«Цифровая трансформация» достаточно емкий термин, который включает и «Data Science», и
В современном финансовом мире одной из задач бизнеса является эффективное декларирование емких терминов для привлечения инвестиций, за которыми могут стоять реальные цели, отличающиеся от лозунгов. Наиболее ярким примером разницы между декларируемым и реальным является создание спутникового интернета. Декларируемой задачей являются полеты на Марс, и в новостях при каждом удачном запуске ракет от Blue Origin или SpaceX можно услышать комментарий на тему реализации возможностей полетов на Марс. При этом реальной и не менее революционной задачей является построение стабильной, масштабной сети спутникового интернета. Такие декларируемые задачи, как правило, забываются, когда решены те реальные задачи, на которые привлекались инвестиции, и на смену им приходят новые термины и лозунги, не забываются лишь идеи.
Self-driving cars: маркетинг и реальность
Беспилотный автомобиль вслед за умными колонками и голосовыми помощниками стал одним из символов внедрения ИИ в повседневную жизнь. В прошлом году на Yet another Conference проводился тест-драйв беспилотных автомобилей компании Яндекс. Для того, чтобы попасть на сиденье беспилотника необходимо было отстоять внушительную очередь. Беспилотные автомобили ассоциируются, как правило, с легковыми автомобилями. Для современного потребителя автомобиль не только средство передвижения, но часть личности, отражающая финансовое положение и индивидуальность владельца. Вождение автомобиля для многих не только необходимая жизненная рутина, но и увлечение, от которого автолюбители вряд ли готовы отказаться. Таким образом, беспилотные легковые автомобили в качестве индивидуального средства передвижения должны пройти маркетинговую трансформацию, подобно той, которую когда-то прошел автомобиль стараниями компании Michelin и многих поколений производителей автомобилей. Реальная же цель создания беспилотных автомобилей — коммерческие перевозки, как грузовые, так и пассажирские. При этом рост доли e-commerce влечет за собой рост грузовых перевозок. Стоит отметить, что, например, в России, где недавно были разрешены испытания беспилотных автомобилей, наибольший процент грузоперевозок осуществляется при помощи железнодорожного транспорта.
Таким образом, для РФ не менее чем беспилотные автомобили актуальны автопилотируемые поезда. В апреле 2017 «РЖД», вдохновленные запуском маневрового автопилота, заявили разработку беспилотного поезда к 2019 году. Однако оказалось, что для разработки подобной системы, по словам специалистов, ет достаточно точной информации о местоположении объекта из систем спутниковой навигаци. Решение данной проблемы нашли в применении «системы технического зрения», с помощью которой «во время движения поезда координаты уточняются путем измерения дальности до ближайшего стрелочного перевода, находящегося в пределах видимости на линии следования». О дальнейших успехах проекта беспилотных поездов в России не слышно. В Австралии, Германии и Франции также осуществляются подобные программы. В Австралии, например, уже есть результаты, а во Франции результаты обещают к 2023 году. Но в Австралии система железных дорог лишь частично находится в государственной собственности, что обеспечивает хоть и небольшую, но конкуренцию, а во Франции на прототип беспилотного поезда выделили 66 миллионов долларов, что на порядок больше, чем в России, где на проект беспилотного поезда было выделено 318 миллионов рублей. Важно, чтобы декларируемые цели учитывали не только прибыльность, но и сложность реальных задач.
Драйверы цифровой трансформации
Термин «цифровая трансформация» для многих российских предприятий подразумевает не только внедрение RPA и прескриптивных аналитических систем, но и достаточно простые, но сложные с точки зрения бизнеса, интеграционные решения по хранению и обработке данных. Цифровая трансформация является достаточно сложным процессом, в ходе которого изменениям подвергаются не только технологические процессы, но также бизнес-процессы, связанные с принятием решений на всех уровнях от простого инженера-технолога, которого надо обучить принятию решений на основе новой аналитической системы с использованием систем машинного обучения, до руководителей высшего уровня, которые оценивают эффективность от всего процесса «цифровой трансформации». Сложность данного процесса порождает большое количество рисков на каждом этапе внедрения. Даже простая модернизация одного технологического процесса несет в себе риски для всего бизнеса, а с внедрением инструментов, которые подразумевает термин «цифровая трансформация», такие риски множатся с геометрической прогрессией, поскольку цифровая трансформация — это процесс, как правило, затрагивающий цепочки бизнес- и технологических процессов. Несмотря на высокие риски, многие крупные российские предприятия, включая лидеров отраслевого и перерабатывающего сектора, создают структуры, деятельность которых так или иначе связана с внедрением различных аспектов цифровой трансформации от роботизации бизнес-процессов до управления большими данными. Такие компании как «Газпром», «Сибур», «Роснефть», «Камаз» и многие другие активно привлекают специалистов в области обработки больших данных и построения систем машинного обучения. Основные причины, которые, несмотря на высокие риски, двигают компании в направлении цифровой трансформации согласно опросу IDC:
- повышение производительности, которое отметили в качестве драйвера 37% опрошенных руководителей
- конкуренция — 31% опрошенных.
Конкуренция в качестве драйвера подразумевает страх быть последними в очереди на цифровую трансформацию. Зачастую этот страх парализует действия по эффективному внедрению нововведений, поскольку ощущение срочности преобразований не дает бизнесу выработать стратегию по внедрению изменений, а в случае больших корпораций речь идет о невозможности выработать единую стратегию в рамках одной корпорации. В результате, страх потерять конкурентное преимущество, являясь одним из основных драйверов, толкает компании к недостаточно продуманным действиям в области цифровой трансформации, увеличивая риски от малоэффективного декларативного внедрения новых инструментов без измерения реальных показателей отдачи от цифровой трансформации, а сам термин «цифровая трансформация» превращает в модный набор слов. Вместе с тем, компании, которые встают на путь изменений и начинают внедрять различные системы ИИ, основанные на системах машинного обучения, интегрировать и хранить данные со всех цепочек бизнес- и технологических процессов, вынужденно упорядочивают многие процессы внутри компании, делая всю систему принятия решений более детерминированной, что открывает перспективы для внедрения еще большего числа решений в сфере, которую сейчас называют «цифровой трансформацией». Таким образом, «цифровая трансформация» для одного бизнеса останется всего лишь модным словом, а для других станет перспективой внедрения решений из новых сфер автоматизации процессов и технологий, которым еще не придумано емкое название.
