Виртуальная конкуренция. Посулы и опасности алгоритмической экономики. Ариэль Эзрахи

компании станут применять их в своих

      стратегиях, чтобы добиться конкурентного преимущества и удержать его. Компании будут предлагать продукцию и услуги для сбора большего объема защищенных в иных обстоятельствах данных. Датчики, микрофоны и камеры, подключенные к интернету вещей, будут собирать данные о поведении людей в их домах, автомобилях и на рабочих местах в значительно большем количестве⁸³. Кроме того, ценность данных может заключаться в их многообразии. Слияние данных «происходит тогда, когда данные из различных источников соединяются, и всплывают новые факты»⁸⁴. Слияние данных позволяет компаниям выявлять и уточнять характеристики отдельных пользователей; лучше отслеживать их действия, предпочтения и уязвимые места; использовать поведенческую рекламу для работы с конкретным покупателем.

      • По мере роста конкурентной ценности данных компании будут стараться достичь «информационного преимущества» (data advantage), а тем самым и конкурентного преимущества перед соперниками. Компании будут всё больше инвестировать в компьютерные алгоритмы для анализа всего объема и многообразия данных. Даже в случае общедоступной информации скорость ее обработки будет иметь решающее значение (быстрота получения и анализа данных для получения тактического преимущества перед конкурентами)⁸⁵. Скорость генерирования, получения, обработки и анализа данных будет нарастать⁸⁶, а для некоторых приложений она уже сейчас приближается к режиму реального времени⁸⁷.

      • По мере того как скорость генерирования, получения, обработки и анализа данных растет, цены также будут корректироваться быстрее. С помощью онлайновых торговых платформ компьютеры способны анализировать и корректировать цены – даже для конкретных индивидов в конкретные минуты – в течение миллисекунд⁸⁸.

      • По мере роста числа онлайновых продавцов, использующих ИИ и алгоритмы ценообразования, их конкурентам, чтобы не оказаться в невыгодном положении, всё чаще придется самим разрабатывать «умные» алгоритмы ценообразования.

      • Все большее число компаний будет переходить на алгоритмы ценообразования, которые станут в значительной степени определять отраслевые цены на продукты и услуги, разница между онлайновым и офлайновым ценообразованием будет размываться и во многих отраслях в итоге исчезнет.

      • По мере общеотраслевого роста использования алгоритмов они, обучаясь на опыте, будут предугадывать действия других алгоритмов и реагировать на них. Онлайновые торговые платформы создают возможности для лучшей сегментации рынка с помощью динамического и дифференцированного ценообразования⁸⁹.

      • Обучаясь на основе всего объема и многообразия наших персональных данных, компьютеры, используя ИИ, будут всё чаще принимать решения за нас – используя личных цифровых помощников, предугадывающих наши нужды и желания.

      Если «созидательное разрушение» из-за больших данных и аналитики больших данных создаст угрозы традиционным торговым