Цифровая трансформация

Возможна ли цифровая трансформация компании, работающей на устаревшей ИТ-платформе? Один из создателей платформы SAP HANA – Александр Зайер, исполнительный директор In-Memory Solutions, директор HANA СоЕ и инновационного центра SAP HANA компании Accenture – уверен, что нет. Причина заключается в том, что новые технологии, которые многие аналитики за взрывной характер экономического эффекта от них называют экспоненциальными, не дадут ожидаемого результата в морально устаревшем ИТ-ландшафте. Мы поговорили с Зайером о проблемах цифровой трансформации предприятий, роли ИТ-директоров в этом процессе и месте, которое должно занять решение S/4HANA в цифровую эпоху.

– Термин «цифровая трансформация» до сих пор порождает большую путаницу. Одни подразумевают полную автоматизацию традиционных бизнес-процессов, другие – радикальные изменения в бизнес-процессах, третьи – изменения в бизнес-модели и т. п. Как понимаете цифровую трансформацию вы?

Цифровая трансформация в том виде, как ее понимаем мы, – это процесс изменений в компании, который дает возможность разрабатывать новые, цифровые сервисы. Автоматизация же процессов – это лишь меры, которые позволяются избавиться от стандартной, рутинной ручной работы для повышения эффективности процессов. Здесь все сводится к ускорению процессов, попытке сделать их более экономичными.

Проблема в том, что использовать новые, меняющие правила игры технологии невозможно на старых версиях ERP, нужно переходить на новые платформы. Скажем, внедрение нового решения SAP S/4HANA подразумевает не просто автоматизацию, а более глубокую трансформацию, изменение самих процессов. Компании, переходящие на него, получают цифровую платформу, которая позволяет им трансформировать процессы вплоть до полного ухода от прежних, устаревших процессов, от старого образа работы.

Процесс цифровой трансформации мы представляем в виде нескольких шагов, и переход на современную информационную систему рассматриваем как первый, промежуточный шаг. Прежней платформе SAP уже более 20 лет, а рассчитана она примерно на 25. У S/4HANA будет жизненный цикл примерно такой же длины. Скоро все заказчики перейдут на нее и осуществят трансформацию, что позволит более оперативно реагировать на изменение рыночной ситуации, оптимизировать цепочки поставок и прочие процессы.

У нас есть клиент в нефтегазовой отрасли, который на протяжении почти двух лет оценивал эффективность процессов в финансах и продажах, построенных на S/4HANA. В итоге он подтвердил, что благодаря возможностям, заложенным в систему, удалось сократить потребность в трудовых ресурсах для обслуживания процессов финансового контроллинга с 3 тыс. до менее чем 1 тыс. человек. Закрытие месячной финансовой отчетности сократилось с пяти недель до 10 дней.

– Складывается впечатление, что в России про цифровую трансформацию говорят больше, чем делают. А какова ситуация в Европе? Как вы оцениваете успехи большинства компаний?

Треть компаний, использующих новые технологии, относится к передовой волне. В современном мире огромную роль играют лидеры компаний – люди, оказывающиеся на передовом крае принятия решений. Я плотно работаю с нефтегазовым рынком и имею перед глазами пример компаний, которые плелись в хвосте инноваций, а затем у них менялись руководство и политика, в штате появлялась должность директора по инновациям – и в очень короткий срок они вырывались далеко вперед.

Российские клиенты делятся на две категории. Первая – крупные компании, которые работают с технологиями SAP уже 10-15 лет. Они являются лояльными клиентами, но медленно реагируют на новые возможности. Но есть и другие. Они, может быть, не столь активно вкладывались в развитие технологий, но быстрее поняли, что на рынке происходят изменения. Это дало возможность быстрее принять решение об использовании новых технологий, и, оценив первые результаты, они получили уверенность, что работы надо продолжать. Они делают скачок вверх, и таких компаний довольно много. Они очень осторожно подходят к принятию решений – первый проект может планироваться полтора-два года. А затем несколько следующих решений принимаются уже гораздо быстрее.

– Какое место занимают ИТ-директора в процессе трансформации?

Сейчас роль CIO в выборе правильной платформы и принятии решения о дальнейшем направлении развития велика как никогда. С появлением принципиально новых технологий, дающих огромные возможности, они играют основную роль в инновационном развитии компании. Эти технологии становятся необходимыми для движения компаний вперед. Аббревиатура CIO получает новое наполнение: ИТ-директора действительно становятся директорами по инновациям. И становится все яснее, что эта роль лидера по инновациям должна возлагаться на человека, который входит в высший слой управленцев. Раньше основная роль ИТ-директора заключалась в поддержке процессов необходимыми технологиями, повышении эффективности процессов, снижении затрат. Сейчас он берет на себя роль лидера по развитию компании, и его статус значительно повышается.

В последние годы в руководстве крупных европейских компаний появилась позиция директора по цифровизации – Chief Digital Officer, имеющего полномочия на серьезные изменения. Но если в компании при этом остается консервативный ИТ-директор, не настроенный что-либо менять, то это ни к чему хорошему не приведет. Во многом из-за этого сейчас в компаниях на место ИТ-директора нередко приходят руководители, имеющие мировоззрение цифровой эпохи и способные совместить в себе эти две роли. Такой подход дает лучший результат.

Иногда я вижу в советах директоров должность CITO – Chief Innovation/Transformation Officer. Эти люди не только несут ответственность за весь ИТ-бюджет, но и получают право реализации инновационных проектов. Мы в Accenture также пошли по этому пути: наш технический директор Пол Догерти стал Chief Technical and Innovation Officer. Именно таким образом инновации будут продвигаться в компании.

– Какие из новых, перспективных технологий способны наиболее радикально изменить корпоративные ИТ? Какие придут быстрее всего, а какие – окажут наибольшее влияние?

В большинстве компаний понимают: для того чтобы выйти на лидирующие позиции на рынке, нужна способность сделать новое, цифровое предложение, изменить собственную организацию, нужно использовать новые технологии, меняющие правила игры, – например, машинное обучение. Роботизация процессов используется компаниями уже успешно, и они готовы пойти дальше, в направлении систем искусственного интеллекта.

Большое значение приобретает и блокчейн; некоторые говорят, что его распространение стало более значимым событием, чем появление Интернета. Вполне возможно, что его использование в будущем станет обязательным, именно поэтому мы его особо отмечаем в своей стратегии. Конечно, во многих странах уже существуют устоявшиеся юридические рамки по оформлению отношений между компаниями и по проверке достоверности информации, но блокчейн все шире используется для внутреннего документооборота.

Наконец, говоря о новых технологиях, нельзя не сказать о по-прежнему растущей роли облаков как платформы для их работы. Сейчас более 50% компаний используют облака, а две трети заказчиков, внедряющих систему S/4HANA, требуют ее развертывания в облаке. Причина не сводится к ценовому вопросу, хотя и с ценой там все хорошо. Важнее то, что данные переносятся на платформу, в которой новинки появляются буквально каждый месяц. Например, многие переходят в среду Microsoft Azure, где мы можем обеспечить поддержку даже самых крупных заказчиков. Второй вариант – использовать собственную облачную платформу SAP. Кстати, она имеет свой ЦОД и в России. Это даст возможность сделать свою инфраструктуру открытой для будущего развития.

– Сразу после появления платформа HANA была довольно настороженно воспринята бизнес-сообществом даже в Европе. И до сих пор она не является общепринятой. В чем, на ваш взгляд, причина?

Классическим технологиям баз данных более 30 лет, и все эти годы они главенствовали на рынке. Они имеют значительные ограничения, которые, как следствие, характерны для всех корпоративных систем. Именно поэтому Хассо Платтнер, один из основателей SAP, обратился к нашей команде, чтобы мы разработали новую платформу, которая будет ориентирована на многоядерные системы и хранение информации в оперативной памяти, – уже тогда было понятно, что за таким подходом будущее.

Но, с другой стороны, принятие HANA сообществом требовало времени. В том числе и потому, что пришлось нарабатывать компетенции, приобретать необходимые навыки. Среди всех затрат, которые несет наша компания на переобучение и повышение квалификации специалистов, самая большая статья пришлась на HANA.

HANA была выведена на рынок в конце 2010 года. В прошлом году, когда мы проанализировали опыт пионеров, мы увидели, что рынок решений SAP изменился: примерно две трети всех проектов ведутся на новой платформе.

В последние пять лет, которые я работаю в Accenture, я воочию наблюдал процесс изменения мировоззрения клиентов. Сначала заказчики стали использовать HANA точечно – например, для задач оперативной аналитики. А в последнее время 80% проектов внедрения этой платформы имеют цель подготовить будущий переход на S/4HANA. Уже сейчас есть заказчики, работающие с единой базой, содержащей 200 млрд записей, которая используется для управления компанией во всем мире, в том числе для решения аналитических задач, а вычислительный комплекс содержит до 2 тыс. ядер. Это полностью меняет правила игры – все вычислительные нагрузки могут выполняться на единой базе.

Надо сказать, что число проектов HANA и S/4HANA нарастает и в России, причем большими темпами. Мы постоянно ведем работу по подготовке специалистов в российской SAP-практике, за последние два года нам удалось увеличить их число вдвое. Уже сейчас очевидно, что скоро нам придется снова удвоиться.

– Что еще сдерживает интерес клиентов? Может быть, они чувствуют, что им вместо одних технологических ограничений предлагают другие, связанные с обработкой данных в оперативной памяти?

Важно сказать, что технология in-memory – это вовсе не ключевой элемент HANA. Гораздо важнее столбцовая организация системы хранения транзакционных данных.

Среди барьеров ключевым все-таки является проблема компетенций. До сих пор встречаются компании, которые начинают проект по внедрению S/4HANA, не обладая достаточным опытом и знаниями, а потом с удивлением обнаруживают, что система не обеспечивает производительности, на которую они рассчитывали. Это вполне можно воспринимать как источник риска в ситуации, когда происходит переход на новую платформу, но игнорируются наработки в смежных областях. Именно поэтому я определил восемь профилей специалистов, которые необходимы для проекта на платформе HANA, чтобы обеспечить комплексное внедрение с ответственностью за результат. Эта работа была проведена на основе анализа 500 успешных проектов.

Некоторые из необходимых должностей имеют специфические названия. Например, архитектор ценности – специалист, имеющий глубокие отраслевые знания. Общий архитектор решения определяет, какие именно продукты следует использовать. Ключевую роль играет технический архитектор HANA – он принимает конкретные решения по отказоустойчивости, восстановлению данных и т. п. Далее следуют функциональные консультанты. Есть роль HANA data engineer, она во многом соответствует исследователю данных.

Как видите, нужен целый спектр компетенций – от консалтинга и руководства проектом до сугубо технических знаний.

– Какие шаги следует предпринять организациям, использующим старые, классические решения SAP, если они захотят перейти на новейшую версию S/4HANA?

Мы всегда рекомендуем начать с этапа выработки планов на будущее – digital roadmap. С помощью специально разработанного инструментария мы анализируем текущую ситуацию, выявляем специфические элементы решения, приносящие заказчику особые выгоды. Эта работа выполняется не только специалистами по SAP, но и отраслевиками. Затем в течение двух месяцев создается оптимальный план внедрения и производится расчет экономического эффекта.

Шаги, выполняемые заказчиком, такие как приобретение компетенций, формирование проектного офиса и перестройка бизнес-процессов, также входят в этот план. Важно понимать, что если заказчик, начинающий миграцию на S/4HANA, ограничится только преобразованиями внутри ИТ-департамента, то расходы будут понесены в полном объеме, а вот всю выгоду получить не удастся. Только когда в работу вовлекаются все бизнес-подразделения и она охватывает всю цепочку формирования стоимости, достигается максимальная выгода. Это должен быть полноценный бизнес-проект.

– Проекты SAP всегда считались не только дорогими, но еще и сложными и рискованными. Что делает ваша компания, чтобы снизить риски заказчиков?

Например, мы сами используем одну из крупнейших в мире реализаций SAP. Пока это Business Suite на платформе HANA, но уже в течение марта мы запустим переход на S/4HANA Enterprise Management. Наш CIO считает, что это будет самое масштабное изменение в компании с тех пор, как в 2003 году она вывела свои акции на биржу.

– Почему этот переход происходит только сейчас?

Мы большая компания, и, как всегда в таких случаях, нам нужно одобрить бюджет, провести подготовительные работы. А переход на платформу HANA нельзя обосновать просто улучшением работы финансового департамента.

Кроме того, чтобы перейти на новую платформу, нужно сделать целую последовательность предварительных шагов. Мы это выполнили, сейчас наступил заключительный этап. Переход со старой системы у нас занял четыре месяца. Для организации нашего масштаба это очень короткий срок.

Клиентам мы тоже рекомендуем пошаговый подход, где каждый из этапов длится несколько месяцев. То есть речь не идет о традиционном подходе, когда реализуется гигантский проект, под который готовится план на несколько лет. Предлагаемый нами поэтапный подход рассчитан на то, чтобы дать экономический эффект максимально быстро и чтобы он наблюдался после каждого этапа.

Окруженная изменяющейся бизнес-средой сфера образования вынуждена реагировать на внешние вызовы. Потребность в выводе на рынок новых актуальных программ, поиск источников финансирования и конкуренция со стороны других вузов – всё это заставляет образовательные учреждения пересмотреть свои приоритеты. Владимир Соловьев, руководитель департамента анализа данных, принятия решений и финансовых технологий Финансового университета при Правительстве РФ, рассказывает о трансформации университета, реализуемых в его рамках проектах и о личных взглядах на траекторию своего развития.

- Что дает возможность говорить о трансформации университета?

В результате развития технологий, и в первую очередь Интернета вещей, технологий обработки и анализа данных, очень сильно ускоряются процессы и появляются возможности создать принципиально новые продукты и услуги, выйти на новые рынки либо существенно масштабировать существующие задачи. И наш университет с этой точки зрения меняется весьма сильно. У нас каждый год появляются новые образовательные программы – например, в 2018 году запускаем магистерскую программу «Технологии блокчейн и криптовалюты», открывается много новых коротких курсов и дисциплин по выбору.

Но самое главное, что у нас трансформировалось, – это акценты. Традиционно мы, как и большинство вузов, фокусировались на учебном процессе, и преподаватели концентрировались именно на нем. Наука существовала – без нее нельзя, но по отношению к обучению она была вторичной. Мы же во главу угла поставили проектную деятельность на передовом рубеже технологий. Это совершенно прикладные задачи по созданию новых продуктов, основанных на обработке и анализе данных. Сейчас у нас на очереди проекты разработки интеллектуальных систем в области машинного обучения, больших данных, Интернета вещей и пр. В этой работе участвуют и студенты.

- Как сделать, чтобы изменения в бизнес-модели не пошли в ущерб изначальному предназначению университета – науке и обучению?

В ущерб не идут. Образовательный процесс также модифицировался. Возможно, необходимость в его изменении и стала стимулом к трансформации всей организации. Раньше можно было транслировать студентам «вечные» знания и отпускать их работать, чтобы этот фундамент наполнить конкретикой. Сейчас так нельзя – все меняется очень быстро, и мы рискуем начать учить профессиям, которые уже давно не востребованы. Конечно, есть ограничения, из-за которых мы не можем меняться очень быстро. Одно из них связано с тем, что образовательная программа, прежде чем вступить в силу, должна быть полностью сформирована – включая список дисциплин и их содержание. Скажем, к выпуску первых специалистов по блокчейну на дворе будет уже 2020 год. Что к тому времени изменится в технологиях – можно только предполагать.

В любом случае мы не хотим делать продукт среднего качества. Раньше в математической и ИТ-магистратуре была проблема, связанная с абстрактностью программ. Вроде бы собираются лучшие выпускники, имеющие определенный опыт, казалось бы, с ними должно быть очень интересно работать. Но в реальности было тяжело, поскольку интересы людей очень разрозненны, и обеспечить их равную заинтересованность и вовлеченность было сложно. Сейчас магистерские программы четко профилируются, и на обучение приходят люди, готовые с большим энтузиазмом заниматься именно данной проблематикой. И эти студенты не только наш продукт, но и наш ресурс, так как они активно участвуют в создании интеллектуальных сервисов. И на сервисах не только университет зарабатывает, зарабатывают и студенты.

- То есть трансформация обучения стала ответом на традиционные претензии к нашему высшему образованию – что студентов учат не тому и не так?

Выпускников ИТ-направлений, пожалуй, эти претензии касались в меньшей степени, чем других. Абсолютное большинство наших студентов к третьему курсу уже где-то работают. Но была претензия, что гораздо большему они учились на своих рабочих местах, а университет их только отвлекал.

Сейчас в некоторых областях мы взаимодействуем с работодателями, совместно определяем темы работ и задачи, интересные им. Бывает, что эти задачи фактически выполняются в рамках учебного плана и поэтому не требуют от работодателя дополнительных затрат, а порой выливаются в большие интересные проекты.

- Одним из наиболее интересных внутренних проектов университета стал «умный кампус». Какова его цель?

Да, год назад мы решили попробовать, что такое Интернет вещей. Мы уже несколько лет слышали про него и даже обсуждали на конференциях. И я считал, что нам в образовании он вряд ли чем-то может помочь. Но мы понимали, что это технология, с которой можно экспериментировать, и решили попробовать, изначально относясь к этому проекту как к площадке для отработки компетенций. Оказалось, что с его помощью можно сделать много полезного.

Анализ данных умного кампуса стал одной из самых интересных задач для нас как специалистов по машинному обучению и Интернету вещей. Университет может сам подстраиваться под обстановку: лампы реагируют на освещенность; когда в аудиторию приходит много людей, включаются системы кондиционирования; если в аудиториях становится холодно – включаются батареи. Аудитории автоматически считают посещаемость, камеры распознают лица, и потому отпадает необходимость в перекличке.

Что касается экономии электроэнергии, то мы пока не можем оценить результат, хотя нам самим интересно, что в итоге получится. Мне кажется, что большой экономии не будет, потому что аудиторий традиционно не хватает, они не пустуют, и учебный процесс в них идет с утра до вечера. С качеством воздуха тоже все понятно – разумеется, за пару накапливается углекислого газа больше допустимых значений, и аудитории целесообразно проветривать.

Гораздо более интересным для нас стало создание сервиса аналитики вовлеченности студентов в учебный процесс. С камер, размещенных в аудиториях, анализируются видеопотоки. В результате удается собрать распознанные лица, эмоции, расположение студентов, и на основании этих данных предварительно обученные модели машинного обучения оценивают вовлеченность студентов, находящихся на лекции или семинаре. Затем вся аналитика собирается в информационные панели, чтобы можно было видеть, как различаются показатели вовлеченности на различных факультетах, курсах, группах, как они меняются с течением времени.

- На какой стадии находится проект по анализу вовлеченности студентов?

Переходим от пилота к промышленной стадии. Мы тренировались на одной подключенной аудитории. Сейчас камеры размещены в большом корпусе и продолжается их расстановка, подключены 60 аудиторий из 500. Мы смотрим, каковы у разработанного решения проблемные места. Например, насколько охвачены системой студенты, сидящие по краям аудитории. И в любом случае требуется переобучение системы – наверняка обнаружится, что внешние признаки вовлеченности социологов будут отличаться от признаков вовлеченности айтишников и математиков. Есть и другие технические вопросы.

Первые выгоды университет получил задолго до того, как была проработана архитектура системы. Когда камеры разместили в аудиториях, ректор попросил вывести ему в кабинет картинку с них, и для всего университета наступили тяжелые времена. Но конечно, не дело ректора все свое время тратить на отслеживание качества обучения. Гораздо эффективнее поручить это интеллектуальному сервису. И цель вовсе не в том, чтобы увидеть, что какой-то конкретный студент скучает на занятиях, а преподаватель читает курс так, что на его лекциях засыпают. Нам важно понять «среднюю температуру» по аудитории, увидеть различия между факультетами, изменения в течение учебного года, диагностировать причины возникновения проблем. Важно не отчислять студентов или лишать премий преподавателей, а искать корень проблем.

Сейчас мы позиционируем систему как облачный сервис, к которому предложим подключаться заинтересованным вузам, и уже видим на него спрос. Но помимо умного кампуса есть много интересных проектов, которые мы делаем изначально для других.

«Цель вовсе не в том, чтобы увидеть, что какой-то конкретный студент скучает на занятиях, а преподаватель читает курс так, что на его лекциях засыпают. Нам важно понять «среднюю температуру» по аудитории, увидеть различия между факультетами, изменения в течение учебного года, диагностировать причины возникновения проблем», — Владимир Соловьев

- Нет ли планов сделать более всеобъемлющее решение, ориентированное не только на вузы?

Компетенции отработаны, и мы способны делать массу более простых сервисов – например, клиентскую аналитику для банков, позволяющую оценивать эмоции людей во время общения с операционистом. Вообще, мне кажется, что в видеоаналитике сейчас будет очень серьезный прорыв. Решения, подобные хоккейному Iceberg, будут способны извлекать из видео информацию, которую раньше было получить нереально.

Значительным недостатком видеолекций всегда было отсутствие эффективного поиска – единственным способом была прокрутка видео в поисках нужного момента. Сейчас уже есть доступные технологии индексирования и поиска по ключевым словам и персонам. Это применяется и в образовании, и в сфере безопасности, и в клиентском сервисе.

- Какими платформами пользовались при создании видеоаналитики?

Распознавание лиц перестало быть диковинкой, такая функция в приличном качестве присутствует у многих поставщиков. Мы используем Microsoft Cognitive Services. Microsoft – генеральный партнер нашего департамента, и во многом это объясняется возможностью использовать решения бесплатно. Гораздо больше проблем с языковыми сервисами – идеальной технологии пока нет ни у кого.

- Расскажите о наиболее интересных проектах, создаваемых при участии студентов.

Сейчас существует проблема, связанная с развитием дорожной сети, она решается на государственном уровне. Например, приобретаются датчики, размещаемые на столбах и определяющие скорость потока автомобилей. Очевидно, что в масштабах страны датчиков потребуется очень много – это огромные деньги. Мы разработали «программный датчик», измеряющий скорость потока по открытым данным из картографических сервисов. Никаких дополнительных инвестиций не потребуется: данные уже собираются и агрегируются, надо лишь извлечь их и обработать. Прямая экономия. Этот проект сделали несколько студентов бакалавриата под руководством преподавателей.

Расскажу еще об одной разработке: мы построили систему, определяющую начало и конец рыночных фаз. Например, многие предсказывали, что биткойн в декабре начнет падать, но в какой именно момент это произойдет – было неизвестно. Мы создали решение, которое с весьма большой точностью предсказывает моменты начала и конца фаз.

Кроме того, можно выделить интересный проект по мониторингу спроса на противоаллергенные препараты. Система в реальном времени собирает данные о продажах из аптек и отображает на карте, в каких районах города в аптеки выстраиваются очереди, а какие являются более благополучными. Такую статистику можно применять совершенно по-разному, например, люди на основе этой информации могут выбрать себе место жительства. Это решение мы хотели предложить аптечному бизнесу, но, как ни странно, в итоге заказчиком стал производитель фармацевтической продукции.

- Вероятно, эти проекты прошли через ваш фейс-контроль?

Не совсем. Я отвечаю за то, чтобы деятельность университета в области математики и информатики соответствовала требованиям рынка. А чтобы она соответствовала, рынок должен предъявлять спрос, выраженный в деньгах. Если заказчики интересуются и хотят реализовать пилотные проекты – очевидно, спрос есть. Если это фундаментальная наука, то заказчиками выступают различные фонды. В любом случае я себя чувствую на своем месте, понимаю, чем могу быть полезен.

С другой стороны, нам нужно продвигать науку. Каждый преподаватель исторически занимался научной деятельностью сам по себе. У нас были и есть выдающиеся личности с мировым именем, которые работают на переднем крае наук. Но есть понимание, что нужно сделать прорыв в какой-либо области, чтобы в ней были известны не отдельные личности, а сам университет имел свою нишу и был узнаваем как передовой научный центр. Выбор машинного обучения и блокчейна в качестве новых направлений был верным, сейчас видим, как конкуренты только начинают соответствующую работу.

- Как наступил тот момент, когда вы из ИТ перешли в бизнес?

У руководства университета возник трансформационный план, связанный с интеграцией усилий различных подразделений. Например, наш департамент – это почти 200 человек, в том числе 50 докторов наук и 100 кандидатов, – образовался из нескольких кафедр, специализировавшихся на математике и ИТ. Мне было предложено его возглавить.

Было непросто, возникали организационные проблемы, но уже сейчас мы чувствуем синергию. Интеллект каждого, вместо того чтобы конкурировать за «свою поляну», должен сосредоточиться на решении больших задач. Люди осознают это, и появляется инициатива. Проекты, которыми мы занимаемся, по своей сути инновационны, они не могут появиться в голове руководителя отдельно взятого подразделения. Здесь должны сойтись воедино соответствующие компетенции, спрос на рынке и взаимопонимание с заказчиком.

- Что для вас лично означал этот переход?

Я пересел на общественный транспорт, стал за 20 минут доезжать до работы и сбросил 10 кг.

Если серьезно, то переход этот очень существенный. Все-таки ИТ, несмотря на всю их важность, являются основными лишь в ИТ-компаниях, где находятся в одной весовой категории с маркетингом и продажами. Действительно, будучи ИТ-директором, приходится решать стратегические задачи организации, возможно, даже принимать участие в проработке стратегии. А находясь в бизнес-роли, ты можешь смотреть в более узком сегменте, но гораздо дальше. Я могу увидеть то, чего еще никто не видит, и постараться прыгнуть туда, попросив ИТ-службу мне помочь.

Если CIO знает, какие изменения произошли в технологиях и какая революция наблюдается в маркетинге, он совершенно точно знает, как лучше всех выстроить процесс маркетинга и продаж. Но что конкретно он может для этого сделать? Только поговорить с коллегой, отвечающим за это направление. Решение и ответственность будут у коммерческого директора. Перейдя в бизнес, можно не только предложить решение, но и претворить его в жизнь и потом за него ответить.

Кроме того, для любого руководителя важны коммуникации. Я любил свою прежнюю ИТ-команду, люблю и нынешнюю, но они совсем разные. Сейчас более актуален вопрос, как с помощью выдающихся личностей, каждая из которых имеет свою картину мира, свое понимание целей и задач, построить корабль, который движется вперед.

Директора по данным и аналитике начинают играть ключевую роль в проектах цифровой трансформации бизнеса. До сих пор они занимались управлением данными, их качеством, следили за выполнением нормативных требований, но теперь, как показал опрос Gartner Chief Data Officer Survey, их работа приносит осязаемую выгоду компаниям и создает в коллективах культуру, ориентированную на данные. Более половины CDO теперь подчиняются непосредственно одному из высших руководителей компании, а к 2021 году уже в трех четвертях крупных компаний роль службы CDO будет считаться не менее важной для бизнеса, чем роль ИТ-службы или финансового отдела.

Более трети опрошенных CDO заявили, что одним из главных критериев успешной работы для них является увеличение доходов компании. Вопросы снижения риска и экономии средств отходят на второй план. В их зону ответственности включены вопросы аналитики, этики использования данных и цифровой трансформации.

Проблеме роли CDO в современных компаниях и их профессиональной трансформации будет посвящен круглый стол, который пройдет в рамках конференции BIG DATA 2018. Мы поговорили с одним из участников мероприятия – Азатом Шамсутдиновым, директором направления машинного обучения и искусственного интеллекта компании North.AI, входящей в «Севергрупп».

- Каков ваш путь в профессию? Что для вас стало определяющим в ее выборе?

Моя профессия была предопределена со студенческой скамьи: еще будучи студентом Физтеха я понял, что хочу работать с данными, и особенно меня привлекали их возможности для бизнеса. Мне всегда были интересны нетривиальные задачи, я придумывал нестандартные решения, развиваясь как профессионал. Пробовал себя в разных сферах – успел поработать в тяжелой промышленности, в крупнейших ретейлерах и компаниях, занимающихся электронной коммерцией.

Часто приходилось выступать в роли эксперта по большим данным, в основном в зарубежных компаниях. К примеру, был проект с крупной американской производственной корпорацией. Особое значение этот проект имел для крупногабаритного транспорта, начиная с городских автобусов и заканчивая тяжелыми траками угледобывающих компаний Китая. Была поставлена амбициозная цель – показать, что использование газовых двигателей вместо дизельных увеличит маржинальность этих компаний. Технологии больших данных и искусственного интеллекта прекрасно вписались в решение этой задачи, и проект был успешно внедрен.

Сейчас я работаю в сфере HR-tech в «Севергрупп», где вместе с командой мы разрабатываем уникальный продукт для рынка HR. Самое главное – это понимать, что ты участвуешь в создании продукта с невероятным потенциалом, способного многое изменить и улучшить жизнь в будущем.

- Должность CDO до сих пор продолжает оставаться диковинкой в российских компаниях. Как вы думаете, почему? В какой компании эта должность нужна?

Машинное обучение, большие данные, искусственный интеллект, несомненно, стали популярным трендом последних лет. Много компаний с осторожностью присматриваются к этому тренду, но пока не знают, как эти технологии можно применить в бизнесе. Другие же, поддаваясь модным тенденциям, внедряют решения на базе технологий Big Data повсеместно – даже там, где они вовсе не требуются. По этой причине не все до конца понимают, какую роль в компании выполняет CDO и для чего он вообще нужен.

Если компания хочет удержаться в лидерах рынка и выжить в конкурентной борьбе, она не должна игнорировать новые технологии. Таким компаниям CDO необходим. В остальных, тем более без понимания сути технологий и их пользы для бизнеса, наличие такой позиции кажется бессмысленным.

- Наблюдается ли изменение роли CDO в последнее время и в каком направлении? Как вам видится их роль в будущем?

Я бы сказал, что скорее наблюдаются изменения в головах. Люди все больше осознают возможности новых технологий, и поэтому растет важность роли CDO в компании. Как следствие, возрастают требования к ним: понимание бизнеса, рынка и быстрое реагирование на изменения становятся таким же необходимым навыком для CDO, как и глубокое понимание данных.

- В последнее время часто говорится о том, что бизнес должен основываться на данных – быть data-driven, то есть альтернативой старому, «аналоговому» методу принятия решений. Что здесь зависит от CDO?

В современном мире с каждым годом компаниям становится тяжелее сохранять конкурентоспособность. Чтобы победить в борьбе с конкурентами, необходимо непрерывно развиваться и применять новейшие технологии. Но важно понимать, как правильно эти технологии применить и как получить от них максимальный эффект, а не просто поддаваться модным трендам.

Данные – это мощнейший инструмент для принятия решений. Они отражают реальную ситуацию, в которой находятся и рынок, и сама компания. Но, несмотря на огромный потенциал искусственного интеллекта, больших данных и других технологий, роль человека в принятии решений остается главной. Особенно в тех ситуциях, когда данные нерелевантны, недостаточны или вовсе отсутствуют. В таких случаях необходима работа агрегированной команды людей, глубоко понимающих тонкости бизнеса и его процессов, способных принимать решения, основываясь на данных и учитывая все изменения финансовых показателей компании.

- Имеет ли CDO возможность и компетенции, чтобы стать драйвером цифровой трансформации?

Компетенции – да, несомненно. Поскольку цифровая трансформация неразрывно связана с технологиями, основанными на анализе данных, стоит сказать, что CDО и есть тот человек, который должен быть драйвером цифровой трансформации в компании.

Что касается возможностей, это вопрос прежде всего корпоративной политики. Существует проблема, когда компании, пытаясь перейти на уровень Индустрии 4.0, на самом деле не до конца понимают цель внедрения новых технологий и в целом суть их применения. В этом случае возможности CDO сильно ограничиваются и так называемой цифровой трансформации не происходит.

- Что мешает работать CDO, каковы основные барьеры и как с ними бороться?

Многие компании не готовы к переменам, происходящим на рынке. Сегодня они чувствуют себя хорошо, но совсем нет гарантии, что ситуация не изменится в будущем. Вдобавок их останавливает то, что есть мало грамотных управленцев, знающих data-driven-бизнес изнутри и умеющих ответить на вопрос «где ROI?».

В современном мире необходимо бороться за каждого потребителя, а потому работа с данными – не просто модная фишка, а способ выживания для компании. На мой взгляд, как только придет понимание всех возможностей больших данных и искусственного интеллекта, все барьеры отпадут сами собой.

Мне сильно повезло, что наша компания очень продвинутая в плане новых технологий. Мы стараемся перевести производство и управление на новый уровень, применять последние разработки в сфере искусственного интеллекта. Поэтому барьеров и ограничений для работы нет, скорее, наоборот: любые инициативы в данном направлении поддерживаются.

В ближайшие два года от российской промышленности ожидают роста 4–4,5% при среднемировых темпах 3,5%. С учетом конкуренции как со стороны промышленных лидеров, так и со стороны новых промышленных регионов с дешевой рабочей силой, для повышения производительности нужно не только наращивать производственные мощности, но и стараться более рационально использовать те, что есть. Большие возможности в этом направлении открывает искусственный интеллект.

О том, как новые технологии способны помочь развитию промышленности, о перспективах применения искусственного интеллекта и о том, в каких производственных процессах будет наиболее востребован ИИ в обозримом будущем, рассказал Александр Смоленский, директор по развитию бизнеса компании «Цифра» (входит в ГК «Ренова»).

– Как скоро можно ждать массового появления ИИ на производстве и что для этого нужно? Какие барьеры придется преодолеть?

Если говорить об ИИ как о некотором универсальном инструменте, разуме, который сам управляет заводом, например, то до этого очень далеко.

Однако если под ИИ иметь в виду технологические решения, которые на основе алгоритмов машинного и глубокого обучения смогут встроиться в технологические цепочки и выдавать результаты лучше и быстрее, чем человек, но под его контролем, то таких примеров уже достаточно.

Совсем недавно мы провели специальное исследование практического применения ИИ в промышленности всего мира и нашли более 100 примеров. В ближайшие 5-7 лет применение «слабого» ИИ, как его иногда называют, станет массовым. Вообще, технологии ИИ очень перспективны и будут в ближайшие годы бурно развиваться. Не стоит, однако, переоценивать их возможности на текущем этапе. До Skynet из фильма «Терминатор» еще очень далеко.

– В каких именно областях (не отраслях, а именно производственных процессах) будет наиболее востребован ИИ в обозримом будущем?

Прежде всего в процессах, где прямой алгоритмический расчет невозможен или затруднен, где очень много переменных факторов и неизвестных, где инженер оценивает необходимые действия «на глазок» и на основе собственного опыта. Например, эффективность производства чугуна определяется составом шихты, динамикой ее загрузки, характеристиками используемого топлива и т. д. При этом выходной вес продукции может варьироваться очень значительно (плюс или минус 50% и больше). В таких задачах решения на основе ИИ показывают просто отличные результаты.

У нас сейчас разработано уже шесть рекомендательных систем для металлургии. Например, «цифровой советчик» для установки печь-ковш позволит снизить на 5% потребляемую электроэнергию благодаря точному прогнозу количества ферросплавов, которое необходимо добавить для получения заданных свойств стали, к тому же будет обеспечено и уменьшение количества используемых ферросплавов. Таким образом, суточная экономия электроэнергии и ферросплавов составит более 30 тыс. руб. в сутки.

После некоторого периода обучения ИИ начинает «прикидывать» необходимые действия лучше, чем самый опытный технолог, и эффективность производственного процесса повышается.

Еще предстоит работа с огромными объемами неструктурированной информации, чтобы выявить неожиданные корреляции. Скажем, на основе интересов и постов в соцсетях определить социальный портрет человека, предпочитающего лимонную газировку и не любящего колу. В таких задачах современный ИИ тоже очень силен.

– Имеет ли смысл внедрять ИИ там, где пока что и «обычной» автоматизацией можно достичь значимых результатов?

Автоматизация имеет смысл только там, где она эффективна и приносит в конечном итоге финансовый результат – дает экономию или увеличение доходов.

В каждом случае нужно посчитать стоимость владения «обычной» автоматизацией и решением на основе ИИ. Стоимость владения включает в себя не только затраты на внедрение, но и стоимость покупки и содержания ИТ-инфраструктуры, на которой будет работать система, стоимость ее доработки и обслуживания и прочие расходы. Посчитав все это, выбор сделать достаточно легко. Бывают задачи, которые легко решаются алгоритмически, но требуют такой вычислительной мощности, что придется покупать суперкомпьютер. В таком случае лучше подойдет ИИ. Часто мы сталкиваемся и с обратным. Энтузиасты долго и старательно обучают нейросети, вместо того чтобы написать простую и понятную программку, которая решит их задачу.

– Для построения точных моделей зачастую не хватает данных даже тем, кто активно занимался их сбором. Как можно решить эту проблему?

С такой проблемой мы сталкиваемся постоянно, и ответ здесь только один. Если мы хотим делать цифровую экономику, получать преимущества от внедрения ИИ, выходить на новые уровни эффективности производства, то нам необходимо собирать данные со всего, с чего только можно.

В большинстве отраслей промышленности современное оборудование достаточно «умное» и готово много о себе рассказать. К нему надо подключаться и собирать данные. Если оборудование ничего о себе «не знает», то нужно оснащать его специальными датчиками – они в избытке выпускаются многими производителями, в том числе и отечественными. Нам тоже пришлось заняться их производством и установкой у наших клиентов. Другого пути к цифровизации и к ИИ просто нет.

Отдельно отмечу, что ситуации, когда на производстве собираются огромные объемы данных, складываются в хранилища, хранятся некоторое время, а потом просто уничтожаются, – не редкость. Люди не знают, что делать и как получить пользу от своей собственной информации.

Цифровая трансформация перешла от стадии «было бы неплохо иметь» к этапу «пора браться за дело». Бывшая прежде приоритетом для экспериментаторов и прогрессивных компаний, сегодня цифровая трансформация стала массовым явлением. Трудно поспорить с тем, что соответствующие проекты стали жизненно важными для успеха компаний.

И подтверждением являются результаты опроса, проведенного Constellation Research: 64% респондентов считают цифровую трансформацию ключевым фактором роста прибыли их организаций.

А недавнее исследование Frost & Sullivan, в рамках которого изучались мнения конечных пользователей из разных стран о ходе цифровой трансформации, показало, что в ближайшие два года одним из приоритетных направлений ИТ-инвестиций в компаниях будет улучшение их репрезентации в цифровом пространстве. В числе других значимых целей респонденты назвали снижение операционных затрат, улучшение обслуживания клиентов и согласование деятельности отделов ИТ с бизнес-стратегией.

Рассмотрим основные тенденции, связанные с цифровой трансформацией, растущие и начинающие сходить на нет.

На подъеме: сервисы определения местонахождения

Налаживание связи с пациентами и обеспечение комфортного цифрового обслуживания – приоритет для сети медицинских учреждений Dignity Health. По словам технических руководителей организации, усилия направлены на то, чтобы установить взаимодействие с пациентами независимо от их местонахождения.

В Digital Health начали цифровую трансформацию в 2016 году. Идет внедрение дистанционного ухода и телемедицины на основе приложения, которое позволяет выбрать врача, записаться на прием и осуществлять «видеовизиты». В планах на этот год – онлайн-регистратура для цифрового прохождения формальностей перед посещением клиники или помещением в стационар.

Одна из сложностей, на которую жалуются посетители медучреждений, – поиск места для парковки, когда они приезжают в больницу или клинику. Решить проблему в Dignity Health собираются с помощью мобильных устройств.

Когда пациент подъезжает к парковке, сервисы определения местонахождения укажут свободное место, а затем проинструктируют, как добраться до нужного кабинета в самом здании. В некоторых учреждениях Dignity Health уже внедрили радиомаячки, которые по прибытии пациента на парковку «будят» его смартфон, после чего звучит объявление: «Добро пожаловать! Вам нужны указания, как пройти к месту назначения?»

В Dignity Health намерены с помощью цифровых технологий полностью устранить сложности взаимодействия, с которыми могут сталкиваться люди при посещении медицинского учреждения.

Аналитики Frost & Sullivan полагают, что улучшать заботу о клиенте, идя ему навстречу в любых ситуациях, возможно, единственный способ сохранить конкурентоспособность поставщиков медицинских услуг в ближайшем будущем. Сегодня врачебные консультации по видео-конференц-связи, возможность получать в мессенджерах напоминания о предстоящем визите к врачу и времени приема лекарств, а также все более широкое применение носимых устройств медицинского назначения делают отрасль здравоохранения одним из лидеров в сфере цифровой трансформации.

Решения, помогающие улучшить обслуживание клиентов, открывают широкое поле возможностей для применения искусственного интеллекта, особенно в сфере автоматизации взаимодействия между клиентами и при анализе потребностей покупателей.

Искусственный интеллект уже применяется во всевозможном ПО в виде сервиса – для понимания текстов, распознавания лиц, анализа сетевого трафика, обнаружения угроз и многих других задач.

На подъеме: интерактивные голосовые интерфейсы

Популярность цифровых ассистентов Amazon Alexa, Apple Siri, Microsoft Cortana, Google Now – свидетельство того, что голосовое взаимодействие действительно удобно.

Поставщики медицинских услуг добиваются включения профильной информации в базы знаний этих инструментов. Например, благодаря совместному проекту Amazon и издательского отделения Mayo Clinic, ассистент Alexa получила доступ к медицинской информации и теперь способна давать ответы на вопросы вроде «Какие побочные эффекты у золпидема?».

Прогнозируется, что по мере развития ИТ традиционные визуальные интерфейсы будут использоваться меньше, на смену им придут интерактивные голосовые. Специалисты уверены: голосовое управление прекрасно подходит для современных событийно-зависимых бессерверных облачных платформ в виде сервиса.

На спаде: ориентация на облако

Сегодня под трансформацией ИТ-инфраструктуры компании обычно подразумевают перенос рабочих задач в облако, однако такой способ годится не всем. Специалисты Broad Institute отмечают, что времена, когда ориентация на облако ставится во главу угла, уходят.

Происходит размывание границ между облачной и локальной средами, поскольку сегодня вопрос, какую из сред выбрать, уже не имеет однозначного ответа. Долгое время считалось, что в облако переходить не стоит по соображениям безопасности, в том числе из опасений компрометации конфиденциальных данных, а также чтобы не оказаться привязанным к конкретному провайдеру. Однако были и те, кто провозглашал, что в облако необходимо переходить полностью – ради таких преимуществ, как снижение затрат, неограниченное пространство хранения и масштабируемость.

Сегодня остался позади тот этап, когда один подход считается «ужасным», другой – «прекрасным». Нужен некий компромисс между двумя подходами, обеспечивающий необходимую гибкость, безопасность, быстродействие и умеренные расходы. В каких-то случаях оптимальным будет облачное решение, в каких-то – локальное.

На подъеме: «атомарные расценки» на облачные сервисы

Для проектов трансформации данных требуется очень устойчивая, надежная и масштабируемая облачная инфраструктура. Операторы облачных сервисов идут навстречу клиентам, предлагая «атомарные» расценки – когда организация может платить за использование облачной инфраструктуры с посекундной тарификацией.

Например, в период эпидемии гриппа число запросов информации об этом заболевании резко возрастает, но такой скачок нагрузки облачная платформа Dignity Health, благодаря способности к автоматическому масштабированию, выдерживает. Именно ради таких преимуществ есть смысл инвестировать в облачную инфраструктуру, поскольку оплачивать можно только используемый объем ресурсов.

Облака дают беспрецедентный экономический эффект, отмечают в Dignity: не нужно покупать унаследованную инфраструктуру и сопровождать ее в ожидании скачка нагрузки. Плата за вычисления, пропускную способность и хранилище у операторов облаков AWS, Google Cloud, Microsoft Azure и других рассчитывается с точностью до секунды. При этом они соперничают друг с другом в гибкости, что в конечном счете обеспечивает выгоду клиентам.

На спаде: самостоятельное создание платформ Интернета вещей

Самостоятельно разработанные платформы Интернета вещей «выходят из моды» – крупные поставщики и системные интеграторы используют уже готовые платформы.

Раньше готовых не было, поэтому в компаниях были вынуждены создавать собственные, обычно на основе облачных технологий. Готовые решения предлагают более широкий функционал и позволяют компаниям выводить продукты на рынок быстрее и с меньшими затратами.

Судя по результатам опроса Frost & Sullivan, в крупнейших отраслях внедрение Интернета вещей входит в число приоритетных задач. Стадия наблюдения и изучения закончилась: 35% респондентов перешли к пробным внедрениям среднего и крупного масштаба, а 34% встраивают Интернет вещей в ключевые услуги и продукты. Кроме того, 40% респондентов сообщили о переходе на решения следующего поколения.

На подъеме: блокчейн для бизнеса

Потенциал использования блокчейна в бизнесе до конца не ясен, и внедрения весьма редки, но это не мешает многим компаниям проявлять к блокчейну большой интерес.

Одно из очевидных преимуществ – возможность улучшений в области договорных отношений. По мнению наблюдателей, уже в ближайшие годы получат широкое применение умные контракты и ряд смежных возможностей блокчейна.

Популярность блокчейна растет очень быстро. СМИ в основном освещают биткойн, но, по сведениям аналитиков, распределенным реестром и умными контрактами интересуются все больше компаний из рейтинга Fortune 500.

Реестр, который нельзя изменить, обещает не только устранить затраты на посредников и уменьшить уровень сложности систем, но и вернуть конечным потребителям контроль над некоторыми личными данными.

В отделе закупок компании Biogen надеются на скорое появление решений на основе блокчейна, которые позволят автоматизировать передачу сведений из многочисленных источников в единый реестр. При этом данные из различных наборов можно будет легко сопоставлять с помощью информационной панели – например, связать счет с заказом на покупку и контрактом.

Сейчас в Biogen имеется множество различных информационных центров. Например, система ERP, используемая отделом закупок, работает с 5-10 источниками данных, между которыми приходится обеспечивать взаимодействие, что сложно делать вручную.

На спаде: ориентация на мобильные устройства

Несколько лет тому назад во многих организациях пытались разрабатывать ПО, ориентируясь главным образом на мобильные устройства. Считалось, что в течение всего нескольких лет все перейдут на мобильные технологии, а компьютеры и другие традиционные «столпы» офиса морально устареют.

Предполагалось также, что на предприятиях широкое применение получат планшеты в связи с их доступностью, мощностью и относительной простотой использования.

Но ничего из перечисленного так и не происходит. Напротив, наблюдается обратная тенденция: ПО в первую очередь разрабатывается для ПК, а уже потом создаются приложения для смартфонов и планшетов.

На подъеме: управление идентификацией в облаке

По мере растущего использования цифровых сервисов все большую актуальность приобретает возможность управления идентификацией с помощью единого профиля вместо заведения отдельных учетных записей для каждого сайта или использования для аутентификации аккаунтов Facebook и Google. Специалисты считают, что решения по идентификации в виде сервиса будут быстро набирать популярность: единая учетная запись, избавляющая пользователя от необходимости снова и снова подтверждать свою личность, станет чем-то вроде «водительских прав» для Интернета.

Интерес к решениям, не отвечающим общим тенденциям управления идентификацией, сегодня охладевает. Разработка методов управления идентификационными сведениями в глобальном масштабе может вызвать сложности, но в эпоху цифровой трансформации упростить соответствующие задачи необходимо, иначе управление большим числом учетных записей каждого пользователя окажется непосильной нагрузкой.

На спаде: многочисленные инструменты совместной работы

Сегодня практически в любой компании можно найти одновременно Slack, Chatter, Yammer, Microsoft Teams, Office 365 Groups, Trello, Office Planner, сообщества LinkedIn и многое другое, однако дни использования множества разных инструментов взаимодействия подходят к концу, уверены эксперты.

Конкуренция способствует развитию функциональности, но существующее разнообразие начинает лишь мешать работе и пользователей, и админов. Подходит момент, когда организациям придется отдать предпочтение унификации, иначе пользователи сдадутся и вернутся к старой доброй электронной почте, ведь когда выбор инструмента отнимает больше времени, чем сама работа, происходит паралич, а не повышение продуктивности.

Разумеется, инвестиции в средства объединенных коммуникаций и совместной работы продолжатся, однако сегодня, по данным Frost & Sullivan, в компаниях огромную популярность приобретают потребительские онлайн-сервисы взаимодействия и связи наподобие Skype и Google Voice, что определенно влияет на рынок традиционных локальных коммуникационных решений.

Существует мнение, что развитие локальных технологий прекратится, а клиенты сосредоточатся на консолидации и оптимизации совместной работы – именно в это будут вкладываться ресурсы.

На подъеме: искусственный интеллект, машинное обучение

Развитие искусственного интеллекта, особенно его подмножества – машинного обучения – набирает обороты.

Машинное обучение дает возможность по мере накопления данных и опыта, с использованием статистических методов, более надежно и эффективно решать определенные задачи. Сегодня в машинном обучении видят один из способов конкурентного преимущества, а в будущем статистический анализ станет обязательным условием удовлетворения пользовательских требований, изменившихся под влиянием массовой цифровой трансформации.

Вместе с тем сегодня технологии искусственного интеллекта выходят из стен мощных центров обработки данных и перемещаются на граничные устройства Интернета вещей, которые выполняют вычисления поодиночке и вместе.

– Esther Shein. 6 hot digital transformation trends – and 4 going cold. CIO. FEB 20, 2018

В 2018 году передовые технологии, такие как искусственный интеллект, обработка естественного языка и компьютерное зрение, продолжат развиваться и будут становиться обязательными инструментами. Им предстоит определять и принципы ведения бизнеса, и спектр новых продуктов на ближайшее будущее.

Перечислим те технологии, которые способны повлиять на широкий круг компаний, вступивших на путь цифровой трансформации, и рассмотрим возможные последствия освоения новшеств.

Умная медицинская техника

В январе Amazon, Berkshire Hathaway и JPMorgan Chase объявили о создании совместного предприятия, специализирующегося на предоставлении своим сотрудникам и их семьям «простых в использовании, подконтрольных пользователю, высококачественных медицинских услуг по разумной цене». Когда поступило это известие, акции компаний медицинского страхования начали падать на волне рассуждений о том, насколько широко такое нововведение может затронуть отрасль здравоохранения.

Аналитики также указывают, какие преимущества может дать профилактическая медицина. В опубликованном недавно исследовании компании ABI Research прогнозируется, что предприятия будут массово внедрять системы дистанционного наблюдения за состоянием здоровья сотрудников. Уже в текущем году число носимых устройств, применяемых в рамках корпоративных программ оздоровления, достигнет 18 млн, а к 2021 году, прогнозируют в ABI, их будет почти 44 млн.

Видео, видео-конференц-связь и виртуальная реальность

Проведя без малого в 300 компаниях опрос на тему технологий, больше всего способствующих улучшению условий труда, специалисты Массачусетского технологического института выяснили, что первое место отводят видео. Вложения в интерактивные видеотехнологии убыстряют инновации, улучшают взаимодействие и повышают продуктивность.

В компаниях инвестируют значительные средства в соответствующую технику. В частности, это обусловлено распространяющимся применением методологии agile, которую начинают использовать не только при разработке программного обеспечения, но и в рамках других процессов. Эта технология подразумевает ежедневные собрания с подведением итогов, требует личного участия членов групп либо использования видеосвязи.

В МТИ прогнозируют, что видеотехнологии будут все шире применяться и заменять общение лицом к лицу. Со временем произойдет переход на виртуальную реальность и другие «погружающие» технологии, чтобы восполнять нехватку специалистов.

Чат-боты

Обслуживание клиентов – область, где освоение цифровых технологий идет головокружительными темпами. В Gartner прогнозируют, что к 2020 году среднестатистический человек будет общаться с ботами чаще, чем с партнером по браку.

В 2018 году чат-боты будут активно развиваться, помогая снижать затраты на стандартное обслуживание клиентов и нередко улучшая его качество, уверены аналитики. Они быстро «научатся» распознавать тон и содержание высказываний, прогнозировать эффективные стратегии ведения беседы.

Специалисты предупреждают, что искусственный интеллект может использоваться для манипуляций, с помощью «волшебных слов» влияя на точки зрения и действия людей и, возможно, провоцируя их на массовую реакцию.

Интернет вещей

Авторы недавно опубликованного отчета CompTIA получили подтверждения того, что устройства Интернета вещей помогают снижать затраты и повышать эффективность работы промышленных предприятий.

«В компаниях получают немало преимуществ, наделяя интеллектом и возможностями связи элементы физической инфраструктуры, собирая новые данные и обеспечивая автоматизацию», – говорится в отчете.

В Cisco отмечают рост применения Интернета вещей на «умных» фабриках для организации связи между оборудованием, датчиками и иными ресурсами, также утверждается, что пользователи уже ощущают существенное сокращение простоев оборудования, объемов отходов и потребляемой энергии.

С ростом применения IoT появятся новые угрозы безопасности, поэтому производственники совместно с отделами ИТ будут вынуждены заняться идентификацией рисков и обеспечением защиты ресурсов. Причем в промышленности придется действовать быстрее, полагают в Cisco.

Голосовое управление и виртуальные ассистенты

Аналитики уверены, что в 2018 году технологии обработки естественного языка существенно усовершенствуются и укоренятся на предприятиях. Эта тенденция будет развиваться по мере выхода на работу тех, кто вырос в эпоху голосового управления и облачных вычислений.

Применение голосовых ассистентов на предприятиях уже расширяется, но потенциал технологии еще только начинает раскрываться, отмечают в SAP. Спрос на нее уже наблюдается; в конце прошлого года была представлена корпоративная версия Alexa, а на выставке CES было много анонсов, связанных с голосовыми ассистентами. Современному стремительно меняющемуся бизнесу нужны обучаемые цифровые ассистенты, обладающие интеллектом, возможностями прогнозирования и способные быстро откликаться на новые ситуации.

Как же будут влиять голосовые ассистенты на рабочую среду? В краткосрочной перспективе они начнут помогать повышать продуктивность и улучшать баланс трудовой и личной жизни, считают в SAP. А в долгосрочной – голосовые ассистенты заменят нам компьютерные экраны и клавиатуры.

«Погружающие» технологии – дополненная, виртуальная и смешанная реальность

В Gartner прогнозируют, что к следующему году дополненную, виртуальную и смешанную реальность начнут использовать 20% крупных предприятий.

В текущем году, уверены эксперты, продолжится быстрое совершенствование наголовных дисплеев и связанных технологий. Сегодня крупнейшие участники индустрии ИТ спешат предложить соответствующие потребительские инструменты, чтобы выстроить экосистемы вокруг своих платформ. В Gartner предсказывают, что за 2018 год продажи наголовных дисплеев принесут производителям 72 млрд долл.

Компаниям розничной торговли разработчики приложений дополненной реальности предлагают системы, предоставляющие сведения о товарах в реальном времени; ремонтным и промышленным предприятиям – виртуальные дисплеи для оборудования, позволяющие мастерам в процессе работы следить за показаниями контрольно-измерительных приборов. Для аэропортов создаются отображения с информацией, адаптируемой под индивидуальных пассажиров. В банках средства дополненной реальности помогают клиентам найти нужное окно, отображая имена и должности персонала. А специалистам по обслуживанию банкоматов и другого оборудования передаются наглядные изображения внутреннего устройства техники и точные инструкции по устранению неисправностей.

В Gartner уверены: дополненная реальность будет внедряться в бизнесе быстрее, чем виртуальная. Аналитики прогнозируют быстрый переход от пилотных проектов к устойчивым бизнес-моделям, предрекают зрелость рынка и глобальную доступность. Технологии, которые появятся на рынке в 2020 году, будут разительно отличаться от нынешних.

Умное производство

В ABI убеждены, что умное производство относится к числу прогрессивных технологий. Конечная цель – быстрые, полностью автоматизированные линии с возможностью доступа к информации о производственных процессах на местах их выполнения.

Растет также применение промышленной 3D-печати, как для быстрого прототипирования, так и для изготовления конечных продуктов. По прогнозу аналитиков ABI, к 2026 году в США годовая выручка от продажи изделий, выпущенных с помощью 3D-печати, достигнет 75 млрд долл. Вложения в бережливое производство на основе современных технологий, безусловно, окупятся.

Компьютерное зрение

У компьютерного зрения сегодня – настоящий звездный час.

Если раньше отслеживанием покупательского поведения занимались интернет-магазины, то теперь это делают и физические. Распространение недорогих датчиков, прогресс компьютерного зрения и искусственного интеллекта породили новый класс приложений. Сегодня в обычных магазинах запоминают покупки и предпочтения, чтобы сохранить конкурентоспособность.

Весьма широкие перспективы применения искусственного интеллекта и компьютерного зрения – у отрасли грузоперевозок. В Fedex и других крупных курьерских службах проводят пилотные внедрения новых технологий, а стартапы, вроде оператора автотранспортных перевозок Peloton, разрабатывают собственные системы с нуля.

В настоящее время есть большие сложности с наймом инженеров по компьютерному зрению. Квалифицированные претенденты требуют заработную плату на уровне 400 тыс. долл. в год, рассчитывая при этом на значительную свободу и большую долю акционерного капитала, – по крайней мере, когда речь идет о трудоустройстве в стартапы.

Искусственный интеллект для индустрии услуг

В отделении IBM Watson выражают уверенность в том, что в 2018 году искусственный интеллект будет активно внедряться в таких разных сферах, как недвижимость и юриспруденция, но шире всего – в гостиничной индустрии. Уже сегодня в отелях на основе чат-ботов создаются персонализированные консьержи, способные оперативно ответить на любой запрос постояльца. Располагая огромными массивами информации, от адресов ближайших ресторанов до прогнозов погоды, искусственный интеллект сможет угодить любому гостю. Кроме того, с гостиничными программами-роботами можно взаимодействовать в любом месте через мобильные приложения. Автоматизированные консьержи уже внедрены в отелях Marriott International и Cosmopolitan в Лас-Вегасе, и в нынешнем году охват продолжится.

Искусственный интеллект также помогает прогнозировать поведение клиентов, облегчая решение конкретных проблем. В 2018 году программы-роботы будут более широко восприниматься как реальная замена людям в отделах клиентского обслуживания.

Контейнеры и микросервисы

Контейнеры и микросервисы привлекают интерес организаций, которым требуется быстрая разработка приложений, использующих Интернет вещей и облака.

Особенно активно «модные» технологии, включая граничные и бессерверные вычисления, контейнеры и микрослужбы, применяются для проектов в сфере Интернета вещей, причем такие проекты обычно реализуются по методу DevOps.

Сейчас платформы микрослужб и контейнеров предпочтительнее использовать в небольших по масштабу проектах с меньшим риском. Применение будет расти по мере того, как в организациях освоят работу с современными архитектурами, внедрят платформы оркестровки наподобие Docker, Kubernetes и Cloud Foundry для управления жизненным циклом растущего числа контейнеров.

Блокчейн

Руководители отделения Oracle Cloud Platform отмечают, что влияние блокчейна сегодня ощущается не только в финансовой отрасли, но и, например, в таких областях, как оптимизация цепочки поставок и безопасность. За последнее время было подано почти 2,5 тыс. заявок на регистрацию патентов, касающихся блокчейна, а годовая выручка, обеспечиваемая соответствующими технологиями, к 2025 году, по прогнозу, превысит 176 млрд долл. В Oracle предвидят, что в течение всего двух лет блокчейн станет стандартом в мире коммерции, и уже сегодня он начинает оказывать мощное влияние на здравоохранение, розничную торговлю, государственный сектор и не только.

Блокчейн, считают специалисты, принесет серьезные изменения в финансовые отделы, причем не только в плане ведения бухгалтерии, которая основана на системе двойной записи, изобретенной еще шесть веков тому назад. Финансовым директорам стоит готовиться как к внешним переменам, обусловленным блокчейном, так и к внутренним. Сверка, соотнесение платежей со счетами, сопоставление заказов на покупку с накладными и другие операции уже скоро могут быть поручены распределенным реестрам.

Облачно-граничные вычисления

Объединенив облачные и граничные (или периферийные) технологии, можно выполнять вычисления вблизи источников данных с последующей отправкой информации в облако для размещения и анализа. Например, сведения о здоровье пациентов могут передаваться в центральное облачное хранилище, а данные от автомобилей – анализироваться в облаке, чтобы тем самым предотвратить образование дорожных заторов.

«Полагать, что облачные и граничные вычисления соперничают, значит заблуждаться, – отмечается в докладе Gartner. – На предприятиях уже сейчас при разработке ИТ-архитектур стоит использовать шаблоны проектирования, относящиеся к граничным вычислениям».

Облачно-граничные системы позволят адаптировать существующие архитектуры для определенных сценариев применения, помогая снизить сетевую задержку, уменьшить взаимозависимости систем, повысить устойчивость, сократить затраты. Но пока что преимущества граничных и гибридных архитектур осознаются недостаточно, отмечают аналитики.

Цифровая этика

Одна из главных сложностей, с которыми сталкиваются во многих компаниях, начавших цифровую трансформацию, связана с организацией обработки гигантского количества данных для получения ценных сведений.

В SAP отмечают, что эта проблема не обойдет стороной и кадровые отделы, где выросшие потоки данных создают не только новые возможности, но и трудности, касающиеся соблюдения этики, сохранения здоровой корпоративной культуры и выполнения тех или иных требований.

В 2017 году, продолжают в компании, отчетливо проявилась потребность объединить усилия руководителей различных отделов для решения этих задач. В 2018 году проблемы культуры, поддержания высокой репутации и социально ответственного применения технологий по-прежнему будут на пике актуальности.

– Paul Heltzel. 12 technologies that will disrupt business in 2018. CIO. FEB 12, 2018 3:00 AM PT

Средний срок работы ИТ-руководителя в одной компании составляет четыре года. Увольнение ИТ-директора зачастую оказывается спровоцированным масштабными изменениями корпоративной стратегии или его роли. Руководители ИТ-служб уходят и потому, что не могут свободно распоряжаться выделяемым бюджетом или считают свою стратегию ослабленной. Иногда они не вписываются в корпоративную культуру, а то и просто не справляются со своей работой.

В цифровую эпоху резонно было бы ожидать сокращения цикла пребывания ИТ-директоров в должности. Но пока объективных свидетельств этому нет. Большинство компаний еще только разрабатывают свои цифровые стратегии, и о провалах ИТ-руководителей говорить рано.

«Текучесть может быть достаточно большой, но прогнозировать ее непременное возрастание я бы не стал, – указал Крис Патрик, отвечающий в консультационной компании Egon Zehnder за подбор ИТ-директоров. – Работа становится более жесткой, сложной, от ИТ-директора требуются не только технические навыки, но и деловая хватка и лидерские качества».

Следует отметить, что никогда еще перед ИТ-директорами не открывалось столько возможностей и им не было так сложно. Перечислим семь причин, из-за которых ИТ-директор может принять решение уйти из компании или работодатель уже по своей инициативе укажет ему на дверь.

Два в одном

Некоторые компании отделяют цифровую трансформацию от корпоративной ИТ-службы, нанимая отдельного директора по цифровой трансформации. Другие же и цифровую трансформацию, и управление корпоративной ИТ-службой доверяют ИТ-директору. Для такой роли «два в одном» характерны высокие риски, высокий заработок и гарантированное быстрое увольнение в случае неудач. Успех же открывает совершенно новые возможности.

«Сегодня ИТ-директоров все чаще просят заняться продвижением цифровых продуктов и сервисных инноваций, не упуская из внимания внутренние ИТ, что ставит их в трудное положение, – заметил Патрик. – Многие такие руководители имеют опыт работы лишь с традиционными корпоративными ИТ, а теперь от них требуют заниматься продуктами и программами, с которыми они практически не сталкивались на протяжении своей карьеры».

Несоответствие темпов изменений ожиданиям

Некоторые ИТ-директора не готовы к тому, что сроки решения поставленных задач сокращаются. Работодатель требует результатов уже через 6-8 недель, а не через полгода-год. Сталкиваясь с такой ситуацией, ИТ-директора заваливают проект, и им указывают на дверь. «Справедливо это или нет, но зачастую человек, планирующий развитие технологий и разрабатывающий соответствующую стратегию, несет на себе всю тяжесть ответственности», – подчеркнул Патрик.

Бюрократическое сопротивление переменам

«Неспособность преодолеть сопротивление переменам – еще одна распространенная причина увольнения ИТ-директоров, – указал партнер компании Heidrick & Struggles Мэтт Айелло. – Один наш клиент, которого пригласили руководить цифровой трансформацией, ушел с поста ИТ-директора, поскольку в сложившейся бюрократической среде проводить быстрые преобразования было просто невозможно. От ИТ-директора требовали скорости и управляемости, присущих Tesla Model S, но при этом организация больше напоминала скейтборд. В эпоху agile-технологий все по-прежнему предпочитали неспешно идти пешим ходом».

Стратегические разногласия

ИТ-директор может стать жертвой разной трактовки понятия цифровой трансформации. Некоторые рассматривают трансформацию как средство поддержания связи с клиентами и генерации доходов, другие же видят в трансформации способ сокращения затрат и повышения операционной эффективности. ИТ-директору первого типа придется подыскивать себе новое место, если от него требуют решения второй задачи.

«Во время собеседования слушать нужно очень внимательно, а на протяжении первых двух месяцев работы старательно вникать во все, что от вас требуют, – отметил Айелло. – Неспособность руководителей корректировать свои действия и согласовывать планы очень часто становится основной причиной провала стратегии цифровой трансформации».

Заманивание и подмена, или превращение в жертву собственного успеха

Иногда ИТ-директору обещают предоставить возможность управления цифровыми изменениями, но это оказывается на деле лишь приманкой – практикуется тактика заманивания и подмены.

«Одного из наших клиентов пригласили в компанию, занимающуюся гостничным бизнесом, на должность ИТ-директора, посулив ему важную роль в процессе цифровой трансформации, – сообщил Джерри Макнамара, директор кадрового агентства Korn Ferry по глобальному управлению. – В компании, однако, ИТ-системы были разваливающимися и устаревшими. Новый ИТ-директор, подчинявшийся директору по операциям, привел систему в порядок, обеспечил ее стабильное и устойчивое функционирование. Но после того как операционный фундамент был заложен, компания наняла директора по цифровой трансформации, который подчинялся непосредственно генеральному директору. В результате ИТ-директор уволился. Он не хотел, чтобы другие занимались построением цифровых продуктов, используя его бюджет, людей и инфраструктуру».

Стагнация

«Некоторые руководители ИТ-служб чересчур долго засиживаются на своем месте, – указал Патрик. – У нас есть клиенты, желающие чтобы ИТ-директор проработал бы у них как минимум десять лет. Откровенно говоря, не знаю, зачем им это нужно. Ведь ИТ-служба с бессменным руководителем начинает стагнировать, особенно если лидер не готовит себе преемников. Прочно сидящий на своем месте ИТ-директор не сможет создать высокоэффективную команду».

Летуны, не доводящие дело до конца

Противоположная ситуация, когда ИТ-директор меняет работу через каждые год-два, тоже не приносит ничего хорошего. Такого человека считают летуном, не умеющим довести дело до конца или поладить с коллегами. Оптимальный период работы на одном месте, по мнению Патрика, – четыре-пять лет. Этого времени вполне достаточно для проведения необходимых преобразований, стабилизации и развития функционала. После этого имеет смысл уходить, пока рост организации не замедлился. И именно исходя из этого нужно выстраивать свои планы.

– Clint Boulton. 7 reasons CIOs quit (or lose their jobs). CIO. FEB 8, 2018

Корпоративный рынок начинает все больше приобретать черты потребительского. Онлайн-сервисы, микросегментация, пред- и постпродажная работа с клиентами, прогнозирование их потребностей – теперь эти задачи актуальны не только для банков и телеком-операторов, но и для многих игроков B2B-рынка. И хотя про большие данные в основном пока речи не идет, специфические ИТ-инструменты для взаимодействия с клиентами и поддержки продаж им требуются все чаще. При этом одни и те же решения могут использоваться в совершенно разных целях. Например, облачную платформу SAP Hybris используют и как непосредственно интернет-магазин, и как аналитическое дополнение к CRM, и как средство поддержки продаж. «КАМАЗ», «Северсталь», а также ТК «Мегаполис», занимающаяся дистрибуцией табачных товаров, работают в разных сегментах рынка, но их объединяет потребность в цифровизации работы с клиентами, хотя к решению задачи каждая из компаний подошла по-своему. 

«Мегаполис» обеспечил смарт-беседы с клиентами

Люди ежедневно сталкиваются с потребительскими сервисами, заходя в парикмахерские, фитнес-центры, автосалоны. Полученный опыт они переносят в отношения В2В.

«Заходя в торговую точку, агент должен быть готов на основе предыдущих покупок клиента сделать ему новое предложение или дать рекомендации. Система способна выступить помощником в смарт-беседе», Дмитрий Лебедев, директор департамента развития традиционной торговли ТК «Мегаполис»

«Наши клиенты стали весьма требовательными. Они оформляют заказы в интернет-магазинах, видят там персональные предложения и хотят точно такого же, но уже в бизнес-среде. Мы не можем не откликаться на предъявляемые требования и решили запустить дополнительный канал продаж», – говорит Дмитрий Лебедев, директор департамента развития традиционной торговли ТК «Мегаполис».

«Мегаполис» – крупный дистрибьютор, эксклюзивный поставщик ряда марок табака. Компания обслуживает не только крупные федеральные сети, но и почти 150 тыс. торговых точек «традиционной торговли». Маленькие торговые точки испытывают очень серьезное давление со стороны известных компаний и при этом не могут похвастаться ни ассортиментом, ни высочайшим уровнем сервиса. Чем им можно помочь, сказать трудно, информация слишком разрозненная. Чтобы иметь возможность «достучаться» до основной массы клиентов и понять их потребности, было принято решение развернуть платформу SAP Hybris.

«Мы дали возможность делать заказ круглосуточно, а не только тогда, когда наш агент приходит в торговую точку. Сотрудник, принимающий решение, может сделать заказ в любое удобное время – например, сидя дома в воскресенье», – отмечает Лебедев. Портал доступен по подписке: торговым точкам выдаются пароли, и их сотрудники работают через личные кабинеты. Очень большое значение имеет мобильная версия портала: люди все чаще делают заказы через мобильные устройства.

В компании надеялись, что с появлением удобного сервиса заказов удастся обеспечить до 10% выручки. Есть и другие очень простые и понятные, но при этом важные сервисы – акты сверок, истории заказов. Их доступность позитивно влияет на лояльность.

Появление нового канала побудило и к более радикальному изменению процессов. Торговые агенты больше не принимают заказы внутри торговой точки: рутинные операции переданы в электронный канал, а сотрудникам отведена более интересная с точки зрения бизнеса роль – мерчандайзинг и разговоры с клиентами об их потребностях.

Сейчас платформа проходит пилотные испытания в Москве, Нижнем Новгороде и Новосибирске.

«Мы были в очень жестких рамках – на проект было отведено четыре месяца. Во многом из-за этого выбор был остановлен на облачном решении, которое позволяло войти в проект без крупных инвестиций, хотя и нельзя сказать, что Hybris стоит дешево», – говорит Лебедев.

Часть запланированных возможностей еще предстоит реализовать. В частности, полную омниканальность. И хотя еще не подведены итоги первого этапа проекта, в течение 2018 года запланирован второй этап развития платформы. В его рамках будет сформирован единый маркетинговый профиль клиентов. И конечно же, данные, собираемые в едином месте, надо будет использовать.

«Заходя в торговую точку, агент должен быть готов на основе предыдущих покупок клиента сделать ему новое предложение или дать рекомендации. Система способна выступить помощником в смарт-беседе», – подчеркивает Лебедев. Персонализированные предложения должны привести к заметному росту продаж и улучшить взаимодействие с торговой средой.

«КАМАЗ» формирует платформы

«Наш продукт инвестиционный и комплексный, и когда клиент принимает решение о его покупке, нам как автопроизводителю важно уяснить, из чего он исходит. Надо понимать, как компания планирует использовать технику в своем бизнесе, насколько автомобили будут эффективны в ее процессах», – рассказывает Эльдар Аминов, руководитель службы развития дилерской сети «КАМАЗа».

«Я пока что не знаю ни одного автопроизводителя, который использовал бы подходы CRM в рамках всей дилерской сети. Обычно ограничиваются внедрением CRM у себя и пытаются работать с клиентами силами своих сотрудников», Эльдар Аминов, руководитель службы развития дилерской сети ПАО «КАМАЗ»

Как у всех автопроизводителей, большая часть продаж «КАМАЗа» проходит через дилерскую сеть. До недавнего времени руководство компании устраивали и ее активность, и объем продаж. Вроде бы все хорошо – доля на рынке в сегменте большегрузных автомобилей свыше 50%. Однако время идет, и клиенты меняются. Для них важны онлайн-мониторинг работы автомобилей, быстрая реакция от производителя. Традиционных подходов (персональные продажи, переговоры и т. п.) уже недостаточно, чтобы понять, чем клиент на данный момент дышит. Поэтому на «КАМАЗе» всерьез озаботились тем, чтобы собирать информацию практически в режиме реального времени. Было крайне важно успеть охватить каждого клиента, установить стандарт работы с клиентами.

«Я не знаю пока что ни одного автопроизводителя, который бы использовал подходы CRM в рамках всей дилерской сети. Обычно ограничиваются внедрением CRM у себя и пытаются работать с клиентами силами своих сотрудников», – говорит Аминов. На созданной же «КАМАЗом» платформе работают именно сотрудники дилеров – независимых юридических лиц, они отражают всю информацию о работе с клиентами. Построение этой информационной цепочки взаимодействия с клиентами было очень важным и непростым решением – фактически требовалось создать систему, в которой было бы удобно работать и самим дилерам.

На «КАМАЗе» используют Hybris в качестве базы для собственных платформ – цифрового клиента и цифрового автомобиля. При этом любое действие сотрудника дилерского центра должно иметь воздействие на рынок и порождать реакцию клиента.

«Мы ориентировались именно на облако, потому что это очень хороший способ быстро войти в тему и запуститься в боевом режиме, в случае же использования традиционной модели компании часто вынуждены вариться в собственном соку», – говорит Аминов. Кроме того, требовалось создать решение, в котором любые изменения сразу отражаются на всех пользователях – сейчас их около 700, а в ближайшее время станет тысяча. Меняться и смещать приоритеты, подстраиваясь под рынок, приходится часто, и все пользователи должны работать в едином информационном поле. Облачное решение удачно вписалось в эти условия.

В результате реализации проекта удалось решить сразу несколько задач. Во-первых, существенно повысилось качество получаемой от дилеров информации, а по любым действиям пользователей системы можно получать необходимую аналитику. Во-вторых, была построена система перепроверки информации, получаемой из разных источников. Кроме того, удалось организовать схему активной работы менеджеров: процессы выстроены таким образом, что система фактически сама толкает менеджера на следующий шаг, подсказывая, куда двигаться дальше. Заметно повысилась активность сотрудников, удалось нарастить клиентскую базу, фактически охватив около 80% потенциальных клиентов.

На следующей фазе проекта подразумевается обеспечить понимание того, что происходит с автомобилем после его продажи. Для этого используются данные регистрационного учета ГИБДД, данные сервисного обслуживания, заказ-нарядов. Вся эта информация помогает понять, как именно клиент использует автомобиль, насколько он доволен и что ему можно предложить для повышения эффективности бизнеса.

«То, что мы сделали, – отнюдь не финальная точка, мы только вошли во вкус, у нас большие планы по развитию системы», – уверен Аминов. Система очень скоро будет распространена на экспортные продажи. Возможно, отечественная практика не найдет широкого применения за рубежом, но наработан хороший опыт для выхода с этим решением и на внешние рынки. Кроме того, платформа Hybris будет использоваться и для электронной коммерции. Накатывающуюся волну игнорировать невозможно – клиенты требуют онлайн-сервисов и максимально оперативного реагирования на свои запросы.

Сейчас при сборе информации о событиях с автомобилем и его истории формируются большие данные, благодаря которым можно предлагать «умные» сервисы – например, рекомендовать клиентам вместо ремонтов профилактическое обслуживание, предупреждая простой техники.

«Северсталь»: путь к активным продажам

Металлургия – весьма консервативная отрасль, в ней все происходит медленно, в том числе и развитие ИТ- и бизнес-практик. К интернет-продажам «Северсталь» подходила несколько раз – и в начале 2000-х, и в 2004-м, и в 2010 году. Как полагает Евгений Черняков, директор по продажам АО «Северсталь Менеджмент», тогда еще не сложились все необходимые условия – и клиенты, и компания еще желали работать по-старому. Зато такие условия совершенно точно создались в течение последней пары лет: конкуренция растет, а клиенты изъявляют все большую готовность к электронным закупкам. Средний возраст закупщиков с 50-60 лет упал до 30, и это тоже сказывается – люди более открыты для новшеств.

«Если бы мы считали исключительно прямую окупаемость ИТ-проектов, то, скорее всего, ни один из них мы бы не запустили», Евгений Черняков, директор по продажам АО «Северсталь Менеджмент»

Было принято решение построить интернет-магазин на платформе Hybris. Однако, несмотря на внедрение облачной платформы, быстрым проект не стал – много времени заняла бизнес-подготовка.

«Запустить облачное решение в металлургии не так просто, многие системы не готовы к этому, нужно привести в порядок и процессы, и данные. Наложить Hybris на существующую систему продаж тоже сложно, необходимы внутренние изменения. На это у нас ушло около года», – поясняет Черняков.

В настоящее время почти 50% российских клиентов «Северстали» уже пользуются интернет-магазином, через него происходит 10% продаж, и их объем быстро растет. Постоянная клиентская база включает около 700 предприятий, осуществляющих закупки, а всего пользователями портала стали более 20 тыс. компаний.

Как отмечает Черняков, площадка уникальна тем, что на ней удалось создать действительно комплексное решение. «Обычно интернет-магазины продают металл, имеющийся в наличии. Мы же делаем по-другому: если требуемого металла нет в наличии, клиент через личный кабинет может оформить заявку и заказ будет готов к указанной дате», – говорит он. Такая смешанная модель пока весьма редка. В этом заключалась основная сложность проекта, так как требуется интеграция различных информационных систем, а вся информация должна быть синхронизирована и унифицирована.

Если «Мегаполис» в ходе первого этапа проекта сделал акцент на работе в поле – поддержке продаж и мерчандайзинга, а «КАМАЗ» – на постпродажном обслуживании, то у «Северстали» на первый план вышел пресейл – поиск возможностей для продаж. Решение стало единым порталом для взаимодействия с клиентом. Металлурги постепенно переходят от традиционной, пассивной модели продаж, когда клиенты сами приходят с заявками, к активной деятельности, когда продажа начинается в момент появления у клиента проекта.

«Узнав о запуске нового проекта, мы начинаем загодя прорабатывать потенциальный заказ, ищем технические решения, что в прежние времена встречалось крайне редко», – подчеркивает Черняков. Очень важно оказаться «внутри» проекта еще на этапе подготовки технического задания, предлагая консалтинговую поддержку. Подрядчики и закупщики не являются металловедами, им часто требуется подсказать, какую марку стали правильнее применять, какое решение будет более эффективным. Чтобы вести такие продажи, нужен совершенно другой подход к модели продаж и совершенно другие ИТ-решения.

«Мы все дальше уходим от необходимости звонить на “Северсталь” и проверять статус заказов – всю требующуюся информацию можно получить онлайн. Эта информация важна и для внутренних пользователей: имея ее, мы понимаем, чем можем помочь нашим продавцам», – резюмирует Черняков. Это позволяет не держать сотрудников в офисе, поощряется их нахождение «ближе к клиенту».

В эффекты можно только верить…

«У меня проект окупается за полтора года. Разумеется, есть экономия на числе торговых агентов, рост за счет количества собираемых заказов. Но на самом деле ситуация – либо делай, либо умри», – уверен Лебедев. Инвестиции идут в сохранение и развитие конкурентных преимуществ, расширяя окно возможностей.

«Я не знаю, какую материальную пользу я получу от улучшения клиентской аналитики и какие выгоды несет персонализация работы с клиентами. Но я точно знаю, что без интернет-магазина ни выгоды, ни пользы никакой не будет», – продолжает Лебедев. Конкретный же финансовый эффект зависит от собственной «крутизны» компании – от того, насколько удастся монетизировать эти возможности.

«Если бы мы считали исключительно прямую окупаемость ИТ-проектов, скорее всего, ни один из них мы бы не запустили», – признается Черняков и добавляет, что обычно период окупаемости составляет несколько лет.

Как известно, ИТ-продукт недостаточно приобрести. Перед началом его использования требуется немалая подготовительная работа, которая сама по себе имеет ценность для бизнеса: улучшение внутренних процессов, повышение прозрачности, приведение в порядок документации, интеграция существующих решений. Из-за этого прямую окупаемость проекта оценить сложно. Поэтому зачастую их реализация скорее зависит не от предъявленных цифр, а от позиции бизнес-руководства – «верю» или «не верю».

Есть решения, обязательные для работы в современных условиях. Системы, позволяющие персонально работать с клиентами, относятся именно к таким – без них компания не в состоянии соответствовать ожиданиям рынка.

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.

«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?

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.

В прошлом году Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» обнародовал концепцию проекта Data Culture, направленного на обучение технологиям анализа данных студентов бакалавриатов всех факультетов университета. Одним из инициаторов проекта является вице-президент НИУ ВШЭ Игорь Агамирзян.

Агамирзян имеет очень большой и разноплановый опыт работы в ИТ-индустрии. C 2009 по 2016 год, он, возглавляя Российскую венчурную компанию, внес большой вклад в формирование в России экосистемы инновационного предпринимательства. До перехода в ВШЭ сотрудничал с университетом на протяжении 15 лет, участвуя в создании первых технических специальностей в вузе, а сейчас курирует направления по инженерии и computer science (факультет компьютерных наук – ФКН, МИЭМ). Беседа с Агамирзяном, который 28 марта выступит на форуме BIG DATA 2018, не ограничивалась обсуждением проекта Data Culture. Мы говорили о том, каким в целом должно быть высшее образование, чтобы соответствовать задачам цифровой экономики.

– С чем связано появление проекта Data Culture?

Сейчас молодежи, чтобы успешно развиваться в современной социально-экономической структуре, необходим базовый набор компетенций, сильно отличающихся от тех, которые были нужны моему поколению. Это новая культура в широком смысле. У Юрия Лотмана есть прекрасное определение: «Культура – это совокупность генетически не наследуемой информации в области поведения человека». Это то, что приобретается как результат воспитания, образования, жизни в определенной среде. А среда меняется со временем, и сейчас у общества иные потребности, чем 50-100 лет назад, поскольку другой становится его структура за счет изменения структуры экономики, в основе которой изменения технологического ландшафта.

В результате взрывного развития технологий в последние 50 лет, многое для человечества сейчас происходит впервые: постоянное нахождение в ситуации переизбытка информации, возможность мгновенной коммуникации в планетарном масштабе. Это уже приводит к существенным социальным последствиям, и тенденция будет только нарастать.

Что нужно молодым людям в этих меняющихся условиях? Безусловно, культура работы с данными: сегодня ни в одной специальности невозможно существовать без умения ориентироваться в информации. Одна из принципиальных особенностей современной среды – это общедоступность гаджетов, которые являются нашим персональным шлюзом в информационный мир.

Второй элемент культуры XXI века – предпринимательская культура. Экономика, основанная на знаниях, базируется на гораздо более развитой экосистеме создания ценности. Если в традиционной индустриальной экономике производительной силой и объектом производства были материальные объекты – например, завод и автомобили, то в современной экономике основным центром создания добавленной стоимости является не завод, а его конструкторское бюро. Маржинальность производственной части стремится к нулю, стоимость энергетических и физических ресурсов падает, а потому себестоимость единицы продукции при массовом производстве становится ничтожно малой. Драматическое падение цен на электронику это хорошо иллюстрирует. А ценность создается в развитой экосистеме инжиниринга, для существования в которой необходимы предпринимательские компетенции.

И это необязательно стартапы и технологическое предпринимательство. По сути, любая внутрикорпоративная инициатива – тот же стартап, только внутри существующей оргструктуры. Кроме того, проекты на стыке социальных и креативных задач приобретают все большее значение в условиях снижения востребованности многих традиционных профессий, связанных с низкоэффективным физическим трудом. Высвобождающиеся при этом ресурсы переходят в сферу услуг, связанных, например, с туризмом или ресторанным бизнесом.

Чего уже никогда не будет, так это гарантированной занятости, характерной для больших индустриальных обществ. Мы должны быть готовы в ближайшие десятилетия жить в условиях профицита рабочей силы и сильной дифференциации в востребованности квалификаций. Все процессы, связанные с внедрением цифровой экономики, включая цифровые производства, цифровую энергетику, цифровое ЖКХ, интеллектуальный транспорт и т. д., будут приводить к вымыванию кадров средней квалификации. При этом будет сохраняться и, возможно, расти спрос на низкоквалифицированные ресурсы и будет очень небольшой спрос на суперквалифицированных, элитных специалистов. Предпринимательский дух в экономике, для которой характерен профицит трудового ресурса, будет абсолютно необходим.

Я не хочу сказать, что каждый станет предпринимателем, и не думаю, что можно научить предприимчивости – это свойство характера, но можно научить технологиям ведения предпринимательской деятельности.

Ключевой компетенцией для цифровой экономики также является культура проектной работы, причем с точки зрения как управления проектами, так и участия в них. И наконец, для того чтобы заниматься предпринимательской деятельностью, проектной работой, необходима культура коммуникаций. Этому нас никогда не учили, более того, это противоречит традиционной концепции общего образования, которое всегда было индивидуализировано. Уже сейчас очень трудно проверить, решил ли учащийся задачу сам или нашел решение в Google. А когда в ближайшие годы появится специализированный искусственный интеллект, позволяющий для любой задачи моментально получить ответ в смартфоне, система индивидуальных заданий из закрытого списка окончательно перестанет работать. Поэтому необходимы другие подходы, подразумевающие индивидуализированные образовательные траектории и в то же время коллективную работу, результатом которой может быть, например, некая предпринимательская инициатива. При этом надо уметь пользоваться возможностями и избегать рисков, порождаемых переизбытком информации.

– Все это выглядит как колоссальный вызов для системы образования…

Это вызов не только для системы образования, но и для всего общества. Технологическое развитие в первую очередь влияет на экономику, а через экономические изменения – на социальные явления. У меня есть предположение, что на протяжении этого века должно кардинально измениться понятие государства. Социальные структуры всегда строились на коммуникациях, которые были возможны благодаря территориальной близости. Впервые в истории человечества мы оказались в ситуации глобальной бесплатной связности, когда структура общения не зависит от физического местоположения. И это может привести к кардинальным изменениям на глобальном уровне. Традиционные госструктуры вряд ли будут это приветствовать, и пример тому – попытки регулирования Интернета, но противостоять подобным тенденциям бессмысленно.

– Когда мы общались примерно два года назад (см. «Стратегия прорыва», «Computerworld Россия», 29.02.2016), вы высказали предположение, что наука о данных (Data Science) как отдельное направление не сохранится, но будет Data Science в энергетике, Data Science в транспорте, Data Science в ЖКХ и т. д. Программа Data Culture, по-видимому, отвечает этой вашей идее?

Все самое интересное вокруг нас лежит на пересечении информации и физического мира. Цифровое производство, интеллектуальные транспортные системы – это приложение информации и ИТ к вполне традиционным областям человеческой деятельности. Данные имеют смысл только тогда, когда им придана какая-то интерпретация, которая, в свою очередь, задается предметной областью и алгоритмами работы с этими данными. Алгоритмы являются неотъемлемой частью науки о данных, поэтому в проекте Data Culture надо среди прочего развивать алгоритмическую культуру и понимание того, как работать с данными.

– Могу представить, что алгоритмической культуре можно и нужно учить студентов ФКН. А как быть с остальными факультетами, например гуманитарными? Чему и как учат в рамках проекта Data Culture менеджеров, экономистов, филологов, ну и математиков наконец?

Программа кастомизируется в зависимости от потребностей конкретной специальности, но она действительно нужна всем. Вопрос – в степени глубины. Математикам и студентам ФКН, безусловно, проще. Хотя математику называют матерью всех наук, это не наука, а язык, на котором формулируются задачи любой другой науки. В отличие от естествоиспытательских наук, таких как физика или биология, изучающих явления природы, математика и computer science являются, по сути, фабриками артефактов. Будущим специалистам в этих областях присущ конструктивизм, поэтому прививать им культуру работы с данными несложно.

Во многих других областях человеческой деятельности конструктивный подход, связанный с определением новых сущностей, проявляется гораздо меньше. История, филология, философия – это не конструирование нового, а анализ того, что уже существует. Культура работы с данными тоже связана с анализом, но, для того чтобы анализировать данные в цифровой форме, нужно понимать, как выполняется конструирование артефакта в виде алгоритма, программы и т. д. Одно из достижений последнего времени состоит в том, что появились вполне понятные средства программирования с возможностью интеграции в глобальные среды работы с данными.

В проекте Data Culture для каждого конкретного факультета строится своя учебная траектория и набор уровней, которыми могут овладеть студенты с точки зрения использования данных в приложении к своей специальности. Как все это будет выглядеть, определяют специалисты в данной предметной области. Поэтому важнейшей частью проекта является подготовка и обучение преподавателей.

– Не создаст ли это проблем в продвижении проекта, ведь сложившемуся преподавателю может быть трудно воспринимать новое?

Молодежь это очень легко воспринимает, а в Вышке много молодых преподавателей. Но и среди опытной профессуры на удивление много людей, абсолютно открытых новому. И это тоже результат происходящей технологической, экономической, социальной революции – меняется отношение к возрасту. Модель общества, в котором считают, что в 60 лет наступает старость, уже неактуальна. Те, кто продолжает активно работать, учатся всю жизнь.

– Меняются ли российские вузы в ответ на глобальные изменения экономики и общества, связанные с технологическим развитием?

В Высшей школе экономики это несомненно происходит, и ВШЭ входит в число лидеров изменений среди высших учебных заведений в нашей стране. Но я бы не рискнул сказать, что таких университетов много. Большие изменения происходят, например, в питерском ИТМО, где успешно решается задача формирования университета нового типа. Сколтех с чистого листа создавался как такой университет. Его учебная программа включает только магистратуру, но надо сказать, что в ведущих мировых университетах соотношение бакалавров, магистров и аспирантов иное, чем в наших больших вузах, в них магистры и аспиранты преобладают. Знаменитые Стэнфорд и MТИ ориентированы преимущественно на подготовку специалистов с более высоким уровнем образования.

– В связи с падением востребованности среднего слоя специалистов, о котором вы говорите, не изживет ли себя система бакалавр-магистр?

Я говорил о вымывании среднего уровня, но о сохранении или даже росте спроса на низкую квалификацию, под которой необязательно подразумевать только людей, занимающихся физическим трудом. Это могут быть «пролетарии умственного труда», которые умеют работать по регламенту. Так, технология создания программного продукта – это работа по определенному управленческому регламенту, хотя программирование и содержит в себе элемент креативности.

Хороший пример – инженерное ПО. Специалист, который использует AutoCAD для решения конкретных инженерных задач, и специалист, который разрабатывает алгоритмы моделирования, используемые в системах автоматизации проектирования, имеют разные уровни квалификации. Подавляющее большинство инженеров сегодня – это пролетарии умственного труда, применяющие инструменты для решения конкретных задач, как правило, связанных с системной интеграцией. Поэтому современному инженеру культура работы с данными для поиска информации о лучших компонентах для своего решения необходима гораздо больше, чем, скажем, владение сопроматом, который уже «зашит» в САПР.

ИТ оказались мощнейшим инструментом унификации процессов, потому что в ИТ-системах «зашита» значительная доля регламентной работы. Инструментарий и техника работы в разных отраслях стали гораздо более схожими, чем это было в индустриальном мире.

– Если говорить непосредственно о работе с данными, то такими «сборочными компонентами» будут аналитические решения, инструментарий машинного обучения, которые вендоры стараются сделать все более доступными пользователям, не являющимся учеными по данным?

Совершенно верно, в работе с данными все большую роль играет системная интеграция. Без библиотек, без доступного инструментария сделать ничего невозможно. Такое впечатление, что останется несколько компаний в мире, способных писать компоненты, а вся остальная ИТ-индустрия перейдет в разряд высокоуровневых системных интеграторов, которые пишут программный код на уровне использования библиотек от Microsoft, Google, Apple и др.

– Что тогда подразумевает профессия Data Scientist? Это системный интегратор или создатель библиотек?

Data Scientist – это прежде всего постановщик задачи, пользователь всей этой технологической начинки для решения конкретной проблемы в конкретной предметной области. Все известные мне люди, занимающиеся Data Science, очень хорошо понимают предметную область, к которой прилагается наука о данных, но при этом обладают математическими знаниями. В Высшей школе экономики ведутся проекты с самыми разными приложениями. Есть группа, которая работает с ЦЕРН по анализу данных большого адронного коллайдера, а есть группа, которая занимается анализом данных нейросигналов. Понятно, что они могут применять одни и те же или близкие алгоритмы машинного обучения, но если мы перепутаем нейросигналы с событиями в коллайдере, то вряд ли получим что-либо содержательное.

– Есть ли четкое понимание того, как учить этой профессии?

На ФКН такое понимание есть, подготовка уже успешно ведется, и в ней важное место отводится сотрудничеству с индустриальными партнерами. Вообще, одной из особенностей современного образования является то, что университет все больше зависит от партнеров из бизнеса. В частности, потому, что очень часто новые технологические идеи приходят из индустрии, а не из академической среды. До 80-х годов прошлого века в Computer Science развитие шло преимущественно в университетской среде либо в индустрии, но с активным участием университетов. Затем возникла ситуация, когда разработчики персональных компьютеров оказались оторваны от академической среды и потому на первых порах часто изобретали велосипед – то, что было давно и хорошо известно в науке, в индустрии ПК становилось открытием. А потом развитие пошло настолько быстро, что на протяжении 90-х и нулевых годов скорее университетская среда питалась достижениями индустрии, чем наоборот.

Мне думается, что сейчас если не лидерство, то по крайней мере равноправное участие к академической среде возвращается, но уже на других условиях – коллаборативного партнерства. И это хорошо подтверждается на примере факультета компьютерных наук ВШЭ, который был создан и развивается в тесном сотрудничестве с «Яндексом».