Kako Kina postaje hajtek sila broj jedan


Kina već danas ulaže najviše novca u istraživanje. Planeri u Pekingu su zamislili da ta zemlja kroz nekoliko decenija preuzme svetski primat u nizu modernih industrija, od veštačke inteligencije do letova u svemir, donosi Dojče vele.

Rukovodstvo u Pekingu se, tokom aktuelne razmene carinskih udaraca sa Sjedinjenim Državama, često poziva na međunarodna pravila. Poruka glasi: hej, mi smo jedan običan fer učesnik globalne trgovine. To nije sasvim tačno – tehnokrate u Pekingu i dalje često posežu za instrumentima planske privrede. Među velikim planovima izdvaja se onaj pod imenom „Made in China 2025“.

U tom strateškom papiru je 2015. zapisano u kojim oblastima Kina želi da postane vodeća svetska sila. Lepeza je široka, od vazduhoplovstva i svemirskih letova preko industrijskih robota i softvera, sve do proizvodnje i izvoza brzih vozova. Tu su još i elektromobilnost, modernizacija električne mreže i proizvodnja čipova.

U mnogima od industrija na koje je Kina prionula trenutno prednjači Nemačka ili je do skoro prednjačila. U Pekingu su dobro prostudirali nemački koncept takozvane Industrije 4.0. No za razliku od Nemačke, kineske inicijative ne dolaze iz slobodne privrede već od rukovodstva partije odnosno države. Na svake dve godine se secira šta je sve urađeno i planovi se prilagođavaju.

Problem sa čipovima

Na polju telekomunikacija, brzih vozova i proizvodnje struje planeri u Pekingu su ubeđeni da će do 2025. zbilja biti bez premca na svetu. „Kine je nešto slabija, ali ipak veoma uspešna na polju robotske tehnike i vozila na alternativni pogon. Veliki problem su im i dalje industrija poluprovodnika i softvera“, kaže Žaklin Iv iz Merkatorovog instituta za kineske studije u Berlinu.

Najveći otpori dolaze iz Sjedinjenih Država. Sredinom aprila je Vašington uveo sedmogodišnju zabranu usmerenu protiv koncerna koji proizvodi mobilne telefone ZTE. Tako je američkim firmama zabranjeno da tom koncernu isporučuju čipove.

Neslavno su propali i pokušaji singapursko-kineskog koncerna Broadcom da za 146 milijardi dolara preuzme američkog proizvođača čipova Qualcomm. Ručnu kočnicu povukao je lično predsednik Donald Tramp, ubeđen da bi prelazak takvog tehnološkog znanja u ruke Azijaca narušio bezbednosne interese SAD. U međuvremenu je sedište Broadcoma prebačeno u SAD kako bi firma važila kao američka i mogla da kupuje druge kompanije.

Na polju poluprovodnika se pokazuje način na koji Kina planira. Kako piše agencija Bloomberg, državni Kineski integrisani fond za investicije u industriju bi za ovu godinu trebalo da dobije dodatnih 25 milijardi evra kako bi lakše gutao manje firme iz oblasti proizvodnje čipova. Žaklin Iv nam kaže da su Kinezi, suočeni sa zabranom nabavke američkih čipova za ZTE, snizili poreze za domaće proizvođače čipova kako bi podstakli proizvodnju.

Poluprovodnici su međutim osetljivo polje za zapadne vlade jer igraju bitnu ulogu i u industriji naoružanja. Bez njih razvoj novih oružanih sistema ne može ići očekivano, a isto važi za kineske snove o liderskoj ulozi u vazduhoplovstvu i svemirskim letovima. Kina teži razvoju moderne 5G mreže koja bi omogućila autonomnu vožnju i umrežavanje pametnih fabrika – i tu je i dalje upućena na poluprovodnike iz inostranstva. Propalo preuzimanje Qualcomma bilo je težak udarac.

Međunarodno znanje

Peking je pomalo promenio kurs kada se radi o razvoju veštačke inteligencije. Centralna vlast je planirala da ova tehnologija dostigne tržišnu težinu od 20 milijardi evra godišnje, no prilježni planeri pojedinih kineskih provincija i metropola bili su još brži – kažu da će do 2022. dostići 40 milijardi.

To je ujedno slaba tačka državno rukovođene industrije: kako bi se dopali ključnim ljudima partije u Pekingu, lideri u provincijama često prebace cilj. Posledica su kapaciteti koji nikome ne trebaju pa novoformirane firme teraju u propast. Upravo to se desilo kineskoj industriji solarnih panela.

Koncern za telekomunikacije Huawei uspešno drži korak sa američkim i južnokorejskim proizvođačima. Deo razloga je u tome što ima desetinu istraživačkih centara po svetu, gde je moguć kontakt sa međunarodnim stručnjacima za razvoj softvera i hardvera. NIO, mlada firma koja proizvodi električne automobile, na 30 mesta u svetu istražuje na polju tehnologije baterija – to zajedno rade kineski i strani stručnjaci.

IT-koncerni kao što su Baidu, Tencent i Didi, u Silicijumskoj dolini imaju istraživačke centre za veštačku inteligenciju. A gigantski koncern Alibaba – jednom napravljen kao kineski hibridni klon Amazona i Ebaya – narednih godina će uložiti deset milijardi evra u istraživački rad zajedno sa najboljim ljudima sa elitnih američkih unvierziteta. Alibaba širom sveta upošljava 25.000 inženjera i naučnika.

Uz to se sa Zapada sve češće vraćaju naučnici kineskih korena koji donose pozamašno znanje. Većini, kaže Iv, nije samo do novca. „Mnogi veruju da u Kini mogu svojoj kreativnosti da daju više oduška jer tamo nema toliko restrikcija.“ To, dodaje naša sagovornica, važi i za brojne zapadne stručnjake koji novi život započinju u Kini.

Nije sve ružičasto

U proleće prošle godine je Erik Šmit, šef krovnog koncerna Alphabet u kojem je Google, upozorio da će Kinezi dominirati na polju veštačke inteligencije. Zemlja bi na tom polju mogla da preuzme primat do 2030. godine, rekao je on. „Verujete mi, ti Kinezi su odlični“, dodao je Šmit na jednoj konferenciji u Vašingtonu koju su pratili važni ljudi iz američke politike, privrede i vojske.

Nema zemlje na svetu koja više ulaže u istraživanje od Kine. Prema navodima Merkatorovog instituta za kineske studije, Kina je 2016. uložila 2,1 odsto svog BDP-a u istraživanje što je više od 230 milijardi dolara. Za 2020. je planirano povećanje tog udela na 2,5 odsto.

No Žaklin Iv kaže da čak ni Kina ne može da ostvari sve što je zacrtano u Pekingu. „Veoma, veoma je ambiciozna namera da se čitava kineska privreda automatizuje i digitalizuje. Ali kada se ode tamo i zađe u fabrike, mnoge su i dalje na nivou Industrije 2.0. Ništa tu ne pomaže ako u pogon stavite jednog industrijskog robota. Postoji raskorak između ambicioznih ciljeva Vlade i stanja na terenu.“

 

DW

Guglovi telefoni i računari kao „trojanci“ za AI


Fokus velike Guglove hardverske prisutnosti među android telefonima uopšte se ne tiče razvoja hardvera; u pitanju je razvoj veštački inteligentnog „digitalnog pomoćnika“ koji je zadužen za svaki vaš naum kao i nadgledanje svake vaše interakcije.

Asistent je nevidljiv, u smislu dizajnerskog žargona. Sveobuhvatni „savetodavac“ neprestano radi u pozadini, predviđa vaše potrebe, obrađuje vaše zahteve i nudi uredno raspoređene odgovore na vaša pitanja. Nikada ne uočavate da „pod haubom“ ima nekih „zupčanika“ koji u pozadini funkcionišu, samo unosite (ili izgovarate) komandu i čitate (ili slušate) prilagođavajuće reakcije koje vam asistent ispostavlja na ekranu ili preko zvučnika.

Ovo zahteva nešto više od pametnog telefona, što objašnjava gadžete koje je Gugl ubacio na tržište. Ali, kako u Guglu vole da kažu, ovo je tek početak bavljenjem sistemom sa više portala koji uključuje njihove mobilne uređaje tipa Pixel, ali i Amazonov uređaj kao što je Echo. “Da smo pre nekoliko godina, pričali o ovome, bili bismo ubeđeni da će telefon biti interfejs za sve”, kaže Alen Blek, naučni saradnik pri Institutu za jezičke tehnologije Univerziteta Karnegi Melon.

To, međutim, više nije slučaj. Gugl želi svoj nematerijalni interfejs gde god da ste, što zahteva da ga imate svuda – u vašem džepu, u vašem automobilu, u svojoj kuhinji i tako dalje – tako da sama oprema može „naučiti“ sve o vama i pružiti vam osećaj kako je prilagođena isključivo vama (tzv „personalno iskustvo“). Do sada je Google se dosad samo površno bavio uređajima, oslanjajući se uglavnom na kompanije poput Samsunga, HTC-a i Motorole kako bi obezbedio hardver koji pokreće njihov softver.

A veštačka inteligencija će početi da radi za vas tek ukoliko je „utelovite“ u hardver.

U tom smislu, ukoliko Gugl želi da napravi sopstveni nevidljivi AI mejnstrim, on za to mora da proizvede sopstvenu opremu. Dva uređaja su tu od posebne važnosti: Pixel (koji veoma podseća na Eplov iPhone), i Guglov kućni asisten „Home“ koji podseća na Amazonov „Echo“ (i čiji oblik pomalo podseća na Glejdov osveživač vazduha). Ovi portali (Epl, Amazon) su za Gugl Asistenta privlačni, ali se tu ne radi ni o čemu spektakularnom. “Nema ničeg što bi ‘zatreslo Zemlju’ u vezi njih, a telefon je samo parče aluminijuma”, kaže Mark Hang, analitičar u istraživačkoj kompaniji Gartner. “Ono što jeste važno je činjenica da ste u mogućnosti da ih jednostavno upotrebite i da pri tom fnkcioniše besprekorno kao konverzacijski interfejs.”

Uređaji, drugim rečima, postoje samo kao „posuda“ u koju stavljate „ono glavno“. Rik Osterloh, rukovodilac Google-ove grupe za razvoj novih uređaja nagovestio je ovo dok je govorio o Guglovoj odluci da pravi hardver na način da kompanija može “obaviti mnoštvo stvari bez brige o osnovnoj tehnologiji koja je ’pod haubom’ “. U ovom slučaju, “obaviti stvari” znači obezbediti korisniku bogato personalno AI iskustvo – oblast na koju je Google potrošio bolji deo svog postojanja, pripremajući se za ovaj trenutak.

Razmislite o Guglovoj banci podataka, pod nazivom Knowledge Graph, koja je poboljšala rezultate vaše pretrage od 2012. godine. Ovo skladište informacija danas sadrži više od 70 milijardi činjenica. Vaš AI mobilni asistent u Guglovom telefonu može na dodir da pristupi ovom spremištu, a njegov korisnički interfejs (UI) će se poboljšati samo ukoliko bude „gledao“ – i „saznavao“ – kada i kako mu pristupamo mi, ljudi – korisnici.

Ovo objašnjava zašto Google predlaže da njegov „Home“ smestite u svaku prostoriju vašeg doma. “AI ’ će biti maksimalno pripravan i koristan, to jest konstantno ‘ispred vas’ samo ukoliko ga ugradimo u našu opremu (koja je u vašem stanu)”, kaže Džon Men, dizajner sektora za razvoj interakcije korisničkih interfejsa u Artefact-u. “Potrebne su vam pristupne tačke tako da biste veštaćku opremu osećali sveprisutnom i korisnom na svakom vašem koraku.” Danas je vaša primarna pristupna tačka verovatno vaš telefon, a vaš dom je među onim retkim mestima u kojima AI možda nije na vašoj strani. Ako Google bude u stanju da vas ubedi da ‘posejete’ pristupne tačke (zapravo Guglove ’Home’ personalne asistente) svuda oko vas, i tek onda ćemo biti u mogućnosti da vas obučimo kako da pozivate „Home“ asistenta odakle god želite, za šta god želite i kad god želite.

Prestrojavanje korisnika ka interakcijama koje su proizvod vaših namera – koje će Guglov lični pomoćnik gotovo unapred predviđati i usmeravati ka tačno ciljanim korisnim informacijama – jeste ključno za rad veštačke inteligencije. Uzmite ovu tipičnu interakciju Spotify: Otvorite telefon, otvorite Spotify, kliknite na pretragu i otkucajte ono što želite čuti. Ako samo slušate na telefonu, završili ste. Za sve ostalo, trebaće malo više posla. “Ako ne želim da muziku slušam samo na telefonu već da je preusmerim na zvučnike u mojoj dnevnoj sobi, to podrazumeva da ću vam napraviti aplikaciju koja će računati na više koraka koje moram da preduzmem, naime, kako bi aplikacija uspešno otkrivala kontaktne tačke u prostorijama vašeg doma”, kaže Men. Naši dizajneri puno su mozgali kako da aplikacija uspešno mapira ove kontaktne tačke, obezbeđujući vam da dobijate kontrolisane količine informacija po logičnom redosledu. AI je u stanju da sve ovo obrađuje. Hoćete muziku? Jednostavno recite: “Pusti SubRosa.” Što je lakši pristup kućnim asistentima u vašem okruženju – odnosno, što je veći broj AI uređaja u prostorijama – tim više od njih možete zahtevati i zauzvrat dobiti.

Ovde je Guglov model Be Everywhere postao zanimljiv. Što se sa više portala okružite, više će saznanja dobiti i vaš kućni asistent, koji onda može saznati ne samo kako tražite da vam se pomogne, već i gde, i u kom kontekstu. “Ako će vaši budući AI asistenti biti u stanju da vam aktivno i efikasno pronalaze odgovore, onda će to biti prilično revolucionarno”, kaže Hang. Zapravo, Google već razmišlja o tome kako je najbolje interaktivno raditi sa vama u okruženju sa više portala; ako postavite pitanje naglas i više kućnih uređaja čuje vaš zahtev, najbliže „čvorište“ tj „portal“ odosno tačka interakcije će vam dati odgovor.

Lako je zamisliti kako će ova vrsta kontekstualne svesti uneti dodatnu dimenziju veštačkoj inteligenciji vašeg kućnog pomoćnika, čineći ga zaista korisnim. Ovo je od suštinskog značaja za ispunjavanje – ali i nadmašivanje – naših očekivanja kao korisnika. “Mislim da se sada krećemo ka fazi gde ćemo očekivati da u bilo kom trenutku dobijemo audio-odgovor od našeg govornog interfejsa”, kaže Blek. Odluka Google-a da svoj AI utka u mrežu (svojih) uređaja koji zajedno funkcionišu svakako ukazuje na to.

Brian Barrett, Andy Greenberg, Jordan Mcmahon, David Pierce, Margaret Rhodes, Robbie Gonzalez, Elizabeth Stinson, wired.com

Koliko IT giganti plaćaju AI talente?


Gotovo sve velike tehnološke kompanije imaju sopstvene projekte razvoja veštačke inteligencije i spremni su da stručnjacima iz ove oblasti daju višemilionska godišnja primanja ne bi li ih privoleli za sebe.

Start-up kompanije iz Silicijumske doline  oduvek su imale prednost regrutovanja u odnosu na industrijske gigante: iskoristite priliku i mi ćemo vam dati vlasnički udeo, koji bi vas mogao učiniti bogatim ako kompanija uspe.

Trenutna trka u tehnološkim industrijama koje obuhvataju veštačku inteligenciju mogla bi da ovo pitanje prednosti i najboljih olakša – ili će, ako ništa drugo, to olakšati za barem nekoliko potencijalnih zaposlenih koji puno toga znaju o veštačkoj inteligenciji.

Najveće tehnološke kompanije ulažu ogromne svote u razvoj veštačke inteligencije, unovčavajući svoje znanje na šarolike načine – od skeniranja lica na pametnim telefonima i „pričljivih“ gedžeta za kafu do kompjuterizovane zdravstvene zaštite i autonomnih vozila bez ljudske podrške. Budući da su u potrazi za budućnošću, AI ekspertima danas nude plate koje su zapanjujuće čak i u industriji koja se nikada, zapravo, i nije bila ustezala da zasipa bogatstvom vrhunske informatičke talente.

MIT Review je intervjuisao devet eksperata iz oblasti veštačke inteligencije kao i „dubokog učenja“, sada veoma aktuelne uže discipline unutar AI. Svi su oni, iz razumljivih razloga, tražili da ostanu anonimni. Tipični A.I. stručnjaci – uključujući one koji su sa upravo izašli iz škola sa informatičkim doktoratima pod miškom, ali i one sa nižim obrazovanjem i samo nekoliko godina iskustva, mogu biti plaćeni od $300.000  do pola miliona dolara godišnje ili više – u kešu ili u deonicama firme koja ih angažuje. Ovim stručnjacima, takođe, razne kompanije nude vrtoglave cifre samo kako bi prešli pod njihovo okrilje.

Poznata imena na polju veštačke inteligencije primaju nadoknadu kroz plate ili kompanijske akcije koje iznose jednocifrenu ili dvocifrenu brojku u milionima dolara u periodu od četiri ili pet godina. U određenom trenutku, ovi ugovori se obnavljaju ili se pregovara o novom ugovoru, što veoma podseća na način na koji profesionalni sportisti potpisuju svoje ugovore.

Na samom vrhu su rukovodioci sa iskustvom, koji i sami upravljaju A.I. projektima. Gugl je prošle godine podneo sudsku tužbu protiv svog dugogodišnjeg zaposlenika, Entonija Levandovskog (Anthony Levandowski), doskorašnjeg šefa Guglovog AI odeljenja za razvoj autonomne vožnje. Levandovski je 2007. započeo svoju karijeru u Guglu, i tokom deset godina (sve do 2017.) ukupno zaradio 120 miliona dolara, pre nego što se prošle godine pridružio Uber-u, tako što je ova firma preuzela veoma izgledni start-up čiji je on bio koosnivač. Ovaj slučaj privukao je obe kompanije u sudsku arenu na okršaj u kojem je ulog više nego dragocena intelektualna svojina Levandovskog, za koju obe firme smatraju da polažu prava.

Plate informatičara a pre svega talentovanih poznavalaca veštačke inteligencije toliko vrtoglavo rastu da postoji šala po kojoj je tehnološkoj industriji, da bi privukla vrhunske stručnjake, potreban budžet koji NFL i sponzori daju najvećim zvezdama američkog ragbija. “Ovo će olakšati stvari”, rekao je Kristofer Fernandez, jedan od Majkrosoftovih menadžera za zapošljavanje novih kadrova. “I to umnogome.”

Nekoliko je „katalizatora“ tj razloga koji su doprineli naglom ubrzavanju trenda udeljivanja astronomskih plata nadarenim informatičarima. Auto-industrija se sa Silicijumskom dolinom već neko vreme nadmeće za iste stručnjake, koji im mogu pomoći u izgradnji autonomno navodećih automobila. Velike tehnološke kompanije kao što su Facebook i Google takođe imaju puno novca za bacanje na probleme čije rešenje i ključ, kako misle, leži u razvoju veštačke inteligencije, poput izgradnje digitalnih asistenata za pametne telefone i kućne uređaje, kao i otkrivanje neprimerenih i uvredljivih sadržaja.

Od svega, ipak, najviše nedostaju novi talenti, a velike kompanije pokušavaju da ih uvrste u svoje redove onoliko koliko je to za sada moguće. Rešavanje teških A.I. problema nije isto što i pravljenje mobilne aplikacije koja je „hit sezone“. Po podacima jedne nezavisne montrealske AI laboratorije („Element AI“), danas u celom svetu nema ni 10.000 ljudi koji poseduju veštine potrebne za suočavanje s komplikovanim AI istraživanjima.

“Svedoci smo epohe u kojoj razvoj AI ne mora biti nužno dobar i po društvo, ali takvo je racionalno ponašanje ovih kompanija”, rekao je Endrju Mur, dekan računarstva na Univerzitetu Karnegi Melon (Carnegie Mellon), koji je nekada radio u Guglu. “Svako od njih grozničavo i sa strepnjom nastoji da za sebe obezbedi tu malu grupu ljudi koja je u stanju da radi na ovoj tehnologiji“.

Troškovi akvizicije A.I. laboratorije „DeepMind“, koju je Gugl 2014. kupio za 650 miliona dolara i pritom zaposlio oko 50 ljudi, dobro ilustruje o čemu je ovde reč. Prema raspoloživim podacima, “troškovi osoblja” ove britanske laboratorije, čiji je broj narastao na 400 zaposlenih, iznosio je u 2016. godini 138 miliona dolara. To znači da je svaki zaposleni u proseku dobio 345.000 dolara.

“Teško je nadmetati se sa gigantima, pogotovo ako spadate u manje kompanije”, rekla je Džesika Kataneo, izvršna regruterka firme CyberCoders, koja se bavi regrutacijom informatičkih talenata.

Najnaprednija istraživanja veštačke inteligencije bazirana su na skupu matematičkih tehnika koje se zovu duboke neuronske mreže. Ove mreže su matematički algoritmi koji su u stanju da, analizom podataka, sami odrede svoje zadatke. Tragajući za obrascima u milionima slika pasa, na primer, neuronska mreža može naučiti da prepozna određenog psa. Ova matematička ideja datira iz pedesetih godina prošlog veka, ali je sve do pre pet-šest godina tavorila na marginama kako industrije tako i akademskih rasprava.

Do 2013. godine Google, Facebook i još nekoliko kompanija zapošljavali su relativno mali broj istraživača specijalizovanih za ove tehnike. Neuronske mreže sada pomažu pri prepoznavanju lica na fotografijama postavljenim na Fejsbuku, identifikuju komande koje naložimo uređajima zvanim „digitalni asistenti“, i koji se već nalaze u našim dnevnim sobama (kao što je, recimo, Amazon Echo), a trenutno u riltajmu prevode strane jezike na Majkrosoftovom telefonskom servisu Skajp.

Koristeći se istim matematičkim tehnikama, istraživači unapređuju autonomna vozila i razvijaju bolničke usluge koje mogu identifikovati bolesti tokom procesa skeniranja, a tu su i malopre pomenuti digitalni pomoćnici koji ne samo što prepoznaju izgovorene reči već ih i shvataju; tu su i automatizovani sistemi za trgovanje akcijama, kao i roboti koji pokreću objekte koje nikada ranije nisu videli.

Sa tako malo dostupnih stručnjaka u oblasti veštačke inteligencije, velike tehnološke kompanije zapošljavaju najbolje i najsjajnije akademske građane. U tom procesu, oni na raspolaganju imaju ograničen broj profesora sposobnih da svoje studente podučavaju tajnama ovakvih tehnologija.

Kompanija Uber angažovala je 40 stručnjaka iz revolucionarnog A.I. programa univerziteta Carnegie Mellon iz 2015, kako bi ih zaposlila na projektu autonomno navodećih vozila. Tokom poslednjih nekoliko godina, četiri najpoznatija univerzitetska A.I. istraživača napustilo je amfiteatre, sale za predavanja i svoje profesure na Univerzitetu Stenford. Na Univerzitetu u Vašingtonu, šest od 20 profesora za veštačku inteligenciju sada je na odsustvu ili delimičnom odsustvu jer je angažovano za spoljne kompanije.

“Prisutno je ogromno usisavanje akademskih profesora, koje IT industrija prosto posrče”, kaže Oren Ecioni, koji odsustvuje s mesta profesora na Univerzitetu u Vašingtonu kako bi nadgledao „Allen“, neprofitni institut za veštačku inteligenciju.

Neki profesori pronalaze način za pravljenje kompromisa. Luk Zetlmojer (Luke Zettlemoyer) sa Univerziteta u Vašingtonu odbio je poziciju u laboratoriji u Sijetlu, za koju mu je Google nudio platu trostruko veću od dosadašnje (oko 180.000 dolara, prema izvorima dostupnim javnosti). Umesto toga, izabrao je mesto u Institutu Allen, položaj koji mu omogućava da nastavi s podučavanjem mladih informatičara.

“U Americi je brojno nastavno osoblje koje postupa na sličan način, razdvajajući vreme na ono koje provede u  komercijalnoj industriji i ono tokom kojeg predaje u okviru akademske zajednice”, rekao je Zetlmojer. “Nije za poređenje koliko su plate veće u industriji, pa profesori nemaju drugog razloga da ostanu na univerzitetu osim ukoliko zaista brinu o tome da budu deo akademske zajednice, unutar koje će moći da svoje znanje prenesu novim generacijama.”

U pokušaju da privuku nove A.I. inženjere, kompanije poput Gugla i Fejsbuka sačinile su nastavne programe sa ciljem da postojeće zaposlene podučavaju “dubokom učenju” i srodnim tehnikama. I neprofitne organizacije kao što su Fast.ai ili Deeplearning.ai, čiji je osnivač bivši profesor Stenforda koji je pomogao pri stvaranju laboratorije Google Brain, nude onlajn kurseve dubokog učenja.

Osnovni koncepti dubokog učenja nisu teški za razumevanje, i zahtevaju tek nešto malo više od srednjoškolske matematike. Pa ipak, zaista osvojiti ovu struku zahteva više značajnijih matematičkih i intuitivnih talenata koje neki zovu “mračnom umetnošću” (dark art). Potrebno je, uz to, i posebno znanje za polja kao što su autonomno navodeća vozila, robotika i zdravstvena zaštita.

Kako bi održale korak, manje kompanije traže talente na neobičnim mestima. Neki angažuju fizičare i astronome koji imaju neophodne matematičke veštine. Neke druge američke start-up kompanije tragaju za talentima u Aziji, Istočnoj Evropi i drugim mestima na kojima su plate daleko manje nego u Sjedinjenim Državama – pa je, samim tim, lakše da za svoju firmu pridobiju nekog briljantnog Kazahtanca nego „momka iz komšiluka“, koji je poreklom iz Kalifornije.

“Ne mogu se takmičiti sa Guglom, a i ne želim”, rekao je Kris Nikolson, izvršni direktor i koosnivač startup kompanije Skymind iz San Franciska koji je za sebe pridobio AI inženjere iz osam zemalja. “Tako da nudim vrlo primamljive plate stručnjacima doskora angažovanim u zemljama u kojima je inženjerski talenat finansijski potcenjen.”

Ali, i giganti u IT industriji rade to isto. Google, Facebook, Microsoft i drugi otvorili su A.I. laboratorije u Torontu i Montrealu, gde se se obavlja većina istraživanja koja nisu na teritoriji Sjedinjenih Država. Google, takođe, zapošljava i talente u Kini, gde je Microsoft već dugo prisutan.

Stoga i nije iznenađujuće što mnogi smatraju kako se nedostatak talenata iz ovih informatičkih oblasti neće ublažiti još dugi niz godina.

“Naravno, potražnja prevazilazi ponudu, i taj se sled stvari u dogledno vreme neće promeniti” kaže Jošua Bengio (Yoshua Bengio), profesor na Univerzitetu u Montrealu i istaknuti istraživač na polju veštačke inteligencije. “Potrebno je mnogo godina da biste diplomce pretvorili u doktore iz ovih naučnih oblasti.”

 

New York Times

 

Baroni razbojnici digitalnog doba


Način na koji je kompanija Cambridge Analytica iskoristila Facebook da prikupi podatke o desetinama miliona korisnika samo je jedan od problema vezanih za ovu društvenu mrežu i njen uticaj na društveni i politički život. Na izvestan način ovaj skandal je skrenuo pažnju sa važnijih pitanja koja proističu iz modela poslovanja giganata interneta: Google, Facebook, Amazon i druge velike tehnološke kompanije izgradile su najobuhvatniji i najbezobzirniji aparat nadzora i praćenja koji je svet ikada video. Svi smo pod njihovom prismotrom.

Poslovni model internet kompanija može se opisati kao kapitalizam nadziranja – što je prva učinila harvardska profesorka Shoshana Zuboff 2015. godine. Izgrađen na tehnologijama prikupljanja informacija i manipulisanja ponašanjem korisnika, kapitalizam nadziranja nastao je onog trenutka kada su inženjeri iz Googla shvatili da prateći šta korisnici unose u pretraživač mogu anticipirati njihove želje. Razvijanje tehnika za predviđanje želja korisnika omogućilo im je da plasiraju prilagođene oglase koji će uvećati prihode kompanije.

Danas praktično svaki aspekt svakodnevnog života ostavlja trag u korporativnim bazama podataka koji se koriste za predviđanje i oblikovanje svih oblika ponašanja. Ali korporacije koje se bave biznisom nadziranja ne zadovoljavaju se samo praćenjem želja korisnika; one aktivno oblikuju i usmeravaju te želje u skladu sa svojim ciljevima. To obično znači da se od nas očekuje da kliknemo na reklamu, posetimo veb-stranicu ili konačno nešto kupimo. Da bi to postigli, koriste se sve poznate prečice i predubeđenja koja utiču na ljude prilikom donošenja odluka, čime se bavi disciplina poznata kao „heuristika“. To često podrazumeva da se linkovi i drugi sadržaji moraju prikazati na način koji ih čini atraktivnijim, a u nekim slučajevima kao što su takozvani „mračni šabloni“ – trikovi za privlačenje pažnje i prodaju ili prikupljanje ličnih podataka koji uključuju element prevare – koriste se arhitekture izbora koje korisnike proračunato dovode u zabludu.

Opsežni eksperimenti omogućuju dalje usavršavanje oglasa i poziva na interakciju. Google je na primer do 2014. godišnje izvodio oko 10.000 eksperimenata u oblasti pretrage i plasiranja oglasa, a u bilo kom trenutku u toku je bar 1.000 eksperimenata. Eksperimentima se testiraju korisnički interfejsi, algoritmi i drugi elementi servisa da bi se ustanovilo koje kombinacije su najefikasnije za angažovanje korisnika. Oglasi vas prate sa jedne veb-stranice na drugu, svaki put suptilno izmenjeni, jer kompanija pokušava da na osnovu vašeg ponašanja i reakcija otkrije koja varijacija će vas naterati da konačno kliknete na oglas.

Otuda, ako koristite Chrome pretraživač ili Google aplikacije gotovo je sigurno da ste deo uzorka u desetinama psiholoških eksperimenata koji treba da ustanove profil vaših navika i slabe tačke koje kompanijama mogu doneti korist. Taj personalizovani i dinamički oblik podsticanja određenih oblika ponašanja pruža kompanijama mnoštvo prilika da manipulišu korisnicima na načine nezamislive pre nastanka interneta. A budući da se saznanja o vašim slabim tačkama dalje primenjuju za što efikasniji uticaj na ostale korisnike, vi ste praktično saučesnik, ne samo u sopstvenoj već i u manipulaciji vaših prijatelja i članova porodice, suseda i kolega, praktično svakog korisnika ovih usluga.

Većina ljudi ne shvata koliko inače nedostupnih informacija možete otkriti samo analizom relativno depersonalizovanih podataka o ponašanju neke osobe. Istraživanje iz 2013. koje je sproveo Centar za psihometriju Univerziteta u Kembridžu pokazalo je da i bez činjeničnih podataka o nekoj osobi analiza „lajkova“ na Facebooku može precizno pokazati njenu seksualnu orijentaciju, etničku pripadnost, nivo zadovoljstva životom, politička i verska ubeđenja, da li su joj roditelji razvedeni i da li koristi droge. U nastavku istraživanja 2015. pokazalo se da kroz analizu „lajkova“ kompjuter može proceniti karakteristike vaše ličnosti – koliko ste naklonjeni umetnostima, koliko ste stidljivi ili kooperativni – bolje nego članovi vaše porodice i prijatelji. Zamislite sad koliko se podataka, čak i onih koje smatrate ličnim i poverljivim, može izvući iz mora drugih informacija koje korporacije prikupljaju o vama i svakom drugom korisniku. Onda zamislite eksponencijalni rast količine takvih podataka koji će uslediti sa širenjem takozvanog interneta stvari (Internet of Things, IoT) – što je praktično mreža senzora, kamera i mikrofona koji će se kriti u vašim domovima, kancelarijama i na javnim mestima i vredno prikupljati i slati podatke u baze podataka kapitalizma nadziranja.

Oni koji su pratili saslušanje Marka Zuckerberga pred Kongresom prošle nedelje su u zabludi ako misle da ne treba da se brinu jer ne koriste Facebook. Tehnike praćenja koje kompanija koristi – uključujući alat Facebook Pixel namenjen oglašivačima i dugmad „like“ i „share“ – utkane su u sam internet i mnoštvo veb stranica. Na taj način se prate korisnici širom interneta, stiču predstavu o njihovim interesovanjima i upućuju im se prilagođeni oglasi. Zeynep Tufekci, profesor sociologije na Univerzitetu Severne Karoline, napisao je nedavno u New York Timesu da čak i ako nemate otvoren nalog, Facebook može dedukovati informacije o vama na osnovu onoga što zna o vašim prijateljima koji ga imaju. Čak i ako niste registrovani korisnik, Facebook verovatno sastavlja „skriveni dosije“ o vama, isto kao za svoje korisnike. U Americi nema načina da to sprečite. Koristili Facebook ili ne, on vas posmatra.

Često se tvrdi da su lični podaci cena koju plaćamo da bismo besplatno koristili ponuđene usluge. Ali to nije sasvim tačno. Prava cena koju plaćamo da bismo koristili Google i Facebook jeste naša privatnost. Odustajanje od prava na privatnost omogućuje kompanijama da istražuju vaše psihološke slabe tačke i naplaćuju oglašivačima mogućnost da ih koriste. Da bi to prikrile, ove kompanije se skrivaju iza dokumenata o politici privatnosti koji su često dugački, komplikovani i pisani nerazumljivim pravnim jezikom. Pre desetak godina jedno istraživanje je pokazalo da bi prosečnom korisniku godišnje trebalo oko 25 dana (i noći) da pročita sve politike privatnosti koje je primoran da prihvati. Ko ima vremena i volje da to čita? Pozivanje na privatnost da bi se opravdale takve prakse liči na prevaru – Federalna komisija za trgovinu je osudila politiku privatnosti koju nudi Google jer korisnike dovodi u zabludu – naročito kada se ima u vidu da korporacije u biznisu nadziranja koriste heurističke metode da otkriju najbolji način prezentacije politika privatnosti tako da navedu korisnike da ih prihvate.

Možda vam se čini da je to razumna cena za održavanje kontakta sa prijateljima i rođacima. Ali ono što dobijate zauzvrat nije verna slika vašeg socijalnog kruga, već prilagođena verzija kojom upravljaju algoritmi inženjera iz Facebooka. To što vidite nije stvarnost, već slika stvarnosti koju je za vas filtrirao Facebook. U tu prilagođenu sliku enkodirani su različiti sudovi o tome šta je po mišljenju Facebooka vredno vaše pažnje. Na primer, algoritam za prikazivanje novih objava smanjuje vidljivost onih korisnika koji prema kriterijumima kompanije nisu dovoljno aktivni – to jest, prikazuje manji broj njihovih objava drugim korisnicima – i uvećava vidljivost onih koji su aktivniji. To je nov oblik kontrole: radite ono što Facebook od vas želi i bićete nagrađeni; ako ne ispunite kvotu, bićete kažnjeni socijalnom nevidljivošću. To može proizvesti teške posledice. Zamislite, na primer, da ste se u trenutku teške bolesti okrenuli Facebooku u pokušaju da doprete do prijatelja koji će vas podržati i utešiti, ali niko od vaših prijatelja ne reaguje i vi umirete u uverenju da nikome nije stalo do vas – samo zato što niste bili dovoljno aktivni da bi Facebook smatrao da je vaša bolest vredna pažnje vaših prijatelja. To nije anti-utopija iz budućnosti – to se navodno dogodilo prošle godine.

Kada Mark Zuckerberg govori o povezivanju ljudi, kao što često čini, on uvek zaboravlja da naglasi da je to povezivanje ljudi sa Facebookom. Koliko god da Zuckerberg priča o zajednici i povezanosti, Facebook ne postoji da bi doprineo održavanju društvenih veza i istinskih prijateljstava. On zarađuje od oglašavanja i zato želi da što više surfujete, skrolujete i klikćete i tako ustupate detalje o svom životu za dalju obradu. Da bi to postigao, Facebook se mora pozicionirati kao centar vašeg društvenog života i posrednik vaše stvarnosti.

Tako posredovana stvarnost daje kompaniji kao što je Zuckerbergova značajan uticaj na globalni protok informacija. Sa tim uticajem ide i odgovornost. Ipak, zahvaljujući nedavno procurelim internim dokumentima znamo da Facebook ne razmišlja mnogo o posledicama svog delanja i da toleriše globalni procvat lažnih vesti i dezinformacija. U Mjanmaru na primer, gde je Facebook toliko dominantan da mnogi veruju da su Facebook i internet jedna ista stvar, brisani su sadržaji kojima se skreće pažnja na etničko čišćenje Rohinja muslimana i zabranjivani sadržaji njihovih grupa, dok pozive na nasilje protiv njih niko nije cenzurisao. Uticaj Facebooka u Mjanmaru je tako veliki da ga Ujedinjene nacije i grupe za zaštitu ljudskih prava optužuju za pomaganje u genocidu.

Da ne bude zabune, takvo ponašanje nije ograničeno samo na Facebook; to je endemski oblik ponašanja u kapitalizmu nadziranja. Poznato je da je Google preporučivao linkove koji vode do stranica o teorijama zavere; u članku u Timesu objavljeno je da je Google čak postavljao oglase za lažne vesti na stranice posvećene proveri činjenica u vestima. U pokušaju da uveća broj klikova i prihod, YouTube, jedan od servisa pod kontrolom Googla, usmerava korisnike na sve ekstremnije video snimke i postaje vodeći generator radikalizacije u 21. veku.

Svet upravo otkriva da stvarnost posredovana Facebookom olakšava nadziranje glasača od strane političkih partija i kampanja. Facebook alati „prilagođena publika“ i „slična publika“ omogućuju oglašivačima, uključujući i političke organizacije, da dostave spiskove ljudi na koje ciljaju i povežu ih sa njihovim profilima. Oglašivači onda mogu izabrati slične ljude koji nisu bili na njihovim spiskovima i usmeriti političke poruke na sve njih, što znatno pojačava efekte kampanje. Pomoću takvih alata za mikrociljanje organizatori kampanja mogu precizno plasirati različite poruke različitim grupama glasača. Prema članku iz magazina Wired, tokom američkih predsedničkih izbora 2016. Trumpova kampanja je svakog dana koristila oglase u 40-50 hiljada različitih varijacija pažljivo osmišljenih da deluju na ciljane grupe i prethodno testiranih eksperimentima. Na dan treće predsedničke debate, takvih prilagođenih varijacija bilo je 175.000. Menadžer Trumpove digitalne kampanje tvrdi da je Trump pobedio zahvaljujući Facebooku i Twitteru.

Za vreme izbora za Kongres 2010. godine Facebook je organizovao sopstveno istraživanje efekata političkih poruka upućenih preko onlajn platformi. Istraživanje je pokazalo da je moguće uvećati verovatnoću izlaska birača na glasanje za oko 0,4 odsto plasiranjem obaveštenja da su njihovi prijatelji već glasali i ohrabrivanjem da učine isto (nešto drugačiji eksperiment izveden 2012. dao je sličan rezultat). To ne zvuči kao mnogo, ali na nivou zemlje to je oko 340.000 glasova. George W. Bush je pobedio sa razlikom od nekoliko stotina glasova u Floridi; Donald Trump je 2016. pobedio zahvaljujući tome što je uspeo da privuče oko 80.000 glasova više u samo tri države. Pažljivo dizajnirane mikro-kampanje pod parolom „izađi i glasaj“ imaju veliki značaj u slučajevima kada je trka izjednačena. Takođe, u kampanji 2016. Trump je koristio alatku „prilagođena publika“ za vođenje tri kampanje za odvraćanje onih grupa birača koji bi mogli glasati za Hillary: ciljali su na demokrate koji podržavaju Sandersa porukama o njenim vezama sa finansijskom elitom; na mlade žene porukama o njenoj podršci suprugu uprkos optužbama za seksualno neprimereno ponašanje; i na Afroamerikance porukama o njenim komentarima o „supergrabljivcima“ iz 1996. Negativne kampanje nisu ništa novo, ali precizno ciljanje mikro-kampanjama danas ih čini efikasnijim nego ikada – po cenu potkopavanja poverenja u političare i vere u demokratski proces.

Kao što primećuje profesor Tufekci: „Ako su inženjeri konsenzusa 20. veka imali na raspolaganju lupe i bejzbol palice, njihove kolege u 21. veku imaju teleskope, mikroskope i skalpele u obliku algoritama i analitike“. Moguće je da ne postoji dvoje ljudi koji su videli isti skup oglasa, jer se u svakom sukobljavanju argumenata i dezinformacija vrše precizna prilagođavanja za različite grupe, pa glasači i ne znaju šta je servirano drugima. Dok su se političke kampanje u prošlosti odvijale pred očima javnosti, a tvrdnje i argumenti kandidata su stavljani pod lupu, mikro-ciljanje znači da se izborni proces danas pomerio ka privatnoj i personalnoj sferi, bez mnogo prilika za unakrsno ispitivanje i osporavanje dezinformacija. Po mišljenju stručnjaka za digitalne medije Justina Hendrixa i Davida Carolla, to je „noćna mora za demokratiju“.

Kao društvo polako dolazimo sebi i uočavamo probleme koje stvara Facebook. Poštovanje privatnosti nikada nije bilo deo njihove misije. Zuckerberg je više puta podsećao senatore da je Facebook izrastao iz ideje grupe studenata za veb-stranicu – ali nije pomenuo da su na toj stranici birali najzgodnije studentkinje bez njihove saglasnosti. U prvoj deceniji razvoja ovog sajta, njegov moto je bio „kreći se brzo i ruši sve što ti se nađe na putu“. Sa takvim poslovnim etosom nije neobično što nas skandali povezani sa Facebookom više ne iznenađuju.

Ponekad neko primeti sumnjive postupke ove kompanije i digne prašinu. Kao i poslednjih dana, onda se obično pojavi Zuckerberg, izjavi da mu je veoma žao i da nije mogao da predvidi problem (uprkos upozorenjima stručnjaka i grupa za zaštitu privatnosti), izgovori nekoliko rečenica o „zajednici“ i planiranim „poboljšanjima“ i obeća da će se Facebook promeniti. Ali posle svih izvinjenja i obećanja da će biti pažljiviji i da će korisnicima osigurati više privatnosti – a bilo ih je dosta – neke stvari ostaju iste: nadziranje je ugrađeno u gene Facebooka, a svrha njegovog postojanja je kapitalizam nadziranja. Rešenje koje se nudi je predvidivo i pogrešno: dajte Facebooku još veću moć.

Zuckerbergovo saslušanje pred Kongresom jasno je pokazalo nekoliko stvari. Facebook i dalje odbija da prizna koliko malo korisnici znaju o onome što Facebook radi. Zuckerberg tvrdi da je većina korisnika upoznata sa aktivnostima praćenja koje se sprovode i da im to ne smeta, ali istraživanja pokazuju da se većina korisnika ne bi saglasila sa takvim praksama. Takođe, da bi opravdao svoj poslovni model, Facebook insistira na tvrdnji da korisnici preferiraju ciljano oglašavanje, uprkos tome što istraživanja pokazuju da 41 odsto njihovih korisnika više voli tradicionalno oglašavanje, dok se svega 21 odsto opredeljuje za ciljane oglase (63 odsto bi volelo da vidi manje oglasa bilo koje vrste). Sada se zna da desetine hiljada aplikacija imaju pristup velikim količinama podataka o korisnicima prikupljenim do 2015, baš kao i Cambridge Analytica. Tek sada, kad se našao pod reflektorima javnosti, Facebook pokušava da revidira odobrenja za korišćenje podataka.

Konačno, ni Facebook ni Google niti bilo koja od kompanija za nadziranje i praćenje ne mogu se same od sebe reformisati na iole smislen način, jer su zavisne od naših podataka. Poslednji patenti koje je Facebook zaštitio ne obećavaju ništa dobro. Kapitalizam nadziranja se često prikazuje kao prirodan poredak stvari u digitalnom svetu, ali to je rezultat izbora koje su pravili ljudi u trci za profitom. Kao poslovni model on nije ni neizbežan ni nepromenjiv.

Korak u dobrom smeru bi bio prelazak na kontekstualno oglašavanje. To znači da biste oglase dobijali na osnovu sadržaja stranice koju posećujete, a ne na osnovu analize podataka prikupljenih praćenjem ponašanja korisnika. Najavljena Opšta uredba o zaštiti podataka o ličnosti (GDPR) u Evropskoj uniji, kojom se štite prava korisnika, zahteva nove pristupe. I Facebook i Google su imali teškoća da ispune zahteve već postojećih zakona o zaštiti podataka koji su u Evropi stroži. Sudovi u Belgiji i Nemačkoj nedavno su objavili da su neke od praksi koje primenjuje Facebook (uključujući praćenje ljudi koji nemaju Facebook nalog) protivzakonite, a Google je već bio kritikovan i plaćao velike kazne zbog prikupljanja podataka bez saglasnosti i obaveštavanja korisnika o tome šta radi sa njima.

Ispunjavanje uslova koje postavlja GDPR verovatno će biti veliki izazov za kompanije koje se bave biznisom nadziranja. Ali uz zaprećene kazne i do 4 odsto globalnog prometa za ozbiljna kršenja pravila EU, tehnološke kompanije će morati ozbiljnije da shvate svoju odgovornost i sprovedu reforme. Pošto će već morati da primene nova pravila da bi nastavile da rade u Evropi, mogle bi – relativno lako – da primene ista pravila na korisnike u Severnoj Americi i ostatku sveta. I zaista, Facebook je pod sve većim pritiskom da tako i postupi – a i Zuckerberg je natuknuo da bi kompanija mogla poći u tom smeru. To bi bio veliki korak napred; zaštitnica prava potrošača Jessica Rich u članku objavljenom u magazinu Wired primećuje da bi bilo još bolje kad bi i Sjedinjene Države usvojile zakone slične onima u Evropi.

Problematična praksa kompanija za nadziranje i njihovo uporno odbijanje da odgovorno postupaju doveli su nas do prekretnice. Možemo se usprotiviti visokom nivou korporativnog nadziranja, kakvo pre dolaska interneta svakako ne bismo prihvatili, tako što ćemo izvršiti pritisak na Facebook i zakonodavce da nešto promene i tako što ćemo koristiti alternativne servise sa drugačijim poslovnim modelima. Takođe možemo zahtevati pozivanje na odgovornost čitavog digitalnog oligopola i bolju zaštitu naše privatnosti i podataka. Ovo je trenutak odluke: da li će internet pripasti njima ili nama?

Jennifer Cobbe, The New York Review of Books, 12.04.2018.

Peščanik.net, 19.04.2018.

Srodni link: Paul Mason – Budućnost Facebooka

 

Kapitalizam posle kapitalizma


Sledi prikaz knjige Paula Masona „Postcapitalism: A guide to our future“/ Postkapitalizam: Vodič za našu budućnost“, koji se pojavio na na blogu Global Inequality ekonomiste Branka Milanovića, autora ovog teksta, kao i na i veb-sajtu Peščanik.

U pitanju je veoma ambiciozna knjiga. Na manje od 300 strana Pol Mejson tumači ne samo proteklih 300 godina istorije kapitalizma i pokušaja da on bude zamenjen nečim drugim (socijalizmom), nego i pokazuje kako će se on transformisati u budućnosti i predlaže skup politika koje će olakšati tu transformaciju. Ali to nije površno napisana knjiga, kao što bi neko mogao pomisliti poredeći širinu obuhvaćenih tema i neveliki broj strana. Čitaoce ne treba da zavara ni Masonov popularni stil. Način na koji piše je možda novinarski, ali pitanja koja otvara, kvalitet rasprave i postavljeni ciljevi su prvorazredni.

Masonova knjiga se može čitati na više načina. Možemo se fokusirati na završna tri poglavlja programske prirode, u kojima on izlaže pozitivno određene ciljeve za novu levicu. Ili možemo raspravljati o autorovoj veri u ciklični razvoj kapitalizma, koji pokreću dugoročni Kondratijevljevi ciklusi (prema Masonovoj računici trenutno smo u uzlaznoj fazi petog ciklusa). Ili bismo se mogli zadržati na njegovom kratkom, ali veoma upečatljivom prikazu istorije radničkog pokreta (7. poglavlje), na jednom od retkih mesta gde se slaže s Lenjinom u mišljenju da radnici u najboljem slučaju mogu dostići „sindikalnu svest“ i da nisu zainteresovani za rušenje kapitalizma. Ili bismo mogli postaviti pitanje koliko je zaista korisno Masonovo oživljavanje Marxove radne teorije vrednosti.

Neću uraditi ništa od toga, jer je ovo relativno kratak prikaz. Ograničiću se na Masonove poglede na aktuelno stanje kapitalizma i objektivne sile koje, kako on tvrdi, neizbežno vode u postkapitalizam. Suština njegovog argumenta je u tvrdnji da, zahvaljujući delovanju mehanizama ekonomije obima, informatička tehnološka revolucija svodi granične troškove proizvodnje praktično na nulu, budući da količine kapitala i rada opredmećene u takvim proizvodima teže nuli. Zamislite elektronski nacrt predmeta koji treba napraviti pomoću 3D štampača ili softver koji upravlja radom mašine: posle inicijalne investicije u takav proizvod, tu praktično više nema potrebe za ljudskim radom, a budući da kapital (softver) ima takoreći beskonačni radni vek, udeo kapitala „opredmećen“ u svakoj jedinici proizvoda je minimalan („ideal je mašina koja traje večno ili se može zameniti bez troška“, str. 166).

Kada granični troškovi proizvodnje padnu na nulu, sistem cena više ne funkcioniše, pa otuda više ne može postojati ni standardni kapitalizam: ako je profit ravan nuli, nema kapitalističke klase, nema viška vrednosti, nema pozitivnog graničnog proizvoda kapitala, pa ni rada za nadnicu. Približavamo se svetu obilja u kome uobičajena pravila kapitalizma više ne važe. To je nešto slično svetu u kojem je temperatura pala na apsolutnu nulu ili svetu u kome su vreme i energija postali jedno. Drugim rečima, svet suštinski različit od sveta u kakvom danas živimo, a kome se, tvrdi Mason, neizbežno približavamo.

Šta kapitalisti mogu preduzeti da ne budu izbrisani iz postojanja? Postoje tri rešenja koja će poznavaocima marksističke literature iz druge decenije 20. veka, kada su se vodile slične rasprave, izgledati poznato. Prvo rešenje je uspostavljanje monopola, upravo ono što Apple, Amazon, Google i Microsoft danas pokušavaju da urade. Ekonomija se može monopolizovati i kartelizovati, kao što je bio slučaj poslednjih decenija 19. i prvih decenija 20. veka.

Drugo rešenje je proširivanje zaštite intelektualne svojine. I ponovo, gore pomenute kompanije, kao i autori popularnih pesama i Disney, upravo to i rade, i to sve agresivnije, koristeći moć državnog aparata. (Čitaoci verovatno znaju da zaštita vlasničkih prava podiže troškove po jedinici proizvoda i tako sprečava da granični troškovi proizvodnje spadnu na nulu.)

Treće rešenje je kontinuirano širenje „polja delovanja“ kapitalizma: ako se profiti u jednoj oblasti kreću ka nuli, vreme je za prelazak u neku drugu oblast, u „večnoj trci ka ivici haosa“ između rastuće ponude i opadajućih cena, ili… možemo pronaći nove stvari koje ćemo komercijalizovati i komodifikovati.

Čitaoci Rose Luxemburg će ovde prepoznati veoma sličnu ideju – da opstanak kapitalizma zavisi od kontinuirane interakcije sa nekapitalističkim načinima proizvodnje; kada ovi jednom budu iscrpljeni, kapitalizam će završiti u svetu nultog profita. Ista ideja ima još dublje korene kod Ricarda, koji je smatrao da će, ukoliko ne budu ukinute protekcionističke mere za zaštitu domaćih proizvođača hrane („Corn laws“), sav kapitalistički profit pojesti zemljoposedničke rente, što će ugušiti razvoj; ili kod Marxa, u „zakonu o tendenciji opadanja profitnih stopa“, koja je rezultat kapitalno sve intenzivnije proizvodnje.

Masonovi nalazi u tom pogledu nisu novi, ali novo je njihovo situiranje u sadašnju fazu razvoja kapitalizma i okruženje informatičke revolucije. Sva tri metoda kojima kapitalisti pokušavaju da reše problem neizbežnog pada profitnih stopa pokazali su se kao nedovoljni. Prihvatanje monopola kao načina održavanja kapitalizma u životu podrazumeva ukidanje tehnološkog razvoja. Kapitalizam bi postao „regresivan“ sistem. Malo je onih koji bi se sporili sa Masonovim stavom da treba sprečiti monopole koje danas grade Amazon i Microsoft. Isto važi za zaštitu vlasničkih prava intelektualne svojine koju je, uostalom, ionako sve teže zaštititi.

Uz tendenciju opadanja profita i nemogućnost da se vlasnička prava zaštite, jedino preostalo rešenje je komercijalizacija svakodnevnog života (novo „polje delovanja“). Tako Mason objašnjava pokušaje kapitalista da uđu na područje transakcija koje su nekada bile netržišne: da stvaraju nove robe od naših domova koje izdajemo na dan, od naših kola, našeg slobodnog vremena. Praktično svaka ljudska interakcija će morati da se komodifikuje: majke će naplaćivati jedan peni za guranje tuđeg deteta na ljuljašci u parku. Ali to, tvrdi Mason, ne može dugo trajati, jer postoji prirodna granica onoga što su ljudi spremni da prihvate u procesu komodifikacije svakodnevnih aktivnosti: „ljude koji se besplatno ljube na ulici morali bismo da tretiramo onako kako su tretirali lovokradice u 19. veku“ (str. 175).

Mislim da su Masonovi argumenti do ove tačke veoma uverljivi, ali tu sam u iskušenju da se raziđem sa njim. Njegovo objašnjenje zašto živimo u doba nezapamćene komodifikacije privatnog života je na mestu. Ali on nije u pravu kada optimistički veruje da postoje granice komodifikacije, kao i kada naglašava sve veći značaj netržišnih transakcija (besplatan softver, besplatno pisanje blogova sličnih ovome itd).

Pođimo od druge tačke. Mason preteruje u značaju koji pripisuje novim tehnologijama i novim robama koje se razvijaju zajedničkim radom i besplatno se distribuiraju. Da, mnogo toga se može dobiti besplatno, ali čak i kada je to naizgled rezultat volonterskog rada, u pozadini se krije još nešto: možete besplatno pisati kompjuterski kod ili tekstove, ali to činite da biste uticali na druge, da biste bili primećeni i konačno plaćeni. Mason je knjigu verovatno pisao besplatno; ali njen uspeh će osigurati da on bude plaćen za sledeću stvar koju uradi ili napiše. Zato je pogrešno fokusiranje na prvo uz zanemarivanje drugog.

Gde on greši u tumačenju komodifikacije? Ona nam nije samo spolja nametnuta od strane kompanija u potrazi za profitom. Mi dobrovoljno sarađujemo u tom procesu, jer su kroz dugotrajnu socijalizaciju u kapitalizmu i zahvaljujući njegovom globalnom dosegu, i otuda mimikriji onih koji nisu bili na taj način socijalizovani – ljudi postali kapitalističke računske mašine. Svako je danas mali centar kapitalističkog rezonovanja kojim se našem vremenu, našim emocijama i porodičnim odnosima određuju implicitne cene.

Krunski uspeh kapitalizma je u tome što je transformisao ili izgradio ljudsku prirodu na takav način da smo svi postali kalkulatori „zadovoljstva i bola“, „dobitka i gubitka“, čak toliko da i ako bi kapitalistička fabrička proizvodnja danas nestala, mi bismo nastavili da jedni drugima prodajemo usluge za novac: postali bismo male kompanije. Zamislite ekonomiju (naizgled sličnu veoma primitivnim ekonomijama) u kojoj se sva proizvodnja obavlja kod kuće. To bi trebalo da bude savršen model netržišne ekonomije. Ali ako bismo takvu ekonomiju dobili danas, ona bi u celosti bila kapitalistička, jer bismo robe i usluge prodavali jedni drugima: komšinica vam ne bi besplatno pričuvala decu; niko vam ne bi besplatno poklanjao spremljenu hranu; supružnici bi plaćali za seks i tako dalje. To je svet kakvom se približavamo. Zato je verovatnije da polje kapitalističkog delovanja neće imati granica, jer će uključivati sve i svakoga. „U doba kognitivnog kapitalizma fabrika je čitavo društvo“ (str. 139).

Kapitalizam će trajati veoma dugo zato što je uspešan u transformisanju ljudskih bića u računske mašine obdarene potrebama kojima nema granica. Ono što je David Landes video kao jedan od glavnih doprinosa kapitalizma: bolje korišćenje vremena i mogućnost da sve bude izraženo kroz apstraktnu kupovnu moć – sada ulazi na teren privatnog života. Kapitalistički model proizvodnje u fabrikama nam neće biti neophodan ako se svi pretvorimo u centre kapitalističke aktivnosti.

Global inequality, 29.12.2017.
Peščanik.net, 02.01.2018.

Alibaba ulaže $15mlrd u 7 novih R&D  laboratorija širom sveta


Najveća kineska kompanija za elektronsku trgovinuutrošiće ogroman novac kako bi prevazišla svoj imidžonlajn radnje“.

Juče je (11. okt) na svojoj godišnjoj cloud computing konferenciji u Hangdžou, šef za istraživanje i razvoj (CTO) kompanije Alibaba Džef Čang (Jeff Chung) najavio je da će kompanija pokrenuti Alibaba DAMO Akademiju, program koji će uspostaviti laboratorije za istraživanje i razvoj širom sveta. Ova nastojanja odraz su želje da Alibaba proširi svoje aktivnosti i izvan kineske elektronske trgovine, njegovog dosad nerazdvojnog identiteta onlajn dućana, kako bi postao globalni tehnološki gigant sposoban da se takmiči s kompanijama kao što su Google, Microsoft i Amazon.

DAMO, akronim za „Otkriće, avanturu, momentum i perspektivu“ (Discovery, Adventure, Momentum, Outlook), projekat je koji će se sprovoditi u sedam laboratorija: Dve će biti u Kini (u Pekingu i Hangžou, rodnom gradu i sedištu Alibabe), dok će ostale biti u Singapuru, Moskvi, Tel Avivu, Belviju (okolina Sijetla) i San Mateu (u Silicijumskoj dolini). Rad laboratorija fokusiraće se na “fundamentalna i prelomna tehnološka istraživanja” u oblastima poput veštačke nteligencije, baza podataka, obrade prirodnog jezika, kvantnog računarstva i mašinskog učenja. Laboratorije će objavljivati radove i razvijati tehnologiju koju mogu koristiti ne samo Alibaba već i treća strana.

Prema rečima ljudi iz odeljenja za odnose s javnošću u Alibabi, singapurska laboratorija je prva koja će biti otvorena u inostranstvu, a počeće sa radom početkom naredne godine. Akademija trenutno želi da angažuje 100 istraživača kako bi se pridružili projektu u svojstvu zvaničnih Alibabinih zaposlenika. Alibaba je, takođe, formirao savetodavni odbor koji uključuje naučnike iz kineskih i inostranih istraživačkih institucija. Među njima su genetičar Džordž Čerč (George Church) sa Harvarda, osnivač projekta Personal Genome, i Dženet Ving (Jeanette Wing), direktorka Instituta za nauku o podacima pri Univerzitetu Kolumbija i bivši potpredsednik Majkrosoftovog razvojnog odeljenja (Microsoft Research).

Finansiranje akademije biće značajna suma u sklopu od ukupno 15 milijardi dolara investicija, koje Alibaba planira da u naredne tri godine uloži u razvoj i istraživanje. Taj iznos predstavlja dvostruko veću sumu od 2,5 milijardi dolara, koju je kompanija potrošila u “razvoj proizvoda” tokom fiskalne godine koja se završila u martu 2017. godine.

Najava dolazi kada Alibaba i druge kineske internet kompanije nastavljaju da gledaju u inostranstvo radi unapređenja svojih istraživanja i razvoja (R&D). U maju je Tencent, gigantski društveni medij iz Šenžena izjavio da će pokrenuti istraživačku laboratoriju za veštačku inteligenciju u Sijetlu, na čelu sa Juom Dongom, naučnikom nekada zaposlenom u Majkrosoftu. Istog meseca je Didi Chuxing, kompanija-mobilna platforma za deljenje prevoza koja pruža taksi usluge za više od 400 miliona korisnika u preko 400 gradova u Kini, otvorio svoj AI R&D centar u mestu Mountain View u Silicijumskoj dolini, Kalifornija, kako bi razvijao tehnologiju za autonomnu vožnju. Baidu, gigantski internet-pretraživač iz Pekinga. I Baidu ima svoju AI laboratoriju u Silikonskoj dolini, koju je osnovao 2013. godine. Izgradnja ovakvih laboratorija van Kine pomaže ovim kompanijama da privuku talente svetske klase.

Akademija, takođe, označava Alibabin pokušaj da se izvuče iz e-trgovine i pređe u druge oblasti tehnologije – veoma sličan cilj kojem teži i Amazon, američki portal za onlajn trgovinu i najveći Alibabin rival. Alibaba je uložio ogromna sredstva u cloud usluge i tehnologije, a trenutno ima 14 data-centara širom Kine, Evrope, jugoistočne Azije i u Silicijumskoj dolini – a svi oni na usluzi su klijentima koji koriste Alibaba Cloud, gotovo identično Amazonoj usluzi Amazon Web Services. Kineska kompanija za internet-trgovinu je, takođe, svoje finansijske i tehnološke resurse uložila u veštačku inteligenciju, postavljajući je direktno na Tencent i Baidu u Kini. U julu (2017) objavljeno je da je Alibaba proizveo svog kućnog asistenta: Tmall Genie X1, koji je takmac Amazonom asistentu, Echo.

The Atlantic

AI: 4+4 ključne uloge veštačke inteligencije u preduzetništvu i prodaji


Funkcionisanje “bez napora” je suština veštačke inteligencije, bilo da se koristi u međuljudskim relacijama, načinu raspolaganja radnim vremenom, korisničkom servisu ili menadžmentu tj upravljanju portfoliom. Magazin “Preduzetnik” (Entrepreneur) objavio je dve sretne priče o 4 elementa koja veštačku inteligenciju danas čine neizostavnim sastojkom poslovanja, kao i 4 načina na koji AI može doprineti boljoj prodaji.

Veštačka inteligencija (AI) je polje koje danas zadobija  sve više i više pažnje. Uprkos ovoj činjenici, međutim, i dalje postoje pogrešni stavovi o AI.

U ne malom broju slučajeva,  inovacije koje je uveo AI zadobijaju negativnu konotaciju i smatraju se skoro pa lošim. Ova zabluda proizilazi iz sadržaja koji proističu iz holivudskih filmova i filmskih industrija drugih zemalja koje vole da prikazuju AI kroz antiutopijsku optiku: kao robote koji će nas izbaciti sa naših poslova, zameniti naše prijatelje i porodice i, najzad, uništiti čitavu ljudsku rasu. Taj prikaz nije tačan i možda je čak i pomalo patetičan.

Umesto toga, dobra vest je da AI nije nužno negativna tehnološka novina; postoje oblasti primene koje obećavaju da će posao učiniti boljim i manje stresnim iskustvom. Razmislite o sledećim oblastima dokaza kako je AI postao moćan alat, a ne  upozoravajuća pretnja iz sfere naučne fantastike.

1. Veštačka inteligencija u oblasti ljudskih resursa

Odgovornosti kadrovskih odeljenja uključuju nadzor nad regrutovanjem, obukom i razvojem, nadoknade i beneficije, usaglašenost i niz drugih srodnih obaveza.

Zapošljavanje radnika, koje može biti izazovno i stresno, posebno je područje gdje HR može imati koristi od veštačke inteligencije. Kada na hiljade aplikacija dođu na tek jedno otvaranje radnog mesta, HR osoblju može biti (i zapravo već jeste) posebno teško da solidno prouče sve podnosioce zahteva do u detalje, kako bi videli je li njihov potencijal prekoračuje granice njihovih podnesaka za zaposlenje.

Ali primena AI tehnologije van svake sumnje štedi vreme i čini posao manje mučnim. Ako je AI program dizajniran da preispita i razdvoji aplikacije na osnovu utvrđenih kriterijuma, zaposleni u HR-u mogu obaviti preostali posao kada se smanji ukupan broj pristiglih aplikacija. Ovo štedi vreme i smanjuje radna opterećenja.

2. Veštačka inteligencija u upravljanju radnim vremenom

Vreme i dobar tajming  predstavljaju jedan  od najvažnijih faktora koji stoji iza uspeha svake kompanije. Ona, zapravo, čini 42 odsto razlike između neuspeha i uspeha. Nije, dakle, iznenađenje što mnoge kompanije traže način integrisanja veštačke inteligencije u upravljanje vremenom kao i poboljšaju njihovih izgleda za davanje precizne prognoze na osnovu raspoloživih i istorijskih podataka.

Cilj veštačke inteligencije je, stoga, da pomogne takvim organizacijama da naprave najbolja vremenska predviđanja, maksimiziraju resurse onda kada su im najviše potrebni i pomažući im da minimiziraju gubitak vremena. Potpuna implementacija veštačke inteligencije  u ovom ključnom području imaće veliki pozitivan uticaj na vaš posao.

3. Veštačka inteligencija u korisničkoj službi

Reputacija bilo kog biznisa može se napraviti ili oštetiti reputacijom službe za kupce. To je ono što servis za korisnike čini tako važnim delom poslovanja. Ipak, s obzirom na ogroman broj poziva, svakodnevne žalbe i upiti mogu biti dugotrajni i opterećujući.

Danas, vaše preduzeće više ne mora da prelazi tradicionalni put koji obično prelazi svaki biznis; Umesto toga, poboljšana je AI efikasnost, kojom je moguće ukloniti taj teret i stres. Tipičan primer poboljšanja performansi usluga klijenata je četbot (chatbots) tj softverski posrednik (agent),  korisnički chatbot. Sa čet botom, (softverom za komunikaciju sa kupcima), možete jednostavno i efikasno upravljati svojim klijentima, pošto ova tehnologija omogućava ostvarivanje smislenih razgovora sa velikim brojem klijenata.

Rezultat je poboljšanje reputacije kompanije, pošto ljudi po običaju cene brzu reakciju na svoje zahteve od odeljenja za korisničke usluge kompanije.

4. AI u upravljanju portfeljima

Upravljanje portfeljem je još jedna oblast primene sa direktnim uticajem na preduzetništvo. Ako ste zainteresovani za upravljanje investicijama, možete računati na takve aplikacije AI kao savetnike za pružanje pouzdanih finansijskih saveta. Ove aplikacije mogu pomoći pri upravljanju portfeljima sa malim ljudskim faktorom inputa – i često sa manjim troškovima provizije.

Ove aplikacije rade koristeći algoritme dizajnirane da kreiraju finansijski portfolio koji odgovara ciljevima koje je postavio investitor. Veštačka inteligencija, takođe, ustanovljava klijentovu toleranciju na rizike kao deo svog koncepta za pravi „portfolio miks“. Prema Robu Berdžeru, koji piše za magazin Forbs, “robo-savetnici… čine da investiranje bude bez muke i napora”.

A raditi stvari “bez napora” i jeste poenta uvođenja veštačke inteligencije – bez obzira na oblast na koju se primenjuje.

4 načina na koje AI poboljšava prodaju

Ne možete zameniti ljudsku interakciju, ali je možete dopuniti ovim savetima.

Postoje dve jasno podeljene i u tabore razvrstane strane kada je u pitanju veštačka inteligencija (AI): oni koji su uzbuđeni zbog njenih mogućnosti, i oni uplašeni njenim potencijalom. Voleli je mi ili je mrzeli, AI je već prisutan u našem svakodnevnom životu.

Od pozivanja Siri da izvrši Google pretragu i zatraži od Alekse (Alexa) da vrti vašu omiljenu pesmu, AI se svakodnevno koristi. Ima nekoliko primena, kako na ličnom tako i poslovnom planu. Facebook Messenger chatbotovi su samo jedan primer kako brzo AI koriste kompanije za pojednostavljivanje usluga za klijente i svakodnevne zadatke. Veštačka inteligencija, takođe, ima potencijal da poboljša generisanje vaših B2B lidova tj kvalifikovanih kontakata (u marketingu, generisanje lida podrazumeva iniciranje interesovanja potrošača ili ispitivanje proizvoda ili usluga nekog biznisa; Lidovi se mogu kreirati za svrhe kao što su izgradnja liste, akvizicija listova e-biltena ili prodaja. Metode generisanja lidova obično potpadaju pod okrilje oglašavanja, ali mogu uključiti i nenaplative izvore – rezultate organske net pretrage ili upućivanje od postojećih kupaca. Pojašnjenja radi – jer B2B marketing nije nimalo jednostavna rabota – generisanje lidova je kreiranje procesa i aktivnosti koje omogućavajuju dolazak do kvalifikovanih kontakata, tj (potom i, nadaju se prodavci) potencijalnih kupaca.

Evo (za početak) barem četiri dobra razloga za primenu AI u prodaji

1. Pruža tačnije informacije o mogućim klijentima

Potencijalni lidovi tj kvalifikovani kontakti  potiču iz različitih kanala – LinkedIn, Google, itd. – kada unesete AI u proces, on može da potvrdi vaše podatke u odnosu na nekoliko izvora, pomažući vam da sakupite što tačnije podatke.

Kada kontaktirate potencijalne klijenta na osnovu tačnih i validnih podataka iz prve faze procesa istraživanja, drastično poboljšavate i vašu ukupnu uspešnost u prodaji. Ne zovete isključene telefonske brojeve, mrtve adrese e-pošte, niti kontaktirate ljude koji su promenili pozicije ili kompanije. Vaš uspeh i blizak odnos se nadovezuju kada već od samog početka radite radite sa tačnim podacima.

2. Poboljšava produktivnost

AI je u stanju da radi i bude aktivan 24 sata dnevno, sedam dana u nedelji i 365 dana godišnje. Nikada se ne razboli niti je na bolovanju, nije mu potrebna pauza usred dana, ne traži vam nedelju dana potrebnih za odmor i nikada ne napušta kancelariju.

AI ne može da zameni vrednost koju zaposleni isporučuje u smislu izgradnje odnosa i veština komuniciranja među ljudima „od krvi i mesa“, ali može biti ogromna pomoć u stvaranju većeg poslovnog potencijala i povišavanja interesovanja – na čemu radi neprekidno i bez prestanka –  dok vaš prodajni tim nije na poslu, čime se poboljšava ukupna produktivnost. Zaposleni mogu svakodnevno da budu efikasni, zahvaljujući ultra-kvalifikovanim lidovima – zahvaljujući veštačkoj inteligenciji.

3. Omogućava da se automatizovane poruke čine humanijim

Automatizovani marketing nije ništa novo – od automatskog objavljivanja društvenih medija do epidemiranja „dripovanja“ e-pošte (automatizovana imejl kampanja), postoji puno alata za automatizaciju, dostupnih za pomoć pri generisanju potencijalnih lidova. AI ide korak više, što vam omogućava da pokažete specifične marketinške poruke relevantne za specifične potrebe lidova. Ove ciljane poruke povećavaju stopu konverzije jer vam šalju automatizovani marketing, za koji je verovatnije da će ih konvertovati na osnovu podataka koje AI može identifikovati. Prodajni proces počinje dolaskom do kvalifikovanog kontakta (Lead Generation), koji bi dalje trebalo da se usmerava prema realizaciji prodaje (ili tzv. konverziji). Proces usmeravanja prema zatvaranju prodaje se naziva Sales Funneling ili Sales Pipeline.

Prodajni “levak” (funnel) ili prodajni “cevovod” (pipeline) predstavljaju termine koji bi trebalo da opišu mogućnost da se sama prodaja svede na uspostavljanje i vođenje prodaje na nivou definisanja poslovnih procesa i procedura. Ideja koja “leži” iza ovakve postavke prodajnog procesa je u činjenici da, ukoliko postoji osoba koja je potencijalno zainteresovana za kupovinu, takva se osoba može “prirodno” usmeravati ka samom zatvaranju prodaje, gde nema “iskakanja iz levka kada je počelo sipanje”, ili “neće pući cev proverenog cevovoda”.

U svetu prodaje i automatizovanog kao i AI marketinga, „pipeline“ predstavlja popis svih aktivnih prodajnih prilika u jednom trenutku. Bez obzira generiše li se u nekom CRM softveru, ili ga vodimo u Excell-u ili ručno ispisujemo na listu papira.

Prodavac bi trebalo da odvoji vreme kako bi kreirao personalizovanu e-poštu i napiše je u određenom tonu, a u zavisnosti od nekoliko faktora. Jedan od najvećih nedostataka kada je reč o stvarima poput automatske e-pošte, bilo je to što je bila previše generična. Danas je AI u stanju da vašoj automatizaciji u oglašavanju utisne više ljudskosti.

“AI stvara „nadljudske“ prodavce. Njih mašine ne mogu zameniti, naprotiv: mašina ih sigurno može učiniti pametnijima i snažnijima, ukazuje Olin Hajd (Olin Hyde), izvršni direktor i osnivač LeadCrunch-a, vodeće B2B kompanije koja se oslanja na AI i mašinsko učenje. Da podsetimo, B2B znači „Business to business“, tj elektronsko poslovanje koje se odnosi na korišćenje Interneta i veb tehnologija za kupovinu, prodaju, jeftiniju, bržu i bolju saradnju poslovnih subjekata.

4. Smanjuje propuštene mogućnosti

Potrebno je šest do osam „kontakata“ ili koraka, kako bi se ostvario održivi prodajni potencijal, a poželjno je da se kontaktiraju lidovi, kao i vreme odziva tokom kojeg svi ulaze u igru. B2B lidovi moraju biti brzo praćeni, a AI može pojednostaviti proces.

Evo podataka iz jedne ranije  studije Harvardskog poslovnog pregleda (Harvard Business Review) o odzivu interesenata/potencijalnih kupaca:

Prosečno vreme prvog odziva koji B2B firme imaju od svojih potencijalnih kupaca je bilo 42 sata

Samo je 37% kompanija odgovorilo na njihove zahteve u roku od sat vremena.

16 odsto kompanija je odgovorilo u roku od jednog do 24 sata

24 procenta preduzeća odazvalo se tek nakon više od 24 sata

23% kompanija nikada nije odgovorilo.

Veštačka inteligencija  vam dozvoljava da odmah dosegnete do kvalifikovanih kupaca i pratite prodajne tj „linije“ klijenata u svom pajplajnu – do onih koji pokazuju interesovanje za kupovinu vaše usluge ili proizvoda, i to precizno, eliminišući propuštene mogućnosti. Zamislite da  je u vašem „prodajnom levku“ tj uzorku kvalifikovanih kupaca otpočel akcija u 3 ujutro, što je signal za visok nivo interesovanja – a vi biste morali da čekate barem šest sati (do 9 ujutro) dok vaš prodajni tim ne stigne u kancelariju… ili, naprosto možete implementirati AI kako biste ih kontaktirali odmah, što u velikoj meri povećava verovatnoću realizacije prodaje (konverzija, ili, narodski, sretan termin, „prelomiti“; kada interesent za neki proizvod/uslugu „prelomi“ i konačno se odluči da ga kupi).

Jonathan Long