Czy to już era dystrybucyjna

13.12.2017
Postęp technologii zmienia ekonomię. Rozwijają się nowe modele biznesu, ale wśród ekonomistów nie ma zgodności, dokąd zmiany te prowadzą. Czy w stronę ekonomii dystrybucyjnej, która zastąpi produkcyjną?

Centrum dystrybucji (CC0 Pixabay)


Cyfrowa ekonomia według różnych szacunków wciąż stanowi zaledwie 8 proc. światowej aktywności gospodarczej. Ale internet rzeczy (IOT) otworzył drogę ekspansji. Łączy coraz więcej sprzętów i razem z robotami, dronami, drukowaniem 3D pozwala wkraczać w obszary niedostępne dla oprogramowań. Logistyka, produkcja, rolnictwo, mieszkalnictwo i inne sektory zaczynają się reorganizować, ponieważ coraz więcej ich aktywów jest połączonych i możliwych do monitorowania w sieci. I jest coraz więcej danych. Zmienia to biznes i gospodarkę. Zacznijmy od biznesu.

Model hybrydowy

Internet rzeczy w biznesie wypromował model łączący online z fizyczną sferą. Analitycy Boston Consulting Group opisują to jako powstawanie hybrydowych ekonomicznych systemów. Przykładem jest Amazon, który niedawno przejął sieć sprzedaży detalicznej istniejącą w postaci fizycznych sklepów i magazynów organicznej głównie żywności Whole Foods za sumę 13,7 mld dolarów.

Spekulacjom, dlaczego to zrobił, nie było końca – że sieć fizyczna ma wartość, że klienci Amazon Prime i Whole Foods to ta sama grupa etc. W rzeczywistości to konsekwencja stworzenia cyfrowych ekosystemów, czyli sieci firm i konsumentów ze wzajemnymi interakcjami. To najbardziej efektywny i dochodowy model biznesu, jaki istnieje, na co dowodem jest pięć największych amerykańskich tech-gigantów operujących taki system — Apple, Google, Microsoft, Facebook i Amazon (co – jak podkreślają autorzy – jest silnym kontrastem do tego, że dziesięc lat temu piątkę największych stanowiły Microsoft, Exxon Mobil, General Electric, AT&T i Citigroup).

Ich dominację spowodowała dynamika bezwzględnej winner-take-all konkurencji, a tę umożliwiły trzy czynniki:

  • zerowe koszty krańcowe dzięki pozytywnym skutkom posiadania sieci (niskie lub niemal zerowe koszty wprowadzenia nowego produktu i ekspansji geograficznej),
  • bezprecedensowa akumulacja,
  • analiza danych oraz dostępne dla konsumentów bezproblemowe i wszechstronne doświadczenie cyfrowe.

Najlepszym obecnie przykładem tej kombinacji jest chińska aplikacja WeChat, bo oferuje „jedno-przystankową” kombinację funkcji Amazon, Facebook, Instagram, Twitter, Yelp i kilku innych platform.

Wiele tradycyjnych firm także zaczęło podążać tym szlakiem, sięgając po platformy w chmurze. Na przykład japońska Toyota, której dostawcy i wynalazcy pracują w połączonym systemie, czy superczempion tego modelu także japoński Recruit łączący usługi od turystyki i restauracji przez edukację, reklamę, księgowość, usługi płatności, sprzedaż samochodów aż do agencji pośrednictwa pracy. W korzystaniu z chmury Microsoft i Google gonią Amazon, który ma 9,8 mld dolarów dochodu z usług w chmurze w porównaniu z 1,6 mld dolarów Microsoftu i 500 mln dolarów Google’a.

Jak dotąd ten model gigantycznego cyfrowego ekosystemu używa fizycznych aktywów tylko jako dopełniających infrastrukturę obsługi klienta. Ale jak podkreślają autorzy analizy, to tylko jeden z wielu możliwych modeli współpracy w biznesie i tylko czekać, kiedy powstaną nowe.

Gospodarka przekształcona po raz trzeci

Jak nowe modele biznesu zmieniają gospodarkę? Wielu uważa, że apogeum zmian nastąpiło w czasie boomu „dotcomów” w latach 90. ubiegłego wieku. Czy faktycznie?

William Brian Arthur z Santa Fe Institute, uniwersytetu specjalizującego się w naukach kompleksowości, autor analizy zamieszczonej w kwartalniku McKinsey, wskazuje, że jak dotąd technologia wytworzyła drugą gospodarkę – wirtualną i autonomiczną. Teraz proces pogłębia gospodarkę fizyczną – tworzymy inteligencję zewnętrzną i osadzoną w wirtualnej ekonomii.

Dzięki inteligencji algorytmów i maszyn biznes, inżynieria i finanse mogą korzystać z ogromnych „bibliotek” inteligentnych wirtualnych funkcji, które podnoszą wydajność w tych dziedzinach. To niesie nas w nową erę – ekonomii dystrybucyjnej. Ludzkość będzie wytwarzać wystarczającą dla wszystkich ilość dóbr i usług. Problem będzie (a nawet już jest) w dostępie, który jest coraz mniejszy. Wszystko zatem – od polityki handlowej przez rządowe projekty do regulacji komercyjnych – będzie przewartościowane w relacji do dystrybucji. Zmieni się polityka, podważona będzie wiara w wolny rynek i zmienią się struktury społeczne.

Historycznie wygląda to tak, że pierwsze przekształcenie przyniosły w latach 70. i 80. ubiegłego wieku układy scalone — małe procesory z pamięcią, które znacząco przyspieszyły wszelkie kalkulacje. Ekonomia po raz pierwszy dostała pomoc komputerową, inżynierowie zaczęli używać programów przy projektowaniu, menedżerowie mogli nareszcie mieć stan inwentarza w czasie rzeczywistym, a geologowie mogli lepiej rozpoznawać warstwy i oceniać szanse na istnienie pokładów na przykład ropy naftowej.

Drugie przekształcenie przyniosło w latach 90. i dwutysięcznych cyfrowe połączenie procesów. Komputery zostały połączone w sieci lokalne i globalne, internet stał się komercyjnym bytem i pojawiły się usługi sieciowe.

Trzecie, obecnie zachodzące przekształcenie to już nie tylko informacja, ale również jej inteligentne użycie. Wyłania się wirtualna ekonomia połączonych maszyn, programów i procesów, w której fizyczne akcje mogą być egzekwowane elektronicznie. Przekształcenie rozpoczęło się w po 2010 roku, kiedy pojawiło się coś z pozoru bez większego znaczenia — tanie sensory pozwalające na bezgraniczne przetwarzanie informacji. Mamy sensory radarowe, ligandowe, żyroskopowe, magnetyczne, czujniki chemii krwi i ciśnienia, temperatury, wilgotności, przez dziesiątki i setki sensorów połączonych w sieci informujących o obecności przedmiotów lub substancji chemicznych, ich obecnym stanie, pozycji, zmianie warunków etc.

Sensory te przyniosły ocean danych, które jakoś musimy rozumieć. Zaczęliśmy więc rozwijać inteligentne algorytmy na rozpoznawanie, „widzenie” komputerowe fizycznych rzeczy i stanów oraz zagospodarowanie tej wiedzy. Zaskakujące jest to, jak zauważa Arthur, że algorytmy te nie zostały zbudowane na bazie logiki symboli, z zasadami i gramatyką, ale zostały złożone na zasadzie związku, nie dedukcją geniusza, ale przez powiązanie inteligentnych statystycznych metod używających masowe dane. I to była druga niespodzianka — okazało się, że komputery potrafią robić to co ludzie, czyli budować związki.

Outsourcing inteligencji i miejsc pracy

Niektórzy ekonomiści widzą to jedynie jako ulepszenie technologii cyfrowej. William Brian Arthur uważa, że to coś więcej. Inteligencja w tym kontekście nie oznacza świadomego myślenia i dedukcyjnego rozumowania; oznacza zdolność czynienia właściwych związków. Tak definiowana jest podstawowa biologiczna inteligencja. Na przykład meduza dzięki sieci swoich sensorów potrafi wyczuć jadalny materiał i go upolować. Kiedy inteligentne algorytmy pozwalają myśliwcowi uniknąć kolizji w powietrzu, oznacza to, że wyczuwają sytuację, kalkulują możliwe odpowiedzi, wybierają jedną i podejmują odpowiednie działania zapobiegawcze.

Interesujące jest to, że ten rodzaj inteligencji nie musi już mieścić się jedynie w mózgu człowieka, ale może także być zewnętrzną domeną. Wiele firm używa już nowych możliwości (algorytmów) dla rozpoznawania głosu i twarzy w celu automatyzacji bieżących usług i produktów. Bardziej radykalną zmianą jest komponowanie różnych form nowej inteligencji, różnych nowych narzędzi i struktur i tworzenie w ten sposób nowych modeli biznesu.

Jedną z takich struktur jest cyfrowy system bloków łańcuchowych do przeprowadzania i rejestrowania transakcji między podmiotami (na przykład finansowych). Inną strukturą opartą na tym systemie jest bitmoneta, międzynarodowa cyfrowa waluta handlowa (używana w handlu i lokatach kapitału, i to nie tylko na giełdzie, jak wskazuje przykład mieszkańców Zimbabwe, którzy uciekają do bitcoina przed inflacją pustoszącą oszczędności w tym kraju). Nie są to już oprogramowania ani zautomatyzowane funkcje, ani inteligentne maszyny. To gotowe klocki (tak jak oprogramowane sensory), których użycie doprowadzi do stworzenia nowej architektury bankowości, biznesu, transportu, opieki zdrowotnej, gospodarki. Nowe architektury wyprą stare, pojawią się nowe branże. Czy wyprą także miejsca pracy ludzi?

John Maynard Keynes prognozował, że w 2030 roku (sto lat od momentu, gdy prognozę ogłosił) problem produkcji zostanie rozwiązany i będzie dostatek dóbr dla wszystkich. Ale maszyny stworzą „technologiczne bezrobocie” – wiele miejsc pracy po prostu zniknie, tak jak zniknęło przy offshoringu. Praca najemna, którą znamy jest (jak przypomina William Brian Arthur) środkiem dostępu do dóbr zaledwie od 200-300 lat. Zmieni się więc sposób dostępu, a raczej dystrybucji. Jak?

Arthur wskazuje, że trudne początki nowej ery są już widoczne w USA i Europie — gniew rozczarowanych ludzi, którzy tracą dostęp do dóbr, bo procesy wyłaniania się cyfrowej gospodarki ich zastępują. Ten gniew przyniesie zmiany. Zapewne nie będzie to stary dobrze znany socjalizm, ale jakaś forma skandynawskiego socjalizmu. Europa przystosuje się do niego łatwo, trudności będzie miała natomiast Ameryka, bo kultura amerykańska nigdy nie stawiała dystrybucji ponad wydajnością.

 


Tagi


Artykuły powiązane

Popularne artykuły

test