Елена Тимонина: российские ИТ-системы полноценно управлять бизнесом пока еще не способны
Мы сейчас проживаем время смены парадигм – проект «Цифровая экономика» закончился, проект «Экономика данных» будет запущен. Что это означает для промышленности?
На данный момент у нас в стране, в целом, достаточно тяжелый период. Например, мы привыкли к западноевропейскому уровню обслуживания бизнес-процессов. В феврале 2022 года нам пришлось оглянуться и посмотреть, на чем мы работаем, кто фактически управляет нашими данными, и от кого практически на 100% зависят наши производственные, системообразующие предприятия, фактически, любой отрасли страны.
Сейчас мы переходим к нацпроекту «Экономика данных». Старыми западноевропейскими, американскими ИТ-системами управлять больше невозможно, они уже не обновляются, сервисное сопровождение отсутствует, часть систем уже отключена, данные устаревают, и много другое. Наши отечественные ИТ-системы, которые предлагает рынок, пока еще управлять бизнесом, управлять ресурсами не способны. Мы еще до этого не доросли. Поэтому будем управлять пока тем, чем можем – данными.
Российские системы, которые действительно будут управлять ресурсами и заменят иностранные аналоги, появятся, вероятнее всего и с учетом всех рисков, к 2030 году. И, понятно, что только лишь деньгами, даже самыми большими, эту проблему не решить. То, что за рубежом разрабатывалось по 20, 30 или даже 40 лет, быстро такое не разработаешь, нужно написать, протестировать, провести опытную эксплуатацию, внедрение, выявить и исправить ошибки, потом учесть изменившиеся за это время бизнес-модель, законодательство, внутренние регламенты, соответственно, все это опять нужно положить на софт – это процесс нескончаемый. Сейчас задача – минимизировать вот это все, положить на софт хотя бы процентов на 75-80 каких-то совпадающих для всех отраслей, межотраслевых стандартов ведения бизнеса. Все остальное не сработает - если мы не выверим какую-то изначальную структуру, не создадим какую-то единую платформу, все затянется на неопределенные сроки, а размеры вложений вырастут до катастрофических.
Кибермошенники грозились перенести фокус своего внимания на промышленные предприятия, и устраивать не только кражи данных, но и сбои в производстве и катастрофы, вплоть до техногенных. Переросла ли эта угроза в действие?
Я слышу об этом – и от наших заказчиков, от тех, кто пользуется услугами нашей компании, от со-партнеров, вендоров, с которыми мы работаем. Может быть, компании не стремятся это афишировать, но это есть.
Статистики по этому поводу у меня нет, и давать ее, мне кажется, было бы нецелесообразным. Мое личное мнение – сейчас каждая компания должна оберегать себя сама и учиться на своем опыте. Именно в данном случае нельзя смотреть на соседа – так можно повторить его ошибки.
Судя по информации из открытых источников, все эти атаки катастрофически увеличиваются, распространяется, их все больше. Как защищаться? Надо принимать новые меры, покупать новое отечественное оборудование, новый наш софт, и разработчики должны довести его до идеала. Но, опять же, сделать это быстро не получится. Надо над этим работать. И люди, которые занимаются этим профессионально, обязаны знать реальную статистику и обсуждать ее на каких-то закрытых совещаниях, мероприятиях на уровне государства, страны, принимать меры, в том числе законодательного регулирования.
Заменит ли ИИ человека, и в каких областях? И стоит ли этого бояться?
Бояться этой технологии не стоит. Но нужно каждому задуматься о своих личных перспективах. Где-то примерно через два поколения работа человеческая станет привилегией. За человека будет думать ИИ, и ему будут больше доверять, потому что это выверенная, безошибочная статистика. Как показывает практика, именно в области данных, именно в области ручного труда в области данных, сбора информации, выявления статистических закономерностей, самый большой риск представляет человек, потом что именно он делает самое большое, катастрофическое количество ошибок. Любая организация будет доверять именно ИИ, процент доверия будет выше. При правильно выстроенном алгоритме ИИ работает безошибочно.
Но до этих времен надо еще дожить. А для того, чтобы ИИ использовать правильно, нам нужно, в первую очередь, поставить на ноги бизнес-процессы и автоматизировать управление собственными ресурсами. А для этого, в свою очередь, нам надо перейти от экономики данных к экономике бизнеса. Это будет третий, самый последний этап. На мой взгляд, это грамотная история.
Сейчас, в небольшом хаосе при технологическом переходе со всего иностранного на российское, непонятна ситуация, как эта технология будет работать. Пока что-то осталось старым, что-то перенесли в новое, иногда криво, иногда не криво….Но, в любом случае, теперь придется работать на своих ИТ. Да, надо их доработать и учетом накопленного опыта, вычленить все ошибки, собрать их, устранить, и привести ту или иную систему как можно ближе к идеалу. И если, при грамотном распределении ресурса, дать хорошее управление искусственному интеллекту, плохих результатов, в принципе, быть не может. Но пока еще не совсем понятно - кто будет ставить эти задачи, как это будет происходить в опытной эксплуатации.
Опубликовано 19.07.2024