibaba дает наглядное представление о смарт-бизнесе — живую картину нового, нарождающегося мира бизнеса. В этом мире компании используют машинное обучение для сбора данных в сетях участников и автоматического учета поведения и предпочтений клиентов. Смарт-бизнес позволяет полностью переконфигурировать цепочку создания стоимости, чтобы добиться одновременно масштаба и индивидуализации с помощью сочетания двух факторов — сетевой координации и интеллектуальной обработки данных (которые рассматриваются ниже). Эти два фактора совместно и дают начало смарт-бизнесу.

КОРОТКО О КОМПАНИИ ALIBABA

Alibaba была создана в 1999 г. Джеком Ма и 17 соучредителями, с тем чтобы помогать небольшим китайским компаниям находить друг друга, а также международных клиентов^[10].

Сегодня Alibaba — крупнейшая компания розничной коммерции в мире. Более 10 млн активных коммерсантов ведут в Китае свой бизнес на платформах Alibaba, которые объединяют более 400 млн активных покупателей. Суммарный валовый товарооборот розничных торговых площадок Alibaba в Китае превышает $0,5 трлн.

Для выполнения нашей миссии — «создание условий для ведения бизнеса в любой точке мира» — мы даем предприятиям возможность изменить подходы к маркетингу, продажам и работе в целом. Мы обеспечиваем фундаментальную технологическую инфраструктуру и маркетинговый охват, помогая коммерсантам, брендам и другим компаниям использовать интернет для взаимодействия с пользователями и клиентами.

Наша деятельность охватывает коммерцию, облачные вычисления, компьютерные развлечения и цифровые мультимедиа, инновационные инициативы и другие отрасли. Через дочерние компании Cainiao Network и Koubei мы работаем соответственно в секторах логистики и местных грузоперевозок. Кроме того, у нас есть доля в Ant Financial, группе финансовых услуг, которая также управляет ведущей в Китае онлайновой платежной платформой Alipay.

В 2003 г. Alibaba запустила Taobao, платформу, название которой переводится с китайского как «поиск сокровища». Taobao первоначально представляла собой форум, на котором регистрировали продукты. Со временем на ее веб-сайт добавили картинки, а также другие функции и, таким образом, превратили в нынешнюю масштабную платформу электронной коммерции. Продавцы регистрируются на Taobao бесплатно, поскольку платформа в настоящее время финансируется в основном за счет рекламы.

После своего создания Alibaba Group учредила ряд дочерних компаний (см. табл. 1.1):

● Alipay: в 2004 г. эта эскроу-система стала независимой компанией. Alipay осуществляет платежи в стране без использования кредитных карт и/или дистанционных платежных инструментов.

● Tmall: в 2008 г. Tmall отделился от Taobao как веб-сайт для крупных брендов и розничных продавцов. Продавцы на нем платят комиссию за улучшенное обслуживание, обычно 0,4–0,5 %.

● AliExpress: это международный веб-сайт для электронной коммерции. Запущен в 2010 г., связывает китайских продавцов с остальным миром.

● Cainiao Network: Alibaba запустила эту логистическую смарт-платформу в 2012 г.

● Ant Financial: в 2014 г. Alibaba запустила Ant Financial Services. Эта компания в настоящее время кредитует потребителей и малый бизнес по всему Китаю.

● Компании веб-знаменитостей: 2014 г. ознаменовался появлением первой волны веб-знаменитостей, которые основали собственные компании.

Дополнительную информацию об Alibaba и ее истории см. в приложении А.

Сущность смарт-бизнеса

В обобщенном виде формула смарт-бизнеса выглядит так:

Сетевая координация + интеллектуальная обработка данных = смарт-бизнес.

Эта простая формула показывает, что лежит в основе успеха Alibaba, и отражает все, что нужно знать о бизнесе будущего. Как я расскажу далее, сетевая координация и интеллектуальная обработка данных, две новые возможности, предоставленные технологией, обладают серьезными преимуществами по сравнению с традиционными бизнес-процессами и структурами.

В самом широком смысле сетевая координация — это разбивка сложной коммерческой деятельности так, чтобы группы людей или фирм могли осуществлять ее более эффективно^[11]. Функции, исторически запертые в вертикально интегрированных структурах или жестких цепочках поставок, значительно проще координировать через онлайновые связи. Лауреат Нобелевской премии Рональд Коуз показал, что компании структурируются так, чтобы выживать в условиях непомерно высоких транзакционных издержек^[12]. Новые технологии снижают эти издержки, делая возможными сетевые подходы. С помощью сетевой координации такие виды коммерческой деятельности, как продажи, маркетинг и все аспекты производства, превращаются в децентрализованные, гибкие, масштабируемые и глобально оптимизируемые процессы.

Организация распродажи в День холостяка, за которой стоят Tmall и Taobao, — идеальный пример сетевой координации. Taobao не создает никаких запасов — вместо этого она объединяет в огромную сеть более 10 млн продавцов. Эти продавцы координируют свои действия с миллионами партнеров, и все стороны занимаются вместе реализацией сложного процесса онлайновой розничной торговли, обработкой транзакций и дистрибуцией вплоть до двери покупателя. Такой уровень взаимодействия и составляет существо сетевой координации: автономной координации через интернет практически без ограничений масштаба и с участием бесконечного числа партнеров.

Чем больше сеть бизнес-игроков координируется через интернет, тем больше становится смарт-составляющая коммерческой деятельности. Иначе говоря, постоянный поток данных, возникающих в результате взаимодействий и обрабатываемых в реальном времени, создает цепь обратной связи, которая автоматически генерирует все более и более «интеллектуальные» решения. Например, сегодня значительную часть рутинного поиска и представления продуктов клиентам на Taobao выполняют машины. Традиционным розничным продавцам для этого нужны тысячи покупателей, дизайнеров витрин, редакторов стиля, персональных консультантов и т. п. Машинное обучение — инструмент, который позволяет делать это на Taobao. На пике продаж в День холостяка в 2017 г. в базах данных Alibaba выполнялось 42 млн операций в секунду. Такой объем операций говорит о том, что алгоритмы машинного обучения осуществляли миллиарды итераций, принимая решение, что еще представить на экране вашего смартфона после того, как вы приобрели сотовый телефон, билеты на Бали и пижаму с ярким рисунком, которой любовались на протяжении последнего месяца. Я называю такую возможность эффективного выбора товаров и услуг в соответствии с запросами и реакцией клиентов интеллектуальной обработкой данных^[13]. Она кардинально отличается от того, как большинство фирм подходят сегодня к отбору товаров и услуг.

Под интеллектуальной обработкой данных я имею в виду предоставление компаниям возможности быстро и автоматически совершенствоваться с помощью технологии машинного обучения. Вы должны иметь представление о том, как действует интеллектуальная обработка данных, если когда-нибудь сталкивались с системами рекомендаций. Это самая примитивная форма интеллектуальной обработки данных, стандарт для любой онлайновой компании, я же говорю о значительно более сложной системе. Компании могут выйти на более высокий уровень интеллектуальной обработки данных, если автоматизируют принятие решений на основе непрерывного потока поступающей в реальном времени информации, например о времени отгрузки продукции поставщиками, об уведомлениях о выполнении заказа производителями, об отслеживании логистических операций и о предпочтениях клиентов. Такая автоматизация достигается в результате использования алгоритмов машинного обучения, повышающих координацию и оптимизацию каждого звена цепочки создания стоимости. Поскольку все больше видов деятельности становятся онлайновыми, связанные с ними решения можно автоматизировать и непрерывно улучшать. Вот что я подразумеваю под интеллектуальной обработкой данных.

Прогресс в сфере машинного обучения (направления компьютерной технологии, которое нередко считают подразделом более широкой области искусственного интеллекта) в последнее десятилетие привел к скачкообразному расширению возможностей того, что компании могут делать с данными. Машины освоили игру в го и шахматы, появились алгоритмы, позволяющие справляться с чрезвычайно длинными цепочками вычислений, анализировать многочисленные сценарии и быстро находить оптимальные решения. Получив новые результаты, алгоритмы перенастраиваются с их учетом. Они обучаются в процессе непрерывного выполнения итераций, а их результаты улучшаются с увеличением объема и разнообразия данных. Таким образом, машинное обучение углубляет интеллектуальную обработку данных. По мере того как все больше бизнес-процессов переходит в онлайн, а для успеха коммерческой деятельности все больше требуется координация взаимосвязанных игроков, компании трансформируются, передавая принятие рутинных решений компьютерам. В этом и заключается сущность смарт-бизнеса.

Рождение смарт-бизнеса и последствия этого явления

В Alibaba звенья цепочки создания стоимости превращаются одно за другим в модули и встраиваются в оптимизированные с технической точки зрения сети, а значительная доля бизнес-решений принимается автоматически. Такое масштабное использование инновационной технологии изменяет все. Данные становятся главным активом, критическим фактором производства. Стратегия приобретает новый смысл — теперь это не анализ и планирование, а процесс экспериментирования и привлечения клиентов в реальном времени.

В смарт-компаниях, как я покажу в этой книге, привычные силы конкуренции исчезают и уступают место новым формам сотрудничества между компаниями и мириадами других игроков. Когда в основе стратегии лежит не конкуренция, а центры сотрудничества, способы создания стоимости полностью меняются. А когда компании используют машинное обучение не только для автоматизации рутинных бизнес-процессов и взаимодействия с клиентами, но и для непрерывного их совершенствования, роль руководства в создании стоимости становится совершенно иной. Организации превращаются из статичных иерархических структур, нуждающихся в управлении и контроле, в динамичные, подвижные сети взаимосвязанных игроков, которых объединяет миссия и деловая возможность.

Не тешьте себя надеждой на то, что сетевая координация и интеллектуальная обработка данных — это удел только так называемых интернет-компаний или сетевых аборигенов. Я давно изучаю производителей мебели, компании по пошиву одежды и салоны красоты в Китае. Даже эти традиционные компании реорганизуются, чтобы воспользоваться новыми силами. По правде говоря, именно эта глобальная перспектива привела меня к формулированию новой стратегической теории. Сетевая координация и интеллектуальная обработка данных наглядно демонстрируют, что получается, когда передовые технологии Запада соединяются с динамизмом инновационной бизнес-модели Востока.

У китайских компаний больше возможностей использовать преимущества сетевой координации — гармоничное объединение бизнес-игроков через интернет вместо выстраивания корпоративных структур. Поскольку в большинстве китайских отраслей сравнительно слабая инфраструктура и немного доминирующих игроков, там больше простора для глобального преобразования на основе интернета. Компании в Соединенных Штатах в целом очень сильны в интеллектуальной обработке данных, в их распоряжении самые последние достижения в сфере машинного обучения, позволяющие автоматизировать создание знаний, распознавание образов, перевод с языка на язык и секвенирование ДНК. За годы исследований и взаимодействия с бизнесом в обеих странах я убедился в том, что силы сетевой координации и интеллектуальной обработки данных — и их взаимоусиливающая мощь — воздействуют на все компании, как старые, так и новые, независимо от их местонахождения.

Конечно, сети или данные, о которых я веду речь, не новые концепции, однако они никогда раньше не объединялись в теоретически единое целое. Это две спирали, которые образуют новую ДНК бизнеса. Взгляд на бизнес одновременно и с Востока, и с Запада позволяет увидеть цельную картину. Только когда соединяются инь и ян Запада и Востока, данных и сети, мы получаем ясное видение будущего. Только тогда можно формулировать эффективную стратегию настоящего.

Стратегия, как учат в школах бизнеса с начала 1990-х гг., нацеливается на достижение конкурентных преимуществ либо через рыночное позиционирование, либо через ключевые компетенции. Все это так, однако источники конкурентного преимущества стали совершенно другими. Компаниям необходим новый стратегический подход, соответствующий эре, в которой доминируют сети и данные. При таком подходе компании используют сетевую координацию для достижения более значительной стоимости и масштаба по сравнению с конкурентами, а также применяют интеллектуальную обработку данных, чтобы эффективно подстраивать бизнес к изменениям деловой среды и настроения клиентов. Самые успешные интернет-компании в Соединенных Штатах и в Китае неизменно опираются на сети и данные. Это правило будет определять победителей и в экономике будущего.

Ценный вклад в адаптацию классического анализа стратегии Портера к интернет-эпохе внесли многие экономисты и разработчики бизнес-стратегий, включая и самого Майкла Портера. Новые цифровые и платформенные стратегии очень глубоки и полезны. В этой книге я пытаюсь сделать еще один шаг и предложить более общую стратегическую концепцию, которая позволяет поместить как традиционный, так и цифровой бизнес в единый ландшафт. (Дополнительную информацию об этом см. в приложении C.)

Из китайского буддизма известен афоризм: «Кажущийся хаос распустившихся цветов есть проявление строгого порядка». Точно так же кажущееся беспорядочным появление новых идей и бизнес-моделей не случайно — это на самом деле рождение нового порядка. В этой книге я представляю структурированную концепцию организации бизнеса, создания стоимости и достижения успеха в условиях нового порядка.

Структура книги

При работе над этой книгой я преследовал две цели. Во-первых, мне хотелось описать новые силы, рожденные техническим прогрессом, и изложить новую «единую теорию» создания стоимости. Во-вторых, я собирался познакомить читателей со стратегическими и организационными последствиями появления этих новых сил.

На примере Alibaba я показываю, как наша деятельность, разработка стратегии и ее реализация, а также и сама концепция организации все больше отходит от традиционных представлений. В качестве дополнительных примеров я рассматриваю, в частности, розничных веб-знаменитостей, работающих на нашей платформе, нашего партнера Ant Financial и показательные истории интернет-успеха Apple, Google и Uber.

Рассказывая о себе, о новой бизнес-среде и своей центральной стратегической теории в главах 2 и 3, я более детально раскрываю ключевые концепции сетевой координации и интеллектуальной обработки данных.

В трех главах второй части «Как смарт-компании конкурируют: стратегические принципы» излагаются стратегические принципы генерирования «живых данных», ориентации на потребителя и переосмысления стратегического позиционирования. В главе 4 описывается процесс перехода бизнеса в онлайн и «софтверизации» потока рабочих операций с целью автоматизации принятия решений. После внедрения системы автоматизированного принятия решений машинное обучение создает на основе живых данных механизм постоянного повышения уровня обслуживания клиентов и эффективности. В главе 5 я рассматриваю стратегический императив переориентации бизнес-модели на клиентов. Я называю эту стратегию моделью «потребитель — бизнес» (consumer-to-business model) и привожу примеры ее применения в Китае. Наконец, в главе 6 рассказывается о том, как изменяются стратегии позиционирования смарт-компаний. Стратегии и возможности взаимосвязаны, позиционирование необходимо осуществлять в скоординированной сети, чтобы максимизировать свой потенциал и создать дополнительную стоимость для клиентов и партнеров.

В третьей части «Как осуществляется управление смарт-компаниями: организационные особенности» глава 7 посвящена новому стратегическому процессу, а глава 8 — новому взгляду на управление. Распространение сетей и производственной деятельности с цифровой оптимизацией изменяет функционирование и менталитет компании. Смарт-бизнес автоматизирует значительную часть привычных видов деятельности компаний, однако требует существенного расширения экспериментирования. Компании должны постоянно переходить от видения к действиям, принимая адаптивный, рыночно ориентированный подход к стратегическим целям. Такой подход сочетается с хорошо проработанным видением и культурой привлечения необходимых компаньонов. Внутри компании по мере автоматизации рутинных видов деятельности и объединения всех сторон в сеть управление не должно ограничиваться контролем и стимулированием. Оно должно открывать простор творчеству, создавая инфраструктуру, которая поддерживает инновации, и механизмы, которые укрепляют сотрудничество в сети.

Сегодня бизнес создает стоимость через инновации, продукт творческого воображения людей. Когда творчество заменяет мускульную силу и манипулирование знаниями как ключевыми факторами экономически выгодного производства, мы становимся свидетелями революции на основе творчества, которая является следующим шагом после революции на основе знаний, описанной гуру менеджмента Питером Друкером. Такая революция ведет к изменению характера организаций и жизни людей. В главе 9 я обобщаю идеи книги и показываю, какое отношение все эти изменения делового ландшафта имеют к вам.

Эта книга во многом опирается на мой опыт как директора по вопросам стратегического развития компании Alibaba, и результаты многолетнего изучения ее бизнес-моделей. Читатели, незнакомые с Alibaba и ее компаниями, могут почерпнуть необходимую информацию из приложения А. На протяжении всего повествования встречаются примеры из практики Taobao, основной платформы электронной коммерции Alibaba, а в приложении B представлена полная история этой платформы и ее развития в форме учебного кейса. В приложении C обобщаются концепции и теории, лежащие в основе смарт-бизнеса, которые могут заинтересовать читателей, желающих более глубоко познакомиться с ними.

Глава 2

Сетевая координация

Как взаимосвязанные игроки меняют игру

Октябрь — очень важный для китайских потребителей месяц. Прежде всего, он начинается с нерабочей недели в честь Дня образования КНР, самого продолжительного праздника в стране. После этого страна возвращается к трудовым будням, однако через месяц наступает еще более важный праздник — 11 ноября, День холостяка. Из-за обилия скидок на предложения в День холостяка покупать товары за полную цену до этого праздника просто неразумно. В ожидании Дня холостяка в октябре мало кто делает крупные покупки. В октябре стоит заняться планированием поездок на следующий год, чтобы воспользоваться лучшими предложениями в День холостяка. Собираетесь купить дом, готовитесь к рождению ребенка, создаете семью? Составьте заранее список покупок — приближается День холостяка.

Зато в начале ноября появляется новая головная боль — не вздумайте планировать отправку чего-либо важного почтой в течение второй недели ноября. Почтовую систему страны вполне может парализовать на неделю после распродажи. Впрочем, все это в прошлом.

Страна хорошо помнит 11 ноября 2012 г., когда в четвертый раз проводилась крупная распродажа в День холостяка. В розничном секторе объем транзакций Alibaba достиг 20 млрд юаней ($3 млрд) за 24 часа, что стало громом среди ясного неба для крупных и небольших, местных и международных брендов. В предыдущие годы электронная коммерция не казалась достаточно значительной, чтобы интересовать известных игроков. Однако к утру 12 ноября было совершенно ясно: электронная коммерция — это всерьез и надолго. Уровень вод онлайнового бизнеса, которые когда-то плескались у ног известных игроков, поднялся, и все сразу же захотели получить место на спасательном плоту.

Потребители, впрочем, видели другую картину, а именно полную и катастрофическую недееспособность логистической системы страны. В результате беспрецедентного объема продаж (доставки ожидали 72 млн посылок) склады были переполнены, а дороги забиты грузовиками служб доставки. (Для сравнения скажу, что в 2010 и 2011 гг. количество посылок составляло соответственно 1 млн и 22 млн.) Самолеты, поезда и корабли захлебнулись в потоке посылок. Почтовые служащие и другие занимавшиеся доставкой сотрудники работали круглые сутки. Товары, готовые к отправке 11 ноября, которые в обычных условиях были бы доставлены в течение трех — пяти дней, застряли более чем на две недели. Даже к концу месяца часть посылок еще не достигла своих мест назначения.

Потрясенные активностью китайских потребителей и признаками практически реального роста количества посылок на 50 % в следующем году Alibaba и национальные логистические компании активно взялись за дело. Они не только вложили немало средств в развитие инфраструктуры, но и, что важнее, начали разрабатывать механизмы и системы координации для развивающейся логистической отрасли. 10 ноября 2013 г. руководители с тревогой ждали, не повторится ли прошлогодний катаклизм. Ко всеобщему удивлению, ничего похожего не произошло, и Китай выстоял: за девять дней две трети посылок (количество которых достигло 152 млн), сформированных 11 ноября платформами электронной коммерции Alibaba, достигли своих получателей.

Повышение эффективности на этом не остановилось. В 2014 г. 100 из 278 млн посылок были доставлены к 17 ноября, почти за неделю после Дня холостяка. Сегодня китайская потребительская логистика является, пожалуй, самой эффективной в мире. (Иначе и быть не может: с 2009 по 2017 г. количество посылок, сформированных в результате распродажи в День холостяка, выросло, трудно поверить, в 3123 раза.) Стандартная отправка посылок из всех уголков страны происходит в течение одного-двух дней при минимальных затратах — ситуация, совершенно не похожая на катастрофу 2012 г.

Полная история трансформации китайской логистики и Cainiao Network, дочерней компании Alibaba, может занять целую книгу. (Сокращенная версия приведена в приложении B.) Ключевым элементом такой быстрой эволюции отрасли, без сомнения, была сетевая координация. Игроки с помощью интернет-платформ и технологии обработки данных научились эффективно и масштабно координировать свои действия. В этой главе я расскажу, что такое сетевая координация, почему она так эффективна в компании Alibaba и как она встраивается в более широкую стратегию смарт-бизнеса.

От линии к сети

Сетевая координация — это почти автономное управление одновременным взаимодействием множества игроков, участвующих в выполнении той или иной бизнес-задачи. Этот вид координации приносит совершенно иные результаты по сравнению с линейной цепочкой создания стоимости, где распоряжения последовательно проходят через игроков. Посмотрим, как Alibaba осуществляет в День холостяка онлайновую организацию взаимодействия продавцов, покупателей, производителей, поставщиков и логистических компаний без прямых распоряжений или директивных указаний. Сетевая координация позволяет множеству людей или фирм взаимодействовать в онлайне и решать сложные бизнес-проблемы более эффективно, чем в любых вертикально интегрированных структурах. Именно такой подход предлагают платформы электронной коммерции Alibaba и тем самым помогают создавать ниши для многочисленных инновационных игроков, включая веб-знаменитостей, о которых говорилось выше.

Конец ознакомительного фрагмента.

Примечания

10

Историю Alibaba, включая соперничество площадки Taobao с eBay в начале ее существования, см. в книгах: Эрисман П. Вселенная Alibaba.com: Как китайская интернет-компания завоевала мир. — М.: Individuum, 2016; Кларк Д. Alibaba: История мирового восхождения от первого лица. — М.: Эксмо, 2018.

11

Сетевая координация — это перевод китайского термина ванло сетун, который я предложил для внутрикорпоративного использования в июне 2007 г. Эта идея основывается на теориях из таких классических дисциплин, как организация производства, а также из более новых междисциплинарных сфер, таких как анализ сетевых структур. Дополнительную информацию по сетевым бизнес-моделям см. в: David Easley and Jon Kleinberg, Networks, Crowds, and Markets: Reasoning About a Highly Connected World (Cambridge: Cambridge University Press, 2010).

12

Основополагающей работой по такой структуризации компаний была статья Рональда Коуза, см. Ronald H. Coase, “The Nature of the Firm,” Economica New Series, 4, no. 16 (1937): 386–405 (Blackwell Publishing). Впоследствии он написал еще одну очень важную статью: Ronald H. Coase, “The Problem of Social Cost,” Journal of Law and Economics 3 (October 1960): 1–44. Значительный вклад в организационную экономику внесли многие экономисты, в том числе лауреат Нобелевской премии Оливер Уильямсон.

13

Интеллектуальная обработка данных — это перевод китайского термина шуцзюй чжинэн, который я предложил для внутрикорпоративного использования в 2014 г. Он обозначает определенный стратегический подход к применению технологий машинного обучения. Как я объясняю в главе 3, в отличие от таких родственных терминов, как искусственный интеллект, анализ и обработка данных и большие данные, интеллектуальная обработка данных фокусируется в большей мере на практических аспектах применения данных и алгоритмов для получения адаптивных бизнес-результатов. Дополнительную информацию по машинному обучению и анализу и обработке данных см. в: Pedro Domingos, The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World (New York: Basic Books, 2015).