Правила рациональных инвестиций ИТ. Где искать новые «фейсбуки», и где их точно нет

Правила рациональных инвестиций ИТ. Где искать новые «фейсбуки», и где их точно нет

«Искусственный интеллект», «нейросети», «биг дата», «блокчейн»... В СМИ пережевывается один и тот же набор технологий, что может (и призвано) создать впечатление об их инвестиционной безальтернативности.

Так ли это на самом деле?

«Искусственный интеллект», «нейросети, «биг дата», «блокчейн»... В СМИ пережевывается один и тот же набор технологий, что может (и призвано) создать впечатление об их инвестиционной безальтернативности. Что рисковые инвесторы, ищущие сказочных прибылей, должны смотреть в первую очередь туда.

Так ли это на самом деле?

Где искать новые «фейсбуки»?

Какие принципы стоит принять во внимание при поиске масштабных инвестиционных удач?
 


250 лет длящейся Промышленной революции дали нам достаточно примеров тектонических сдвигов рубежных изобретений, известных также как «подрывные инновации».

Паровая машина, телеграф, радио, телефон, электричество, конвейер, холодильник, автомобиль, кондиционер, компьютеры, Интернет, сланцевый нефтегаз, электромобили...

Что между ними общего?

Все успешные «подрывные инновации» удовлетворяли вызревшую рыночную потребность, и очевидно гарантировали сверхприбыльность инвестиций в их практическое распространение.

Ни одна из этих технологических революций не была предсказана — в том смысле, в каком нам предсказывают ныне грядущую «технологическую сингулярность» из ИИ, Больших Данных, «нейросетей» и далее по списку медиамоды.

Сначала появлялась работающая технология, доказывала свою практическую востребованность, и лишь потом внезапно происшедшая «революция» попадала на страницы популярных изданий.
 


Каждый из этих технических переворотов опирался на современные передовые и абсолютно научные достижения.

Не было такого, что, например, деньги в создание радиосвязи начинали вкладывать за полвека до ее выхода на рынок, не имея в качестве научного фундамента ничего, кроме туманного словоблудия о грядущей «коммуникационной сингулярности» на радио-основе.

В точности так же средневековые стартапы не собирали веками «инвестиций» на создание паровой машины, аргументируя грядущий ROI эпических масштабов туманными словесами алхимического характера.

Тем не менее, массированный сбор инвестиций на финансирование работ по изобретению чудо-устройств велся на протяжении, как минимум, пятисот лет.
 


Что же это были за чудо-технологии?

Философский камень (генератор золота), вечный двигатель и алхимический гомункулус — готическая версия «искусственного интеллекта».

Какова разница между Пражским големом, приходящим из магии Каббалы, и современным «сильным ИИ», ожидаемым из электронного цифрового вычислителя?

Исключительно филологическая

С точки зрения математики это равно антинаучная фантастика.

Невозможность построения так называемого «сильного ИИ» — настоящего искусственного сознания, аналогично нашему, — развернуто обосновал Роджер Пенроуз, один из крупнейших математиков современности.

Что же такое «слабый ИИ», и чем он отличается, например, от компьютерного автопилота современных самолетов, адепты «инвестиций» в осовремененную версию гомункулуса не поясняют вовсе.

Кот Базилио и лиса Алиса так же избегали погружения в биологические детали произрастания золотых монет на Поле дураков.

Более того, никакой «сильный ИИ» на самом деле и не нужен, поскольку его негде употребить.

Рациональные бизнес-потребности полностью закрываются привычной автоматизацией: кассир в метро идеально заменяется автоматом по продаже жетонов, а не «искусственным интеллектом» робота Бендера из известного мультсериала.
 


Исключением могла бы стать разве что отрасль entertainment.

Однако возьмем на себя смелость предположить, что там роль «ИИ» будут исполнять вполне человекообразные носители натурального интеллекта.

Безработные, вытесняемые из процесса производства материальных благ ускоряющимся реальным прогрессом роботизации, пойдут трудиться «ботами» в сетевых играх («виртуальной реальности»).

Переезд в Матрицу, но сознательно и добровольно.
 


«Нейросети» являются вполне работоспособным подвидом компьютерных программ.

Однако флер таинственности и непознаваемости работы нейросетевых алгоритмов является исключительным плодом профессионального цинизма пиарщиков, эксплуатирующих невежество публики (популярно — что такое «нейросети» на самом деле).

Любая рабочая «нейросеть» есть такой же набор машинных кодов из нулей и единиц, как и пасьянс «Косынка» или World of Tanks.

«Распознавание образов» нам предъявляют в качестве победительного достижения современных нейросетей.

Меж тем уже первая рабочая нейросеть, запущенная в 1960-м году, в списке талантов числила… «распознавание образов»!

Что же изменилось в нейросетевой отрасли за полвека?

Ничего.

Титанический прогресс, настойчиво декларируемый в публикациях популярных СМИ, по правде является исключительным следствием роста вычислительных мощностей «железа».

Нейросети эффективны для очень узкого класса задач.

Настолько узкого, что их решение либо вовсе не имеет практического смысла (какой смысл от гарантированного выигрыша в го?), либо эти задачи вполне успешно решаются в фоновом режиме, не требуя дополнительных «инвестиций».

Как то нейросетевые алгоритмы в поисковых задачах Google и Яндекса.

Пределом функциональности и обучаемости компьютерных нейросетей является муравей. Возможно — муравей высокой вычислительной мощности.

Посредством длительного отбора мы можем вывести вид муравьев, который будет хорошо играть в го (в ущерб всему остальному).

Но… кто на этом заработает?
 


Не менее модной темой публикаций (и «инвестиций») является Big Data.

Здесь, в отличие от предыдущего, научная основа очевидна, и крепка до чрезвычайности.

Но — не нова.

Речь о математической статистике, теоретическая разработка которой была в целом завершена еще до изобретения электронных компьютеров.

Новизна с момента окончания Второй мировой войны, опять таки, ограничивается прогрессом аппаратной базы, позволяющим сегодня относительно недорого хранить и обрабатывать большие массивы информации.

Однако: во что тут инвестировать?

В покупку дисковых массивов и кремниевых процессоров для центров обработки данных?

В разработку методологий обсчета и выявления отклонений?

Но математики прошлого уже все открыли, и совершенно (для нас) бесплатно. Пользуйтесь на здоровье.

Инвестировать в разработку приложений-сервисов, реализующих методологии Big Data применительно к решению конкретных задач?

Такие приложения есть, работают и приносят пользу — в строительстве, в медицине, в банках, и много где еще.

Однако решения локальных задач могут дать лишь локальную отдачу. И не выходит тут ни «технологической сингулярности», ни искомых миллиардных отдач от инвестиций в новые «фейсбуки».
 


Иногда Big Data презентуется как средство решения задачи «персонализации», то есть генерации индивидуальных предложений, адаптированных к потребностям конкретного человека.

Таковая «персонализация» является бессмыслицей с самых разных сторон.

Чтобы не перегружать изложение техникой, проиллюстрируем тезис со стороны маркетинговой теории.

Концепция «персонализации» является амбицией автоматической генерации миллионов УТП (уникальных торговых предложений).

Притом что для рыночного успеха отдельно взятого продукта необходимо и достаточно одного-единственного УТП, а более 80% постоянно выводимых в мире на рынок новых продуктов не имеют УТП вовсе, отчего и проваливаются.

Таким образом, идея автоматический генерации миллионов УТП является очевидным аргументом в пользу отсутствия здравомыслия у ее авторов.

Практический пример: Стив Джобс, выводя iPhone на рынок, отнюдь не «персонализировал» его применительно к «индивидуальным потребностям» миллиардной аудитории. Он действовал — в строжайшем соответствии с маркетинговой теорией! — полностью наоборот, отчего и преуспел.

И, напротив, не существует ни одного примера создания устойчивого рыночного преимущества через невероятно гибкую «персонализацию» заурядного базового продукта.

Шире, сам факт попытки «персонализации» УТП говорит о том, что рабочее УТП на самом деле отсутствует. Иначе к чему «персонализировать» то, что и так хорошо работает?

Намерение же продвинуть непримечательный продукт путем «персонализации» его заурядных свойств является маркетинговым аналогом амбиции отполировать дерьмо.
 


Посмотрим на сверхпопулярный «блокчейн», и технологию смарт-контрактов как его обобщения.

Научной основой технологии block chain является математическая концепция распределенных баз данных, учебники по которой издаются с начала 1980-х гг.

«Умные контракты» — средство коммерческой коммуникации между будущими безлюдными роботизированными предприятиями.

В некотором роде, развитие логики биржевой торговли между роботами и перенос ее на все отрасли экономики.

«Все гениальное просто».

Концепция «умных контрактов» настолько проста, что, с одной стороны, особо не во что инвестировать, а с другой — непонятно, почему они до сих пор не внедрены, и не перевернули экономику планеты?

Правильно поставленный вопрос заключает в себе 90% ответа.

В качестве зарядки для ума предлагаем читателю задуматься: почему то, что много лет работает на бирже, до сих пор не работает в реальном секторе?

Притом, что предпосылки рентабельности внедрения «умных контрактов» и там, и там абсолютно одинаковы.
 


Всемирные ИТ-инвесторы питают особую склонность к инвестициям в разработку «мобильных приложений».

С нашей точки зрения, такая страсть является следствием базового невежества (как научного, так и маркетингового) в сочетании с ограниченностью кругозора.

Собственно, следствие того, что ИТ-инвесторами все чаще становятся случайные люди, деньги к которым попали не менее случайно.

«Успехи» приложений типа Prism чрезвычайно медийны, приложение можно увидеть глазами и потрогать на экране, затраты на его разработку (и денежные, и временные), как правило, невелики, что оно делает — поймет любая блондинка.

Собственно, основная целевая аудитория подобных «продуктов».

На этом преимущества кончаются: популярность — временна, монетизация — призрачна, полезность — сомнительна.

И это — лидеры, примеры фантастической удачи.

Считанные единицы из миллиона невостребованного хлама, которым завалены магазины онлайн-приложений.

Вероятность возврата инвестиций очевидна любому здравомыслящему наблюдателю, в число которых сами такие «инвестора», к (их предопределенному) сожалению, не входят.
 


Вернемся к началу.

Значит ли все вышесказанное, что инвестиции в ИТ неоправданны вообще?

Безусловно, нет.

Просто не нужно толкаться в толпе.

Толпа собирается или поглазеть на ерунду, или вокруг наперсточника.

Толпа никогда не выигрывает.

Первое место в толпе — ближе всего или к ерунде, или к наперсточнику.

Предназначение толпы на все времена — конвенциональная добыча «благородных жуликов» из новелл О’Генри. «На дурака не нужен нож…»

Пребывание отрасли на пике пиар-моды есть вернейшая гарантия того, что мёд с нее высосан досуха.

Если этот мед там вообще когда-нибудь был.
 


Экстраординарный успех в конкурентной экономике по своей сути является уникальным случаем.

Его нельзя повторить.

Можно добиться еще большего успеха — но обязательно по-другому.

Посмотрим на барабан лото. В нем много шариков, но с каждым конкретным номером шарик всегда один.

Навязчивые поиски очередного «Фейсбука» после успеха Фейсбука оригинального ничем не отличаются от ставки на шарик с номером 39 после того, как этот шарик был вытащен из барабана. В барабане осталось много шариков, но шарика 39 там точно нет.

После Фейсбука был Twitter, LinkedIn, SnapChat, WhatsApp и много других удач.

Но ни одна из удач не была похожа на Фейсбук, а все попытки клонировать Фейсбук на рынках, где он уже присутствовал, закономерно кончились провалом. То же самое — с поиском Google.

В маркетинговой теории этот же закон формулируется максимой Траута «дифференцируйся или сдохни», а в биологии отражается принципом Гаузе, который постулирует невозможность оккупации одной экологической ниши двумя разными видами.
 


Итак, где искать возможности для эпических инвестиционных удач в ИТ: несколько правил, полезных для поиска и оценки уникальных инвестиционных возможностей в любой отрасли.

  • Избегайте толпы.
  • Медийность отрасли — желтый сигнал.
  • Смотрите на замшелые отрасли, откуда давно не приходило серьезных новостей.
  • Избегайте туманных обещаний, ищите рабочие продукты, готовые к выходу на рынок, либо уже вышедшие.
  • Искомый продукт должен иметь универсальную применимость в масштабе экономики планеты, без опоры на локальные чиновные регуляции.
  • Невозможна никакая рабочая технология без опоры на железно проработанную научную основу, и математику в первую очередь. Нет таковой — перед вами чистые мошенники.
  • Наукообразные спекуляции о грядущей сингулярности «искусственного интеллекта» и прочих «трансгуманизмов» являются надежным маркером туфты.
  • Внедрение нового продукта (технологии) должно нести явные преимущества, очевидно транслирующиеся в деньги.

Для инновации, претендующей на революционность (по аналогии с паровой машиной, радио или Интернетом), эти деньги, в современном исчислении и в мировом масштабе, — триллионы долларов.

Если прибыли не видно прямо сейчас, это не обязательно значит, что дебатируемая технология бесперспективна вообще.

Но это определенно означает, что в нее рано инвестировать.

Пусть вкладывают и теряют деньги менее здравомыслящие товарищи.

Пусть они перегнивающими тушками потерянных «инвестиций» («отрицательный результат — тоже результат») удобряют почву для произрастания будущего полезного продукта.

Хладнокровный здравомыслящий инвестор с запасом наличности всегда перехватит инициативу, когда практическая востребованность технологии будет видна.

Если будет.

В общем, брать пример нужно с Уоррена Баффетта, а не с Илона Маска. Маск — PR-гений, а очевидный здравый смысл Баффетта доступен любой домохозяйке.

ИЧСХ, Баффетт все равно в итоге богаче.
 


Вооружившись этими железобетонными правилами здравого смысла, посмотрим вокруг на то, что можно отнести к резиновому термину «ИТ»: где вероятно появление «подрывных инноваций»?

Следуя правилу «прочь от толпы», отсечем колоссальный сегмент b2c: ИТ-продукты, целевой аудиторией которых являются конечные потребители.

Слишком остра конкуренция, слишком много шума, слишком тесна толпа «инвесторов»-будущих неудачников.

Питер Друкер: «лишь очень немногие автомобильные компании 1920-х годов дожили до наших дней, тогда как все без исключения производители автомобильной электроники благополучно здравствуют и поныне».

Более того, ИТ-продукты, ориентированные на персональное потребление, мир перевернуть не могут в принципе.

Angry Birds не один год гремел на весь мир, и...?

Чем кончилась массовая истерия по поводу Pokemon Go?

Facebook изменил человечество, но не таинственными «технологиями», а новым инструментарием стихийного социального структурирования в масштабе человечества.
Пусть и омерзительно исполненным.

Apple существенно изменил траекторию эволюции информационных технологий в целом.
Но не красотой iPhone (или его вымышленными инновациями), а первым успешным примером в истории монопольно управляемой замкнутой IT-экосреды, выстроенной вокруг собственных продуктов.
При этом на аналогичной по сути попытке в конце 1980-х IBM со своим MicroChannel потерял рынок ПК.

Необходимый признак действительно прорывных инноваций, искомых мультимиллиардных «фейсбуков», — существенное влияние на принципы производства в своей области. Производства — в широком смысле генерации общественных благ, а не только материальных ценностей.

В сегменте B2B отсечем явно востребованные инновации типа 3D-печати и роботов делового назначения (от беспилотных автомобилей до складских роботов) — опять таки, потому что высокая конкуренция.

Прорыв в той же 3D-печати однозначно станет подрывной инновацией и изменит мир: но шансы, что отдельно взятый инвестор угадает с правильным «стартапом», ничуть не больше шанса пятилетней девочки, умиляющей окружающих кривлянием перед телевизором, стать реальной Леди Гага.

Наиболее замшелым и забытым сегментом B2B-технологий, с нашей точки зрения, являются ERP-системы, не изменившиеся по сути за последние тридцать лет.

Именно отсталость софта автоматизации бизнес-процессов предприятий, и есть основное препятствие внедрению и «умных контрактов», и Big Data в реальном секторе.

Технология (продукт), которая сможет эту отсталость ликвидировать, совершит фундаментальный переворот в реальном секторе экономики, вполне сравнимый с появлением телеграфа в позапрошлом столетии.

Изнутри компании будущее решение станет ИТ-платформой для трансформации нынешних предприятий в безлюдные: офисные работники будут непосредственно заменяться интеллектуальной логикой системы, кладовщики-водители-работники производств — соответствующими промышленными роботами, напрямую управляемыми единой системой предприятия.

Интеллектуальные управляющие системы каждого предприятия будут напрямую взаимодействовать друг с другом через те самые «умные контракты».

Помимо очевидного драматического сокращения потребности в человекообразной рабочей силе, колоссально сократится материало- и энергоемкость экономики планеты в целом.

Прямая непосредственная связь управляющих систем через «умные контракты» даст возможность мгновенной автоматической ребалансировки мировых цепочек поставок.

Сейчас они выстраиваются через бюрократическое согласование производственных планов между множеством предприятий-смежников. Ясно, что такая технология неизбежно приводит либо к дефициту, либо к перепроизводству. То есть — к убыткам либо от недопродаж, либо от лишних запасов.

По нашему (субъективному) мнению, величина этих ненужных убытков — от 20% до 50% мирового ВВП.

В деньгах, по самой нижней оценке, — от 20 триллионов долларов в год.

А теперь представим, что эти потери исключены, а сотни предприятий-смежников, например, Toyota, единовременно, автоматически и в фоновом режиме пересчитывают и пересогласовывают свои производственные планы в момент, когда вы только оформляете покупку машины в офисе екатеринбургского дилера.

С кибернетической точки зрения это неизбежно ведет к фундаментальному переустройству производственных процессов человечества: преимущества штучного и массового производства синтезируются, а минусы этих способов выпуска продукции взаимно уничтожаются.
 


Вышесказанное отнюдь не означает, что очередной промышленный переворот придет именно из замены ERP-систем интеллектуальными управляющими системами масштаба предприятия.

Революция непредсказуема по своей природе — иначе это эволюция.

Используя оценочные утверждения выше, мы можем, с некоторой долей вероятности, указать на отрасли, революцией беременные.

Но мы никогда не сможем предсказать срок. Угадать можно — фанфарон Рубини угадал в 2008, и блестяще пропиарился пророком; ни одно, правда, предсказание которого после этого не исполнилось.

Так, получение человечеством источника неограниченных запасов энергии буквально «через несколько лет» разработчики управляемого термоядерного синтеза обещают более полувека. Примерно такие же обещания мы слышим последние несколько лет про квантовые компьютеры.

Однако возьмем на себя смелость утверждать: никакая «подрывная инновация», которая изменит мир в будущем, откуда бы она ни пришла, не будет противоречить сформулированным выше критериям.

June 14, 2017 by John Galt