– Давайте поговорим о цифровизации вообще и о состоянии российского рынка в частности. Принято считать, что по уровню зрелости российский рынок цифровизации пока еще уступает мировым лидерам. Есть ли такое отставание на самом деле? В чем его причины? И в каких сегментах сегодня положение наиболее критично?
– Процесс довольно сложный, потому что необходимо сегментировать результаты по разным отраслям. У нас есть отрасли, которые по цифровизации не уступают мировым, а в чём-то даже опережают. Например, отрасль, связанная с финансовой индустрией. Наши банковские приложения – одни из самых лучших в мире.
Но есть отрасли, которым гораздо тяжелее ввиду большого проникновения какое-то время назад иностранных технологий в их основные ИТ-процессы. Но сегодня они проделали громадную работу по импортозамещению и, по сути, достигли уровня, на котором они были, когда прежние технологии были доступны. Это требует времени и денег. Естественно, когда сверх того приходится ставить задачи по инновациям, это происходит с определенным опозданием. Это первая история.
Вторая история – это, безусловно, вопрос компетентности кадров. Если мы говорим о мировом рынке, то им доступны мировые компетенции по самым различным специальностям. На нашем же рынке мы полагаемся на свои силы, и поэтому должны максимально эффективно их использовать. И вот здесь я подхожу к самой, наверное, главной проблеме, почему мы немного отстаём, запаздываем в части внедрения новых инновационных методов управления. Когда у вас небесконечный ресурс программистов или кого-либо ещё, то необходимо крайне эффективно и правильно ими управлять, ставить метрики и наводить очень чёткий фокус на достижение целей.
– Получается, в чём проблема? В недостаточности инвестиций, неправильном подходе к инвестированию? Насколько я понимаю, инвестиции в цифровизацию, во всяком случае, в крупных корпорациях, достаточно осязаемы. Почему же нет ожидаемого эффекта?
– Если вы спросите любого цифровизатора, достаточно ли инвестиций, он скажет: «Конечно, нет. Надо в два раза больше». Это, безусловно, так. Но статистика не врёт. К сожалению, только около 30% проектов достигают поставленных целей, даже несмотря на очень существенные по нашим меркам инвестиции в развитие.
В чём основная причина? В том, что зачастую наш бизнес привык решать задачи мобилизационным методом. Например, появилась технология – срочно найти, куда её внедрить. Не зачем внедрить, не почему внедрить, не как достичь какого-то результата, понять, как внедрение технологии связано с какой-то бизнесовой метрикой, а просто: есть искусственный интеллект – срочно применить. В результате получаем классное приложение, которое не приносит бизнес-результат. И это, по сути, выкинутые деньги, потраченные в никуда.
– Как тогда оценить эффективность внедрения цифровых продуктов? Есть же какие-то метрики?
– Есть метрики. Есть самая главная метрика, которая мне больше всего нравится: можете вы выжить без этого или нет? Чаще всего, когда мы говорим о цифровой трансформации, мы говорим не о повышении эффективности, а о перерождении компании. По сути, когда вы цифровой продукт превращаете в основной способ доставки ценности клиента. Как пример — мобильное приложение банка. Если его убрать у ряда банков, то их бизнес закончится. Они потеряют громадное количество клиентов и громадное количество денег. Для них не стоит вопрос эффективности этого приложения. Если оно есть, то они существуют. Если нет, то не существуют.
Но если говорить о других индустриях, более завязанных на физический мир, то для них самое важное с точки зрения эффективности – это решение двух задач. Первая – оптимизация ресурсов, которые они раньше требовали. Это классическая задача автоматизации выполнения бизнес-процесса. А вторая – поиск новых возможностей.
Пример. Логистическая компания: громадная сеть в огромной стране. Автомобильные, железнодорожные перевозки, пароходы, паровозы, самолеты. Вам надо доставить груз из точки А в точку Б. Какими способами это можно сделать? Бесконечным числом. Но если у вас нет хорошего, быстрого цифрового решения, вы сможете посчитать два-три варианта. А если есть хороший, посчитаете 10, 20, 500 вариантов. И среди них точно будет тот, который ещё лучше. То есть цифровизация вам дает не экономию ресурсов, а новую возможность.
И вот здесь начинается сложная дискуссия с экономистами, как это правильно считать. По нашему мнению, правильно считать – это так называемый АБ-тест. То есть, когда у вас есть бизнес-процесс, и вы его можете выполнять со старой системой, то есть ручным методом, и с новой. И когда вы позволите этому процессу немножечко бежать параллельно, то сможете замерить эффективность как здесь, так и здесь. И получить необходимую цифру для понимания, сколько это решение стоит и сколько оно может принести.
– Давайте всё-таки вернёмся к уровню зрелости и к тем подходам, которым компании следуют в цифровизации. Понятно, что нужна новая модель компетенции. Какие нужны специалисты?
– На самом деле, ничего нового. Нужны кросс-функциональные эксперты, которые выходят из одного домена знаний и работают одновременно в нескольких. Вот пример. Какое-то время назад у нас был бизнес и были ребята – специалисты в Exсel. И они друг с другом взаимодействовали. Это были две разные специальности. Сейчас искать специалиста в Excel – это нонсенс. Для каждого бизнесмена, каждого уважающего себя человека это уже стало навыком. Сейчас нужны новые навыки: анализ данных, работа с искусственным интеллектом, – это всё потихонечку входит в основные компетенции любого специалиста, вне зависимости от того, является он айтишником-программистом или нефтяником, банкиром. Для него это становится как Excel.
– Цифровизация головного мозга.
– Ну, это такая коннотация специфическая. Но в целом, да. Больше инструментов входит в обиход, выходит из домена специализированных знаний в общие. И вот, собственно, как выглядит компетенция будущего, – это человек, который владеет новыми цифровыми инструментами. И сегодня, безусловно, самый главный инструмент – это искусственный интеллект.
– То есть, мы с вами говорим о том, что владение на сложном уровне цифровым инструментарием или, как минимум, понимание его, становится базой. Не каким-то специальным навыком, которому нужно отдельно учиться, отдельно работать по этой специальности. Это базовый навык для всех управленцев.
– Да. Но только с одним «но». Вы сказали «сложный», я с этим не согласен. Цифровые инструменты, которые сейчас внедряются, идут, наоборот, по пути коммодизации и упрощения, чтобы человек мог начать ими пользоваться без специализированного образования, без окончания нескольких курсов вуза. Они интуитивно понятные. Мы видели, как это было с условным Excel и Word. Любой человек, не читая учебник, может начать им пользоваться. И мы видим, как это происходит с каким-нибудь Гигачатом в Яндекс.GPT: любой человек может зайти в него и начать пользоваться.
Ему надо получить навык, как пользоваться, это эффективно, безусловно. Но то, что ему не надо читать теорию по нейросетям или что-либо ещё, чтобы быть пользователем, это точно. Вот это ключевое, что, как мне кажется, в этих технологиях всегда существует и сейчас применяется.
– Задам вопрос про искусственный интеллект. Знаете, для меня он в медиаполе – что-то типа нанотехнологий в первый год появления «Роснано». Они везде были: вплоть до колбасы с наночастицами. Нет ли у вас такого ощущения, что понятие искусственный интеллект пытаются внедрить даже туда, где он, в принципе, не нужен? И более того, выдают за искусственный интеллект куда более простые механизмы?
– Знаете, ещё лет пять назад эта отрасль началась со слов «искусственный интеллект». Но, безусловно, я согласен, что очень много маркетинга в этом термине. И на самом деле, за ширмой искусственного интеллекта есть другие сложные слова из области математики и программирования. Но гораздо проще это объяснять через аналогию с тем, как работает человек. Поэтому, собственно, так много хайпа на этот счёт.
Нужен ли искусственный интеллект везде? Нет, конечно, не нужен. Если у вас детерминированный, четкий процесс, по которому вы всегда ходите каждый день, этот процесс можно автоматизировать. Тут не нужно какой-то вариативности, которую может дать искусственный интеллект. Мы обычно рекомендуем думать об этом следующим образом. Если выполняя какую-то задачу, у вас нет ни одной точки, где вам надо остановиться, подумать и рассмотреть варианты, то, скорее всего, это хорошая задача для роботизации, но не для применения искусственного интеллекта. А вот если есть задача, когда вам постоянно надо принимать решения, взвешивать, оценивать варианты, идти, торить сложную дорожку к правильному результату, там искусственный интеллект будет максимально полезен.
– То есть там, где у нас непрерывный процесс, но состоящий из разных этапов, и не подразумевающий развилок, нужен просто робот, манипулятор.
– Да. Вот, например, в вашей профессии: интервью, я что-то наговариваю. Представьте, у вас здесь висит суфлёр, который слушает и подсказывает вам следующие самые классные вопросы. И вы смотрите эти варианты, оцениваете со своей экспертной точки зрения и выбираете наиболее подходящий. Вот это хорошая задача для искусственного интеллекта.
– Надо будет применить его на практике. Мой последний вопрос: какие нужны шаги, чтобы рынок цифровых решений совершил рывок и поднялся до уровня мировых лидеров?
– Отличный вопрос. Серебряная пуля, как я считаю, в следующем. В первую очередь, – и это тренд, который отмечают все профессиональные отраслевые конференции и сообщества, – нашему рынку нужны консолидация и интеграция. В определённый момент, когда все побежали и сделали кучу цифровых решений, не была оценена ёмкость рынка, не было оценено количество потенциальных конкурентов. В результате мы сейчас имеем, по-моему, 70 вариантов операционной системы отечественного разлива, имеем кучу систем мессенджеров и так далее, и тому подобное. Столько рынку не надо. И поэтому консолидация определенных усилий — это то, о чем надо думать бизнесу. Мы ожидаем, что в этой части будет достаточно много активности по слиянию, поглощению, потому что сам рынок напрашивается.
Но, наверное, самое важное – процесс, который должен измениться внутри. Компании, когда решают задачи цифровизации, должны решать не только задачи так называемых продуктовых метрик, то есть количества пользователей или быстрой загрузки. Они должны связать это с бизнес-результатом. Условно, если я сделаю какую-то новую кнопочку, сколько ко мне придёт пользователей и сколько они мне оставят денег. Как это повлияет на мой конкретный, конечный бизнес результат. Если это получится связать, а для этого, безусловно, есть много методик, то компании смогут очень здраво и очень точно инвестировать деньги, которые у них есть. И это позволит резко ускориться и догнать мировых лидеров, как мы, по крайней мере, надеемся.
Больше новостей читайте в нашем телеграм-канале @expert_mag
