Ознакомительная версия. Доступно 9 страниц из 44
В конце 2001 г. исследовательская машина крупной фармацевтической команды начала ломаться или, по крайней мере, давать сбои. Несмотря на значительные инвестиции в исследования, компания никак не могла справиться с проблемой, которая возникла с потенциальным новым препаратом. Компания нашла относительно недорогое, но мощное вещество, однако процесс, который позволял сделать из него лекарство для вывода на рынок, был невероятно неэффективным, и это повышало конечную стоимость. Превысив бюджет и исчерпав все идеи, команда исследователей анонимно рассказала о своей проблеме в Интернете, и так она ушла из богатых лабораторий компании в домашний уголок химика, устроенный Вернером Мюллером. Хотя ученый не работал в фармацевтической промышленности, он увидел в этой проблеме сходство с той, что некогда возникла в его компании. И он приступил к поискам. В конце концов Миллер пришел к выводу, что нашел потенциально полезный метод, и когда открытие протестировали, оказалось, что оно отлично работает. Фармацевтическая компания получила лекарство, а Мюллер — приз в $25 000, которые он снова вложил в домашнюю лабораторию. Теперь химик проводит заслуженный отдых в милой сердцу лаборатории, работая над решением различных задач, изложенных на сайте под названием InnoCentive.
InnoCentive — это нетрадиционный подход к инновациям, который в буквальном смысле рожден необходимостью. Можно сказать, что он работает как eBay в сфере решения проблем. Сайт запустил в 2001-м Альфеус Бингхэм, тогдашний вице-президент фармацевтического гиганта Eli Lilly — той самой компании, чью проблему решил Миллер. Бингхэма очень расстраивала традиционная модель научно-исследовательских работ — находить самых умных людей, которых можно было нанять, и давать им сложные задачи. Сложность заключалась не в людях и не в задачах, а в сочетании первых и вторых. Бингхэм никогда не был уверен, что задачу возложили на подходящих для нее работников. Обычно самое сложное задание давали самому умному человеку, но, как мы уже видели, порой специалист может оказаться не самым правильным решением.
Проект InnoCentive был для Бингхэма последней надеждой. Он не мог тратить больше денег на одни и те же неработающие решения и не представлял, откуда взять ресурсы. Он не знал, получится ли достичь той или иной промежуточной цели или сколько времени на это потребуется, и внутреннее планирование становилось почти невозможным. Но если бы участвовали внешние сотрудники, получающие фиксированную премию за эффективное решение, тогда планирование бюджета и ресурсов упростилось бы. Сначала отклик был вялым, и Бингхэм начал задумываться, стоил ли проект денег, потраченных на разработку сайта. Но постепенно ответы на поставленные вопросы начали поступать. Среди прочих был и вариант Мюллера. Он не только устранил препятствия, с которыми столкнулась работавшая над получением препарата исследовательская группа, но и позволил Бингхэму избавиться от необходимости дорогостоящих разработок и исследований.
В 2003 г. проект InnoCentive отделился от Eli Lilly как независимая компания, а Бингхэм остался у руля в качестве генерального директора. На сайте появляются задачи сотен корпораций (их называют «ищущими»), таких как DuPont, Boeing, Novartis и Procter & Gamble. Спектр этих задач очень широк — от создания литий-ионных батареек до способов производства шоколада с пониженным содержанием жира. Но спектр людей, которые работают над этими задачами (их называют «решающими»), еще разнообразнее. Больше 200 000 человек зарегистрировались на InnoCentive, чтобы попробовать себя в достижении поставленных целей. Бингхэм считает, что поэтому сайт и дает результаты. «Это позволяет получить такое разнообразие взглядов на проблему, что решение часто получается довольно уникальным» [61]. Ответы рождаются из разнообразия. Большинство «решающих» на InnoCentive занимаются там вещами, которые не относятся к их обычной сфере деятельности и часто лишь граничат с ней. Как и в случае с Вернером Мюллером, который был опытным промышленным химиком, но справился с фармацевтическим вопросом, большинство находок исходит от людей, у которых хватает подготовки, чтобы понять сложность проблемы, но не так много опыта, чтобы он мог сузить пространство поиска, когда дело доходит до возможных решений.
InnoCentive — не единственный вариант, который компании используют, желая привлечь креативных неспециалистов. В 2006 г. начался широко разрекламированный конкурс на приз компании Netflix [62]. Эта компания, занимающаяся прокатом DVD и потокового видео, хотела улучшить свою методику рекомендаций. Ее суть в том, что отбор фильмов, которые предлагаются пользователям для последующих просмотров, производится на основании картин, которые те уже посмотрели и оценили. Компания не стала тратить время сотрудников и внутренние ресурсы — она решила, что более эффективным будет использовать потенциал всех желающих, независимо от их опыта или работодателя. Конкурсантов попросили создать новый алгоритм, который повысит качество рекомендаций хотя бы на 10 %. Netflix собиралась проверить этот алгоритм на выборке из своих реальных клиентов и пообещала миллион долларов команде, которая первой сможет перейти необходимый порог. В дополнение к главному призу компания также предложила «призы за прогресс» — $50 000 ежегодно вручались команде с лучшими на текущий момент результатами, чтобы стимулировать продолжение работы и даже сотрудничество между командами.
Через три года, получив проекты от 40 000 команд из 186 стран, Netflix присудила главный приз необычной группе. Команда с оригинальным названием «Прагматический хаос БелКора» (BellKor’s Pragmatic Chaos) представляла собой пестрое собрание статистиков, специалистов по искусственному интеллекту и программистов из США, Канады, Австрии и Израиля. Их алгоритм улучшил тогдашний метод Netflix на 10,06 % и первым оказался на финише. Что интересно, семь человек начали работу как три отдельные команды. За три года они оценили прогресс и идеи друг друга — и решили объединиться, чтобы получить преимущества уникального подхода каждой из команд. Первый раз все члены группы встретились, когда приехали в Netflix, чтобы забрать приз.
Однако случился интересный поворот: Netflix так и не воспользовалась находкой команды-победителя. За время конкурса компания переориентировала свою бизнес-модель с рассылки DVD по почте на показ потокового видео в Интернете, и этот сдвиг требовал другого алгоритма. Хотя может показаться, что миллион — исключительно высокая цена за улучшение, которое так и осталось «на бумаге», разработки, присланные на конкурс, вдохновили Netflix на ряд усовершенствований в дальнейшем. Кроме того, наблюдая, как команды соревнуются и двигаются вперед, компания получила важные уроки, помогающие оптимизировать последующие процессы разработки алгоритмов.
InnoCentive и конкурс Netflix демонстрируют мощное явление, которое называется краудсорсингом. Это обращение к большой внешней аудитории за помощью в решении сложных вопросов. Но подобной движущей силой для инноваций может стать гораздо меньшее количество внешних людей — порой даже один человек, — и даже в том что касается гораздо более трудных проблем, например, государственных. Одна некоммерческая организация, Fuse Corps, подбирает и обучает профессиональных предпринимателей, чтобы их свежий взгляд помог представителям сферы государственного управления, нуждающимся в инновационных идеях.
Ознакомительная версия. Доступно 9 страниц из 44
