Цифровая экономика

18 января «Ростелеком» и АНО «Цифровая экономика» представили тренды цифровизации на 2023 год, основанные на собственных аналитических отчетах. Эксперты компаний рассказали о своем видении развития цифровых технологий в России и мире.

Для «Ростелекома» исследование глобальных трендов цифровизации стало уже пятым по счету. Как отметил Борис Глазков, вице-президент по стратегическим инициативам «Ростелекома», несколько лет назад перед компанией встала задача актуализации стратегии. Требовалось понять, в каком направлении развивается научно-технический мир, и не зависеть в этом от западных аналитиков.

«Никакими человеческими ресурсами эту амбициозную задачу решить было невозможно. Мы не нашли ничего лучше, как заставить наш искусственный интеллект прочитать все научные статьи, патентные заявки, информацию о венчурных инвестициях и сделках в области ИТ», — рассказал Глазков. Казавшаяся изначально безумием затея оказалась удачной, и уже пятый год «Ростелеком» имеет объективную картину развития научно-технического мира. База исследования, изначально составлявшая 5 млн источников – профессиональных публикаций, уже охватывает более 117 млн источников. Это дает все более достоверные оценки. Глядя на созданную карту технологий, руководство компании оценивает, насколько находится «в тренде» и какие усилия следует предпринять в ближайшем будущем.

Глядя на созданную искусственным интеллектом карту технологий, руководство Ростелекома оценивает, насколько находится «в тренде» и какие усилия следует предпринять в ближайшем будущем

ИИ считает актуальным… себя

В рамках исследования для каждой технологии составляется интегральный рейтинг, включающий интеллектуальный вклад ученых – количество научных статей и патентов, а также объем инвестиций в нее. Бесспорным фаворитом этого своеобразного «чемпионата технологий» в последние четыре года является искусственный интеллект: помимо большого внимания, уделяемого ему, он вдобавок оказывает сквозное влияние на огромное количество других трендов. Среди сфер исследований, вызывающих наибольший интерес ученых, выделяется гибридное глубинное обучение (Hybrid Deep Learning), которое подразумевает объединение двух или более архитектур Deep Learning и обеспечивает более точные результаты, обучение на контрастных данных (Contrastive Learning), а также оптимизация выборок для обучения, в том числе с использованием синтетических данных.

Как отметила Ольга Сквирская, руководитель направления Центра стратегических инноваций «Ростелекома», за прошедший год на рынке искусственного интеллекта состоялось 24 крупных сделки объемом более 1 млрд долл. каждая. Впечатляют не только объемы инвестиций и научных работ, но и то, что результаты начинают находить активное применение на практике, причем зачастую в довольно неожиданных областях. Например, в Китае судьи обязаны консультироваться с искусственным интеллектом по каждому рассматриваемому делу, и в случае несогласия с его рекомендацией по вынесенному решению должны представлять письменное объяснение.

Ольга Сквирская: «Внешний рынок пока не слишком понимает, какая практическая польза может быть извлечена из метавселенных. Однако отмечаются гигантские инвестиции в это направление внутри самих платформ»

Среди других горячих тем, находящихся на пике интереса, в «Ростелекоме» выделяют информационную безопасность, здравоохранение и социальные сети.

Отдельно Сквирская выделила метавселенные – коллективные виртуальные пространства, созданные в результате слияния физического и цифрового мира. Триггером для бурного интереса к ним стала активность в этом направлении компании Meta (признана в России экстремистской организацией и запрещена. — Прим. ред.). Венчурные инвестиции в это направление пока невелики – это свидетельствует о том, что внешний рынок еще не слишком понимает, какая практическая польза может быть извлечена из метавселенных. Однако отмечаются гигантские инвестиции в это направление внутри самих платформ – например, Amazon, Microsoft и Apple.

Интересные изменения в рейтингах

Сравнение данных за разные годы показывает пути развития технологий – какие из них получили наибольший импульс развития и внедрения, а какие перешли в разряд аутсайдеров. По словам Глазкова, за теми, кто оказался «на обочине», следить не менее интересно: выясняется, что одни технологии появились раньше своего времени, а другие были вытеснены новым поколением решений. Например, из числа лидеров неожиданно выпала виртуальная реальность, и ее будущее сейчас под вопросом. «Перегретые» ожидания относительно нее явно не оправдались – не появилось ни дешевого и удобного оборудования, ни качественного контента. Блокчейн, напротив, пережил уже несколько кризисов, и сейчас снова резко поднимается в рейтинге. Можно говорить об очередном витке интереса к нему. Во-первых, это связано с ростом популярности технологии невзаимозаменяемых токенов (non-fungible token, NFT), которая сейчас более всего известна применительно к объектам цифрового искусства. На этот рынок выходят современные художники и известные аукционные дома, а в будущем NFT вполне способна стать основой правообладания в цифровом мире. Во-вторых, отмечается высокая активность национальных правительств по внедрению цифровых валют.

Мария Сайкина: «Возникают вполне ожидаемые вопросы относительно использования результатов работы генеративного ИИ, в том числе прав интеллектуальной собственности»

Интересные изменения отмечаются и среди стран-лидеров в области цифровых технологий — количество переходит в качество. Китай в последние годы обогнал США в интегральном рейтинге стран, став безоговорочным лидером по научным статьям и патентам в сфере цифровых технологий, а США сохраняет лидерство лишь по объему инвестиций. Отрыв двух лидеров от идущей на третьем месте Индии огромен, при этом разрыв между Китаем и США тоже значителен и равен показателю Индии. Россия в интегральном рейтинге занимает 14-е место. Среди других стран в «Ростелекоме» отмечают ощутимую динамику у Саудовской Аравии и Ирана, которые представляются интересными партнерами для технического сотрудничества.

Национальные особенности

Как отметил директор РАЭК Сергей Гребенников, экономика Рунета по итогам 2022 года вырастет на 24% (вместо ожидавшихся ранее 11%) и составит 11,8 трлн руб. Рынок ожидаемо просел в направлениях маркетинга и рекламы, а также контента, что связано с уходом с рынка западных компаний. Однако это падение с лихвой компенсировалось ростом рынка электронной коммерции, который окреп во время пандемии и сейчас готов к дальнейшему развитию.

Мария Сайкина, главный аналитик РАЭК, представила основные технологические и экономические прогнозы для российского рынка на 2023 год. Среди технологий она выделила пять основных направлений. Первыми двумя являются генеративный ИИ и технологии дипфейков, вызвавшие всплеск интереса и со стороны пользователей, и у инвесторов, и (что неудивительно) у регуляторов. Возникают вполне ожидаемые вопросы использования результатов работы ИИ, в том числе относительно прав интеллектуальной собственности, а также правомерности данных, используемых для обучения систем. Кстати, дипфейки, воспринимающиеся большинством людей исключительно негативно – как средство дезинформации, имеют и вполне «мирное» применение. На практике они широко используются в рекламе и при общении роботов с клиентами.

Кроме того, в нашей стране активно развиваются биометрическая идентификация и беспилотный транспорт. Интересно, что главным движителем этих технологий является государство, видящее в биометрии ценный инструмент для безопасности, а в беспилотниках – средство доставки грузов в труднодоступные районы. И, наконец, импортозамещение начало восприниматься как неизбежность. Если раньше оно было задачей госструктур и прочих субъектов критической информационной инфраструктуры, то теперь актуально не только для всех организаций, но и частных лиц. Очевидно, в этом году усилится разработка альтернатив для всех – даже пока доступных – технологий.

Как индустрии больших данных выжить в нынешних условиях? Ответу на этот вопрос была посвящена дискуссия «Что делать, чтобы индустрия данных выжила», состоявшаяся в рамках форума BIG DATA&AI 2022, проведенного издательством «Открытые системы». (Также о форуме см. «BIG DATA&AI 2022: лучше вместе», «Компьютерный мир», 27 апреля 2022.) Название дискуссии подразумевало, что от отрасли требуется быстрая реакция на произошедшие экономические и политические перемены. По мнению экспертов, эти изменения способны наконец ускорить действия регулятора, демонстрирующего сверхосторожность, а временами — даже медлительность.

Как подчеркнула Анна Серебряникова, президент Ассоциации больших данных, в 2018 году, когда был проведен первоначальный анализ состояния рынка, наши банки и телеком-операторы являлись одними из лучших в мире по применению инструментов работы с данными и искусственного интеллекта. Однако имевшуюся динамику сохранить не удалось, и объем рынка, ожидавшийся к 2021 году, не был достигнут из-за проблем регулирования.

«То, в чем нуждался рынок в 2018 году, остается актуальным и сейчас. Компании хотят получить возможность рассматривать данные как товар и включать их в оборот. Они желают развиваться и работать не в серой зоне, как это происходит сейчас, а полностью легально», — констатировала Серебряникова. Важно установить прозрачную систему контроля со стороны государства и исключить риски борьбы с неизвестным — ведь, как известно, психологически проще все непонятное запретить, нежели разбираться в деталях. Возможно, именно поэтому позиция регулятора по всем направлениям была крайне осторожной.

Анна Серебряникова: «Инновации нужно стимулировать, иначе мы не достигнем запланированных цифр. За период с 2018-го по 2022 год рынок уже недополучил 200 млрд руб. Если ничего не изменится, потери только усилятся»

Однако в текущей ситуации российским компаниям крайне важно получить преимущества, зафиксированные в регуляторных требованиях, что позволит ускоренно развивать продукты на основе больших данных. Государство тоже это понимает, однако пока все инициативы реализуются крайне тяжело. Хотелось бы призвать регуляторов и тех, кто готовит для них аналитику, воспользоваться ситуацией и обеспечить российским компаниям возможность создавать уникальные продукты. За основу можно взять опыт Китая, весьма либерально относящегося к обороту данных.

«Инновации нужно стимулировать, иначе мы не достигнем запланированных цифр. За период с 2018-го по 2022 год рынок уже недополучил 200 млрд руб. Если ничего не изменится, потери только увеличатся», — выразила опасение Серебряникова.

Айсалу Бадягина, заместитель директора департамента обеспечения кибербезопасности Минцифры, признала, что инициативы действительно продвигаются очень тяжело. По ее словам, причины являются чисто технологическими: на сегодняшний день отсутствуют гарантированные методы обезличивания данных. Разумеется, для государства первична именно задача обеспечения безопасности персональных данных. Как отметила Бадягина, в Минцифры выработаны три направления, по которым сейчас ведется активная работа. Первое из них — предоставление доступа к данным для разработчиков на площадке Минцифры. Второе — возможность создания аккредитованных площадок, соответствующих требованиям законодательства (так называемых дата-посредников). И третье — более активное использование практики экспериментальных правовых режимов.

По словам Бориса Зингермана, генерального директора Ассоциации разработчиков и пользователей искусственного интеллекта в медицине, здравоохранению закон о персональных данных нанес гораздо больше вреда, чем пользы. Можно сказать, что сейчас медицинские организации зачастую не защищают данные, а защищаются от контролирующих органов, действуя «с запасом» и тем самым перекрывая все пути к интеграции и объединению данных и использованию их в научных целях.

Борис Зингерман: «Запрет на обогащение медицинских данных из других источников полностью убивает всю потенциальную пользу от их использования и становится огромным барьером на пути развития искусственного интеллекта в медицине»

Медицинские данные живут лишь внутри организаций здравоохранения, и как их оттуда достать, интегрировать и использовать, совершенно непонятно. Больше всего Зингермана беспокоит то, что даже из экспериментальных правовых режимов в период их подготовки было удалено все разумное содержание, которое там имелось. Ярким примером может служить запрет на обогащение медицинских данных из других источников, что полностью убивает всю потенциальную пользу от их использования и становится огромным барьером на пути развития искусственного интеллекта в медицине.

Важно донести до регуляторов, что пользы от применения данных больше, чем рисков. Вероятно, это можно доказать только на практике, и ситуация, в которой мы сейчас оказались, способна стать катализатором, сигналом к действию.

«Резко возросший интерес к большим данным внутри экосистемы ВТБ поражает: число запросов выросло в десятки раз. Поэтому для выживания рынок имеет хорошую почву: если есть интерес у бизнеса, можно выращивать хорошие продукты», — считает Максим Коновалихин, руководитель департамента анализа данных и моделирования ВТБ. Нынешний вызов предоставляет хорошие возможности: работа в области импортозамещения выходит на новый уровень. Действительно, если можно приобрести хорошее готовое решение, создавать собственное мало кто захочет. Однако появившиеся проблемы дали новый стимул, и у людей появился азарт: они хотят создавать решения, превосходящие зарубежные аналоги. Сейчас ВТБ ведет совместную работу с МФТИ по производству собственных программно-аппаратных комплексов.

Кроме того, по мнению Коновалихина, принцип «Лучше меньше, да лучше» становится базовым. Старый подход, при котором компании приобретали много «железа» и забивали его до отказа данными сомнительной ценности, очевидно, перестает работать. ВТБ много инвестирует в направление «умных» данных и предварительного анализа информации, позволяющего избавиться от мусора, не ухудшая качества создаваемых моделей.

«Последние годы были беззаботными с точки зрения возможностей для развития инфраструктуры, и мало кто думал об оптимизации», — согласился Борис Рабинович, CDO «Сбера». Осознавая свои масштабы, в «Сбере» занялись оптимизацией еще в 2020 году, сделав это частью стратегии. Одним из важных направлений стал переход с зарубежных систем на собственные решения в области хранения данных. Сейчас большая часть проектов завершена, по остальным сформированы планы перехода.

Говоря о прочих проблемах, Рабинович выделил очевидную тройку: люди, технологии, инфраструктура. При этом главная загвоздка, по его мнению, именно в кадрах: надо думать, как привлечь в отрасль данных молодых специалистов.

«В конце февраля мы провели анализ рынка больших данных, попытались выявить основные проблемы. Среди них — потенциальное сокращение объема кадров, снижение спроса на новые решения и ограничение доступа к вычислительным мощностям», — рассказал Сергей Наквасин, заместитель руководителя Аналитического центра при Правительстве РФ. Однако, как выяснилось, вычислительные ресурсы почти у всех есть с запасом, и это пока не является проблемой. Отток ИТ-кадров из России резко сократился, и статистика показывает, что он был крайне неоднородным. Главным образом он был связан с наличием большого количества зарубежных заказчиков. Среди специалистов, работающих с прорывными проектами, число уехавших не превысило 5%. А вот что касается спроса на ИТ-решения, то он действительно может несколько сократиться. Во многом именно из-за этого правительство объявило о беспрецедентных мерах по поддержке ИТ-отрасли. Главное, чтобы предоставляемые меры поддержки не разучили айтишников работать.

Руслан Ибрагимов: «Прежде чем что-то делать, надо понять, почему мы три года топтались на месте, почему так и не получилось ввести в оборот большие обезличенные данные»

«Прежде чем что-то делать, надо понять, почему мы три года топтались на месте, почему так и не получилось ввести в оборот большие обезличенные данные», — считает Руслан Ибрагимов, вице-президент по взаимодействию с органами государственной власти и связям с общественностью МТС. Суть цифровой экономики заключается именно в обороте больших данных, поэтому их и назвали новой нефтью. Однако, видимо, такую нефть пока еще не добыли.

По мнению Ибрагимова, регулятор слишком много внимания уделял техническим аспектам, что во многом было спровоцировано появлением GDPR. Однако, если проблему не получилось решить с использованием технического подхода (гарантированное обезличивание данных), надо думать о применении юридического подхода. Лишь запуск в оборот больших данных позволит сделать заметный рывок в направлении цифровой экономики.

«Экспериментальные правовые режимы, которые введены уже давно, должны помогать не только обсуждать проблемы, но и действительно что-то делать. Пора действовать, преодолевая психологические барьеры», — резюмировал Дмитрий Соболев, заместитель директора по направлению «Нормативное регулирование цифровой среды» АНО «Цифровая экономика». Сколько ни тестируй методики на синтетических данных, это имеет мало общего с практикой. ЭПР дают возможность протестировать подходы в «боевых условиях» и получить конкретные результаты. Тем более что у регулятора есть все инструменты для контроля и, при необходимости, прекращения эксперимента.

Еврокомиссия объявила о том, что компании гиг-экономики (gig economy), привлекающие работников без оформления в штат, должны быть более прозрачными в части использования средств алгоритмического управления и мониторинга. По мнению экспертов, если эти правила вступят в силу, их следует распространить на всех работников, управление которыми осуществляется с помощью автоматизированных систем.

Как и в случае с другими законами ЕС, соответствующие правила затронут в том числе и американские компании, работающие на территории стран Союза.

Предложенная Комиссией директива в отношении алгоритмического управления является одним из трех представленных недавно наборов мер. Предлагается, в частности, предоставить полноценный статус сотрудника всем, кто поддерживает взаимодействие с «цифровыми трудовыми платформами» (digital labor platform). К ним относятся системы предприятий, занимающихся перевозками пассажиров (например, Uber и Lyft), компаний, специализирующихся на услугах доставки (Deliveroo), а также платформы неофициальной занятости в сфере бытовых услуг (TaskRabbit).

По оценкам Комиссии, в ЕС насчитывается 28 млн гиг-работников. Ожидается, что в 2025 году их число возрастет до 43 млн.

Предложения в отношении алгоритмического управления призваны обеспечить работникам защиту от любого негативного воздействия автоматизированных систем, используемых для контроля труда на условиях временной занятости.

«Мы видим еще один шаг вперед в осознании рисков, порождаемых алгоритмическим управлением, – указал профессор трудового права университета KU Leuven (Бельгия) Валерио де Стефано. – И он будет сопровождаться проявлением повышенного внимания со стороны Еврокомиссии».

Алгоритмическое управление

Алгоритмическое управление – ключевой компонент цифровых трудовых платформ. Он включает в себя инструменты и методы, используемые для автоматизации различных аспектов процесса координации деятельности работников, в том числе распределения задач и отслеживания эффективности их труда. Вместо контроля со стороны человека все здесь опирается на сбор данных и наблюдение.

Однако использование алгоритмического управления вызывает опасения в отношении отслеживания и оценки системами, представляющими собой «черный ящик», всего, что связано с работниками. При этом у работников практически нет возможности оспаривать принятые ими решения.

В отчете, опубликованном некоммерческой организацией Worker Info Exchange, отмечается распространенность слежки за гиг-работниками и отсутствие у них средств правовой защиты при возникновении разногласий. В качестве примера приводится блокирование сервисами агрегаторов такси учетных записей водителей из-за сбоев программного обеспечения распознавания лиц.

Пагубные последствия алгоритмического управления и мониторинга работников освещались в ноябрьском отчете британских парламентариев. «Поскольку работники испытывают постоянное давление со стороны средств микроуправления и автоматической оценки, повсеместный мониторинг и технологии определения целей оказывают выраженное негативное воздействие на их психическое и физическое состояние», – указывают члены межпартийной парламентской группы в документе под названием «Новый рубеж: искусственный интеллект на работе».

«Автоматическое распределение задач и измерение производительности по своей сути не должны вызывать проблем, – отметила вице-президент Gartner Хелен Пойтевин. – Однако проблемы могут возникнуть из-за чрезмерной зависимости от технологии и недостаточно плотного взаимодействия с человеком. Если у вас, к примеру, нет никакой системы поддержки, которая помогала бы работникам расти и учиться, или машины ошибаются, а положительный имидж продолжает играть важную роль. Нужна поддержка на месте».

Предложения Еврокомиссии направлены на повышение прозрачности при использовании инструментов алгоритмического управления для гиг-работников. Они включают в себя:

— Информирование работников о характере использования автоматизированных систем для принятия решений и действий, «оказывающих существенное влияние» на условия труда.

— Исключение из собираемых о сотрудниках данных сведений, в которых нет явной необходимости. Особенно это касается разговоров личного характера и информации, связанной с их здоровьем и эмоциональным состоянием.

— Контроль со стороны человека за функционированием автоматизированных систем. Необходимо исключить для работников риски для здоровья и их психологического состояния, обусловленные алгоритмическим принятием решений.

— Предоставление работникам возможности оспаривать автоматизированные решения, влияющие на их трудовую деятельность. Особенно актуально это для людей, не оформленных в штат, которые регулярно сталкиваются с закрытием или приостановкой действия их учетной записи без объяснения причин.

— Предъявление к поставщикам платформ требования проводить консультации с представителями работников перед внесением существенных изменений в функционирование систем принятия решений.

Предложения Комиссии основаны на действующем регламенте ЕС об общем регулировании защиты данных (General Data Protection Regulation, GDPR), учитывающем интересы работников в части сбора данных. Но, по словам де Стефано, GDPR не обеспечивает такой же ясности в отношении алгоритмического управления, как правила, предлагаемые для гиг-работников. В Комиссии отмечают, что при отстаивании своих прав в рамках GDPR они сталкиваются с определенными трудностями.

Не ограничиваясь временной занятостью

Профессор права Оксфордского университета Джеремиас Адамс-Прасл приветствует правила, предлагаемые в отношении автоматизированных систем принятия решений.

«Вокруг статуса работников, подключаемых к платформе, ходило много споров, а выдвинутая директива охватывает не только эти, но и многие другие вопросы, – подчеркнул он, назвав предложения по-настоящему важным шагом вперед. – Действие правил должно распространяться на всех работников, контролируемых сегодня автоматизированными системами, а не только на тех, кто трудится на условиях временной занятости. Ошибочно рассматривать временную занятость как изолированную часть рынка труда. Я посоветовал бы законодателям подумать о распространении соответствующих правил на всех работников, не ограничиваясь лишь теми из них, кто подключен к платформе».

В последние годы алгоритмическое управление и мониторинг внедряются компаниями в различных отраслях. Довольно часто с алгоритмическим контролем и мониторингом приходится сталкиваться сотрудникам складов. Многие их действия отслеживаются и направляются с помощью программного обеспечения. В ретейле работодатели иногда используют программное обеспечение для автоматического планирования смен.

Традиционные рабочие места также все чаще подвергаются контролю со стороны инструментов мониторинга, с помощью которых эффективность их труда отслеживается во время пандемии COVID-19. Широкое распространение получили средства автоматической записи скриншотов и регистраторы нажатия клавиш.

«Аналогичная тенденция наблюдается на рабочих местах по всему социально-экономическому спектру, но зарождение многих из этих технологий мы наблюдали по большей части в области временной занятости, – указал Адамс-Прассл. – Именно этим и объясняется реакция регуляторов на положение дел в этой сфере».

«Сегодня главная задача заключается в том, чтобы распространить защиту директивы ЕС о цифровой трудовой платформе на всех работников, – заявил де Стефано. – В противном случае мы получим, по сути, сегментированный рынок труда, где будут защищены только работники, подключенные к цифровым трудовым платформам».

Подготовка почвы

Подобно любому другому закону ЕС, новые правила в отношении алгоритмического управления могут иметь серьезные последствия и за пределами 27 стран, входящих в состав Евросоюза.

Если предложения Европейской комиссии будут приняты, компании из других стран, ведущие свою экономическую деятельность в ЕС, должны будут соблюдать правила, утвержденные в этом регионе. Адамс-Прассл подчеркнул значимость своего рода «эффекта Брюсселя», выражающегося в том, что влияние европейского законодательства (в частности, GDPR) в значительной мере распространяется на другие страны и регионы. И он вполне может материализоваться в том числе и в части правил, которые относятся к людям, работающим на условиях временной занятости.

Несмотря на то, что американские компании не имеют непосредственного отношения к GDPR, многие из них оказываются затронуты этим законом. И, выпуская продукт, соответствующий правилам GDPR, они распространяют его по всему миру. Так что влияние эффекта Брюсселя не стоит недооценивать. В конечном итоге последняя итерация превращается в новый ожидаемый стандарт для всей платформы.

Прежде чем предложения будут приняты, они должны пройти обсуждение в Европарламенте и Совете Европы. Никаких установленных сроков вступления их в силу пока нет. А поскольку правила должны пройти процедуру согласования между государствами-членами, ввод их в действие ожидается не ранее 2024 года.

Управление на основе данных постепенно превращается из роскоши в необходимость для организаций любого масштаба и отраслевой принадлежности. Однако внедрение подходов data-driven — сложный проект, затрагивающий все аспекты деятельности организации: от технологий до управленческих практик, бизнес-процессов и культуры. Форум «Управление данными — 2021», организованный издательством «Открытые системы», охватил все эти направления. У компаний постепенно накапливается опыт «правильной» работы с данными, что отражается и на программе форума: с каждым разом все больше места в ней отводится практике.

«Умейте выжидать, умейте нападать…»

У каждой организации свои цели, видение и миссия, свои потребности, особенности и окружающая среда. Именно поэтому универсальных рецептов в управлении данными не существует, компаниям многое приходится придумывать самим. Тем не менее, по мнению Александра Погосьяна, исполнительного директора по направлению «Качество данных» в «Сбере», все стратегии по управлению данными можно разделить на два типа: «защита» и «нападение».

Александр Погосьян: «При выборе стратегии управления данными не стоит ударяться в крайности»

«Защита» подразумевает обилие регуляторных ограничений и приоритет требований безопасности. Но когда ограничений не слишком много, можно уделить гораздо больше внимания «нападению» — захватывать рынок и развиваться. По словам Погосьяна, типичная отрасль, для которой характерна стратегия защитного типа, — здравоохранение, а атакующего — ретейл; финансовый сектор находится примерно посередине. Эти стратегии отличаются технологическими и организационными особенностями. Например, для защитной стратегии характерна высокая степень централизации; это касается и функции CDO, и бюджета. В ее рамках все централизовано и часто доминирует теория: тратится много усилий на создание «единой версии правды», единых стандартов, политик, методик.

Когда же преобладает нападение, приоритет получает децентрализация. Функция CDO расплывается по бизнес-подразделениям, формирующим собственные бюджеты. И подразделения при работе исходят из собственных, сугубо практических задач.

«Как и в спорте, защиту выстроить проще, поэтому компании обычно начинают с нее, а затем переходят к нападению. Обратный подход гораздо сложнее», — отметил Погосьян. Тем не менее, как обычно, не стоит ударяться в крайности. Должен быть баланс между развитием бизнеса и соблюдением комплаенс-требований.

По-прежнему с бубнами

«Счетная палата является одним из лидеров цифровой трансформации органов государственной власти, цифровизируются и объекты ее контроля. Но в реальной работе мы сталкиваемся с тем, что без танцев с бубнами никак не обойтись. Очень печально, что государственным органам не удается выбрать другую музыку», — посетовал Валерий Сохоров, руководитель центра экспертно-аналитических и информационных технологий Счетной палаты РФ.

Валерий Сохоров: «85% рабочего времени инспектора тратится на поиск данных в информационных системах объектов контроля. Если эту рутину удастся снизить с 85% хотя бы до 50%, это станет отличным результатом»

Казалось бы, все необходимые системы внедрены и работают, но по факту инспекторы продолжают работать в электронных таблицах и текстовых документах. Дело в том, что органы власти не слишком сильно хотят делиться информацией не только с бизнесом, но и с органами аудита. Логика очевидна: если данные будут слишком хороши, то с их помощью будет легче выявить нарушения и наказать за них. Как подчеркнул Сохоров, 85% рабочего времени инспектора тратится на поиск данных в информационных системах объектов контроля. Если эту рутину удастся снизить с 85% хотя бы до 50%, это станет отличным результатом.

В Счетной палате работают более 700 инспекторов, которые проводят в среднем 150 проверок в год. В этих условиях Счетная палата остро нуждается в комплексной системе управления данными. Если возникает необходимость проверки, инспектор должен обращаться не к объекту контроля и тратить время на взаимодействие с ним, а непосредственно к данным.

В 2021 году в Счетной палате была создана единая команда по работе с данными, в которую, помимо «технарей» и дата-аналитиков, входят 52 дата-стюарда, являющихся, по словам Сохорова, «переводчиками между айтишниками и чиновниками».

Путь осознанного потребления

«В будущем компании будут управлять данными, потому что этого будут требовать не регуляторы и руководители, а клиенты и партнеры. Приходит время культуры, основанной на осознанности потребления данных», — считает Полина Минеева, руководитель практики Applied Intelligence в Accenture.

Полина Минеева: «В будущем компании будут управлять данными, потому что этого будут требовать не регуляторы и руководители, а клиенты и партнеры. Приходит время культуры, основанной на осознанности потребления данных»

Действительно, все компании начинали свой путь к управлению данными с проектов, заключающихся в разработке стратегии использования данных и повышения их качества, стремясь ускорить получение регуляторной и управленческой отчетности. Эти проекты реализовывались исключительно по требованию регуляторов и руководства компании. Они характеризовались жестко централизованной моделью и созданием единого центра компетенций внутри организации. Впоследствии приоритеты существенно изменились: компании начали управлять данными, потому что увидели в этом ценность для себя. Как результат, в ходе проектов стали появляться два-три центра компетенций, в бизнесе произошла федерализация данных. Изменились и технологии: на смену традиционным хранилищам данных пришли гибридные решения и микросервисная архитектура.

Сейчас наблюдается новая тенденция, — data minimalism: происходит переход от больших (big data) и умных данных (smart data) к minimum viable data — минимально необходимым данным для создания конкретного информационного продукта. Такая осознанная фильтрация данных не только сокращает стоимость их хранения и обработки, но и, например, позволяет четко ответить клиентам на вопрос, какие данные о них собираются и с какой целью.

Большие данные для малых предприятий

Поставщики данных и аналитических сервисов на их основе предполагают, что потребители их продуктов – также крупные компании, использующие аналитику для поддержки принятия решений. Поэтому и соответствующие сервисы, в первую очередь, ориентированы именно на такие организации. Малому бизнесу, не имеющему собственных аналитических ресурсов, приходится действовать наощупь. Как следствие, большинство из мелких компаний живут очень непродолжительное время.

«Не имея достоверных данных, решения о старте и развитии бизнеса принимать очень сложно: предприниматель, организуя свое дело, должен просчитать множество факторов. Крупный бизнес для этого привлекает консалтинг и пользуется услугами профессионалов высокого класса, а у ‘малышей’ таких возможностей нет», — подчеркнула Мария Поликанова, управляющий директор SberData и руководитель стратегического комитета Ассоциации больших данных. Предпринимателям нужна поддержка принятия решений: отчеты, фактически обрисовывающие перспективы на ближайшее будущее, а в идеале – финансовый план на три года.

Мария Поликанова: «Не имея достоверных данных, решения о старте и развитии бизнеса принимать очень сложно: предприниматель, организуя свое дело, должен просчитать множество факторов»

Поликанова рассказала о том, как большие данные помогают развиваться малому и микробизнесу. Участниками Ассоциации больших данных создан рекомендательный сервис «Собственное дело» для малого бизнеса. Он использует обезличенные данные из различных отраслей и вошел в перечень проектов в области цифровых инноваций, для которых вводится особый экспериментальный правовой режим. Сервис дает возможность правильно выбрать локацию для своего бизнеса и задать его параметры: необходимые инвестиции, окупаемость проекта, оборудование и персонал, ценовая политика и план продаж.

Без бизнеса не обойтись

«Далеко не все аналитические проекты являются успешными. Где-то нарушается бюджет, где-то — сроки, где-то достигаются не все цели. Всегда что-то может пойти не так», — признал Иван Вахмянин, генеральный директор компании Visiology. По его убеждению, большая часть проблем связана не с технологиями, а с соответствием бизнес-задачам, наличием компетенций и готовности меняться. Основной эффект дает не само внедрение BI, а именно управление на основе данных. Для этого необходимы и качество данных, и корректная их обработка, и визуализация, и заточенность на предметную область. Но самое главное — должны быть внедрены соответствующие управленческие практики. Если менеджеры не привыкли работать с данными и не верят в это, то им не помогут даже лучшие инструменты.

«Большое количество возникающих в ходе проектов проблем связано не с техническими решениями, а с неверным подходом. Пробивать лбом стены — не самое правильное занятие», — согласился Олег Гиацинтов, технический директор DIS Group.

Роль CDO в компании до сих пор размыта, на него часто взваливают много лишнего. Например, его обязанности могут включать защиту и обеспечение безопасности данных, создание аналитических систем. В результате Data Governance в компании часто остается «на бумаге», за теоретической деятельностью не доходит до реальной работы с данными. Отсутствие реального финансового эффекта предсказуемо приводит к смене CDO. Гиацинтов привел примеры «лучших практик» CDO-долгожителей: необходима стратегия управления данными; нужны наглядные примеры того, как аналитика данных может стимулировать бизнес-результат; в обязательном порядке следует выбрать одного-двух передовых директоров для поддержки и показать другим руководителям результаты их работы.

К слову, именно таким путем пошла Светлана Бова, CDO ВТБ, заручившись в начале своей работы поддержкой департамента рисков. Она рассказала о выстраивании в банке карт потоков данных — data lineage. Наличие такого инструмента радикально сокращает время решения аналитических задач. Возможно, он не обязателен для небольших компаний, но когда речь заходит о больших масштабах, то все меняется. Например, такой подход позволяет просчитать, на какие из систем повлияет изменение части корпоративного ландшафта, а также серьезно помогает в решении инцидентов, касающихся качества данных.

«Наша цель — стать data-driven-компанией. Самое привлекательное в этом — возможность отдать рутинные процессы искусственному интеллекту, а человеку оставить лишь стратегические задачи», — заявил Сергей Иванов, CDO «Уралхима». Чтобы это стало реальностью, нужна трансформация культуры и открытость бизнес-подразделений новшествам, их помощь в создании цифровых продуктов. Как подчеркнул Иванов, пока бизнес не вовлечен в этот процесс, серьезного эффекта не будет. Как следствие, на первый план у ИТ-подразделения выходят задачи по обучению бизнеса.

«Данные — это актив. Мы просчитали, что произойдет, если не будет соответствия между одинаковыми продуктами в разных странах, и результаты нас впечатлили», — рассказала Анна Дудина, руководитель функции по управлению мастер-данными IDS Borjomi International. Сразу после восприятия данных как актива естественным образом встает вопрос управления ими и контроля их качества. Актив необходимо описать и оценить, и он должен иметь хотя бы одного бизнес-владельца, а в идеале — ровно одного. Кроме того, данные публикуемые цифровыми продуктами, должны ссылаться на описание используемых активов данных.

В 2020 году в IDS Borjomi International был начат масштабный MDM-проект, в ходе которого пришли к необходимости создания совета по управлению данными (data council) — совещательного органа, на котором принимаются решения, связанные с анализом данных, а также с планированием и контролем работы с данными.

В пивоваренной компании «Балтика» тоже разработали ролевую модель, привлекающую бизнес-функции к управлению данными. «Данные должны иметь 'имя и фамилию' — только так можно добиться их качества», — уверена Варвара Макарьина, отвечающая в компании «Балтика» за реализацию стратегии Data Governance. Практика показывает, что до 30% времени сотрудников тратится на поиск данных и оценку их качества. Более того, часто компании зависят от экспертов, которые знают о данных все и уход которых может стать катастрофой. Внедрение в «Балтике» каталога данных позволило решить эти проблемы.

Варвара Макарьина: «Данные должны иметь 'имя и фамилию' — только так можно добиться их качества»

«В онлайн-продажах, в отличие от традиционного ретейла, решение о покупке зачастую принимается исключительно на основании представленной информации о товарах, поэтому качество данных приобретает критически важное значение», — отметил Юрий Кротков, менеджер проектов в «Яндекс.Маркете». Любой инцидент, связанный с качеством данных, влияет на продажи, а иногда и на логистические процессы. При этом в ряде случаев искажения в данные вносят умышленно — это делают с различными целями поставщики продукции и их партнеры. По признанию Кроткова, раньше в «Яндекс.Маркете» пытались «максимально эффективно тушить пожары». После внедрения решения Ataccama в компании появились дата-стюарды, настраивающие логику автоматического контроля качества данных.

***

Как отметили многие участники форума, до недавнего времени акцент делался исключительно на технологиях сбора и анализа данных, а управление ими отходило на второй план. И до сих пор компании часто не знают, кого нанимать на позиции, связанные с управлением данными, ведь эта функция у многих только создается. Более того, руководители и специалисты — от CDO до аналитиков — имеют субъективные представления о целях управления данными, часто оно сводится лишь к быстрой окупаемости проектов.

Финальным аккордом форума [it]MF 2021, проведенного издательством «Открытые системы», стал круглый стол «Сциллы и харибды стратегии цифровизации», в рамках которого участники обсудили рецепты успешной цифровизации. Приглашенные эксперты попытались дать советы, на что обращать внимание и как сделать цифровую стратегию компании реально работающей, чтобы это не был пустой документ, который пылится на полке.

Как отметил Михаил Петров, директор департамента цифровой трансформации Счетной палаты РФ, в госструктурах применяются абсолютно коммерческие подходы к выстраиванию работы с цифровыми стратегиями. Главные критерии успеха стратегии – краткость, понятность и доказуемость пользы изменений. Именно так можно вербовать своих сторонников. Это должен быть не толстый и зачастую «мертворожденный» документ, к которым привыкли многие айтишники, а живой рабочий процесс, который «с колес» воплощается в жизнь.

«Цифровые революционеры» в МЧС

Госструктуры в последнее время оказались охваченными процессами цифровой трансформации ничуть не меньше, чем коммерческие компании. Практически у всех органов исполнительной власти уже есть свой взгляд, каждый прошел определенный путь, и МЧС России не является исключением. И хотя МЧС «не светится» в публичном поле, их подходы вызывают серьезный интерес.

Как подчеркнул Виктор Ничипорчук, заместитель министра МЧС России, создать цифровую стратегию не так уж и сложно, а вот запустить ее и заставить работать – целое искусство. По его словам, между стратегией и тактикой – инструментами и способами реализации стратегии в конкретных условиях – гигантская пропасть, и именно поэтому в управлении есть термин «оперативное искусство».

«Мы поступаем подобно революционерам. У Ленина, изложившего стратегию группы государств в нескольких десятках томов сочинений, на самом деле была небольшая команда, которые эти идеи обсуждала и внедряла», — отметил Ничипорчук. В МЧС на первом этапе большого готового документа не было – был лишь один слайд презентации с несколькими тезисами, отражающими видение реформаторов. Затем появился второй слайд с целями, и третий – с измеримыми показателями.

Виктор Ничипорчук: «Создать цифровую стратегию не так уж и сложно, а вот запустить ее и заставить работать – целое искусство»

«После нескольких попыток внедрить нашу цифровую стратегию по стране, а МЧС – это около 350 тыс. сотрудников – мы поняли, что относиться к стратегии следует как к самому обычному продукту, который необходимо рекламировать, продавать, доказывать его пользу», — продолжил Ничипорчук. Бесполезно заставлять людей следовать стратегии, гораздо эффективнее применять маркетинговые подходы.

Как заставить людей поверить в «цифру»? Для этого нужен простой пример – надо выбрать архаичный процесс, чтобы его наглядно трансформировать и показать всей стране, как он может выглядеть. В МЧС таким процессом стало «Определение термических аномалий», в рамках которого спутники несколько раз в сутки фотографируют территорию страны в тепловом режиме, а анализ температур показывает места потенциальных возгораний. Раньше снимки со станций приема уходили в центр разбора, где снимки анализировались вручную, а результаты заносились в электронные таблицы и рассылались по почте в десятки тысяч муниципальных образований.

Для пилотного проекта была собрана небольшая (но весьма дорогая) команда хороших специалистов в области искусственного интеллекта. Им удалось оперативно создать нейросеть, распознающую температурные аномалии, и простейшее приложение, которое по любой аномалии рассылает push-уведомления ответственным сотрудникам. В результате, помимо 45-кратного сокращения времени и прочих эффектов, МЧС в течение месяца получило около 18 тыс. клиентов, занимавшихся этой проблематикой. Этот проект стал «фейерверком», который показал всем, насколько радикальными могут быть изменения. И потенциал для этого в ведомстве огромный.

Однако в госсекторе ярко выражена еще одна проблема – попытка наложить стратегию на существующую культуру. «К сожалению, часто мы встречаем даже не сопротивление, а просто непонимание людей, цифровая зрелость которых не способна воспринять стратегию», — признает Ничипорчук. Сейчас эта проблема решается гораздо проще, чем еще год назад, потому что огромное количество сотрудников получали через сайт «Госуслуги» выплаты и боролись с коронавирусом, поняв ценность цифровых услуг. С этого момента цифровая стратегия стала приживаться гораздо проще, особенно в субъектах.

Культура: давление «сверху» и популяризация «снизу»

Основная проблема в реализации стратегий – работа с культурой и менталитетом людей. Даже используя старые, проверенные инструменты, но поменяв культуру и отношение к ним, можно поставить их на службу новым стратегиям и развитию организации. Основная задача заключается в изменении культуры мышления, и в госуправлении этот процесс наиболее тяжелый.

«Работа с культурой организации – важнейшая часть управления изменениями. А цифровая трансформация – это именно изменения, которые как правило, большинству не нравятся», — отметила Мария Шклярук, генеральный директор Центра перспективных управленческих решений. Здесь методы известны: искать сторонников, привлекать на свою сторону лидеров, и это обязательно нужно делать. Наиболее ощутимый прорыв происходит, когда люди, научившись работать с новыми инструментами, начинают рассказывать остальным о практике их использования и полученной пользе. Именно так удается преодолеть сопротивление внедрению новых инструментов.

Кроме того, общеизвестен такой мощнейший фактор, как позиция руководителя. Как подчеркнула Шклярук, очень важным решением стало развитие института руководителей цифровой трансформации на государственной службе, потому что это первый подобный опыт ведения системной работы. Сначала все претенденты проходили оценку компетенций и оценку «360 градусов», затем проводился их рейтинг по конкретным поручениям правительства, а в конце года Минцифры сформировало интегрированный рейтинг. Все это в совокупности начало сильно менять отношение к проектам цифровизации, потому что появилась ориентированность на результат – за него стали спрашивать. Большое внимание стало уделяться развитию компетенций – у многих налицо сильный прогресс.

Люди, знакомые с новыми технологиями, становятся их амбассадорами, а достигнуть требуемых результатов без этих технологий не получается. За счет сочетания популяризации снизу и давления сверху получается лучше всего изменять культуру организаций.

Между четырьмя скалами

Становится очевидным, что в нынешних условиях стратегия превращается из подробного документа в вектор, определяющий направление движения организации. При этом по пониманию необходимости гибкости стратегии государственные структуры начинают сравниваться с коммерческими.

Можно сказать, что бизнесу, в отличие от гоструктур, повезло: у него на рынке есть конкуренты, поэтому можно себя сравнивать с остальными, и это помогает в разработке стратегии. Но еще есть клиенты, всегда готовые сменить поставщика товаров и услуг, а также сотрудники и акционеры, с которыми приходится считаться.

«Компании приходится лавировать между этими четырьмя «скалами». Без стратегии этого сделать не получится: надо понимать, какое место хотим занимать на рынке, как дифференцироваться от конкурентов, за счет чего быть эффективным», — уверен Иван Мельник, директор по инновациям X5 Retail. Цифровая трансформация является инструментом поиска этой эффективности. Например, если вчера прогнозирование пополнения товара на полке выполнялось обычными регрессиями и прочими классическими методами, и точность была 75%, то инвестировав в современные инструменты, можно построить нейросети, существенно усложнить алгоритмы и получить точность 85%. Это означает сокращение резервов и площадей, снижение перевозок. Сэкономленное можно перенаправить на снижение цен и взаимодействие с покупателем.

Иван Мельник: «Конечно, динамика изменений на рынке высокая, но не до такой степени, чтобы отказаться от долгосрочных целей. Трехлетний горизонт должен быть обязательно»

Далее, можно захотеть, чтобы покупатели совершали покупки на 10 минут быстрее, при том, что количество кассовых узлов ограничено. «Цифра» помогает реализовать новые требования в физически ограниченном пространстве. По словам Мельника, в 70% случаев получается, что на новые задачи можно найти ответ, создавая цифровые инструменты. Сумма этих инструментов превращается в цифровую стратегию, у которой есть четкий драйвер, экономическая цель и понимание, к чему это приведет компанию на рынке.

«Конечно, динамика изменений на рынке высокая, но не до такой степени, чтобы отказаться от долгосрочных целей. Трехлетний горизонт должен быть обязательно», — считает Мельник. Но каждый год должен проводиться пересмотр и уточнение стратегии. Суть за три года поменяться не успевает, а вот инструментарий – успевает, да и конкуренты не дремлют.

Архитектура предприятия – не препятствие, а помощь

С одной стороны, стратегия в нынешних условиях – рабочий инструмент для поддержания изменений в организации, которые она видит на своем пути. Она должна быть «быстрой, короткой и ясной». Однако у каждой организации есть своя архитектура, стандарты, ИТ-ландшафт. Многие новшества способны сломать все старое, и заниматься серьезными изменениями без определения четких правил игры по-прежнему невозможно. Тем не менее, дисциплина архитектуры предприятия со временем меняется, меняются и взгляды на нее.

«Если понимать архитектуру по-старому – как стандарты, правила и создание сложных схем – то она больше направлена на предотвращение рисков. На мой взгляд правильнее и эффективнее, когда архитектура предприятия по сути становится цифровой стратегией без излишней детализации», — рекомендует Петр Подымов, архитектор предприятия в команде стратегии «Леруа Мерлен». В этом случае архитектура становится описанием стратегии не как единого монументального документа, а именно в новой ее ипостаси: как вектора развития.

Не надо превращать архитектуру в самоцель. Ее надо использовать чтобы понять, как попасть в целевое состояние, следуя вектору развития.

Имея видение организации в настоящий момент и ситуацию, в которую ее руководство хочет попасть в перспективе нескольких лет, можно определить траекторию движения из текущего состояния в целевое. Например, сегодня компания – успешная сеть гипермаркетов, а завтра – компания-платформа, создающая экосистему.

«Допустим, если хотим стать компанией-платформой, у нас есть видение бизнеса и определенные метрики: выручка, товарооборот, ассортимент. Дальше мы определяем, что отличает нас от компании-платформы, что надо изменить, за счет каких функций и характеристик будем выделяться», — привел пример Подымов. Из этого следует, во что следует вкладываться сейчас, через год, через два года. Выстраивается траектория развития – не жесткая линия, которой все следуют, а общее направление, относительно которого выравниваются инициативы.

***

Участники круглого стола согласились, что краткость стратегии цифровой трансформации и ее гибкость крайне важны. Но первое, с чем надо определиться, – «большая цель»: понять, ради чего затеваются перемены. Уже после этого надо заниматься поиском цифровых инструментов для реализации стратегии.

Запустить цифровую трансформацию не так легко, как кажется поначалу. Как определить, готова ли к этому ваша организация? На какой ступени «лестницы цифровой зрелости» стоит она, а на какой — ее конкуренты? О популярных методиках оценки цифровой зрелости компании расскажет Марианна Данилина, эксперт с многолетним стажем трансформационных практик в финансовой сфере. Ее выступление состоится 2 июня на форуме [it]MF 2021 издательства «Открытые системы». В преддверии форума Марианна согласилась ответить на несколько вопросов о целях использования таких методик и о том, что мешает российским компаниям повышать уровень цифровой зрелости.

- Как становятся специалистами в области цифровой трансформации? Расскажите немного о вашем профессиональном пути.

Путь оказался непредсказуемым. Мне всегда хотелось заниматься чем-то инновационным и сложным, меня мотивируют новые направления. Я закончила журфак МГУ, мечтала стать экономическим обозревателем, поэтому вторую специальность получила в области экономики и в качестве корреспондента писала о финансах. Затем работала бизнес-аналитиком в очень интересном проекте по слиянию двух крупных международных банков. Так начался мой долгий путь в финансовой сфере, где в проектах по автоматизации процессов часто приходилось объяснять ИТ-специалистам, чего хочет бизнес, и обучать команды. Опыт работы в консалтинге позволил мне участвовать в самых разнообразных проектах, включающих как управленческую, так и ИТ-составляющую, а также дал возможность проводить исследование рынка цифровизации крупнейших российских компаний.

Все это помогло достичь понимания того, что нужно сделать организации, чтобы измениться. Цифровая трансформация — в большей степени касается не ИТ, а практик управления. Тенденции трансформации компаний начали появляться более 10 лет назад и включали в себя изменение бизнес- и операционных моделей. Начиная с 2016 года практики трансформации организаций стали фокусироваться на цифровизации и пришла мода на диджитал. Между тем очень многие технологии, которые сейчас подразумеваются под цифровой трансформацией, и средства «малой автоматизации» существовали задолго до этого. Например, скрипты использовались и до популярной ныне роботизации процессов. Но, благодаря развитию технологий и подходу low-code, теперь для их использования не обязательно быть программистом: сегодня бизнес-пользователи могут настраивать ИТ-инструменты самостоятельно. Соединяя цифровые технологии и людей, компании могут разрабатывать инновационные услуги и продукты, доступа к которым раньше не существовало.

- Что вас больше всего интересует на сегодняшний день в профессиональном плане?

Интересен опыт больших радикальных изменений в организации. Хочется применить свой опыт и знания, чтобы определить, как сбалансировать настоящее, обеспечивающее существование текущей бизнес-модели, и труднопредсказуемое желаемое будущее. Если совсем просто, change — это зона изменений, улучшения, нового. Run — регулярное, повторяющееся, имеющее цикличность. Мне нравятся «сhange-проекты», которые приносят изменения, развитие. Собственно, ими я и занимаюсь.

Интересны также программы акселерации, создание «песочниц инноваций» и реализация проектов по внедрению инновационных технологий, которые раньше не применялись в текущих процессах. Например, распознавание эмоций в продажах в банковской сфере. Решения, основанные на больших данных и нейросетях, позволяют не только показывать таргетированную рекламу, но и анализировать удовлетворенность клиента качеством обслуживания в отделении банка, управлять мотивацией сотрудников.

- Насколько такие проекты окупаются? В какой степени это интересная «игрушка» и в какой — реальный бизнес-инструмент, помогающий зарабатывать?

Если компания стремится принимать обоснованные решения на основе цифр, то, безусловно, она должна оценивать рентабельность инвестиций и окупаемость внедрения цифровых технологий. Однако следует иметь в виду, что эффект от технологии можно ощутить не сразу. Он проявится через 2–3 года, а то и через 10 лет.

Начиная инвестировать в перспективную технологию, компания уходит в минус: ведь мы вкладываем деньги, но никакого эффекта пока не получаем (пишем алгоритм, проводим тестирование, исправляем ошибки и пр.). Только после перевода технологии в промышленную эксплуатацию и начала стабильной работы решение начинает окупаться (и тоже через какое-то время).

Я бы советовала оценивать применимость инновационного решения для компании не просто сквозь призму коммерческой выгоды, но и с учетом косвенных преимуществ. Бывает так, что для компании важна не только экономическая эффективность, но и другие моменты. Например, есть имиджевые проекты, когда внедрение технологии не несет значительного экономического смысла. Однако для компании важно сделать proof-of-concept, чтобы понять, как дальше работать с этой технологией или сформировать повестку для будущих стратегических изменений.

Конечно, окупаемость не достигается на одном процессе. Требуется масштабное применение технологий либо фокусировка на прямой экономии затрат. К примеру, технология распознавания эмоций нацелена на увеличение продаж благодаря повышению лояльности клиентов, поэтому она применима в комплексе с множеством других изменений: продуктов, сервисов, бренда и т. п. Сама по себе технология может не приносить большого экономического эффекта, но как часть программы мероприятий по повышению привлекательности для клиента она является важным инструментом. С его помощью можно найти «точки соприкосновения» с клиентом и значительно повысить удовлетворенность и лояльность потребителей, а значит — повысить конверсию взаимодействия с ними, снизить отток клиентской базы или нарастить количество новых клиентов. И в конечном итоге — увеличить доход компании. Таким образом, сегодня инновации — это реальный инструмент, помогающий зарабатывать.

- С одной стороны, компании вкладывают ресурсы в изучение нюансов клиентского опыта, а с другой — роботизируют процессы поддержки клиентов, минимизируя возможности живого общения. Нет ли в этом противоречия, на ваш взгляд?

Нет. Есть компании, «рожденные цифровыми», чья бизнес-модель строится вокруг уникального продукта, лучшего клиентского опыта или цифровой платформы, которая дает технологическое превосходство. Они занимают свою долю рынка именно благодаря этим ключевым конкурентным преимуществам. Новые бизнес-модели являются клиентоориентированными, что полностью определяет их фокус на удовлетворение потребностей клиента и предоставление «мгновенных» сервисов.

Предприятия реального сектора, в отличие от сектора услуг, не фокусируются на создании новых продуктов или инновационных предложений. Для них важна именно перестройка традиционного производства и кратное сокращение издержек, которое достигается за счет новых технологических решений, таких как роботизация, внедрение IVR, виртуальных ассистентов в процессах обслуживания и поддержки клиентского сервиса. Если в крупной компании процессы выполняются с недостаточной скоростью и гибкостью, то возникает ситуация, когда в цифровые технологии инвестируются огромные деньги, однако клиент остается недоволен.

Поэтому большинство крупных компаний идут по пути «цифровой трансформации», задача которой — выделить процессы, которые приносят ценность клиенту, и обеспечить их эффективное выполнение с наименьшими затратами. Таким компаниям важно как изучить потребности своих клиентов, так и стать лидерами по снижению стоимости производства и иметь цену ниже, чем у конкурентов. А это достигается именно за счет внедрения цифровых технологий.

- В чем заключается ценность методик оценки цифровой зрелости? Зачем они нужны?

Такая оценка необходима прежде всего традиционному бизнесу, компаниям реального сектора. Прежде чем затевать цифровые перемены, они должны понять, зачем им это нужно. Чтобы подготовить фундамент будущих изменений, для начала нужно ответить на ряд базовых вопросов. Какие цели ставит перед собой компания с точки зрения цифрового будущего? Где компания находится сейчас и насколько готова к изменениям? Что именно нужно менять, чтобы получить эффект от цифровизации?

Для большинства организаций, которые не ответили на эти вопросы на старте, любая активность по цифровой трансформации будет бесполезна. Ведь усилия могут быть направлены на ложные цели.

Сначала компании нужно понять, где она находится по отношению к безусловным лидерам цифровизации и на кого она ориентируется. Простое копирование способов лидера не приведет к тому же результату. Нужно выбрать свой путь, определить четкую цель.

Есть простое правило: чтобы понять, куда двигаться, нужно осознать, где вы находитесь. Остается только определиться с методом, который вы будете для этого использовать.

Оценка цифровой зрелости — первый этап цифровой трансформации любой компании. Это основа для выявления зон роста и ключ к определению целей трансформации, подходящих именно вашей компании. Объективная оценка текущей ситуации помогает понять, где ты находишься, сравнить опыт своей организации и других компаний с точки зрения метрик эффективности, сопоставить текущую ситуацию с целевой, чтобы понять в каком направлении и как нужно меняться.

Более того, в России на государственном уровне запущены процессы цифровизации компаний. Министерство цифрового развития осенью 2020 года опубликовало «Методические рекомендации по цифровой трансформации государственных корпораций и компаний с государственным участием», в которых тоже рекомендуется оценивать уровень цифровой зрелости и на его основе определять цели цифрового развития компаний.

- На чем основаны эти методики? Откуда они выросли и насколько применимы?

Большинство методик оценки зрелости были разработаны консалтинговыми компаниями. Если говорить о цифровизации, то одной из первых методик оценки цифровой зрелости был «Индекс зрелости Индустрии 4.0.», разработанный компанией Acatech в 2011 году специально для программы трансформации немецкой экономики, так называемой Индустрии 4.0.

Сегодня методологий и фреймворков для оценки цифровой зрелости компании существует огромное количество.

Методики эти довольно субъективны. Все они (плюс-минус) сосредоточены вокруг оценки направлений работы компании, которые составляют ее бизнес-модель.

Можно воспользоваться любой методикой, если она есть в открытом доступе, — например методикой компании Cisco («Цифровое пианино»). А можно применить подход к оценке зрелости компании Arthur D.Little («Индекс цифровой трансформации») либо использовать фреймворки компаний «большой четверки». Также можно адаптировать или разработать собственный подход к определению готовности к цифровым изменениям, взяв за основу собственную шкалу оценки, исходя из направлений, важных для конкретной компании.

Методика, о которой я буду рассказывать на форуме, адаптирована к реалиям крупных традиционных организаций. Я называю ее «матрица готовности к цифровой трансформации» или «радар цифровой зрелости». В ней используются очень простые направления для оценки текущего состояния организации: цифровые каналы и продукты, клиентский опыт, ИТ, данные, зрелость процессов и корпоративной культуры, а также кросс-функциональное взаимодействие внутри организации и подход к работе с инновациями. Важно понимать, что любую методику придется адаптировать с учетом особенностей оцениваемой компании. Важна не столько методология, сколько преследуемая цель этой работы и конечный результат.

- Каков уровень цифровой зрелости российских компаний в разных отраслях?

Оценить готовность компаний в России можно только очень условно. Все попытки установить индекс цифровизации различных индустрий носят сугубо субъективный характер. Чтобы ответить на вопрос, могу сослаться на исследования компаний «большой четверки». Например, исследования КПМГ «Цифровые технологии в российских компаниях» и «Исследование по цифровизации и инновационной открытости российских предприятий», куда вошли результаты опросов крупнейших российских компаний. В 2019–2020 годах самыми зрелыми с точки зрения уже проведенных трансформаций и внедренных цифровых инструментов считались телекоммуникационные компании и компании металлургического сектора. Наиболее опробованные технологии — инструменты анализа больших данных, роботы, чат-боты и оптическое распознавание. Можно сказать, что к цифровизации лучше готовы компании финансового сектора (у них накоплено огромное количество клиентских данных) и нефтегазовые компании (у них больше возможностей в силу доступности инвестиций).

Что касается ретейла, то он не был на первом месте, но после пандемии ситуация кардинально поменялась, и сегодня ретейлеры, внедрившие сервисы доставки и бесконтактное взаимодействие с клиентами, вышли в лидеры.

- Каковы основные препятствия на пути повышения цифровой зрелости российских компаний?

Важно, чтобы цели по изменению организации были поддержаны на уровне ее топ-менеджмента. Если внутри большой компании нет лидера изменений, то она не сможет быстро трансформироваться.

Главные подводные камни — отсутствие готовности к изменениям и незрелость бизнес-процессов. Низкий уровень зрелости текущих процессов и отсутствие необходимой инфраструктуры могут значительно усложнить путь к цифровым изменениям.

Традиционные компании еще не успели описать все внутренние процессы. У них могут дублироваться функции, они могут не знать, кто отвечает за тот или иной процесс. Кроме того, в некоторых отраслях заметно мешают недостатки законодательной базы. Много технологических инициатив обсуждается, но по большей части такие вещи, как, например, применение беспилотников, все еще находятся на стадии тестирования.

Кроме того, нужно отметить отсутствие необходимых бюджетов и достаточного количества опытных специалистов цифровых специальностей.

- Что полезного для своей практической деятельности смогут вынести слушатели из вашего выступления на форуме [it]MF 2021?

По моему опыту, у подавляющего числа компаний трансформации проходят не так удачно, как хотелось бы. На форуме я планирую рассказать, как предсказать, что может пойти не так уже на старте изменений, и как этого избежать. Я расскажу, какие методики оценки можно выбрать, какие инструменты и данные использовать, на что важно обратить внимание. Исходя из своей практики, я перечислю, c какими ключевыми сложностями можно столкнуться при проведении оценки зрелости, и объясню, каким образом использовать результаты такой оценки в дальнейшем.

Блокчейн, как правило, ассоциируется у нас с криптовалютами или с неизменностью записей в реестре документов. Однако он оказался востребован и в реальном секторе, где отвечает за истинность первичных данных, на основании которых принимаются дорогостоящие решения. О том, как блокчейн позволяет избегать многомиллионных ошибок при управлении работой скважин, рассказывает Сергей Косенков, руководитель ИТ-проектов Научно-производственного объединения «Союзнефтегазсервис», докладчик конференции «Технологии блокчейна 2019», которую издательство «Открытые системы» проводит 12 февраля.

- Что такое индустриальный блокчейн, отличается ли он чем-то от «обычного»?

Индустриальный блокчейн, как и любой другой, — это набор математических и логических функций и операций. Просто он применяется в реальном секторе экономики в различных целях, в том числе, для обеспечения достоверности данных.

Подтверждение достоверности информации, в нашем случае — получаемой с датчиков на скважинах, всегда было одной из важных задач. Она решалась различными методами. Административными — назначениями прав и паролей, техническими — шифрованием данных, передачей данных по защищенным каналам.

Но затем стало ясно, что достоверность данных можно сохранять при помощи их самих — считать контрольные суммы, шифровать их и распределять по одноранговой сети. Это обеспечит такой уровень защиты, при котором не нужно будет никаких организационных или других технических средств, средств защиты каналов связи. Только в случае необходимости, конечно, если заказчик на этом будет настаивать.

Когда мы посмотрели, что есть наработанного в этой области, то увидели, что такую технологию назвали блокчейн. На тот момент появились работоспособные блокчейн-платформы, которые можно было адаптировать под наши производственные процессы.

По этому принципу мы раньше работали и сейчас работаем, просто длинная формулировка «технология подсчета контрольных сумм последовательной шифрации на основе предыдущего шифра и распределение в одноранговой сети» теперь заменяется одним словом — «блокчейн».

- На производстве всякое случается. Допустим, датчик установили неправильно, выяснилось, что он месяц давал систематическую ошибку в два градуса. В обычной базе данных «руками» скорректировали данные, а как этот вопрос решить в случае применения блокчейна?

Этот вопрос нам первым задают на встречах с нефтяниками. Да, блокчейн не дает возможности поменять в исходных данных что-либо задним числом и скрыть просчеты. И если к нам попали неверные данные — они останутся в системе навсегда. Но, с другой стороны, нельзя сделать вид, что все было сделано правильно, руководство получит достоверную информацию о происходящем на скважине — когда и где что-то не работало, когда и как исправили, какие внесли коррективы.

Тут, конечно, возникает вопрос: что предпочитают руководители при принятии решений – находиться в счастливом неведении либо видеть объективную картину, происходящую на скважине?

А эти решения очень дорогостоящие, потому что, например, один день работы на скважине на суше — это несколько сотен тысяч рублей, на шельфе — уже несколько миллионов. Соответственно стоимость достоверности данных, на основе которых принимаются эти решения, тоже весьма велика.

Если что-то пошло не так, то в большинстве систем удаленного мониторинга есть административный режим, в котором можно остановить передачу данных, наладить датчик, внести в систему правильные параметры раствора в скважине, передать данные заново. Просто все это фиксируется. И вносить поправки, в случае обнаружения неверной работы датчика или еще каких-то проблем с достоверностью данных, в расчеты, конечно, можно, это уже не сфера нашей ответственности.

Наша ответственность в том, чтобы расчеты в научных центрах и решения, принимаемые на их основе руководителями нефтегазовых компаний, строились на достоверных, первичных геолого-геофизических данных. Блокчейн помогает снизить влияние человеческого фактора и возможность компрометации первичных данных.

- Почему вы взяли в качестве основы OpenChain, а не стали писать собственную платформу или не взяли какую-либо корпоративную?

Блокчейн-платформу как таковую разработать относительно несложно, написать к ней интерфейс, пользовательскую оболочку — тоже. И мы сначала хотели разработать свою. Но когда оценили свои силы, мы поняли, что тратить на это три-четыре месяца нет смысла. Так что мы посмотрели, какие есть продукты с открытым кодом, и выбрали OpenChain.

На тот момент это была актуальная, развивающаяся разработка. В текущий момент, увы, приходится констатировать с горечью, что она не развивается. Но есть и другие открытые платформы, на которые можно перенести наши разработки с минимальными затратами. Мы выбрали Hyperledger от Linux Foundation и сейчас переходим на нее.

Что касается того, почему мы взяли открытую платформу, то все аппаратное и программное обеспечение, создаваемое нашим научно-производственным объединением, насколько это возможно, российское.

Микросхемы китайские, конечно, но готовые комплексы — отечественные. Аналогично с программным обеспечением; если есть возможность, мы выбираем продукты с открытым кодом, адаптируем его под наши нужды, создаем готовые решения.

Поэтому, когда встал вопрос о создании блокчейн-платформы, мы не рассматривали возможность покупки ПО западных разработчиков, затем, как я говорил, отказались от разработки с нуля, а взяли продукт с открытым кодом.

- Считается, что больное место блокчейн-платформ — производительность. Вам хватает — на потоки данных с датчиков, видеопотоки?

Когда мы разрабатывали решение, то рассматривали разные варианты — снятие информации раз в десять секунд и ежесекундно. И у нас как раз были опасения, что в «ежесекундном» режиме система не справится. Но выяснилось, что хватает буквально мощности одного ядра восьмиядерного процессора для того, чтобы обсчитывать несколько скважин одновременно.

Если проблемы и возникают, то только на одной стадии — на стадии валидации. На нее может уходить, грубо говоря, от одной до десяти минут. Но мы построили работу таким образом, что валидация происходит раз в сутки по расписанию или в любой другой момент по мере необходимости.

- Каковы планы по развитию платформы?

Сейчас запланировано два направления. Во-первых, мы ставим целью расширение спектра данных, которые мы получаем со скважин. При этом данные, и не только со скважин, но и те, которые дают, например, профильные научные институты, должны быть валидированы, снабжены «подписью» — кто их выложил, когда, с точностью до секунды.

С этими валидированными данными мы хотим работать при помощи программных роботизированных систем – ботов по обработке и интерпретации геолого-геофизических данных. Это второе планирующееся направление развития.

- О чем вы предполагаете рассказать на конференции «Технологии блокчейна 2019», о чем услышать сами?

Я собираюсь рассказать об индустриальном, «немайнинговом» примере использования технологии блокчейна в нефтесервисе. В свою очередь, хотел бы услышать мнения и замечания коллег – участников конференции о нашей блокчейн-платформе для дальнейшего учета этой информации при развитии системы. Интересны примеры использования «немайнингового» блокчейна в других отраслях.

В мире стартовала очередная технологическая гонка: США, Евросоюз и Китай приняли стратегии развития искусственного интеллекта и больших данных, признав важность технологий машинного обучения для цифровой экономики. Общий объем государственных инвестиций в исследования и разработки по этому направлению исчисляется десятками миллиардов долларов.

Избежать участия в этом соревновании России не удастся: надо успеть занять свое место в новой экономике, где искусственный интеллект будет играть ключевую роль в повышении производительности труда. В настоящее время разрабатывается отечественная концепция соответствующей стратегии, которую предполагается реализовывать в составе национального проекта «Цифровая экономика». Проектом предусматривается развитие целого перечня «сквозных технологий», включая нейротехнологии и искусственный интеллект. Общий объем финансирования проекта «Цифровая экономика» на шесть лет оценивается в 2,79 трлн руб., в том числе 282 млрд руб. планируется выделить из бюджета на реализацию федерального проекта «Цифровые технологии».

«Цифровая трансформация — это не процесс, не путь из точки А в точку Б, а культура изменений», Дмитрий Шушкин, вице-президент Abbyy

Уже в 2019–2021 годах на осуществление проектов по «сквозным технологиям» на базе лидирующих исследовательских центров и стартапов направят свыше 20 млрд руб, субсидии на масштабирование технологических решений высокой степени готовности составят еще 20 млрд руб. Компании-лидеры в разработке продуктов, сервисов и платформенных решений на базе сквозных технологий получат из бюджета более 10 млрд руб. Претендентов на государственное финансирование будут отбирать в соответствии с дорожными картами, которые еще предстоит разработать.

Ожидается, что дорожная карта по развитию искусственного интеллекта появится к июню 2019 года. В группу, занимающуюся разработкой концепции этого документа, входят представители Института системного программирования РАН, ИТМО, МФТИ, МТС, РВК, «Росатома», Фонда перспективных исследований, Центра речевых технологий и других организаций. Участникам группы необходимо выявить барьеры, препятствующие развитию сквозных технологий, и выработать меры по устранению этих барьеров, оценить потенциальный спрос на ИИ-решения в конкретных секторах экономики, составить «атлас» имеющихся центров разработки и открытый список проектов, а также определить критерии отбора проектов для господдержки и сформулировать требования к программам исследований. Дорожная карта призвана синхронизировать деятельность институтов развития, научных учреждений, исследовательских и корпоративных программ вузов и центров разработки.

Как не проиграть?

Как рассказал на форуме «Открытые инновации — 2018» Сергей Наквасин, директор направления «Формирование исследовательских компетенций и технологических заделов» АНО «Цифровая экономика», с учетом стартапов в России насчитывается около двух сотен проектов в области искусственного интеллекта, и нацеленность у них такая же, как у зарубежных. При этом у США специалистов в данной сфере больше в 25 раз, а разница в бюджетах еще значительнее. Если делать то же самое, что и все, не обладая сопоставимыми ресурсами, цифрового прорыва не выйдет, полагает Наквасин. «Ситуация, когда мы идем пешком, а нас обгоняют на скоростном болиде, заведомо проигрышная, — говорит он. — Надо искать асимметричные ответы».

Одним из многообещающих направлений, развивая которое можно обогнать весь мир, Наквасин считает когнитивные архитектуры. Что касается катастрофической нехватки кадров, то, помимо увеличения объемов подготовки специалистов, есть и другие варианты нивелирования дефицита. Один из них — это создание платформ, которые позволят решать интеллектуально емкие задачи в области ИИ-решений силами низкоквалифицированных специалистов. «Нам нужны сильные неожиданные решения!» — заявил Наквасин.

Впрочем, самый простой ответ на вопрос, как победить с кратно меньшими ресурсами, дал еще Александр Суворов: не числом, а умением.

Наиболее сложное, что требуется сегодня, — перевести людей в состояние постоянных изменений, считает Дмитрий Шушкин, вице-президент Abbyy. «Цифровая трансформация — это не процесс, не путь из точки А в точку Б, а культура изменений», — убежден он. Если компания хочет быть успешнее других, она должна меняться быстрее других, и искусственный интеллект, наравне с прочими технологиями, служит инструментом ускорения изменений. А повестка применения таких инструментов формируется исходя из задач, которые бизнес намерен решать быстрее других.

По мнению Шушкина, в госпрограмме должна присутствовать культура инновационного предпринимательства. Источниками ИИ станут команды, нацеленные на предложение решений, наиболее востребованных на мировом ранке. «Передовые технологии должны быть мирового уровня, и замахиваться надо сразу на этот уровень», — считает Шушкин.

«Все бегут, летят и скачут…»

«Разработку стратегии нужно начинать с ответа на вопрос, зачем России технологии искусственного интеллекта», Борис Глазков, вице-президент «Ростелекома»

Ажиотаж вокруг технологий машинного обучения не должен помешать взвешенному подходу к выработке стратегического курса на уровне страны. Разработку стратегии нужно начинать с ответа на вопрос, зачем России технологии искусственного интеллекта, подчеркнул Борис Глазков, вице-президент «Ростелекома». К примеру, США развивают ИИ для обеспечения обороноспособности и безопасности, в Китае на первом месте применение ИИ в экономике, а в Индии — в здравоохранении. Россия пока не ответила себе на этот вопрос.

Кроме того, следует разобраться с ресурсным потенциалом как с точки зрения числа имеющихся разработчиков, так и с точки зрения конкретных технологий, которыми они занимаются. «Искусственный интеллект» — это целая «корзина» с технологиями, включая машинный перевод, обработку естественного языка, распознавание образов, мультиагентные системы и пр. В какой области российские разработчики сильнее, на какую именно технологию можно опираться?

Выбирая стратегию, нужно также учесть отличительные особенности страны — громадную территорию, инфраструктуру огромной протяженности. Возможно, ИИ поможет компенсировать минусы, связанные с этим, и даже превратить их в плюсы?

Предыдущую технологическую гонку Россия проиграла, но на новом этапе построения «программируемого мира» решения для него вполне могут быть созданы на ее территории.

«Большинство технологий открыты, нейросеть способен сделать любой студент, вопрос только в данных, в кейсах и в уме, решающем, как ее применить, — отметил Сергей Дощенко, исполнительный партнер Gartner. — Используя новый виток развития цифровых технологий, мы можем создать привлекательные условия для жизни, сделать страну конкурентоспособной, чтобы сюда тянулись люди».

Не дожидаясь милости от нацпроектов

«Каждый энергоблок генерирует около 10 тыс. показателей в секунду, из них в реальной деятельности используется лишь 5–7%», Евгений Осоченко, руководитель проектного офиса «Цифровая трансформация отрасли» госкорпорации «Росатом»

Коммерческие компании уже сейчас успешно решают задачи цифровой трансформации, в том числе с помощью технологий машинного обучения. Так, в «Ростелекоме» уже несколько лет занимаются внедрением решений на базе технологий машинного обучения для подбора персонала, управления оттоком клиентов и даже стратегического планирования. По словам Глазкова, для крупной корпорации это не так уж дорого. В будущем ИИ понадобится телекоммуникационным компаниям для управления все более ветвящимися конвергентными сетями, для мониторинга и анализа трафика с целью получения конкурентных преимуществ. «Здесь нам потребуются российские разработки», — указал Глазков.

В «Росатоме» намерены с помощью ИИ снизить временные и стоимостные транзакционные издержки при принятии решений на среднем уровне менеджмента и развивают системы для анализа и правильного использования данных об эксплуатации объектов атомной энергетики. Каждый энергоблок генерирует около 10 тыс. показателей в секунду, из которых реально используется лишь 5–7%, сообщил Евгений Осоченко, руководитель проектного офиса «Цифровая трансформация отрасли» госкорпорации «Росатом».

По его мнению, при разработке ИИ-систем следует обратить внимание на следующие аспекты: достоверность данных, почему эти данные должны учитываться при принятии решений, каким образом они вписываются в операционную и бизнес-модель, а также безопасность чувствительных данных, касающихся неотчуждаемых конкурентных преимуществ компании. «Если мы взялись за гуж под названием «цифровая трансформация», то должны решить три части задачи: перестройка всех звеньев бизнеса адаптивно к спросу внешнего рынка, гибкая перестройка операционной модели и наложенная на все это система управления данными», — считает Осоченко.

Выбирая курс на ИИ

Компания «Цифра», специализирующаяся на создании «цифровых советчиков» для производственных предприятий на основе искусственного интеллекта, поделилась собственным опытом при выборе стратегических направлений для работы.

Павел Растопшин, управляющий директор компании «Цифра»

Чтобы понять, на чем следует сфокусировать усилия, в «Цифре» провели анализ публикационной активности по теме ИИ-решений для промышленности и сделали несколько выводов. Во-первых, разработчику данных технологий не обойтись без платформы, собирающей данные. Во-вторых, чем более вариативен производственный процесс, тем больше смысла им заниматься. К примеру, если при сходных условиях одни сталевары варят металл за час, а другие за 45 минут, то оптимизация вполне реальна — разница в электропотреблении и в деньгах для предприятия огромна. Еще один аспект, который следует учесть при выборе объекта моделирования, — достаточное количество установок или устройств (доменная печь, погружной насос для нефтепродуктов или ректификационная колонна), где математическая модель может быть применена. И наконец, перспективны для ИИ те области, где учить людей очень дорого и сложно либо цена ошибки очень высока, — например, пилотирование самолетов.

Чем государство могло бы помочь развитию технологий машинного обучения? Павел Растопшин, управляющий директор компании «Цифра», отмечает, что ученые по данным, как правило, плохо разбираются в технологических процессах, поэтому технологи-производственники с ними разговаривать не хотят. Государство могло бы организовать подготовку кадров не только со стороны математики, но и со стороны производства. Например, на каждой кафедре, выпускающей специалистов в области металловедения, учить также своих специалистов по данным и искусственному интеллекту. «Это реально могло бы дать нашей стране качественный скачок в накоплении экспертизы», — уверен Растопшин.

В корпорации «Росатом», в структуре которой трудятся 250 тыс. человек, провели любопытное исследование на тему отношения своих управленцев к цифровой трансформации. «Для нас очень важно, что сейчас в головах руководителей, которые занимаются цифровой трансформацией, насколько они хотят в ней участвовать и в какой роли, насколько селективно воспринимают информацию, — говорит Елена Першина, директор блока функциональных компетенций “Корпоративной Академии Росатома”. — Да и верят ли на самом деле, что трансформация произойдет в России». О результатах этого исследования она рассказала во время организованной сообществом Binary District и Институтом Strelka дискуссии о подготовке кадров для цифровой экономики.

Опрос выявил, что руководители находятся под влиянием четырех устойчивых мифов о цифровой трансформации. Первый миф: цифровая трансформация в корпорации уже случилась или вот-вот произойдет. Почти 40% участников опроса уверены, что уже работают в цифровой отрасли: примерно 20% опрошенных считают «Росатом» цифровой компанией, еще 20–25% полагают, что она станет таковой в ближайшее время.

«Люди ставят знак равенства между высокотехнологичностью компании, автоматизацией процессов и цифровизацией. Это очень важный вывод исследования, — рассказала Першина. — Мы будем плотно заниматься этим мифом, чтобы не было самоуспокоенности, нужно людей приземлить, подружить с реальностью и понять, куда двигаться».

Елена Першина, директор блока функциональных компетенций «Корпоративной Академии Росатома»: «Для нас цифровизация — это не только технологии. Это единая система, включающая коммуникации в компании, обучение, инструменты, а также политики и процедуры, которые могут стать барьером для изменений»

Второй миф тесно связан с первым и состоит в убеждении, что цифровая трансформация — это использование модных технологий и автоматизации: цифровых платформ, IoT, VR и прочих. К примеру, 20% опрошенных согласны с утверждением, что цифровая трансформация означает единую платформу, 18% полагают, что понятие цифровой трансформации определяется применением таких технологий, как искусственный интеллект, Интернет вещей, виртуальная реальность и других. «Тут тоже большой задел для нас, — отметила Першина. — Нужно постараться выработать понимание того, что цифровизация означает серьезное изменение в способах ведения бизнеса и это намного шире, чем технологии».

Третий миф: о своем будущем пока не нужно беспокоиться. В перечне основных ожидаемых результатов цифровой трансформации лидируют повышение производительности, лучшая доступность информации, сокращение рутины. Примечательно, что в конец этого списка участники опроса поставили то, что касается их лично. Между тем цифровизация потребует от каждого очень глубокой личной трансформации — придется учиться всю жизнь, быть гибкими. Даже если нынешняя профессия у человека сохранится, она может наполниться совершенно иным содержанием. В предстоящие пять лет «Росатому» придется либо переобучить, либо заменить около четверти сотрудников. «Поэтому такая общая успокоенность является для нас тревожным фактом», — подчеркнула Першина.

И последний миф касается вопросов лидерства и звучит так: цифровую трансформацию сделают другие. Большинство опрошенных рассчитывают в этой области на инициативы и решения вышестоящего руководства. При том что многие управленцы активно поддерживают проекты цифровой трансформации и участвуют в них, мало кто готов руководить такими проектами и брать на себя ответственность за их проведение в условиях неопределенности. Более 60% руководителей высшего звена не видят себя в роли лидеров цифровой трансформации.

Ключевые выводы корпоративного исследования «Росатома» в главном пересекаются с заключениями исследований, проводимых аналитическими агентствами. Во-первых, понятие цифровой трансформации сформировано на основе потока популярной информации о платформах и технологиях, без понимания сути. Во-вторых, цифровая трансформация не связана с осознанием необходимости личных изменений. В-третьих, должностная иерархия является барьером для цифровой трансформации. И в-четвертых, процесс трансформации представляется участникам опроса простым и быстрым.

Результаты исследования будут учтены при работе над созданием цифровой культуры «Росатома». «Для нас цифровизация — это не только технологии, — говорит Першина. — Это единая система, включающая коммуникации в компании, обучение, инструменты, а также политики и процедуры, которые могут стать барьером для изменений».

В корпорации понимают, что для тех «цифровых» кадров, которые сегодня есть на рынке труда, бренд «Росатома» не очень привлекателен, а потому намерены повышать ценность бренда.

«Росатом» сотрудничает с учебными заведениями, где студенты получают фундаментальное образование. «Надо расстаться с мифом, что вуз даст нам готового специалиста, поэтому наша позиция сотрудничества с вузами — партнерская, — отметила Першина. — Мы знаем, какие специалисты нам нужны, и мы тоже ответственны за выпускников». Короткие и гибкие образовательные программы корпоративного университета позволяют быстро адаптировать к работе в «Росатоме» вчерашних студентов. Кроме того, в компании ввели систему реверсивного наставничества, или наставничества «наоборот», полагая, что молодые кадры многое могут дать опытным сотрудникам.

Благодаря мобильным гаджетам, социальным сетям и развитию Интернета, технологии быстро пронизывают обыденную и деловую жизнь, нас окружают «умные» города и Промышленный интернет. В мире становится все больше компаний, которые сделали данные своим основным ресурсом. Квинтэссенцией осмысления этих тенденций и ответом на задачи, поставленные четвертой промышленной революцией, стала программа «Цифровая экономика», утвержденная правительством РФ 28 июля 2017 года.

Программа должна стать платформой для совместной работы государства, бизнеса и общества. Уже инициирован диалог государства и бизнеса по пяти направлениям: нормативное регулирование; кадры и образование; формирование исследовательских компетенций и технических заделов; информационная инфраструктура; информационная безопасность. По каждому определены центры компетенций и рабочие группы.

Предполагается, что к 2025 году доля цифровой экономики в ВВП достигнет 10%. И крупный бизнес не намерен стоять в стороне от ее формирования. Тем более что зачастую выбор стоит жестко: трансформироваться или умереть.

Цифровая экономика – это хозяйственная деятельность, ключевым фактором производства в которой являются данные в цифровой форме

В главной роли – бизнес

«Цифровизация меняет не только образ жизни людей, но и принципы работы традиционных отраслей: энергетики, транспорта, машиностроения», – отметил председатель правительства Дмитрий Медведев, выступая на форуме «Открытые инновации». Конструкторские бюро обмениваются электронной документацией, новые лайнеры «Сухой Суперджет 100» и МС-21 уже спроектированы в цифре, а авиакомпании планируют сервисное обслуживание и оптимизируют загрузку флота с помощью ИТ.

Между тем в докладе Всемирного банка о глобальном развитии 2016 года отмечается низкий уровень применения цифровых технологий бизнес-структурами в России по сравнению с госорганами и населением. Поэтому основная роль как в выстраивании, так и в реализации программы «Цифровая экономика» отведена бизнесу. Из 600 человек, работающих над планами реализации программы, только 70 – чиновники. «Планы разрабатываются бизнесом, правительство исполняет роль модератора и коллективного интегратора», – утверждает Андрей Белоусов, помощник президента России по экономическим вопросам. И это единственная госпрограмма, выполнение которой оценивает бизнес.

Как подчеркивает Медведев, цифровизация – вопрос конкурентоспособности самого бизнеса. В конечном счете сам бизнес в этом заинтересован.

Крупные компании не скрывают своей заинтересованности. «Если мы сегодня не будем инвестировать в прорывные цифровые технологии, то через полшага проиграем», – убежден Кирилл Комаров, первый заместитель генерального директора «Росатома», где в этом году планируют запустить электронную биржу идей.

«У нас нет ситуации «если не изменимся, то не выживем», но сервисная часть бизнеса точно будет другой», – говорит председатель правления компании «СИБУР» Дмитрий Конов. Из 27 тыс. человек, работающих в нефтехимическом холдинге, непосредственно производством занимаются 18 тыс., но на 9 тыс. остальных сотрудников прорывные ИТ окажут не меньшее влияние, чем, например, в финансовой индустрии.

«В таких тяжелых отраслях, как нефтехимия, глобальной трансформации бизнес-модели не наблюдается, но в каждой функции меняется многое», – свидетельствует Василий Номоконов, исполнительный директор «СИБУРа». И компании, которые занимаются «цифрой», выигрывают, так как производят больше продукции с использованием меньшего количества ресурсов. Меняется и сам корпоративный менеджмент. «Диджитализация впускает венчурный дух в принятие решений, допуская гораздо больше неопределенности, и мы начинаем мыслить не единичными проектами», – заметил Номоконов.

Говоря о том, что тормозит процесс цифровой трансформации, Конов обращает внимание на изменение пропорций между алгоритмом, «железом» и софтом, с одной стороны, и их адаптацией к конкретным условиям бизнеса – с другой. «Адаптация идей и технологий к нашим процессам требует совместной работы тех, кто понимает технологии, и тех, кто понимает процесс, – напомнил он. – Сегодня этот процент усилий для адаптации существенно выше, чем в индустриальных решениях предыдущих поколений, именно это многих останавливает».

Компании, уже родившиеся цифровыми, тоже принимают непосредственное участие в планировании новой экономики. «Мы относимся к этому не как к «серебряной пуле». Построение цифровой экосистемы – это игра вдолгую, это тяжелый труд над сотнями различных инициатив», – пояснил Борис Добродеев, генеральный директор Mail.ru Group. В Интернете, по его словам, экосистема цифровой экономики уже сложилась: несколько российских компаний в открытых конкурентных условиях обыгрывают зарубежных игроков и создают инновации. Основные проблемы этих компаний – потребность в новых рынках сбыта и доступ к капиталу. «Будучи составной частью этой экосистемы, мы хотим влиять на ее развитие», – заявил Добродеев.

Для этого нужны понятная, прозрачная система регулирования, хороший инвестиционный климат, развитая культура предпринимательства и постоянное пополнение кадрового резерва.

Спешить, не торопясь

Государство способно влиять на развитие цифровой экономики через госинвестиции и темп изменения регуляторной среды. Как сообщил Аркадий Дворкович, заместитель председателя правительства РФ, большую часть ресурсов государство намерено выделять на образование в сфере цифровой экономики и на фундаментальную науку. Остальное предполагается делать за счет частных инвестиций.

Существующая нормативная среда не учитывает ключевых свойств новой экономики: высокой ценности нематериальных активов, размывания границ и предельно низких затрат на тиражирование бизнес-модели. Чтобы создать условия для скачка в цифровую экономику, нужно спешить, считает Медведев. Государству предстоит очень быстро создать нормативное пространство для тех областей, которые пока непонятно как регулировать, – так называемые регуляторные песочницы.

По мнению президента Сбербанка Германа Грефа, правительство должно немного отставать, давая бизнесу возможность получить первые результаты в деле развития цифровой экономики, и лишь потом выстраивать регуляторную среду. Президент фонда «Сколково» Виктор Вексельберг с этим мнением не согласен. В числе регуляторных вопросов, которые должны были быть решены «еще вчера», – идентификация субъекта в цифровой экономике, юридическая сила электронных документов, электронные формы государственного контроля бизнеса, применение киберфизических систем, регулирование оборота данных и доступа к ним таким образом, чтобы они были защищены и в то же время доступны для решения различных бизнес-задач. «Как бы правительство ни торопилось, оно все равно опоздает, – сказал Вексельберг. – Уже сегодня ситуация требует появления этих законодательных актов».

Меняй модель

Понимание того, что цифровая экономика – это не просто перевод аналоговых форм в цифру, а изменение бизнес-модели вследствие такого перевода, уже сложилось. «Если цифровая трудовая книжка – это pdf-документ, я, конечно, буду счастлив носить его на флешке, но если она не приводит к формированию моей цифровой траектории, на основании записей которой формируются проактивные сервисы со стороны бизнеса и государства, то это просто ничто», – заявил Максим Акимов, первый заместитель руководителя аппарата правительства РФ. Так и цифровая транспортная накладная должна быть не просто документом, скрепленным усиленной электронной подписью. Она должна дать бизнесу возможность совместного использования (шеринга) промышленного оборудования, избавить его от собственных логистических подразделений, экспедиторов или автопарка. «Перевод процессов в цифру и на блокчейн – это здорово. Но главная цель – это быстрый рост производительности на основании изменения бизнес-моделей», – подчеркнул Акимов. Осталось определить, где же те «кротовые норы», которые приведут к реальной трансформации бизнес-модели.

Экономика партнерства

Программа отвечает на вопрос «что делать?», но не говорит как. Многое будет зависеть от того, что удастся реализовать, в первую очередь в промышленном и торговом секторах. «Цифровая экономика – это не про ИТ, а про данные, про их использование и капитализацию, – говорит Белоусов. – Бенефициарами этой программы станут компании, которые будут использовать цифру как свой основной ресурс». Прежде всего это крупные компании, способные создавать экосистемы, а также компании, работающие с ними на аутсорсинге, cтартапы и нишевые игроки.

Михаил Осеевский, президент «Ростелекома»: «Людям нужны информация, коммуникации и эмоции. Это огромный рынок, где не существует границ»

Наиболее очевидные кандидаты на точки роста цифровых экосистем – инфраструктурные компании. ««Ростелеком» не хочет быть исключительно инфраструктурной компанией, мы хотим быть цифровой компанией и предлагать гражданам, государству и бизнесу конечные решения, которые позволят им больше зарабатывать или меньше тратить, – заявил президент «Ростелекома» Михаил Осеевский. – И для этого мы ищем новые продукты и технологии».

Поскольку готовых решений зачастую не находится, «Ростелеком» намерен стать таким же акселератором, как Фонд развития интернет-инициатив. Цифровая экономика – это экономика партнерства, подчеркнул Осеевский. Только дав возможность десяткам и сотням тысяч компаний двигаться по пути инноваций, в результате можно увидеть «звездочки». Что именно «выстрелит», можно только предполагать. «Людям нужны информация, коммуникации и эмоции, – говорит Осеевский. – Это огромный рынок, где не существует границ, и мировым лидером может стать российская компания, которая предложит человечеству новые эмоции».

В ближайшие годы должно возникнуть много динамичных цифровых компаний, полагает Медведев. Для этого есть хороший потенциал, и этого можно добиться быстро при сравнительно небольших затратах. Речь идет о транспортных и логистических услугах, здравоохранении, образовании, финансах, «умной» городской среде, аграрном производстве и других областях. Удаленные районы, больницы и школы продолжат подключать к Интернету. Кроме того, в ближайшее время начнется создание сети мобильной связи пятого поколения, что должно ускорить развитие высокотехнологичных компаний. «Мы продолжим создавать условия для привлечения инвестиций, для работы венчурных фондов, готовых поддерживать российские стартапы», – заверил премьер.

Пока проблема с привлечением инвестиций в инновационный бизнес не решена. «Ахиллесова пята российских инноваций – сложности с выходом на рынок капитала, – заметил Сергей Горьков, председатель Внешэкономбанка. – Компании либо не получают достаточного финансирования, либо перемещаются за пределы страны». По его мнению, это связано как с тем, что экосистема недостроена, так и с тем, что Россия – недостаточно большой рынок, чтобы позволить себе развивать все инновационные технологии. Поэтому надо создавать фонды, поддерживающие выход на азиатские рынки, и тем самым «разгонять» инновации в России. По оценке Горькова, cоздание в стране центров компетенции мирового уровня вполне возможно. ВЭБ собирается открыть такой центр по блокчейну, хотя это не единственная технология, которая будет менять мир. Необходимо также сформировать в стране позитивное отношение к инновациям, чтобы квантовый компьютер, искусственный интеллект и конвергентные технологии вошли в моду. «Хайп – это тоже важно», – считает Горьков. В текущем году ICO обогнало венчурные фонды по объемам финансирования, так как существующая финансовая система не совсем готова воспринимать новую экономику.

В Сбербанке также рассматривают блокчейн и квантовый компьютинг как крайне перспективные технологии. «Блокчейн – технология, способная изменить сектор, в котором я работаю, просто драматически, – уверен Греф. – Она позволяет автоматизировать практически все процессы, особенно в соединении с искусственным интеллектом».

Пять профессий ИИ в Сбербанке

Среди технологий сегодняшнего дня главную скрипку играет искусственный интеллект, который Греф сравнил с электричеством в начале прошлого века. «Если раньше мы предполагали, что машинное обучение, искусственный интеллект, большие данные – это то, что мы можем использовать в процессе принятия решений, в том числе кредитных, то сегодня фактически нет ни одной области нашего бизнеса, в которой мы не применяли бы искусственный интеллект», – заявил он.

Первое ключевое направление использования ИИ в финансовом бизнесе – интеллектуальные советчики, «персональные финансовые менеджеры» и боты, отвечающие на типовые вопросы клиентов в контакт-центрах. «Через три-пять лет у нас просто не останется на этой функции людей, потому что каждый день искусственный интеллект учится и становится все более и более точным в своих ответах и прогнозах», – сообщил Греф.

По второму направлению – принятию решений на основе анализа больших данных – ИИ применяется как в корневом бизнесе Сбербанка, так и при принятии кредитных решений. По словам главы Сбербанка, без участия человека принимаются примерно 99% кредитных решений по физическим лицам. По корпоративным клиентам доля автоматически принимаемых кредитных решений – около 35%, но уже через три года ее планируется довести до 70%.

Третье направление использования ИИ – кибербезопасность. Анализировать транзакции, количество которых на пике достигает 7-8 тыс. в секунду, можно только с использованием искусственного интеллекта, и машины каждый день учатся бороться с хакерами.

Четвертое направление – анализ конкретных клиентских потребностей, маркетинг и индивидуальная работа с каждым клиентом. «Наш клиент перестает быть усредненным», – утверждает Греф.

И наконец, последняя область использования ИИ – автоматизация всей деятельности банка, начиная от бэк-офиса, бухгалтерии, аудита и заканчивая юридической службой. «Все простые операции будут автоматизированы», – заявил Греф. По его словам, эта ежедневная практика Сбербанка к 2020 году станет обычным делом практически во всех корпорациях.