Имитаторы в цепочке поставок

00:00:07 Введение в тему модных терминов и ложной рекламы в индустрии цепочки поставок.
00:01:39 Объяснение сложности внедрения новой технологии и необходимости реинжиниринга.
00:03:05 Обсуждение поверхностного использования модных терминов в индустрии корпоративного ПО.
00:04:51 Объяснение того, как модные термины играют на страхе упустить что-то важное.
00:08:26 Объяснение того, как модный термин может быть технически верным, но вводящим в заблуждение.
00:09:16 Объяснение маркетинга программного продукта и разницы между ориентированностью на клиента и на инженерное обеспечение.
00:11:02 Объяснение лжи в маркетинге на примере автомобилестроения.
00:12:43 Обсуждение того, как топ-менеджеры компаний-разработчиков корпоративного ПО могут не иметь технического образования.
00:15:51 Объяснение того, как размываются границы между продажей и ложью в маркетинге.
00:17:33 Объяснение истории вероятностного прогнозирования и его популяризации в цепочке поставок.
00:18:43 Обсуждение вероятностного прогнозирования Loca и его происхождения.
00:19:17 Обсуждение маркетинга и важности коммуникации при представлении информации.
00:21:18 Обсуждение вероятностного прогнозирования и важности инструментов.
00:22:45 Обсуждение внедрения облачных вычислений в Loca и последующего подражания конкурентами.
00:26:49 Обсуждение модных терминов в индустрии цепочки поставок и вводящей в заблуждение рекламы ИИ и машинного обучения.
00:27:46 Обсуждения модных терминов в технологиях и обнаружении спроса.
00:28:21 Конкурс прогнозирования M5 и отсутствие обнаружения спроса.
00:29:37 Поставщики, использующие модные термины для продажи своих продуктов.
00:31:33 Сложность выявления лжи у поставщика корпоративного ПО.
00:35:36 Получение второго мнения от другого поставщика корпоративного ПО.

Резюме

В этом выпуске Николь Цинт берёт интервью у Жуаннеса Вермореля, основателя Lokad, о ПО для оптимизации цепочки поставок и использовании модных терминов в индустрии. Верморель подчёркивает важность отказа от устаревших технологий и принятия парадигмальных сдвигов для получения преимуществ от новых технологий. Он отмечает, что поставщики часто используют модные термины, чтобы продавать красивые брошюры и пустые обещания, вместо того чтобы предоставлять реальную ценность. Верморель советует клиентам обращаться к публичной документации и оценкам конкурентов для проверки заявлений поставщиков. Lokad, один из первых, кто принял облачные вычисления и вероятностное прогнозирование, подчеркивает необходимость правильной реализации для максимизации эффективности этих технологий.

Расширенное резюме

В этом выпуске Николь Цинт берёт интервью у Жуаннеса Вермореля, основателя компании Lokad, которая специализируется на оптимизации цепочки поставок. Темой обсуждения является вопрос: продают ли индустрии цепочки поставок красивые брошюры и пустые обещания, или же программное обеспечение действительно успевает за модными терминами, такими как вероятностное прогнозирование, облачные вычисления, ИИ, машинное обучение и блокчейн.

Жуаннес объясняет, что программное обеспечение относительно легко и быстро адаптируется к новым технологиям, даже к передовым. Проблема заключается в отказе от старых технологий, которые новая технология должна заменить, что требует гораздо больших усилий и времени. Если этого не сделать, то внедрение новой технологии будет поверхностным.

Он приводит пример с облачными вычислениями, где подавляющее большинство поставщиков утверждают, что используют облачные вычисления, но на самом деле просто копируют и вставляют свои традиционные методы работы в инфраструктуру облачных вычислений, без какого-либо добавленного значения, за исключением небольшого компромисса в соотношении capex и opex.

Жуаннес считает, что внедрение новой технологии должно сопровождаться сменой парадигмы, то есть изменением способа подхода к проблеме. Простое дублирование того, что делалось ранее, в новой парадигме не принесет никакой пользы. Необходимо подходить к проблеме по-новому, с учетом новой ситуации и новой технологии.

Жуаннес считает, что индустрия цепочки поставок движется модными терминами, и поставщики быстро следуют за тенденциями. Однако часто встречается ложная реклама, и клиентам продают красивые брошюры и пустые обещания. Чтобы по-настоящему извлечь выгоду из новых технологий, необходимо отказаться от старых технологий и подходить к проблеме по-новому, с учетом новой ситуации и новой технологии.

Они обсудили использование модных терминов в технологической индустрии и то, как ими можно обмануть клиентов. Верморель объяснил, что модные термины часто используются маркетинговыми отделами для игры на инстинктивном страхе упустить что-то важное, присущем многим людям. Он также отметил, что при поверхностном использовании модных терминов создается впечатление правдивости, но они часто не оправдывают своих обещаний.

Затем разговор перешел к проблемам, которые новые технологические парадигмы могут создать для существующих продуктов. Верморель объяснил, что первоначальные предположения при проектировании программных продуктов, сделанные в первый год, могут иметь долгосрочные последствия, возможно, на десятилетия. Поэтому, когда появляется новая парадигма, реинжиниринг всех остальных аспектов продукта становится вызовом. Например, в случае с облачными вычислениями, речь идет не только о внедрении нового программного продукта, но о совершенно ином подходе к разработке ПО, где выбирается флот машин для динамического распределения нагрузки.

В интервью также коснулись темы использования модных терминов в маркетинговых брошюрах. Верморель объяснил, что это не ложь, а скорее трактовка маркетинга как поэзии. Он добавил, что топ-менеджеры многих компаний-разработчиков ПО не являются инженерами-программистами, а бывшими консультантами, которым могут быть безразличны технические детали их собственных продуктов. В итоге маркетинговая брошюра становится формой искусства, которую можно интерпретировать по-разному. Верморель также отметил размытость границ между продажей и ложью, упомянув, что в римском праве существовало понятие dollus bonus, или «хорошая ложь», когда поставщик мог продать что-то, заявив, что это самое свежее и лучшее.

Ближе к концу интервью Верморель обсудил, как Lokad стал пионером вероятностного прогнозирования в цепочке поставок. Он упомянул, что идея возникла в конце 70-х в финансах, но не имела отношения к цепочке поставок. С момента принятия этой идеи Lokad столкнулся с конкуренцией со стороны тех, кто скопировал их работу. Разговор завершился призывом Вермореля к клиентам быть более внимательными к дешевым трюкам в отрасли.

Жуаннес Верморель рассказывает об инновациях компании и сложностях передачи сложных технических концепций. Lokad стал пионером вероятностного прогнозирования в сфере цепочки поставок, но столкнулся с трудностями в донесении его важности и технических деталей до клиентов. Верморель отмечает, что конкуренты часто копируют их маркетинговые стратегии, но упускают из виду ключевые технические аспекты, что приводит к неполным или неэффективным реализациям.

Вероятностное прогнозирование полезно, но для работы с вычисленными вероятностями необходимы соответствующие инструменты. Верморель находит интересным, что многие участники отрасли утверждают, что используют вероятностное прогнозирование, однако их документация часто не содержит информации о работе с вероятностями. Этот пробел в понимании делает их подход менее эффективным.

Lokad был одним из первых, кто принял облачные вычисления, за чем последовали многие конкуренты. Однако эти конкуренты часто просто перенесли свои существующие кодовые базы в облако, а не провели реинжиниринг своего программного обеспечения для полноценного облачного решения. Верморель подчеркивает важность быстрой возможности создания и доступа к облачным аккаунтам как критерий для по-настоящему облачных решений.

Когда его спросили о ложно рекламируемых модных терминах у поставщиков цепочки поставок, Верморель отметил, что ИИ, машинное обучение и, в некоторой степени, блокчейн являются вводящими в заблуждение терминами. Хотя эти концепции имеют реальную сущность, часто остается неясным, действительно ли отдельные поставщики внедряют их в своих решениях. Кроме того, модные термины с малым содержанием, такие как «выявление спроса», становятся популярными, несмотря на отсутствие научной или алгоритмической основы.

Чтобы оценить достоверность технологий поставщика, Верморель предлагает запросить публичную документацию и провести оценку с участием конкурента. Он предупреждает не полагаться исключительно на свою способность распознавать ложные заявления, так как поставщики умело продают свои продукты и могут представлять убедительные истории. Обратившись к внешней оценке, клиенты могут лучше понять реальные возможности и ограничения предлагаемой технологии.

Они обсуждают сложности оценки технологий и поставщиков на ранних этапах развития, приводя в пример поисковую систему Google. В первые дни технология Google была значительно превосходящей такие конкуренты, как AltaVista, но это превосходство не было очевидно пользователям без прямого сравнения.

Верморель объясняет, что при оценке поставщиков корпоративного ПО важно не недооценивать их способность представлять свою историю таким образом, чтобы подчеркнуть свои сильные стороны и нивелировать ваши слабости. Для противодействия этому Верморель предлагает состязательный подход: противопоставить одного поставщика корпоративного ПО другому. Привлекая человека с похожим опытом и навыками, вы можете выявить потенциальные слабые стороны или противоречивые взгляды.

Верморель сравнивает этот процесс с поиском второго мнения у врача. Так же, как вы не сможете оценить компетентность врача без дополнительного мнения, может оказаться непросто оценить качество поставщика или технологии без сравнительного анализа. Перекрестно сопоставляя мнения и проверяя заявления поставщика, вы можете принимать более обоснованные решения о технологиях и решениях, которые лучше всего соответствуют вашим потребностям.

Полная стенограмма

Николь Цинт: Индустрия цепочки поставок движется модными терминами. Десять лет назад вероятностное прогнозирование и облачные вычисления не ассоциировались с цепочкой поставок, но теперь это весь ажиотаж. То же касается ИИ, машинного обучения и блокчейна. Поставщики быстро следят за этими тенденциями, но также присутствует и ложная реклама. Продают ли нам красивые брошюры и пустые обещания? Это тема сегодняшнего выпуска. Жуаннес, действительно ли программное обеспечение поспевало за этими модными терминами?

Жуаннес Верморель: Дело в том, и это довольно контринтуитивно, что в случае с программным обеспечением на самом деле довольно легко и быстро адаптироваться к модной технологии, даже к самым передовым новинкам. Но гораздо больше усилий и времени требуется для того, чтобы действительно отказаться от того, что новая технология должна заменить. В этом и заключается проблема. Если вы не откажетесь от старого и не приложите все усилия для этого, то внедрение новой технологии окажется исключительно поверхностным.

Николь Цинт: Что вы имеете в виду под поверхностным?

Жуаннес Верморель: Я имею в виду, что большинство новых технологий сопровождаются сменой парадигмы, то есть вы начинаете смотреть на проблему совершенно иначе. Метод решения проблемы может измениться кардинально. Очень часто легко просто дублировать то, что вы делали ранее, в новой парадигме, но если вы так поступите, от этого не будет никакой выгоды. Чтобы привести конкретный пример, поговорим об облачных вычислениях. Если вы просто скопируете и вставите ваше программное обеспечение и перенесёте его в стороннюю компанию, которая занимается арендой вычислительных мощностей, то вы сможете запустить программу на COBOL, реализованную в конце 70-х, в облаке. То, что программа теперь находится в облаке, не означает, что она обладает чем-то большим, чем когда была вне облака. Если вы просто копируете и вставляете, то новые парадигмы, новые технологии зачастую остаются столь же мощными, как и старые, и, соответственно, можно просто копировать и переносить, но, опять же, вы не получите никакой выгоды. Подавляющее большинство поставщиков корпоративного ПО утверждают, что сейчас они используют облачные вычисления, но на самом деле они просто перенесли свой традиционный способ работы на арендуемое оборудование в облачной инфраструктуре. Помимо того, что они арендуют оборудование, ничего не изменилось, и добавленной ценности нет, разве что незначительный компромисс в соотношении capex и opex, но это в итоге крайне незначительно. Таким образом, модные термины могут соответствовать тренду, но сама технология не обязательно развивается.

Николь Цинт: Итак, лучший путь выглядит довольно интересно. Модный термин по сути используется маркетинговым отделом для игры на очень инстинктивном аспекте…

%Николь Цинт: “Какова человеческая психика, лежащая в основе модных терминов в разработке программного обеспечения?”

%Жуаннес Верморель: “Человеческая психика – это просто страх упустить что-то важное. Существует инстинкт, что где-то всё должно быть лучше, что новости всегда лучше. И когда вы играете с этими модными терминами, вы играете с этим инстинктивным страхом упустить что-то, чего вам следовало бы делать, а вы этого не делаете. Просто добавив модный термин, вы можете сделать своё предложение более привлекательным, и если вы решите применить его поверхностно, то, да, можно быстро и дешево придать этому заявлению какую-то долю правды, но только на поверхностном уровне.”

%Николь Цинт: “И в этом проблема, потому что…?”

%Joannes Vermorel: “Это проблема, потому что многие решения обычно принимаются в первый год разработки программного продукта и могут оказывать невероятно долговременное влияние на продукт, возможно, на десятилетия. И когда появляется новая парадигма, возникает вызов: все ваши первоначальные предположения по дизайну могут оказаться совершенно неверными. Речь не идет о том, чтобы принять какую-то трудную для использования программу или технологию, а о необходимости переинженерить всё остальное так, чтобы оно соответствовало новой парадигме. Например, если мы перейдем к облачным вычислениям, вы можете просто вырезать и вставить свой код, получив практически ничего, за исключением небольшой разницы между операционными и капитальными расходами. Но если вы начнете рассматривать облачные вычисления как возможность динамического доступа к вычислительным ресурсам, памяти, процессорной мощности, хранилищу, пропускной способности, и сможете динамически регулировать все эти элементы для обеспечения превосходной эффективности цепочки поставок, это становится настоящей переменой в игре.”

%Joannes Vermorel: “Сегодня подавляющее большинство поставщиков корпоративного программного обеспечения утверждают, что они используют облачные вычисления, но если заглянуть под капот, их продукт все еще полностью определяется допредельными ограничениями, которые теряют смысл в этом новом мире. Первоначальные ограничения, заложенные первой внедренной технологией, сохраняются, и, скорее всего, так оно и есть. Что касается модных терминов, все сводится к отметке в квадрате. Вы можете приложить минимальные усилия, чтобы поверхностно кое-что сделать в обход, лишь для того, чтобы поставить галочку. Ваша брошюра не обязана в точности отражать усилия или количество строк кода, вложенных в каждую отдельную технологическую часть, представленную на сайте. Как легко можно ввести в заблуждение?”

Nicole Zint: “Интересный момент в том, что вы, кажется, вносите некоторые коррективы, и я задаю этот вопрос, потому что, возможно, вам известно, как аргументируют разные специалисты, но в этом вопросе присутствует несколько уровней.”

Joannes Vermorel: “Во-первых, если вы внедряете в свою организацию или продукт этот текст, то технически это не является ложью. Да, если, например, вы говорите ‘Я использую облачные вычисления’ и у вас есть, скажем, программа, работающая на AWS, эта часть программы может быть всего лишь вашим веб-сайтом, но технически это правда. Так что, это своего рода техническая правда, и это не обязательно ложь. Вот первая проблема.”

Nicole Zint: “А затем мы можем действительно спорить о том, в какой мере – и это становится очень расплывчато, поскольку, очевидно, когда вы представляете программный продукт, вы не можете иметь маркетинговое описание, которое точно отражает реализацию продукта. Вы не собираетесь предоставлять огромное описание низкоуровневых библиотек, которые совершенно не важны для пользователей и так далее. Поэтому нужно иметь описание, которое имеет смысл с точки зрения клиента, а не с точки зрения инженера-программиста, непосредственно создающего продукт. И это нормально.”

Joannes Vermorel: “Опять же, когда вы покупаете автомобиль, производитель не указывает, сколько микронов краски нанесено на каждую деталь, и какой именно процесс используется для покраски каждого металлического элемента автомобиля. Видите ли, это в сущности не имеет значения. Вы просто доверяете производителю автомобилей, что он справится с покраской хорошо. Понимаете, о чем я? Так что существует масса вещей, которые действительно важны, но которые нельзя просто перевести на язык продаж.”

Nicole Zint: “Да, приходится делать выбор. Вы не можете создать документ в 100,000 страниц, в котором сказано всё, что можно сказать о вашем продукте. Поэтому приходится делать выбор и, по необходимости, приукрашивать действительность, ведь полное описание было бы безумно длинным и чересчур неинформативным. Подумайте, если бы вы начали описывать автомобиль, начиная с толщины слоя краски на каждой детали – это почти ничего бы не рассказало об автомобиле, и вы оказались бы в замешательстве, пытаясь понять, разумно ли это или нет.”

Joannes Vermorel: “Теперь есть и второй уровень. То, что мы обсуждали, – это необходимость, но существует еще один интересный аспект: является ли это ложью, причем вопрос ложности зависит от восприятия того, кто занимается маркетингом.”

Nicole Zint: “И здесь есть особенность, которую я заметила в корпоративном программном обеспечении: что касается технологий, их обычно просто игнорируют, поскольку, как правило, высшее руководство многих софтверных компаний не является программистами. Они были бывшими консультантами, людьми, которым в глубине души не так уж важно само программное обеспечение. Это может показаться странным, ведь мы говорим о программной индустрии, и, конечно, им важна проблема и отрасль, в которой они работают. Я не утверждаю, что им всё равно, просто их приоритеты не совпадают, и им не свойственно уделять столько внимания мельчайшим деталям, происходящим ‘под капотом’. И как следствие…”

Nicole Zint: “Я обнаружила особенность в разговорах с конкурентами: они совершенно не вникают в тонкости технических деталей своих собственных продуктов.”

Joannes Vermorel: “Руководители большинства поставщиков корпоративного программного обеспечения не разбираются в технических деталях своих продуктов. Они воспринимают маркетинг как поэзию, где истина не имеет значения. Всё сводится к тому, чтобы что-то выглядело приятно.”

Nicole Zint: “Я вела беседы с руководителями, которые должны были занимать технические должности, но даже они были совершенно озадачены вопросами о вычислительной мощности их программных продуктов. Это было так, как если бы я спрашивала их об их навыках в сумо.”

Joannes Vermorel: “Если вас не интересуют детали реализации вашего продукта, большинство технических вопросов остаются несущественными, а ваша маркетинговая брошюра – всего лишь форма поэзии или искусства.”

Nicole Zint: “Границы между продажей чего-либо, искусством продаж и простым обманом размыты. Это то, что я затрагиваю в одной из своих лекций. Даже римское право имело подобное понятие.”

Nicole Zint: “Эээ, в ‘dollus bonus’ – хорошая ложь, знаете, когда вы идете на рынок, и кто-то продает вам рыбу, он говорит: ‘Это самая свежая рыба, которую вы когда-либо пробовали, и это лучшая рыба’, – это своего рода общепринятая ложь, и это нормально. Но что здесь особенно интересно, так это то, что модное слово выходит за эти рамки и играет на специфическом трюке, связанном с страхом упустить что-то важное, с желанием идти в ногу с трендами.”

Joannes Vermorel: “Именно, в сущности, вы пытаетесь создать определенную степень срочности.”

Nicole Zint: “И… И я считаю, что поставщики поступают так, как и подобает поставщикам. Думаю, именно в этом заключался урок римского права о ‘dollus bonus’: вас не осудят по закону за то, что вы поступаете как поставщики. Это, по сути, неизбежно. Проблема, которую я вижу, скорее на стороне клиента – им нужно лучше распознавать такие относительно дешевые уловки.”

Joannes Vermorel: “Из любопытства, мы первыми фактически разработали вероятностное прогнозирование, но теперь, как мы уже упоминали, весь ажиотаж, так сказать, скопирован. Если сузить утверждение, вероятностное прогнозирование появилось уже к концу 70-х, но в областях, которые, я бы сказал, совершенно не связаны с цепочками поставок – сначала оно появилось в финансах, а затем в 90-х его постепенно стали применять в таких областях, как метеорология и, скажем, медицинские науки, связанные с сердцем. Посмотрите, мы были одними из пионеров в применении этой идеи в цепочке поставок, и это произошло примерно десятилетие назад. И, действительно, использовать этот метод как основной технический подход для решения проблемы неопределенности – с тех пор нас скопировали многие конкуренты, которые теперь размещают, знаете, вероятностное прогнозирование на своих сайтах, в брошюрах и так далее. Так что да, в этом смысле нас копировали, но, опять же, эта идея не возникла у Lokad – она была разработана другими людьми, которые применяли вероятностное прогнозирование к цепочкам поставок, вот что мы, по сути, и первыми сделали.”

Nicole Zint: “И продолжая эту тему, чтобы осуществить вероятностное прогнозирование, действительно нужна вероятностная алгебра – её тоже включили в это копирование?”

Joannes Vermorel: “Это действительно интересно. Как я уже говорил в интервью, вам приходится делать выбор, что вы выносите на показ. Вернемся к примеру с автомобилем: вы не можете описывать в подробностях все, включая количество слоев краски на каждой частице, так что в коммуникации нужно опускать некоторые детали. Некоторые из них, на самом деле, очень важны для работоспособности системы, но причина, по которой мы опускаем детали, не в том, что мы не можем их описать – ведь, если нужно, мы могли бы рассказать клиентам о слоях краски на этих элементах, и, кстати, у нас есть техническая документация, которая это описывает. Но если мы это делаем, нам также приходится подразумевать, что мы можем это проверить напрямую, и, да, мы не делаем такого заявления, мы как бы… да, но это, опять же, возвращается к…”

Nicole Zint: “И вот что интересно, наши конкуренты скопировали маркетинговые аспекты, но полностью опустили те технические детали, которые являются основой, фундаментом.”

Joannes Vermorel: “Да. И что еще забавнее, так это то, что когда они начинают использовать модное слово самостоятельно, тоже используя его, но при этом становятся изобретательными в способах, которые на самом деле не работают с технической точки зрения. Но поскольку отсутствует техническое знание, это не становится проблемой – это просто чисто маркетинговое упражнение.”

Nicole Zint: “Что очень интересно, если вернуться к конкретному вопросу вероятностного прогнозирования: оно действительно интересно, но если у вас нет инструментов для работы со всеми этими вероятностями, то вы ничего с этим не сделаете. И очень быстро это теряет всякую практическую значимость.”

Joannes Vermorel: “Да, я имею в виду, если я скажу, что мы можем генерировать огромные матрицы вероятностей для вашей цепочки поставок, разумный специалист по цепочкам поставок ответит: ‘И что с того? Я ни с чем не сделаю эти вероятности.’ Это артефакты, они не приносят пользы моей цепочке поставок. Только тщательное использование этих вероятностей может привести к чему-то полезному, и оказывается, для этого нужны соответствующие инструменты.”

Nicole Zint: “Кроме реалистичного прогнозирования, что еще было скопировано у Lokad?”

Joannes Vermorel: “Lokad принял облачные вычисления, так что мы были одними из первых в этой области. Я бы не сказал, что мы были пионерами, по крайней мере, не в сфере корпоративного программного обеспечения. Очевидно, что такие компании, как Salesforce, были до нас, особенно в цепочках поставок; я считаю, что мы были очень-очень ранними, может, не самыми первыми, но одними из первых. И когда Lokad размещал облачные вычисления на своих сайтах, многие другие компании последовали примеру. Но в основном они просто скопировали весь свой код в облако и заявили: “Мы сделали это, и теперь это облачное решение.””

Nicole Zint: “Кстати, простой тест, чтобы понять, что система облачная: может ли поставщик создать для вас учетную запись за две минуты и предоставить доступ к чистой инстанции облачных вычислений, к которой вы можете обращаться в любое время?”

Joannes Vermorel: “Да, я имею в виду, это не определяет облачные вычисления сегодня, но если вы разработали свой продукт для платформы облачных вычислений, нет никакой причины, по которой вы не смогли бы это сделать.”

Nicole Zint: “Так что, на данный момент, что, по вашему мнению, наиболее ложно рекламируется среди поставщиков решений для цепочек поставок?”

Joannes Vermorel: “Думаю, я бы сказал, что двадцать модных buzzwords, вводящих в заблуждение, – это, вероятно, AI, машинное обучение и, возможно, немного блокчейна. Блокчейн, как правило, не является вводящим в заблуждение в том смысле, что они не занимаются блокчейном; они вводят в заблуждение лишь тем, что легко могут создать добавленную стоимость для компаний. Но в наше время я бы сказал, что AI и машинное обучение – вот что действительно интересно: эти модные термины имеют определенную суть. Вопрос в том, когда поставщик корпоративного программного обеспечения рекламирует модные термины, становится ясно, есть ли у него подлинная основа для их использования.”

Nicole Zint: “Вот в чем разница. Например, вы не утверждаете, что исследовательская группа Facebook непрерывно публикует на протяжении, вероятно, пяти лет статьи, которые можно было бы назвать шагом к тому, чтобы однажды квалифицировать их как искусственный интеллект.”

Joannes Vermorel: “Да, верно. Исследовательская группа Facebook абсолютно реальна и правдиво характеризует намерения, усилия и результаты, которые они достигают. Однако я не могу сказать того же о большинстве поставщиков корпоративного программного обеспечения. И потом есть модные термины, за которыми отсутствует какая-либо суть, например, demand sensing. Demand sensing – это якобы техника, дающая вам более точные прогнозы, но если посмотреть на последний конкурс прогнозирования в рамках соревнования M5, работавшего с Walmart, то там практически нет ни одной научной публикации и ни одного алгоритма, который был бы предварительно опубликован или признан.”

Nicole Zint: “Что было особенно интересно в этом наборе данных?”

Joannes Vermorel: “Набор данных был интересен тем, что ни один из конкурентов не заявил о результатах, полученных с использованием чего-либо, что можно было бы назвать измерением (dimensioning). Я проверил первые 100 участников, и ни один из них не опубликовал свои результаты. Хотя команд было 900, ни одна не заявила об использовании чего-либо, что можно было бы назвать измерением.”

Nicole Zint: “Как такое возможно, что никто не утверждает, что использует измерение?”

Джованн Верморель: Это очень интересно. Если вы придумаете какое-то модное слово, вроде “чувствования спроса”, то поставщики его подхватят, независимо от того, реально это или нет. Они будут представлять свой продукт как произведение поэзии, используя эти термины. В результате вы получите цепочку компаний, использующих одно и то же модное слово, даже если за ним на самом деле ничего не стоит.

Николь Цинт: Какие вопросы можно задать поставщикам, чтобы оспорить их технологию?

Джованн Верморель: Это сложный вопрос, потому что вы не эксперт. Когда вы покупаете программное обеспечение, вы ведёте переговоры с поставщиками, которые пытаются продать свои товары пять раз в неделю, а вы покупаете софт раз в пять лет. Поставщики профессионально обучены убеждать вас, что их продукт хорош, а корпоративное ПО приносит огромную прибыль. В результате, правду трудно обнаружить. Я рекомендую обратиться к публичной документации и попросить конкурента сделать оценку.

Николь Цинт: А что если спросить их, что сломалось в их технологии при внедрении новой технологии?

Джованн Верморель: Они расскажут вдохновляющую историю о том, как сначала всё было испорчено, но потом они выявили все проблемы, и технология стала значительно лучше в процессе. Но не полагайтесь слишком сильно на свою способность обнаруживать истину, а лучше обратитесь к публичной документации и попросите конкурента сделать оценку.

Николь Цинт: Они невероятно хороши в этом, но что если ответ будет таким, что ничего не сломалось, что по сути мы внедрили систему, и теперь она работает фантастически? Является ли это тревожным сигналом?

Джованн Верморель: Возможно, но, опять же, возможно, это правда. Видите, когда Google начала использовать свою поисковую технологию, интересно то, что один из первых инвесторов, бизнес-ангел, понял, что тогда, по сути, был 1996 год. Поиск в интернете в то время был похож на Alta Vista как поисковую систему. Поиск в сети был совершенно неисправен. Когда вы искали что-то вроде IBM, вы получали сайт с названием ibmibmibm.com, где IBM повторялось три раза, вместо того чтобы получить ibm.com. То есть, поиск на самом раннем этапе интернета был полностью сломан. Интересно, что поисковая технология Google с первого дня была радикально лучше. Она была существенно превосходящей всё, что было вне Google.

Так что, да, видите: если бы вы спросили у Google «Ваша технология лучше?», они бы ответили «Да, и как долго она лучше?» — ведь они были лучше с самого начала. Так что вы никогда не узнаете наверняка. Снова повторю: не стоит это недооценивать. Если вы имеете дело с корпоративным поставщиком, этот человек сможет подстроить историю так, чтобы она соответствовала вашим слабым местам. Они могут адаптировать её и знать, когда…

Видите, вам нужен такой вопрос, на который они не смогут обмануть, даже если они умнее вас. И я говорю о такой технике противостояния: как победить ложь поставщика корпоративного ПО? Ответ — через другого поставщика корпоративного программного обеспечения, так сказать, огонь с огнем. Таким образом, у вас окажется кто-то, кого вы приведёте за стол, кто обладает аналогичным опытом и навыками, и вы позволите этим вещам сделать работу за вас. И в итоге у вас получится конфликт мнений, но именно это даст вам направление для дальнейших вопросов, вместо того чтобы действовать вслепую и надеяться только на собственный интеллект.

Я не говорю, что вы не умны; я лишь имею в виду, что если я обращусь к врачу, и он скажет, что у меня есть какое-то заболевание, и мне нужно с этим что-то делать, и даст объяснение, это объяснение, скорее всего, покажется невероятно разумным, просто потому что я ничего не знаю о медицине. Итак, если я задам врачу вопрос, чтобы понять, хороший он или плохой, я не смогу это оценить. Единственное, что можно сделать — обратиться к другому врачу за вторым мнением. И это может сработать. На самом деле, в реальной жизни именно так и делают: получают второе мнение и даже сопоставляют разные точки зрения.

Николь Цинт: Очень интересные советы, Джованн, о том, как мы можем лучше оценивать наших поставщиков. Большое спасибо за ваше время сегодня. Спасибо за просмотр, и до встречи на следующей неделе.