Создавая инновации. Креативные методы от Netflix, Amazon и Google - стр. 17

Где находится ваша отрасль? Вы сталкиваетесь с высокой или низкой степенью неопределенности? Как видите, некоторые отрасли имеют дело с низкой неопределенностью, в их числе индивидуальные услуги, например уход за волосами и химчистка, которые используют схожие технологии для предоставления решений всем известных запросов. Напротив, фирмы в правом нижнем секторе рис. 1.3 сталкиваются с низкой неопределенностью запроса, но высокой технологической неопределенностью. Например, производители воздушных судов в целом могут предсказать потребность в своей продукции. Но трудность для них – в технологиях: «Boeing» и «Airbus» тратят огромные суммы на разработку новых сложных самолетов, таких, как «Boeing 747» и «Airbus А350».

В верхнем левом секторе размещены индустрии с низкой неопределенностью запроса и низкой технологической неопределенностью. Например, ресторанам и отелям часто сложно предвидеть спрос на свои услуги, поскольку на то, когда и где люди захотят поесть или куда и в какое время поехать в путешествие, и захотят ли вовсе, влияет много факторов. При этом технологии предложения еды и крова мало изменились за прошедшие годы.

Наконец, отрасли в правом верхнем секторе, такие, как программное обеспечение, фармацевтика и медицинское оборудование, сталкиваются и с неопределенностью запроса, и с технологической неопределенностью. Например, кто бы мог предположить, что медицинские роботы будут делать операции? И когда Intuitive Surgical запустила производство медицинских роботов системы Да Винчи (Da Vinci System), позволяющих хирургам оперировать с помощью 3D-визуализатора и четырех роботизированных рук, компания столкнулась как с неопределенностью запроса, так и с технологической неопределенностью.

Наш анализ выделяет примерно десять отраслей, указанных вверху списка, которым требуется больше управленческого новаторства, чем десяти, что расположены внизу списка. Как бы то ни было, даже если ваша отрасль имеет представление об общей неопределенности в среде, каждая отдельная проблема будет находиться на своем собственном уровне. Например, продуктовый ритейлер Webvan находился в секторе с относительно низкой неопределенностью, однако его интернет-платформа, предлагающая доставку еды на дом, столкнулась с обоими аспектами высокой неопределенности: запроса (будут ли люди покупать продукты онлайн?) и технологической (сможет ли компания выполнять заказы экономически эффективно?). Неопределенность запроса была высокой, поскольку компания оказалась в ситуации «мало фактов и много допущений». То же и с технологической неопределенностью: оставалось только предполагать, какая технология справится с задачей лучше всего.