ТЕХНОЛОГИИ БУДУЩЕГО

«В бизнесе у меня есть правило: предвидеть, что произойдет в ближайшие де%

сять лет, и оценивать то, что произошло за последние десять лет»17

Энди Гроув, бывший исполнительный директор Intel Corporation

Мудрые слова бывшего исполнительного директора Intel означа-

ют, что тенденции в технологии прошлого могут указывать на подоб-

ные тенденции в будущем. Подобная идея применима в контексте

кривой развития технологии.

Когда мы пытаемся делать прогнозы, на горизонте появляется

большое количество многообещающих технологий: электронная го-

лосовая коммерция (V-коммерция), технологии взаимодействия

бизнес-бизнес, мобильные вычисления, биотехнологии. Наше мес-

тонахождение на кривых развития этих технологий может во мно-

гом определить отдачу от них. Следующим шагом после оценки

уровня развития соответствующих механизмов является использова-

ние различных инструментов оценки технологии, которые мы опи-

шем в следующей главе.

Понимание моделей оправдания технологий позволяет провес-

ти различие между эпизодической оценкой и объективным свиде-

тельством рыночной стоимости капиталовложений в ИТ.

Менеджеры должны научиться выражать деловые отношения мате-

матически и интерпретировать данные, полученные с помощью ко-

личественных моделей. Используя научные методы (анализ), легче

убедить руководство одобрить инвестирование в ИТ, чем с помощью

политических средств или убеждения.

Цель моделей оправдания заключается в выражении соотноше-

ния между капиталовложениями в ИТ и ожидаемой прибылью в ло-

гической или математической форме с учетом прочих факторов,

которые могут повлиять на оценку. Первоочередной целью модели

является выделение добавочной прибыли, которая является след-

ствием капиталовложения. Сложность моделей увеличивается

за счет добавления прочих факторов к разным сторонам уравнения

(издержкам или прибылям). Кроме того, некоторые модели оправдания могут быть более эффективными при наличии различных орга-

низационных императивов, например модернизации существующих

технологий, капиталовложений в инфраструктуру ИТ и приобрете-

ний новых информационных приложений. Ниже мы рассмотрим

различные модели оправдания: модели, основанные на интуиции

(анализ затрат, точка безубыточности, чистая прибыль к настояще-

му времени (ЧПНВ), экономическая добавленная стоимость (ЭДС))

и статистические модели, основанные на регрессии.

«В бизнесе у меня есть правило: предвидеть, что произойдет в ближайшие де%

сять лет, и оценивать то, что произошло за последние десять лет»17

Энди Гроув, бывший исполнительный директор Intel Corporation

Мудрые слова бывшего исполнительного директора Intel означа-

ют, что тенденции в технологии прошлого могут указывать на подоб-

ные тенденции в будущем. Подобная идея применима в контексте

кривой развития технологии.

Когда мы пытаемся делать прогнозы, на горизонте появляется

большое количество многообещающих технологий: электронная го-

лосовая коммерция (V-коммерция), технологии взаимодействия

бизнес-бизнес, мобильные вычисления, биотехнологии. Наше мес-

тонахождение на кривых развития этих технологий может во мно-

гом определить отдачу от них. Следующим шагом после оценки

уровня развития соответствующих механизмов является использова-

ние различных инструментов оценки технологии, которые мы опи-

шем в следующей главе.

Понимание моделей оправдания технологий позволяет провес-

ти различие между эпизодической оценкой и объективным свиде-

тельством рыночной стоимости капиталовложений в ИТ.

Менеджеры должны научиться выражать деловые отношения мате-

матически и интерпретировать данные, полученные с помощью ко-

личественных моделей. Используя научные методы (анализ), легче

убедить руководство одобрить инвестирование в ИТ, чем с помощью

политических средств или убеждения.

Цель моделей оправдания заключается в выражении соотноше-

ния между капиталовложениями в ИТ и ожидаемой прибылью в ло-

гической или математической форме с учетом прочих факторов,

которые могут повлиять на оценку. Первоочередной целью модели

является выделение добавочной прибыли, которая является след-

ствием капиталовложения. Сложность моделей увеличивается

за счет добавления прочих факторов к разным сторонам уравнения

(издержкам или прибылям). Кроме того, некоторые модели оправдания могут быть более эффективными при наличии различных орга-

низационных императивов, например модернизации существующих

технологий, капиталовложений в инфраструктуру ИТ и приобрете-

ний новых информационных приложений. Ниже мы рассмотрим

различные модели оправдания: модели, основанные на интуиции

(анализ затрат, точка безубыточности, чистая прибыль к настояще-

му времени (ЧПНВ), экономическая добавленная стоимость (ЭДС))

и статистические модели, основанные на регрессии.