Серия «Бизнес-диагностика в IT». Поиск короткого пути к успешному успеху. 2017–2018 в IT и одержимость клиентом ради выгоды

О чём этот выпуск Культ «планеты Google» сменился новым — одержимостью клиентом. Amazon стал первосвященником, а сбор данных — обязательным ритуалом. Если ты не собираешь тонны информации о пользователях — ты не «одержим». Неважно, знаешь ли ты, зачем тебе эти данные. Важно, что ты их собираешь. Но к концу 2018 года выяснилось: данные есть, а обрабатывать их нечем. И тут на сцену вышел AI с обещаниями всё исправить. Спойлер: не исправил. О чём вы узнаете 🔹 Как одержимость клиентом из блага превратилась в культ и оправдание для переработок. Amazon нормализовал сбор данных. Компании по всему миру бросились внедрять «customer obsession», не понимая, как это работает. Переработки и выгорание спрятались за красивыми лозунгами. Если ты не работаешь сверхурочно — ты не «одержим клиентом». 🔹 Цена удобства: индустрия «расходных сотрудников». На складах Amazon текучка среди складских работников в 2017 году достигла 100,9% — больше людей уволилось, чем работало. Серьёзные травмы — в два раза чаще, чем в среднем по отрасли. Если работник не укладывается в норму, алгоритм увольняет его без участия человека. Это не «переработки случаются». Это системная бизнес-модель. 🔹 Cambridge Analytica и конец эпохи «собирай всё подряд». Данные 87 млн пользователей попали к политическим консультантам без согласия. Штраф для соцсети стал историческим максимумом — $5 млрд. В мае 2018 года Европа ввела GDPR. Для стартапов с моделью «сначала соберём, а потом поймём» это стал шок. 🔹 Мы собрали больше данных, чем могли обработать. К концу 2018 года компании использовали только 51% собираемой информации. Почти половина того, что собиралось с таким трудом, ложилась мёртвым грузом. Три четверти опрошенных признавались, что тонут в данных, но не могут извлечь из них инсайты. 🔹 AI, который не спас. В 2018 году AI был надеждой, которая не оправдалась. GPT-1 вышел, но его почти никто не заметил. Компании спешили окропить «волшебной AI-пылью» каждый проект — но для обычной текстовой и числовой аналитики прорыва не случилось. Как писал аналитик Forbes в декабре 2018: «мифология AI сегодня — это больше миф и маркетинг, чем реальность». Главный вопрос выпуска Вы собираете данные, потому что они нужны для бизнеса — или потому что «так принято» и «все так делают»? Ссылка на полную статью 🔗 Поиск короткого пути к успешному успеху. 2017–2018 в IT и одержимость клиентом ради выгоды