• на основе статистических анализов данных о погоде в областях выращивания винограда сорта «бордо» американский экономист Орли Ашенфельтер прогнозирует качество вин лучше, чем винный гуру Роберт Паркер, полагающийся на интуицию, вкус и собственный опыт;
• клиенты фирмы кредитных карт Capital One получают ответ, генерированный компьютером и базирующийся исключительно на вероятностях, еще до того, как они успевают задать свой вопрос; и лишь потом появляется меню для выбора (говорят, что Visa уже в состоянии на основе трат по кредитным карточкам предсказать разводы);
• казино сети Harrah могут предсказать, когда у клиента будет достигнут порог горечи потерь. Если программа посылает предостерегающий сигнал, к клиенту направляется «посланник счастья», который пытается своевременно отвлечь проигравшего подарком, с тем чтобы он вернулся и снова проиграл.
Сегодня последствия конкретных решений сначала тестируются в виртуальном мире, и лишь потом претворяются в жизнь на реальном рынке – своего рода рыночный тест «in silico» (то есть «смоделировано на компьютере»). Почти все, что мы сегодня делаем, покупаем или решаем, так или иначе оставляет электронные следы (с помощью технологии RFID, радиочастотной идентификации, можно довольно просто проследить за перемещением людей и товаров во времени и пространстве). Предприятия могут в режиме реального времени контролировать, где находятся их клиенты (или сотрудники), чем они в данный момент занимаются и как себя чувствуют.
Люди, принимающие решения, в будущем вместо моделей будут работать с инструментами прогнозирования (как описано выше). Проблема состоит в том, что большинство из них не понимают, как происходят расчеты. Формулы и модели, объясняющие мир, – это «черный ящик», доступный лишь немногим экспертам. Простой пользователь вынужден доверять системе, не понимая принципов ее действия. И хотя мы не знаем, как именно работают машины, мы можем протестировать, измерить и усовершенствовать их на основании реальных данных о клиентах и рынках. Такой способ скорее будет соответствовать рыночной динамике, чем статичные модели вчерашнего дня.
Значит ли это, что вы можете забыть все модели, с которыми познакомились в этой книге? Нет. Применимость «моделей каменного века» нельзя недооценивать. Они помогают нам в мире, ставшем труднообозреваемым, сокращать риски, систематизировать, расставлять акценты. Тем, кто осознает, что модели – это всего лишь упрощенный срез действительности, они могут быть весьма полезны.
