Кому и зачем надо отслеживать тренды технологического развития? Стартапам: стоит ли тратить свою жизнь на то, в чем не будет потребности через 5 лет? Венчурным инвесторам: во что вкладывать? Как не нарваться на мыльный пузырь? Крупному бизнесу: какие инвестиции позволят обогнать конкурентов? Настало ли время вкладываться в технологию Х или уже поздно, или еще подождать? Государственным институтам: какие технологии способны улучшить качество жизни? Образовательным учреждениям: чему учить студентов? Как обеспечить соответствие образовательных программ постоянно меняющимся требованиям рынка труда? Как перестать выпускать невостребованных специалистов?
Всем нам: какую специальность выбрать для обучения? В какой институт пойти? Какую сферу выбрать для работы? Какая компания не развалится через год? Как понять, что твоя предпринимательская идея востребованная и долгосрочная?
Кем бы ты ни был, хоть гаражным стартапом, хоть транснациональной корпорацией, в какой бы ты ни был позиции, показывая двузначный рост или близость к банкротству, внедрять новые технологии в свой бизнес необходимо всем, иначе ты станешь неконкурентоспособным.
По капитализации и скорости роста за какие-то 10-20 лет изменения произошли кардинальные. Apple, Alphabet, Facebook, Amazon и их китайские аналоги сместили с пьедестала GE, HP, Yahoo и других.Если углубиться в историю, эта тенденция прослеживается еще отчетливее.
Чему нас научили промышленные революции
Именно они обеспечивали скачкообразное развитие технологий, рост стоимости компаний, новое качество жизни граждан и экономический рост целых государств. Начиная с первой промышленной революции действует общий принцип «Кто первый встал, того и тапки».
Например, в середине 17 века в Великобритании появляются паровой двигатель и текстильное производство. Британцы оперативно получают патенты на соответствующие устройства и технологии, вовремя оценив их востребованность и пользу, в итоге выводя промышленность страны на качественно новый уровень.
Паровые машины Уатта (прокачанная версия водяного насоса Томаса Севери) появились в 1778. А уже в 1810 в стране было 5 000 таких машин. К 1825 — 15 000. Для тех времен это было по сложности почти так же, как сейчас запустить многоразовую ракету в космос.
И то же самое с металлургией, текстилем и машиностроением. Продукция становится лучше, оказывает кардинальное влияние на технологии своего времени, улучшая и подталкивая одни из них вперед и оставляя в прошлом (или на уровне ремесла и хобби) другие. Как результат такой политики – Великобритания вышла в мировые технологические лидеры.
Оценка ВВП на душу населения по паритету покупательной способности
Главный посыл здесь вот какой. Если ты вовремя заметил, что какое-то новшество в скором времени может «выстрелить» — не спи, это может помочь тебе и денег заработать, и мир лучше сделать. Пример остальных промышленных революций только подтверждает это. Цифровая революция, персональные компьютеры, Интернет: кто вложился на старте, кто возглавил и помог развить, тот и собрал все сливки. Не исключение и четвёртая промышленная революция, так называемая «Индустрия 4.0», о которой сейчас твердят из каждого тостера. Вы наверняка часто замечаете новости про развитие интернета вещей и иные технологии, которые сделают проще как жизнь каждого человека в быту, так и условия труда на крупных производствах за счет роботизации и новых систем. И это явно только начало.
Технологические тренды – «рельсы» промышленных революций
Что делать, чтобы оставаться конкурентоспособным
Прежде всего — не бояться вкладываться в новые технологии на самом старте. Но если с самими вложениями как таковыми все довольно очевидно, то с объектом вложений еще нужно очень тщательно определиться. Сейчас не 17-й век, когда инноваций в принципе предлагалось немного. Наш с вами уровень информационного шума таков, что за неделю можно собрать сотню уникальных предложений и инновационных технологий, каждая из которых считает себя способной изменить мир и призывает к вложениям. Понятно, что множество таких стартапов — это милые фантазии самих стартаперов, не имеющих ничего общего с реальностью, но отчаянно жаждущих финансирования.
Взять тот же Теранос, который уверял, что нашел способ по капле крови провести несколько десятков анализов. В начале 2000-х он считался одним из самых успешных стартапов, более 15 инвест-фондов вложили в него $1,4 млрд. К чему все это привело? К ряду судов о мошенничестве и сериалу по теме. В принципе, тоже выхлоп, но инвесторы и Элизабет явно ожидали другого.
Или истории про то, как добавление слова блокчейн в название компании в 2017 поднимало капитализацию в 10 раз. Сейчас и оценок таких нет и тех стартапов уже не найдешь.
Поэтому важно не просто «ловить» тренды, но и тщательно их фильтровать, а также понимать причины и следствия развития технологий, потому что количество новых технологий исчисляется сотнями, если не тысячами.
Какие методы оценки технологической зрелости существуют?
Чтобы быть в теме инноваций, обычно аналитики читают новости, журналы, блоги, телеграм-каналы и пр. Ходят на конференции. Для специальных задач под проект обычно изучают оценки рынков, информацию о компаниях и стартапах, патенты компаний и научные публикации.
Чтобы получать информацию из “одного окна” почти по каждому из перечисленных источников, существует агрегатор, который собирает все данные и даже имеет функцию аналитики этих данных. Например, пиарщикам уже не надо вручную прочесывать весь интернет с упоминаниями их компании, а потом еще фильтровать их по тональности, есть системы, которые все сделают за вас: проанализируют контент и выдадут отчет. И такие же агрегаторы есть по научным статьям, патентам, венчурным сделкам.
Помимо источников с информацией существует множество агентств, которые пропускают всю эту информацию через себя и дают прогнозы по разным темам. Среди них есть и киты, например, Gartner, McKinsey и пр., профессионализм которых не принято ставить под сомнение, а все их отчеты принято использовать примерно так же, как Альманах из «Назад в будущее». Кроме консалтинговых компаний существуют государственные организации, которые разрабатывают подобные прогнозы для своих нужд, например, американские NASA и RAND, а также Европейский союз для программы Horizon 2020.
Мировой опыт оценки развития технологий
Методик создания таких прогнозов условно две: «качественная» и «количественная». Качественная основана на мнении нескольких экспертов, которые по идее должны олицетворять всю область изучения. Количественная должна быть основана на измеримых показателях, например, объеме инвестиций, количестве людей разрабатывающих определенную технологию и пр.
Сегодня консалтинговые агентства и форсайт-центры для своих исследований в подавляющем большинстве случаев используют качественные исследования. То есть представители консалтинговых агентств активно опрашивают экспертов. Чаще в опросах участвуют несколько десятков экспертов, реже — сотни и тысячи. У такого подхода есть ряд недостатков: нельзя опросить абсолютно всех экспертов и подобные опросы невозможно делать часто, это достаточно трудоемкий процесс. Плюс неизвестно, кто эти эксперты. Плюс фактор ангажированности этих экспертов. Более того, сами исследовательские лаборатории, по разным причинам, могут быть заинтересованы в том, чтобы один тренд оказался выше другого, и могут этому способствовать.
А методологии исследования, как вы понимаете, не самая открытая вещь. Поэтому, даже используя чьи-то отчеты, нельзя быть до конца уверенным, что данные для отчетов собирались бы по той методологии, которая вас устраивает. Качественный подход перестает устраивать и сами консалтинговые агентства, самые передовые из них начинают внедрять методики количественных оценок в свои исследования.
Вспомните это, когда увидите очередные “10/20/50/100500 трендов этого года”, попытайтесь найти методику этого прогноза и поймете, что ее зачастую просто нет.
Весь этот поток информации обрабатывают аналитики. Данных с каждым днем становится все больше, а аналитиков в компаниях, во-первых, больше не становится и, во-вторых, ресурс каждого отдельного аналитика ограничен. Соответственно, разрыв увеличивается, и чем дальше, тем больше будет информации, которая останется необработанной.
Что имеем:
- Разнообразие источников данных (научные публикации, базы патентов, информация о венчурных сделках и пр.), огромный объем самих данных
- Большое количество отчетов консалтинговых агентств с непрозрачной методикой, выходящие в лучшем случае раз в год.
- Потребность в автоматизации работы аналитиков.
Как провести количественный анализ качественно
Без понимания тенденций технологического развития инновационный бизнес не построишь. Теперь про то, как их выявлять с высокой степенью достоверности.
В любой большой компании существует много бизнес-юнитов/департаментов/блоков/дочерних компаний, которые так или иначе развивают новые технологии. Например: R&D, венчурный фонд, продуктовые офисы, ДЗО и пр. На разных стадиях развития технологии компания по-разному инвестирует в технологии. Например, только зарождающиеся квантовые технологии через R&D, индустриальный интернет, в котором появляется много пилотов, через проектные и продуктовые офисы, кибербезопасность, которая является устойчивым бизнесом, через ДЗО, и далее в том же духе.
Потребности у большинства крупных технологических компаний, следующие:
- отчеты по технологиям для разных подразделений с разным уровнем погружения: топ-менеджмент, венчурный фонд, продуктовые офисы, R&D, HR, PR и прочее.
- прозрачность методологии, минимум субъективности, максимум использования данных
- отчеты по разным срезам: отрасли, страны, динамика во времени, стадия развития технологии и пр.
- возможность задания периодичности получения отчетов (раз в год/квартал/неделю/день).
На рынке аналитики в 2016 году мы подобных решений не нашли и пошли по пути «Нет на рынке — сделай сам», и решили разработать свою систему с данными и машинным обучением. Только так можно быть уверенными в оценке тех перспективных технологических направлений, которые мы отслеживаем.
Чтобы понимать, какой инструмент для развития технологии применять, необходимо грамотно определять стадию развития тренда. Для этого нужно препарировать тренд, понимать, где и как он появляется (например, голографическое телевидение), как обретает ранних последователей (например, инвазивные RFID) и как доходит до состояния, что без этой технологии невозможно представить жизнь (например, GPS).
Мы делим тренд на 5 стадий (понятно, что этот перечень условный и есть исключения):
- Зарождение. Тренд зарождается в научной среде. Ученые проводят фундаментальные исследования, изучают физические принципы объектов, изобретают новые алгоритмы и т.п. При этом появляются научные статьи и публикации.
- Практическая значимость. На следующем этапе изобретатели защищают принципы изобретений инструментами патентования. Тренд обретает доказательства практической применимости.
- Коммерческая зрелость. На третьем этапе тренд начинают использовать компании, в основном стартапы и институты развития, которые вкладывают инвестиции. Тренд переходит в этап коммерческой зрелости
- Наращивание компетенций.Затем компании начинают массово привлекать профильных специалистов, а специалисты начинают перепрофилироваться под востребованный тренд.
- Промышленное применение.Далее тренд начинают замечать СМИ и первые пользователи, начинается всеобщее обсуждение и массовое промышленное применение. И то, что вы обычно слышите из прессы — компании разрабатывают на протяжении нескольких лет, а иногда и десятилетий. Например, Apple начала патентовать изобретения, связанные с часами, за 10 лет до выхода самих часов — с 2009 года.
Анатомия тренда
На сегодняшний день каждая стадия оцифрована и эти знания содержатся в специализированных источниках, которые можно изучать автоматизированными средствами.