Блокчейн, большие данные, машинное обучение, искусственный интеллект, виртуальная реальность — за счет этих новых технологий происходит цифровая трансформация России. О том, как они влияют на бизнес IT-компаний, чем хороша методология Agile и чего ждут участники рынка от государства, “Ъ” рассказал президент группы компаний «Рамакс» Лев Разумовский.
Фото: Дмитрий Лебедев, Коммерсантъ
— По инвестициям в Research and Development (R&D) сфера информационных технологий лидирует. Какие изменения в сфере IT произошли в последнее время?
— Мы переживаем четвертую промышленную революцию. Ее характеризуют взрывные изменения на всех этапах обработки информации. Так, на производство информации повлияло появление интернета вещей и соцсетей: они генерируют данные, растущие в объеме по экспоненте. Каждые пять лет количество информации, производимой в мире, увеличивается на порядок. Коренным образом изменяются технологии передачи этих данных. Появилась технология верифицированного обмена информацией, блокчейн, инновационные методы распределенного хранения и параллельной ее обработки. Машинное обучение и искусственный интеллект позволяют выделять новые сущности из информации, а виртуальная и дополненная реальности коренным образом изменяют ее визуализацию.
— Как эти изменения трансформируют деятельность участников рынка: заказчиков, вендоров и системных интеграторов?
— Еще 15–20 лет назад инновации рождались в научных лабораториях информационных гигантов: IBM, Oracle, Microsoft, SAP. Большинство инноваций проходило один и тот же путь — от лаборатории до конечного заказчика. Составлялась документация к продукту, обучались люди, которые затем учили партнеров, партнеры приходили с технологией к заказчикам, пытаясь их убедить в том, насколько она полезна. В конце концов инновация становилась обычным продуктом в арсенале интегратора и применялась широким кругом заказчиков. Процесс занимал от трех до восьми лет. А потом стало понятно, что времени на это больше нет. Вспомним, что в 2013 году про биткойн знали только узкие специалисты, гики и криминальные элементы. Еще через год про него знали все специалисты, а еще через два — уже все вокруг. Сейчас же, всего через пять лет, популярность криптовалюты падает по определенным причинам.
И всем нужно реагировать на это. Так, на глазах меняется отношение вендоров к их священной корове — авторскому праву. Десять лет назад треть любого контракта с иностранным вендором была посвящена охране интеллектуальной собственности: что с ней можно делать, а что — нельзя. Сегодня же все вендоры выкладывают свои инструменты в открытый доступ в качестве продукта с открытым исходным кодом. Microsoft выпускает Azure, в котором много бесплатных продуктов, Google и Facebook — свои библиотеки TensorFlow и PyTorch для работы с большими данными, IBM предоставляет открытую блокчейн-платформу HyperLedger, и любой программист может пользоваться этими инструментами. Вендорам становится понятно, что сегодня важно не строить заборы вокруг авторских прав, а, наоборот, выбрасывать свои продукты на рынки, чтобы партнеры и программисты их использовали, несли в массы и сами развивали новые технологии.
Следующий в цепочке — системный интегратор. Каждый из них теперь обязан иметь свою R&D-лабораторию и становиться «мини-"Гуглом"» или «микро-"Майкрософтом"». При работе с новыми технологиями нет готовых рецептов: каждая задача требует опыта работы непосредственно с данными конкретного заказчика.
Ключевым образом меняется роль самого заказчика: она выдвигается на первый план. Только он знает, где и как получить данные. Потом системный интегратор их обрабатывает, показывает результат заказчику. И тут начинается самое интересное. В 99% случаев первый результат не устраивает заказчика, после чего необходимо итерационно, поэтапно возвращаться к обработке данных. И только заказчик является мерилом того, когда можно считать результат положительным и что подкрутить, чтобы его улучшить.
Приведу пример роли заказчика в оценке результатов. Мы делали систему обработки входящей информации в разрозненных каналах коммуникаций с клиентами для одной авиакомпании для автоматического определения тональности сообщений: положительна она, нейтральна или отрицательна. Мы построили модель, которая по всем классическим правилам давала очень высокую точность, а заказчик пришел в ужас, утверждая, что модель нерелевантна. Мы попросили показать, что не так. И заказчик сказал следующее: «Вот, например, девушка пишет, что купила билет на рейс и выехала в аэропорт, но проколола колесо, попала под дождь, когда его меняла, опоздала на рейс, промокла, заболела и больная лежит дома. Ваша система оценивает это сообщение как негативное». Мы говорим: «Конечно, человек опоздал на рейс и заболел — это негативное сообщение». А нам отвечают: «Для девушки — да, но это же не вина нашей авиакомпании, поэтому данное сообщение мы оцениваем как нейтральное».
— По каким трендам развиваются инновации? И какие новые технологии наиболее перспективны, на ваш взгляд?
— Популярность всех новых технологий развивается по классической кривой в виде горба с хвостом. Когда инновация появляется на рынке, то все хотят ее попробовать. Как грибы, растут стартапы, а заказчики-пионеры начинают эту технологию внедрять. Со временем становится понятно, что далеко не всегда ее внедрение экономически оправданно, и интерес частично угасает. Но потом находится та ниша, где эта технология дает экономический эффект. Популярность вновь растет, но уже медленнее, пока не зафиксируется на каком-то значении.
Я вижу две бурно развивающиеся технологии. Одна из них — это все, что связано с аналитикой больших данных, машинным обучением, искусственным интеллектом. Другая технология — это Process Mining: она позволяет на основе данных из информационных систем заказчика анализировать и выявлять слабые места в бизнес-процессах компании. А технологии интернета вещей и блокчейна уже зарекомендовали себя и находятся на этапе стабильного роста.
— В каких сферах бизнеса инновации приносят наибольшую эффективность?
— Они наиболее эффективны там, где есть большие, постоянно растущие объемы данных. Там, где эти системы данных сложные и разнородные, то есть когда данные поступают из множества источников, неструктурированные и неполные, в этом случае их очень сложно анализировать экспертам. Ну и, конечно, очень важны готовность и даже здоровый авантюризм руководства, чтобы первыми внедрить у себя новые решения.
— Как преобразования на рынке влияют на деятельность IT-компаний?
— Коренным образом. Каждая компания должна иметь у себя R&D-центр. Два года назад мы у себя такое подразделение создали, сейчас в нем работают более 50 человек. Кроме того, сейчас сотрудники параллельно с работой должны постоянно обучаться. Это, по сути, единственный способ оставаться на плаву в мире новых технологий, ведь люди, которые приходят из вузов в производство, понимают, что то, чему они учились, уже устарело. Я думаю, в ближайшие пять лет нас ждет кардинальное изменение на рынке обучения — уже сегодня мы видим, какой популярностью пользуются открытые онлайн-университеты.
Помимо этого, появляются новые методы управления, например, Agile. Конечно, у них есть свои минусы. Но главное, они призваны ускорить реакцию компании на внешние изменения, а также позволяют на самом раннем этапе проекта вовлечь заказчика в работу над ним.
— Что происходит с кадровой политикой под влиянием цифровой трансформации?
— Кадры — это самая острая проблема в IT. Их катастрофически не хватает. Один из главных вопросов внутри нашей компании — набор сотрудников и их удержание. Опытных специалистов относительно немного, а число реализуемых на рынке проектов растет, что является вызовом для любой IT-компании.
Но это как раз тот случай, когда новые технологии помогают нам вытянуть себя за волосы из болота, то есть решить те проблемы, которые они же и создают. Например, мы внедряем у себя и планируем в дальнейшем предлагать внешним заказчикам продукты, помогающие решить проблему кадров. Одна из таких систем — платформа Work`n`Roll — генерирует токены внутри компании и присуждает их сотруднику за хорошую работу. В обмен на них он может получать билеты в театр, направления на курсы, путевку и т. д. Кроме того, растет уверенность сотрудников в том, что положенные им бонусы они точно получат, потому что система поддерживает протокол smart-контрактов. Дополнительный эффект от этой системы: сотрудники учатся новым технологиям — блокчейну, криптовалютам, smart-контрактам.
Еще одна наша система называется iEmployee. Иногда то, что новый сотрудник не подходит, выясняется поздно — уже когда его трудоустроили, и он увольняется. Система iEmployee анализирует исторические данные в виде резюме, опросников, первых интервью с соискателями и позволяет HR-специалисту определить вероятность того, что сотрудник подходит компании и не откажется потом там работать. Причем iEmployee не заменяет HR-специалиста, а выступает в качестве советчика и рекомендателя. И вот именно этот кентавр — единое целое между человеком и алгоритмом — позволяет принимать более качественные решения.
Возрастает и роль аутсорсинга. Новые технологии — Big Data, машинное обучение — очень разнородны, и ни одна компания не может назвать себя тотальным специалистом по всем инновациям. Потому в ближайшем будущем станет больше узкопрофессиональных команд, иногда даже состоящих из одного специалиста, которые будут предоставлять аутсорсинговые услуги для более крупных компаний. Недаром очень интенсивно обсуждается термин «гиг-экономика» — когда огромное количество продуктов в IT будет создаваться интеграторами, работающими с независимыми группами, фрилансерами-разработчиками.
— Чего ожидает бизнес от госорганов в связи с цифровизацией?
— Роль госорганов важна — мы только что наблюдали полный хаос на рынке криптовалют из-за отсутствия регулирования. А с другой стороны, нужна умеренность. В России за последнее время вышло три важных документа, которые касаются новых технологий. Первый вводит понятие цифрового права и цифровых денег, второй касается регулирования больших данных. Третий — глобальная программа цифровой экономики России. Главный их плюс — привлечение внимания к новым технологиям. Как только об этом начинает говорить государство, на ситуацию вынужден обращать внимание и весь бизнес, что положительно сказывается на рынке в целом. Немаловажно и то, что выделяются значительные бюджеты на развитие этих технологий.
Однако подход к разработке вышеуказанных документов ровно такой же, какой был 10–15 лет назад. Основной задачей ставится максимальное регулирование со стороны государства. Если говорить о проекте закона о регулировании больших данных, основной фокус в нем делается на том, чтобы в руках государства были сосредоточены данные обо всех компаниях, которые эти данные поставляют. Практически ничего не сказано о том, как нужно эффективно обеспечить обмен данными между компаниями, хотя именно это может дать скачок на рынке Big Data.
В программе цифровой экономики ставятся конкретные количественные цели до 2024 года. Но есть программа стратегического развития IT-технологий на период 2012–2020 годов, и мы по ней вообще-то должны еще жить два года. Так вот в ней не упоминается половина из тех технологий, которые в новой цифровой программе определены как ключевые! Это показывает, насколько рискованно при нынешней динамике IT-технологий давать выраженные в цифрах обязательства на такой долгий период.
Хотелось бы, чтобы такие документы отражали качественные процессы и не ставили количественных задач, которые с большой долей вероятности не будут выполнены. Главное, чтобы они разрабатывались и утверждались при непосредственном участии активных игроков, реализующих эти технологии, и были направлены в первую очередь на развитие рынка в интересах всех его участников.