Вестник цифровой трансформации

Алексей Минин: под видом инноваций часто внедряется то, что уже везде стало нормой
Алексей Минин: под видом инноваций часто внедряется то, что уже везде стало нормой




11:22 13.02.2018  |  Николай Смирнов | 9961 просмотров



Чем отличаются цифровая и экспоненциальная экономики, зачем России нужны эксполераторы, и какие технологии могут «выстрелить» в ближайшее время?

России следует сконцентрироваться не на цифровой, а на экспоненциальной экономике, считает Алексей Минин, директор Института прикладного анализа данных «Делойт», СНГ. Обладая такими уникальными активами, как госкомпании, можно добиться значительного рыночного успеха именно в традиционных, а не цифровых областях. Мы поговорили с Мининым о важности такого института, как эксполераторы, о готовности компаний к инновациям, а также о технологиях, которые могут «выстрелить» в ближайшее время. Подробнее его мнение можно будет услышать на VII Всероссийском форуме BIG DATA, который 28 марта 2018 года проведет Издательство «Открытые системы».

– Год назад понятие цифровой экономики вышло на государственный уровень. Что это означает, кроме того, что правительство готово «залить» деньгами запущенную ситуацию?

Сама по себе «Цифровая экономика» – очень правильная программа. Государство открыто признает существующий тренд и призывает обратить на него внимание. Эффективность этой программы – отдельный вопрос. Например, все, что связано с цифровыми госуслугами, на мой взгляд, не должно быть частью этой программы. Да, на дворе XXI век, и перевод процессов в цифру – естественное явление, но это не цифровая экономика, а нормальная работа в нынешних условиях.

Начало нынешнего века ознаменовалось расщеплением экономик на цифровую и экспоненциальную. Все, что может быть дематериализовано – переведено «в цифру», станет предметом цифровой экономики. Следствием дематериализации являются демонетизация и демократизация – общая бесплатная доступность. Поэтому цифровую экономику можно назвать экономикой лишь условно: она не имеет прямой монетизации и не может быть предметом владения отдельного государства, выстраиваясь над экономиками государств.

Экспоненциальная же экономика охватывает материальные объекты физического мира и строится по совершенно иным правилам. Ее название происходит от экспоненциальных технологий: искусственного интеллекта, блокчейна и т. д., – приводящих (при условии их правильного применения) к экспоненциальному росту капитализации компаний. Традиционные отрасли – металлургия, добыча полезных ископаемых, машиностроение – уже начали борьбу за эффективность. В условиях наступающей глобальной конкуренции любой участник рынка должен быть конкурентоспособным по цене и качеству, а для этого необходимы экспоненциальные технологии.

Если бы мы хотели занять хоть какое-то место в цифровой экономике, у нас уже должна была вовсю работать своя Кремниевая долина со множеством акселераторов. Фактически конкуренция здесь уже проиграна, но в этом нет ничего страшного, потому что в цифровой экономике нет простых денег, схемы монетизации очень сложные, а бизнес-модели – неустойчивые. Поэтому я считаю, что нашему государству надо сфокусироваться именно на экспоненциальной экономике, а не на цифровой. У нас есть гораздо более интересные участки, и они как раз в области экспоненциальной экономики. В России имеется уникальная структура активов – госкомпании. Таких компаний, как РЖД, Сбербанк, «Газпром» или «Роснефть», в мире очень немного. Важно научиться их эффективно использовать помимо их прямого назначения, с применением экспоненциальных технологий.

Минин

«Сплошь и рядом внедряются проверенные решения. Но сидя в последнем вагоне, не получится обогнать поезд», Алексей Минин

Очевидно, что такие инновации в госкомпании могут прийти только извне. Необходимо создать соответствующие экосистемы, включающие госкомпании, их менеджмент, стартапы и финансирование. Мы назвали их эксполераторами по аналогии с акселераторами – структурами, объединяющими технологии и компетенции и позволяющими преуспеть в цифровой экономике. После получения требуемого эффекта – кратного увеличения капитализации – важно не отдавать стартап в эту компанию. Государство должно «вмешаться», не допустить его поглощения и, следуя логике программы «Цифровая экономика», вывести на глобальный рынок, чтобы монетизировать технологии. Компания, не пришедшая на рынок с сырой идеей, а реализовавшая гигантский проект, будет вызывать определенный интерес. Скажем, после «Роснефти» ей открыта дорога в крупнейшие мировые нефтяные компании.

Одним из барьеров, затрудняющих работу стартапов и госкомпаний, является тот факт, что госкомпании очень любят секретность. Но мы живем в открытом мире, большая часть из того, с чем мне приходится сталкиваться, не имеет никакого отношения к секретам, и технологии и имеющийся опыт вполне могут быть выведены на рынок.

– Действительно ли имеет смысл надеяться на создание государством каких-то благоприятных условий или гораздо больше по-прежнему зависит от бизнеса?

Шанс для государства – именно серьезная модернизация госкомпаний. И здесь без государства обойтись не получится. Экспоненциальные технологии – это НИОКР, и они должны иметь право быть безрезультатными. А в сложившейся практике госзакупок подразумевается, что неудач быть не может: при отрицательном результате могут обвинить в нецелевом расходовании средств. Да, борьба с коррупцией необходима, но тендеры – не лучший способ, есть гораздо более эффективные механизмы. Специальные органы должны проверять наличие экспертизы у участвующих в тендерах компаний, но, если компания допущена к тендеру на проведение НИОКР или внедрение экспоненциальных технологий, абсолютно нормальной ситуацией должно быть неполучение результата. Именно поэтому необходима специальная экосистема, о которой я говорил. Нужно экспериментировать, и 90% экспериментов будут безрезультатными, но 10% успешных окупят все инвестиции.

– Считается, что новые технологии начинают приживаться в России тогда, когда на Западе станут уже общепринятыми. Обычно речь идет об отставании в несколько лет. Готов ли сам российский бизнес войти в цифровую экономику, достаточно ли он зрел?

 

 
VII Всероссийский форум Big Data 2018.

Москва. 28 марта.

Большие данные: все актуальные вопросы, реальные проекты, тенденции и прогнозы 28 марта на форуме BIG DATA 2018.

Как поставить на службу своему бизнесу самые эффективные методы, решения и технологии работы с большими данными?

Узнайте о новейших разработках в сфере машинного обучения и продвинутой аналитики и впечатляющих примерах их практического применения.

Подробная программа и регистрация по ссылке https://www.osp.ru/iz/bigdata2018/ .

 

Полгода назад на одном крупном мероприятии завязалась серьезная дискуссия на эту тему, и я в ней участвовал. Там представители малого и среднего бизнеса заявляли о своей инновационности, а я выражал сомнения в этом. И недавно я услышал подтверждение своей точки зрения: как заявил Герман Греф на недавнем Гайдаровском форуме, аппетит к инновациям на российском рынке крайне низок.

К сожалению, мы очень часто под видом инноваций внедряем то, что уже везде стало нормой. Сплошь и рядом внедряются только проверенные решения. Это уже похоже на специфику менталитета. Но дело в том, что, сидя в последнем вагоне, не получится обогнать поезд. В этом плане показательно сравнение Сбербанка и ВТБ. Сбербанк активно экспериментирует с технологиями, а ВТБ, по признанию его руководства, внимательно смотрит на действия лидера и внедряет самые успешные практики, не разбазаривая ресурсы. Де-факто ВТБ расписывается в том, что его устраивает второе место, и, с точки зрения акционеров, такая позиция вполне допустима. Но двум большим организациям, как мне кажется, было бы интересно побороться за первое место на рынке. Конечно, тут важно, какая стратегия утверждена акционерами, ведь именно они определяют направления в развитии организации на долгосрочную перспективу.

Еще один показательный пример: российские банки усердно борются за удобство интернет-банкинга, регулярно выпускаются соответствующие рейтинги. А в Кремниевой долине прекрасно понимают, что банков в нынешнем виде скоро не останется, поэтому и приложениями мериться бессмысленно. Там сейчас пытаются переизобрести банковскую модель, экспериментируя в различных направлениях. На самом деле интернет-банк должен быть просто нормальным.

Инвестировать следует в более важные направления: переосмыслить себя, применить к своим активам те самые экспоненциальные технологии, понять, что такое «кредитный процесс 2.0» в условиях экспоненциальной экономики, какова может быть реализация продуктов в условиях цифровой экономики, за счет чего можно будет конкурировать на рынке.

Многие думают, что могут продолжать строить свой бизнес на дисбалансе информации между покупателем и поставщиком, когда зарабатывает тот, кто больше знает. Банки всю жизнь играли в эту игру, меняя риски на деньги. Однако в условиях цифровой и экспоненциальной экономики все изменится, информационные дисбалансы будут устранены, поэтому банкам следует серьезно задуматься о своей роли. Скажем, банки смогут выполнять скорее консалтинговую роль, чем быть просто поставщиком денег.

– Данные были провозглашены аналитиками «новой нефтью» еще несколько лет назад. Однако радикальных перемен с тех пор не произошло. В чем причина?

Такое сравнение абсолютно оправданно, хотя я больше склонен проводить аналогию с золотоносной рудой: нефть сама по себе имеет ценность, а данные – нет. В добытом на прииске грунте ценности нет – непонятен выход золота. Первой производной данных является информация, для ее извлечения используются алгоритмы Big Data. Информация – объект дескриптивной аналитики: имея ее, можно описать происходящие процессы. На ее основе формируются знания – объект прогностической аналитики: мы понимаем происходящие процессы и можем предсказывать развитие ситуации. Производная от знаний – опыт, исходя из опыта можно не только понимать и прогнозировать, но и делать выводы, давать рекомендации. В идеале этот процесс должен стать полностью автономным, выполняться без участия человека.

Таким образом, данные лежат в основе всего. Но от данных (руды) до реальной ценности (золота) лежит большой путь. К тому же на рынке реально не хватает данных. Да, транзакционных данных у банков достаточно, а вот много ли у нас данных, например, о состоянии макроэкономики? Мы не можем строить качественные эконометрические модели из-за отсутствия данных. Мы не сможем окончательно войти в XXI век, пока не будем иметь высокочастотные данные о состоянии экономики. Доступные источники данных имеют западное происхождение, что представляется серьезной угрозой – если мы потеряем к ним доступ, существующие модели станут неработоспособными.

– Какие из перспективных технологий (блокчейн, искусственный интеллект и т. п.) могут «выстрелить» в ближайшем году и в каких отраслях?

Разумеется, самой емкой с точки зрения новых технологий является банковская отрасль, и именно потому, что переживает серьезные изменения. Второй по потребности в инновациях сферой является сельское хозяйство. Существует огромный пласт задач, чрезвычайно актуальных в сельском хозяйстве, традиционно страдающем от невысокой эффективности. Здесь востребованы решения на базе Интернета вещей: системы точного земледелия, распознавания болезней растений и умной ирригации, системы планирования. Но главное – есть очень заметный эффект от внедрения, такие проекты явно имеют смысл.

Что касается конкретных технологий, то главной из них в ближайшее время будет умение думать. Слишком много хайпов создается непрофессиональными людьми. Два курса на Coursera не сделают из человека исследователя данных, а посещение нескольких конференций по блокчейну и покупка некоторой суммы биткойнов не сделают из него большого специалиста по криптовалютам.

Несомненным является лишь применение экспоненциальных технологий в контексте искусственного интеллекта. Однако в ближайший год здесь не стоит ждать прорывов, все будут заняты более простыми вещами. Например, сейчас мы видим торжество роботизации процессов (Robotic Process Automation, RPA), и в ближайший год сохранится интерес именно к ней: она позволяет быстро и просто снизить затраты на человеческие ресурсы. Это короткие и понятные проекты с очевидной монетизацией. Что касается систем искусственного интеллекта, то с ними уже необходимо начинать экспериментировать. Будучи правильно примененными, они дают мощный прирост производительности. Но эти проекты – гораздо более сложные и требуют более высокой компетенции у исполнителя.

– О драйверах цифровизации говорят часто. А какие факторы могут быть сдерживающими и не перевесят ли они в итоге?

Да, такое вполне может быть. Более того, отчасти это и происходит. Во-первых, как я уже говорил, нужны данные. Во-вторых, в экспоненциальной экономике важнейшим фактором станет наличие экосистем, а значит, залогом успеха является правильное регулирование. Примером может служить американский подход – изначальное отсутствие регулирования и его появление лишь в случае возникновения проблем, а не попытка зарегулировать «на перспективу». Кроме того, нам срочно нужно менять менталитет в вопросах открытости доступа к данным. Мы исторически находились «в окружении врагов», и поэтому все системы построены на больших ограничениях. Наконец, забюрократизированность крупных компаний. Не стоит упрекать госкомпании в незаинтересованности цифровой экономикой – это не так. Просто у них нет ресурсов – хватает других проблем. Но не заниматься этим нельзя, ресурсы придется изыскивать.

Далее серьезным барьером будет становиться человеческий капитал. Сколько толковых людей остается преподавать в вузах? Основная масса расхватывается компаниями или уезжает за рубеж. С возобновляемостью человеческого капитала сейчас большие проблемы.

Важно понимать, что цифровая экономика делается молодыми энтузиастами, а экспоненциальная – экспертами и инженерами. У каждой из них своя специфика, и препятствия везде свои. Однако наряду с препятствиями существуют и свои уникальные возможности. У нас пока еще высокое качество человеческого капитала, мы видели всплеск его активности в 2010-2014 годах, и еще, я думаю, увидим не раз.

 

 

Теги: Автоматизация предприятий Интервью Большие данные Deloitte Цифровая трансформация

На ту же тему: