Деньги не решают все: С какими проблемами столкнулись гиганты General Electric и IBM в новом веке? 

4 минуты Айдана Киндирова
Деньги не решают все: С какими проблемами столкнулись гиганты General Electric и IBM в новом веке? 

IBM и General Electric

Стремительное развитие технологий подрывают устои и ведут к сокращению «жизненного цикла» даже самых богатых компаний мира из списка S&P 500. Теперь они живут не 50 лет, а всего 12.  

Новый цифровой век ужесточает конкуренцию. Такие гиганты с более, чем столетней историей, как IBM и General Electric вынуждены конкурировать с Amazon, Google, Netflix и т.д. И вроде для победы были все условия. Но почему их стратегия похода в «цифру» все же провалилась?  

IBM и GE остаются «акулами» в традиционных для себя сферах бизнеса. Они не раз в истории переживали большие трансформации, чтобы оставаться на плаву и продолжать зарабатывать большие деньги. «Turnaround» кейсы IBM и GE по выходу из кризиса давно разбираются на многих программах MBA. Под руководством двух «зверей» корпоративного мира, Джека Уелча и Лу Герстнера, GE и IBM в 90-е восстановили лидирующие позиции и встретили новое тысячелетие с бокалом дорогого шампанского. 

ibm
В момент прихода Лу Герстнера в IBM в 1993 году, компания теряла по $8 млрд в год и разваливалась на части. Буквально за несколько лет Герстнер централизовал управление, стал активно развивать онлайн и заложил тягу к мощному PR. Победа суперкомпьютера IBM Deep Blue над известным шахматистом Каспаровым в 1996 году была одной из таких запоминающихся PR-акций. Все это сработало. 

В свою очередь, топ-менеджер GE со взрывным характером Джек Уэлч хотел, чтобы подразделения конгломерата были лидерами в своих сегментах. Все, что не номер 1 или 2 на рынке, надо было или продавать, или закрывать. И такая стратегия давала результаты. Капитализация GE выросла более, чем в 30 раз, а в 1999 Forbes назвал его ни много ни мало «Manager of the Century». 

Герстнер и Уэлч ушли из компаний триумфаторами. И, наверное, во время, потому что в 2000-е настало новое и трудное время. Жесткое сокращение расходов и массовые увольнения сотрудников уже не сработали бы так эффективно, как в конце прошлого века. В XXI веке надо было учиться создавать и растить новые ниши.  

На смену Уэлчу в 2001 году в качестве главы совета директоров пришел Джефф Иммельт. Он досидел в GE до 2017 года. Его период руководства западная пресса охарактеризовала как «success theater» — создание иллюзии успеха, вместо реальных достижений. А одним из самых обсуждаемых фактов работы Иммельта стала практика использования «запасного» самолёта в деловых поездках. Его посылали вслед за Иммельтом на случай поломки основного борта. И это у компании, которая является мировым лидером в производстве авиадвигателей. 

О платформе Predix

Одной из важных причин провала Иммельта — Predix, который обошелся компании в $4 млрд. Эта платформа по работе с большими данными должна была стать «оракулом», помогая другим компаниям лучше собирать данные из всех возможных источников на предприятии, анализировать их, делать прогнозы и помогать руководству лучше принимать решения. В GE думали, что такая вещь будет нужна всем. Они забыли или не хотели усвоить истину, известную любому стартаперу: при выводе на рынок инновационного продукта очень важен фокус.  

В 2017 году Predix отдали на ремонт. Иронично, не правда ли? Сервис, который должен был помогать с так называемой минимизацией времени простоя оборудования теперь сам оказался в неловкой ситуации.  

В итоге, пока стартапы на рынке интернета вещей строили миллиардные бизнесы, фокусируясь на отдельных нишах, GE сделали платформу нужную только в довесок к оборудованию самой GE. В компании это осознали, и будут в будущем продавать Predix туда, где у компании много клиентов — в нефтяной сектор, энергетику и авиацию. 

В какой-то степени Predix повторил судьбу IBM Watson. Watson рекламировался на ТВ как искусственный интеллект, который мог избавить мир от всех проблем. По задумке Watson должен был помочь IBM стать лидером в зарождающемся сегменте искусственного интеллекта. И для этого нужно было найти такую задачу, решение которой ни у кого бы не оставило вопросов о необходимости Watson. Как, например, излечение рака. 

general electric
В 2013 компания запустила первый пилот с одним из самых известных в мире онкологических центров M. D. Anderson. Задуманный, как быстрый шоукейс технологии, пилот затянулся на 4 года и не привел к головокружительным результатам.  

Когда M.D. Anderson в 2017 году опубликовала отчет аудиторов по Watson, выяснилось, что клиника заплатила $60 млн за бесполезное исследование. BM долго старалась скрывать проблемы Watson. Маркетологи компании продолжали делать смелые заявления о потенциале технологии и скорых прорывах. А получилось, Watson стал чуть ли не самым распиаренным корпоративным IT-продуктом последнего десятилетия, но он так и не оправдал вложенные в себя инвестиции.  

Как и Predix, за годы поиска своего места на рынке, Watson нажил невероятную конкуренцию в виде сотен стартапов, которым не надо было отбивать огромные  маркетинговые вливания. Скорость изменений в индустрии искусственного интеллекта и доминирование решений с открытым кодом, привели к тому, что Watson в 2018 выглядит «технологическим динозавром». То, что раньше могло считаться инновацией, теперь стало доступно практически любому стартапу. 

здание ibm

Причина провала

Будучи огромными корпорациями, GE и IBM задействовали колоссальные ресурсы для продвижения Predix и Watson. Вместо аккуратного тестирования рынка, особенно важного в случае таких новых областей, как искусственный интеллект и промышленный интернет вещей, они предпочли сначала потратить миллиарды и рассказать всем о предстоящих невероятных свершениях.  

Как печальный итог, в 2017 GE сократила 12 тысяч человек и второй раз в своей истории после Великой Депрессии снизила дивиденды. Падение стоимости акций GE с начала 2017 составляет уже 60%. IBM чувствует себя не сильно лучше. Выручка компании снижалась 22 квартала подряд, пока ситуация не стабилизировалась в конце 2017. 

Обе компании, со всеми своими широкими линейками предложений, теперь стоят примерно как монопродуктовый Netflix — самый «дешевый» из FAAMNG (как теперь принято называть современных технологических лидеров — Facebook, Apple, Amazon, Microsoft, Netflix и Google. 

Predix и Watson должны были ознаменовать новую эру в развитии GE и IBM и заложить фундамент для их успеха в мире больших данных. Заодно, обе платформы могли помочь осуществить трансформацию собственного бизнеса GE и IBM. В результате, ничего из этого не случилось. 

Конечно, не все потеряно. Более того, гонка за доминированием в сфере искусственного интеллекта, можно сказать, только началась. Но Predix и Watson показали, что в современном мире деньги решают далеко не все. А это похоже пока что основной способ создания инноваций некогда великими американскими корпорациями. 

Еще много интересного

Статьи STEPPE

Не только венчур: как MOST планирует развивать альтернативные инвестиции в Казахстане. Интервью с Павлом Коктышевым

Не только венчур: как MOST планирует развивать альтернативные инвестиции в Казахстане. Интервью с Павлом Коктышевым

В условиях глобального роста интереса к альтернативным инвестициям, Павел Коктышев и его команда создали MOST Investors Club,...

4 минуты
4 минуты
«‎Возможно, сегодня киберпреступность — это бизнес на несколько триллионов долларов»‎: интервью с сооснователем IT-компании Acronis Serg Bell

«‎Возможно, сегодня киберпреступность — это бизнес на несколько триллионов долларов»‎: интервью с сооснователем IT-компании Acronis Serg Bell

Serg Bell — предприниматель и венчурный инвестор, сооснователь, член совета директоров и бывший генеральный директор компании...

3 минуты
3 минуты
Back-to-School: как сезонные тренды влияют на рынок и что это значит для бизнеса?
Партнерский

Back-to-School: как сезонные тренды влияют на рынок и что это значит для бизнеса?

В преддверии нового учебного года родители активно готовятся к сезону Back-to-School, приобретая все необходимое для своих...

3 минуты
3 минуты
Oraclus: Search Engine Developed in Kazakhstan Uses GPT Algorithms to Answer Any Question About Web3. 

Oraclus: Search Engine Developed in Kazakhstan Uses GPT Algorithms to Answer Any Question About Web3. 

Oraclus is an innovative AI search engine that generates answers to any user request related to Web3. The service's co-founder,...

6 минут
6 минут