«Будущее среди нас»: как IT-технологии меняют бизнес
Об этом рассказывает научный сотрудник института № 8 «Компьютерные науки и прикладная математика» МАИ, директор департамента цифровой трансформации в компании BetBoom Юрий Чайников.
Любой бизнес склонен к предсказуемости, автоматизации бизнес-процессов. Поэтому логику его развития в принципе можно описать такими словами: от «непонятно, как это делать» до «всё работает само». Но сама по себе автоматизация не обязательно связана с IT-технологиями и тем более — с искусственным интеллектом. Наоборот, большую часть истории автоматизация процессов достигалась за счёт других, более простых принципов.
— На самом деле, автоматизация быстрее всего внедряется на более простых алгоритмах. Как только изобрели электрику и реле, на которых можно автоматически переключать, скажем, стрелку на железной дороге, это немедленно было реализовано — до всяких микросхем, транзисторов и прочей электроники. Простейшая электрическая схема, которая сразу же резко повысила безопасность на железнодорожном транспорте. Сейчас, когда автоматизируются системы управления нетехнологическими процессами, процессами, которые идут в бизнесе от заказчика, наиболее яркий прорыв происходит как раз за счёт нейросетей и больших языковых моделей. Например, нейросети помогают сбалансировать нагрузку в сервисе такси в часы пик на разные зоны в городе для того, чтобы больше водителей ехало в более загруженные места или сбалансировать загрузку пассажирских самолётов и цен на билеты таким образом, чтобы извлечь максимальную прибыль, — отмечает эксперт.
Один из наиболее популярных интеллектуальных методов в современном бизнесе — это data-mining.
Значение data-mining очень точно выражается самим термином — это «копание» в данных для поиска новых идей и решений, когда аналитик под самыми разными углами изучает бизнес-процессы Например, еженедельную выручку с разрезом по городам, помесячную — с разрезом по поставщикам, почасовую загруженность очередей в зависимости от отделений или остатки наличности, которые накапливаются в банкоматах.
— Когда аналитик анализирует по секундам не каждый конкретный сеанс взаимодействия с банкоматом, а миллион сеансов, и если у него хорошо собранные данные, то он в какой-то момент может заметить, что, например, люди пожилого возраста затрудняются на каком-то пункте меню. Внимательно изучив конкретные кейсы, он внезапно приходит к выводу, что термин, который в этом месте используется, просто непонятен пожилому пользователю, значит в этом месте надо написать по-другому. Компания проверяет эту гипотезу и тут внезапно выясняется, что да, старшему поколению в этом месте стало легче и очереди у банкоматов стали меньше. Таких примеров можно привести сколько угодно. Ты копаешься в данных, разглядывая их под разными углами, при этом всё время держишь в голове цель — сформулировать гипотезу, которая поможет улучшить этот бизнес-процесс, — отмечает Юрий Чайников.
Этот метод успешно применяется благодаря современным IT-решениям, таким как OLAP-системы (online analitic processing system). По сути, они представляют собой многомерные витрины данных, которые и позволяют аналитику рассматривать их под самыми разными углами.
— Фундаментом для такого анализа является как правило трудная работа по налаживанию ELT-процессов по сбору сырых данных, по их очистке, обработке, представлению в витрине и дальнейший интерфейс этой многомерной обработки, который тоже должен быть достаточно быстрым и достаточно наглядным, чтобы аналитик-человек мог им легко пользоваться. Например, если у аналитика запрос на перестроение графика выполняется полчаса, то работать с такой системой довольно трудно, — говорит эксперт.
Ещё один IT-инструмент автоматизации бизнес-процессов — это автоматические системы управления технологическими процессами (АСУ ТП), которые сейчас внедрены во все более или менее сложные процессы. Например, работа всех столичных светофоров или диспетчеризация тепло-энергоснабжения регулируется как раз такими системами.
Активно внедряются корпоративные информационные системы, которые не только собирают и хранят данные, но и выполняют предиктивный функционал. Особенно ярко это проявляется в логистике.
— Такие системы способны предсказывать, сколько необходимо закупить товаров, чтобы к моменту, когда поступит новая партия, старая партия как раз закончилась. Возьмём, например, металлургический холдинг, который производит тысячу наименований проката, метизов и прочего. Ему нужно планировать, сколько ему понадобится вагонов для перевозки, потому что нельзя просто так написать в РЖД: «Дайте нам до 10 дополнительных вагонов». Там есть своя инерция и чем жёстче ты ставишь сроки по поставке вагона, тем дороже тебе обойдётся логистика доставки, а хорошее планирование того, что и в какой момент тебе потребуется, позволяет ставить контрагентов в известность и заранее резервировать вагоны. С другой стороны, важно не перерезервировать, потому что простой вагона стоит денег. И здесь очень помогают такие информационные системы с предсказательной функцией, — рассказал эксперт.
Оценивая современные тенденции в бизнесе, эксперты отмечают, что доля IT-технологий в управлении бизнес-процессами растёт. На поддержание и развитие IT-инфраструктуры даже такие традиционные бизнесы, как РЖД, тратят первые несколько процентов выручки. Наиболее быстрорастущий сегмент IT-технологии — это технологии, завязанные на анализе изображений и видеопотоков, а также интеллектуальной обработке текстов и мультимодальные модели.
— Несколько десятков лет назад футуристы считали, что искусственный интеллект будет делать за человека множество задач, но сегодняшняя реальность наглядно демонстрирует, что лучше всего искусственный интеллект проявляет себя как контролёр над деятельностью человека и наибольшие эффекты от внедрения сейчас происходят именно здесь. Поставили умную камеру в кабину к водителю, он начал засыпать и камера подаст тревожный сигнал. Теперь водитель уже не заснёт. Поставили умную камеру на входе в режимную зону, чтобы контролировать наличие у сотрудников средств индивидуальной защиты, и теперь интеллектуальная система не откроет дверь сотруднику, если у него не будет, скажем, на голове каски или отправит фотографию на мобильный телефон к его бригадиру, если подчинённый пытался зайти в режимную зону без каски, — говорит Юрий Чайников.
Вместе с тем уже сейчас есть примеры, когда IT-технологии так тесно связаны с бизнес-процессами компании, что составляют саму основу бизнеса.
— Возьмите автоматизированный склад Amazon. Это миллионы полок и тысячи роботов, которые снуют между ними туда-сюда, складывают, раскладывает товары, частично комплектуют заказы. Люди собирают только финальный комплект. Такие тенденции есть и у нас. Например, Яндекс уже тестирует робота-доставщика, который ездит по улице. Это первая ласточка, которая показывает, что будущее уже среди нас.
Материал подготовлен при поддержке Минобрнауки России
