Первая неделя программы MIT про применение ИИ в бизнес-стратегии
Первая неделя программы MIT про применение ИИ в бизнес-стратегии.
Сначала нас собрали на общий Zoom: несколько сотен участников + профессора. Потом отправили смотреть материалы вводного модуля в записи. Довольно базовые, рассчитанные на тех, кто только начинает погружение в ИИ. Подписчики моего канала точно ничего сверхъестественного там не найду, но собрано аккуратно и последовательно, смотреть интересно.
По-настоящему зацепило задание к вводному модулю. Традиционное для бизнес-школ это было эссе, нам предложили оттолкнуться от классического фреймворка конкурентных стратегий Портера.
Это матрица 2х2, по одной оси – тип конкурентного преимущества (low cost ↔ differentiation), по второй оси – competitive scope или "ширина целевого рынка" (широкая аудитория ↔ узкая аудитория).
В итоге фреймворк предлагает четыре основные стратегии:
– Cost Leadership
– Differentiation
– Cost Focus
– Differentiation Focus
Для наглядности – примеры на рынке часов:
– Cost Leadership (дёшево + массово): Casio / Swatch
– Differentiation (дороже + массово): Apple Watch
– Cost Focus (узко + ценовой фокус): Rolex
– Differentiation Focus (узко + специфическая ценность): Garmin для серьёзно занимающихся спортом
Все они успешны – но по разным стратегиям.
Ключевой вопрос для эссе: какая стратегия у моей компании и как именно ИИ помогает её реализовывать?
И здесь для меня случился важный сдвиг. Мы ведь как обычно делаем? Видим статью или ролик про новый ИИ-инструмент, повторяем промпты, пробуем прикрутить новую приколюху к работе особенно не задаваясь вопросом “а зачем это с точки зрения стратегии”?
Задание предлагает мыслить наоборот: если у тебя cost leadership – используешь ли ты ИИ, например, для мониторинга цен и предложений конкурентов и агрессивного ценообразования? А если у тебя дифференциация на спортсменов – используешь ли ИИ для анализа спортивных показателей внутри продукта, чтобы усиливать ценность для этой аудитории? И так далее, строго от стратегии, а не от модного инструмента.
Так что сразу после рефлексии пошёл обсуждать это с ChatGPT применительно к своим проектам.
И вывод такой: у меня есть понимание стратегии проекта, над которым я работаю, и четкий фокус на нее, но сценарии того, как именно ИИ должен помогать её реализовывать, я раньше системно не продумывал.
Диалог с ChatGPT на эту тему получился очень полезным именно потому, что вопрос был поставлен правильно: не «что ещё можно сделать с ИИ», а «как ИИ усиливает выбранную стратегию».
Вот такая мысль из первой недели.
Все посты про обучение AI для бизнеса в MIT будут по тегу #AIMIT, это первый пост
