Big Data i AI decydują o wartości firm działających w oparciu o platformy użytkowników
Każdy kto spróbował wykorzystać Koncepcję pięciu sił Portera do analizy strategicznej firmy o modelu biznesowym opartym na cyfrowych platformach, np. takich, które łączącą kupujących i sprzedających, z pewnością zauważył, że nie daje ono dobrych odpowiedzi na to, jak zdefiniować i ocenić strategię konkurowania oraz potencjał wartości tych firm. Model ten został stworzony w latach 80-tych na potrzeby analizy firm tradycyjnych i w ograniczonym stopniu pozwala na ocenę firm z tzw. nowej gospodarki.
Wartość firm z nowej gospodarki kreowana jest poprzez cyfrowe platformy użytkowników wykorzystujących technologie AI w celu tworzenia i przechwytywania wartości od każdego użytkownika osobno (np. poprzez dopasowanie oferowanych rozwiązań według indywidualnych preferencji użytkowników).
Analiza strategiczna firm typu „i-business”
Nowe podejście oparte o analizę sieci przedstawili Marco Iansiti oraz Karim L. Lakhani w swojej nowej książce „Competing in the Age of AI”. Warto zapoznać się z tym podejściem, gdyż stanowi świeże i na ten moment najpełniejsze spojrzenie na analizę strategiczną firm typu „i-business”. Proponowany przez autorów model opiera się na mapowaniu i analizie sieci biznesowych, w ramach których funkcjonuje dane przedsiębiorstwo.
Przewaga konkurencyjna firmy zależy tutaj od wartości tej sieci, a ta z kolei od liczby zawartych w niej połączeń (tzw. efekt sieci) oraz ilości danych przepływających przez sieć (pojawia się tutaj tzw. efekt uczenia się). Sieć firmy mogą tworzyć klienci, dostawcy, pośrednicy, a także inne sieci, do których możemy się podłączyć (np. w innych regionach geograficznych lub powiązanych biznesach).
Liczba użytkowników a przewaga konkurencyjna
Pozycję konkurencyjną i wartość analizowanej firmy tylko po części determinowana jest tym, na ile efektywnie rozpozna i wykorzysta okazje pojawiające się na rynku sięgając do swoich silnych stron. Kluczowym elementem staje się tutaj wielkość sieci, w której działa firma, czyli liczba użytkowników korzystających z naszych produktów i usług. To pokazuje zaś, dlaczego w przypadku młodych firm technologicznych tak istotne jest zwiększanie bazy użytkowników, czyli rozmiaru sieci. Można to robić organicznie systematycznie budując ich bazę albo poprzez dołączenie innej istniejącej już sieci, np. konkurenta albo podmiot działający już na innym rynku.
Efekt uczenia się
Drugim bardzo ważnym elementem jest „efekt uczenia się”, który powstaje poprzez wykorzystanie danych przepływających przez sieć i ich przetworzenie za pomocą algorytmów sztucznej inteligencji (coraz silniej rozbudowywanych i oferowanych m.in. przez dostawców narzędzi klasy CPM, np. takich jak Jedox) w celu głębokiego poznania użytkowników sieci, wychwycenia pojawiających się wzorców ich zachowania, a także określenia najbardziej efektywnego sposobu wpływania na nie.
Wartość firm typu „i-business”
„Efekt uczenia się” zależy od skali analizowanych danych. Oznacza to, że im większa baza użytkowników, tym większa skala interakcji między nimi. To z kolei przekłada się na większy wolumen dostępnych i gromadzonych danych (powszechnie określany jako Big Data), a to z kolei determinuje wzrost „efektu uczenia się” na podstawie algorytmów AI. W konsekwencji o wartości firmy decyduje:
- wielkość bazy użytkowników;
- skala interakcji między użytkownikami;
- wolumen i unikalność gromadzonych danych (Big Data);
- jakość algorytmów wykorzystywanych do analizy danych (AI).
Cyfrowe algorytmy przyszłości
Trzeba mieć jednak na uwadze, że możliwość stworzenia i przechwycenia wartości w takiej sieci będzie zależała w dużej mierze od tego, czy firmie uda się stworzyć wielko skalowalne rozwiązanie. Wdrożenie takiego rozwiązania pozwoli na dostarczenie funkcjonalności, za którą użytkownicy będą gotowi zapłacić. Będzie to możliwe tylko i wyłącznie wtedy, jeżeli procesy manualne zostaną zastąpione cyfrowymi algorytmami oferowanymi przez rozwiązania AI. Do tego potrzeba jednak nowoczesnych narzędzi, do których przekonuje się rosnąca liczba firm. To one bowiem będą w rosnącym stopniu decydowały w przyszłości o przewadze konkurencyjnej.