Цифровая трансформация

Видео – важнейшая часть цифровой трансформации бизнеса и социальной сферы, которая ведет к появлению принципиально новых бизнес-моделей, утверждению сервисной экономики и вытеснению с рынка тех, кто отстал от этого «поезда». Как грамотно использовать видеотехнологии, чтобы в трудной экономической ситуации обеспечить эффективность бизнес-процессов и получить новые конкурентные преимущества? Этот вопрос станет одной из основных тем форума «Бизнес-Видео», который состоится в Москве 12 апреля 2016 года. В числе отраслевых проектов, представленных на форуме, будет обсуждаться создание федеральной телемедицинской системы. Толчком к развитию этого проекта послужило поручение президента Минздраву и органам исполнительной власти рассмотреть предложения Фонда развития интернет-инициатив по внедрению стандартов дистанционного консультирования граждан с оплатой удаленных услуг за счет средств ОМС.

Телемедицина – одна из самых многообещающих областей применения информационных технологий в здравоохранении как по своему влиянию на качество и доступность медицинской помощи, так и по экономической эффективности. Оперативность в принятии управленческих решений при оказании помощи пациентам в критическом состоянии, людям с редкими, тяжелыми или атипично протекающими заболеваниями, высококвалифицированная консультативная помощь тем, кто проживает в труднодоступных районах или пострадали в чрезвычайных ситуациях, повышение качества диагностики и лечения, сокращение сроков обследований и уменьшение осложнений, а значит, и снижение смертности – вот лишь неполный перечень ожиданий, связанных с внедрением телемедицинских технологий, не говоря уже об облегчении процесса повышения квалификации медицинских работников.

Из-за отсутствия нормативной базы создание телемедицинской сети национального масштаба долгое время тормозилось. Тем не менее, вслед за первыми телемедицинскими центрами в отдельных организациях, настал черед региональных проектов. Красноярский и Хабаровский края, Ханты-Мансийский и Ямало-Ненецкий автономные округа вынуждены оказывать помощь в том числе дистанционно. Cпециалисты региональных медцентров удаленно поддерживают районных врачей при принятии решений, например, об эвакуации пациента с привлечением санитарной авиации или о направлении на плановую госпитализацию в краевые больницы.

В конце 2015 года телемедицина вышла на следующий уровень развития: Минздрав РФ приступил к созданию федеральной телемедицинской системы.

Единая, могучая...

Система предназначена для дистанционного консультирования и диагностики трудно дифференцируемых заболеваний, а также для проведения образовательных и научных мероприятий. Предполагается, что с ее помощью опыт специалистов федеральных медучреждений и инновации, применяемые пока только в научно-исследовательских центрах, станут доступнее краевым и областным медицинским организациям.

В соответствии с действующим законодательством в системе пока предусмотрены только консультации «врач – врач».

На телемедицинском портале врач региональной организации сможет записаться на консультацию к специалисту федерального центра, выбрав нужный профиль в едином расписании. Присылать документы для проведения консультации (выписки и снимки в формате DICOM) тоже можно через федеральную систему, сопряженную с единым архивом медицинских изображений.

На пилотной стадии проекта планируется проверить, можно ли, передавая документы в рамках единой системы, ускорить постановку диагноза и улучшить выявляемость заболеваний.

Практика Научного центра акушерства, гинекологии и перинатологии им. академика В. И. Кулакова показывает, что основные вопросы к телеконсультантам связаны с уточнением диагноза и тактики лечения, а также с возможностью госпитализации в данный центр.

Оплачиваться телеконсультации будут из средств ОМС: Минздрав готовит номенклатуру телемедицинских услуг, для которых затем в ФФОМС рассчитают тарифы.

Первый этап проекта, стартовавший в конце 2015 года, охватывает 21 федеральное учреждение по разным профилям, в том числе два онкологических центра и несколько кардиоцентров, которые будут консультировать врачей в регионах. В основном это московские организации – их 18, еще два учреждения в Санкт-Петербурге и одно в Новосибирске, где уже есть собственные телемедицинские центры и опыт дистанционного консультирования. Затем планируется подключить к единой сети остальные федеральные медучреждения.

По каждому медицинскому профилю Минздрав совместно с участниками проекта разрабатывает порядок дистанционного консультирования. Чтобы обеспечить проведение консультаций по единым регламентам, ведомство выделило средства на дооснащение и подготовку оборудования для подключения к единому сервису, который строит Всероссийский центр медицины катастроф (ВЦМК) «Защита».

Система состоит из двух основных компонентов: один обеспечивает защищенный доступ к медицинским данным, расписанию, обмен документами, а второй – коммуникации и ВКС. На первом этапе были установлены ВКС-серверы и рабочие места, а также средства криптозащиты VIPNet, увязывающие их в единый контур. Медцентрам предложили типовое программное ВКС-решение, но выбор оборудования остался за ними, так что в проекте нашлось место и Cisco, и Avaya, и Huawei, и Polycom.

Главная особенность этого проекта в том, что его пришлось «накладывать» на действующую организационную и техническую инфраструктуру, совмещая интересы участников разных уровней – Минздрава, ВЦМК «Защита» и сотрудников центров с их насущными задачами.

Думая о завтрашнем дне

Александр Ильяшенко, куратор проекта в НИИ нейрохирургии им. академика Н. Н. Бурденко: «Наша задача – трансляция компетенций, знаний и опыта в регионы»

«Так как средства были выделены только на оборудование, пришлось пересмотреть наше изначальное представление о системе и отказаться от нескольких компонентов, но при этом все же учесть потребности участников процесса, – рассказал Александр Ильяшенко, куратор проекта в НИИ нейрохирургии им. академика Н. Н. Бурденко. – У каждого пользователя свое представление о том, что он хочет от ИТ-компонентов для консультаций и обучения».

В НИИ нейрохирургии им. академика Н. Н. Бурденко телемединский центр работает уже больше десяти лет, и практически все ведущие сотрудники института провели хотя бы одну консультацию. Использовался центр и для чтения лекций. Сотрудники ТМЦ НИИ нейрохирургии накопили солидный опыт приема обращений по почте, телефону, ВКС и организации консультаций. Но эта деятельность не была автоматизирована, так что программную часть не пришлось интегрировать с федеральной системой, а аппаратную часть полностью включили в новый технический контур. «Наша задача – передавать компетенции, знания и опыт в регионы, – отметил Ильяшенко. – Мы полностью интегрировали наши аппаратно-инфраструктурные наработки и увеличили количество точек, из которых мы можем вести образовательную, научную и консультативную деятельность».

Новая cиcтема НИИ будет разветвленной: минимум два телемедицинских центра, восемь рабочих мест врачей-консультантов, распределенных по всем корпусам, несколько точек группового использования видео-конференц-связи в залах, а также подключенные персональные устройства

Новая cиcтема НИИ будет разветвленной: минимум два телемедицинских центра, восемь рабочих мест врачей-консультантов, распределенных по всем корпусам, несколько точек группового использования видео-конференц-связи в залах, а также подключенные персональные устройства.

Создание системы еще не завершено, но запросы на телеконсультации и соответствующие данные пациентов уже поступают и обрабатываются сотрудниками института.

«Поскольку мы лидеры в отрасли, положение обязывает делать наши информационные системы устойчивыми и независимыми от внешних факторов, – говорит Ильяшенко. – Мы строим свое решение так, чтобы в случае недоступности федерального сервиса мы могли продолжать работать». Кроме того, в НИИ решили учесть перспективы, выходящие за рамки текущих планов Минздрава. Поэтому, помимо кодеков-терминалов Cisco для ВКС с доступом к основным серверам ВЦМК «Защита», в конфигурации решения предусмотрены собственные ВКС-серверы небольшой мощности, которые позволят проводить обучение врачей, не задействуя ресурсы ВЦМК, а в будущем – работать с физическими лицами. К моменту, когда законодательство будет доработано и станут возможными консультации «врач – пациент», в институте рассчитывают иметь уже готовую соответствующую инфраструктуру и разворачивают для этого платформу Cisco WebEx. Подключиться к ней, чтобы просмотреть или отправить медицинские изображения, можно будет с любых устройств, установив приложение или плагин.

Но первыми пользователями облачного сервиса станут врачи региональных телемедицинских центров и клиник. Таким образом, активную образовательную деятельность специалистов НИИ теперь можно расширить, читая лекции большему числу врачей, указал Ильяшенко. При этом пользователей можно не привязывать к телемедицинским центрам, а предоставить им возможность слушать лекции на мобильных устройствах.

«Обладая мощным коммуникативным инструментарием корпоративного уровня для трансляции научных симпозиумов, построения телемостов, подключения удаленных участников, надеюсь, мы поможем коллегам, которые занимаются наукой», – отметил Ильяшенко.

Предусмотрели в институте и возможность вести трансляции из операционных с помощью передвижной стойки с ВКС-оборудованием собственной сборки. Ильяшенко считает необходимым со временем довести это решение до промышленного уровня, так как в регионах будет очень востребована возможность подкатить оборудование к больному, подключиться к прикроватным мониторам и другому медоборудованию, чтобы показать консультантам, что происходит. «Это должно быть простое и содержательное решение, желательно с высоким уровнем российских разработок», – добавил он.

О результатах проекта говорить еще рано, хотя плюсы обновленного парка оборудования, используемого для консультаций, уже очевидны. Систему планируется постоянно развивать как функционально, так и организационно. В скором будущем поток обращений за консультациями будет запротоколирован, формализован и станет оплачиваемым. Заявки, хаотично сыпавшиеся по телефону и электронной почте, будут попадать в один канал. Ожидается, что благодаря упорядочиванию и структурированию запросов вырастет качество телеконсультаций. «Система подразумевает, что запрос приходит достаточно полным и хорошо формализованным. И “тропинки” потихоньку превращаются в “асфальтированные дорожки”», – говорит Ильяшенко.

Когда же телемедицинские услуги включат в номенклатуру ОМС и телеконсультации, наконец, начнут приносить «копеечку» в бюджет, появится возможность мотивировать персонал. В настоящее время поток запросов не гарантирован, так что выделять сотрудников специально для работы с системой рано.

Готовность номер один

Гематологический научный центр тоже расширил возможности своего телемедицинского центра, участвуя в федеральном проекте. Помимо оснащения конференц-зала и небольшой телемедицинской студии ВКС на базе оборудования Polycom, приобретения дополнительных кодеков и поворотных видеокамер, ГНЦ добавил несколько телемедицинских рабочих мест и телемедицинский PACS-сервер для хранения и передачи изображений (Picture Archiving and Communication System, PACS) к имевшемуся аппаратно-программному комплексу «Гамма Мультивокс». Это позволит использовать изображения для дистанционной оценки и описания результатов радиологических исследований.

Борис Зингерман, заведующий отделом ИТ Гематологического научного центра: «Мы готовы проводить консультации, если Минздраву удастся организовать поток заявок от региональных медучреждений»

Еще один сервер дает возможность организовать внутреннюю телемедицинскую сеть на базе Microsoft Lync, подключив к серверу Polycom рабочие места с обычными видеокамерами. Таким образом, 50 врачей cмогут консультировать пациентов со своих рабочих мест. Это позволит участвовать в телеконсультациях в том числе и с мобильных устройств, даже находясь за пределами ГНЦ. Благодаря новой системе врачи и научные сотрудники ГНЦ самостоятельно смогут собирать на телеконференцию коллег из регионов в рамках мультицентровых научных исследований.

Однако, как рассказал Борис Зингерман, заведующий отделом информационных технологий ГНЦ, до сих пор телемедицинская инфраструктура в ГНЦ использовалась главным образом в образовательных целях, так как запросы на телеконсультации поступали крайне редко. И это несмотря на то, что по ряду специфических диагностических исследований 75% заключений врачи ГНЦ делают для пациентов других медицинских организаций. «Технически мы полностью обеспечены и готовы проводить консультации, если Минздраву удастся организовать поток заявок от региональных медучреждений, – отметил он. – Пока же об увеличении потока телеконсультаций говорить рано».

Открытые вопросы

Нормативная база и порядок оплаты дистанционных консультаций еще только разрабатываются, и в развитии федерального проекта, как и телемедицины в целом, множество вопросов пока остаются неясными. Как будет выстроен поток обращений из областных больниц? Захотят ли регионы отдавать деньги ОМС за консультации «на сторону»? Как федеральные центры будут общаться между собой? Что бывает необходимо в сложных случаях, когда пациент страдает от нескольких заболеваний?

Давно отлаженная система высокотехнологичной медицинской помощи пока никак не связана с телемедицинским сервисом, хотя возможно именно здесь интеграция могла бы повысить качество подготовки пациентов к ВМП и помочь сэкономить на транспортных расходах. Механизм финансирования из фонда ОМС оплаты услуг оператора телемедицинской системы, осуществляющего ее сервисное сопровождение, тоже неясен.

Кроме того, работоспособность системы будет зависеть от оснащения «последней мили» – областных больниц, а для этого требуются средства уже из региональных бюджетов и необходим централизованный контроль параметров решений, создаваемых на местах.

Как это будет реализовано, мы увидим в ближайшие два года.

Для любой технологии рано или поздно наступает этап консьюмеризации, когда она становится доступной широкому кругу потребителей. Похожее должно было произойти и с Большими Данными. Технологии, до сих пор воспринимавшиеся как элитарные из-за высокой стоимости «входного билета» и потребности в экспертах высочайшего класса, начали появляться на рынке в качестве услуги.

Сам рынок средств Больших Данных состоит из трех сегментов: инфраструктуры, программных решений и услуг. Каждый из сегментов, согласно прогнозам IDC, в ближайшие годы будет расти на 22-26%. Однако динамичность этих сегментов существенно различается. Инфраструктурный сегмент представлен известнейшими компаниями, и особых изменений в нем не происходит, сегмент же приложений гораздо разнообразнее и «живее» в плане новых имен. Это вполне естественно: так или иначе, хранение цифровых данных – задача, которая решается уже десятки лет. А вот аналитика Больших Данных – задача относительно новая. Этот сегмент наполнен молодыми, но уже достаточно большими и известными компаниями, а также новыми подразделениями больших корпораций.

Несмотря на явную положительную динамику рынка Больших Данных, растущая стоимость программных решений может сыграть негативную роль и задержать его рост. Как полагает Кирилл Чистов, директор по развитию Data-Centric Alliance, такое происходит по причине созревания рынка – клиенты лучше понимают, что и зачем им нужно и сколько они готовы платить, а поставщики решений, видя сформировавшуюся потребность, осознают сложность поставленных задач и повышают цены.

Еще более интересная ситуация складывается на рынке услуг, где к интеграторам присоединяются компании, создающие дополнительную ценность из Больших Данных. Здесь также присутствуют как уже давно существующие компании, создавшие специальные подразделения, так и новые игроки, фокусирующиеся на какой-то нише (чаще всего по бизнес-вертикалям).

Формирование рынка

По итогам 2015 года на российском рынке Больших Данных можно выделить три основные тенденции.

Во-первых, на рынок вышли крупные агрегаторы данных и начали оказывать услуги для B2B-аудитории. Это и большие интернет-игроки, такие как «Яндекс», открывший еще в декабре 2014 года Yandex Data Factory, или Mail.ru, и телеком-операторы – например, «ВымпелКом», сделавший на эту тему много громких заявлений.

«Появление крупных, уважаемых игроков ознаменовало определенное созревание рынка: услуги в области Больших Данных начали стандартизироваться», – говорит Чистов. Большие и малые компании принимают единые стандарты того, как работать с Большими Данными, как оказывать услуги, как их продавать, по каким критериям оценивать. Более того, на рынке появляются специализированные компании, которые ничем другим не занимаются – лишь собирают данные и предоставляют их в удобном для использования бизнесом виде.

Именно выход операторов связи на рынок услуг Больших Данных способствовал формированию открытой экономики данных с понятными механизмами ценообразования

Именно выход операторов связи на рынок услуг Больших Данных способствовал формированию открытой экономики данных с понятными механизмами ценообразования, очерченными ролями игроков, прозрачными процессами, измеряемыми результатами. Эти операторы обладают огромным массивом поведенческой информации о своих абонентах и ресурсами, достаточными, чтобы «активировать» данные, в том числе в интересах третьих лиц. Они обеспечивают для своих партнеров самые разные решения, начиная с геолокационных сервисов и заканчивая предсказанием транспортной загрузки.

По мнению Чистова, именно появление открытого рынка обезличенных данных стало важнейшим событием на российском рынке Больших Данных в 2015 году. Компании в зависимости от потребностей могут их как приобретать, интегрируя в свои маркетинговые программы, так и – наоборот – монетизировать имеющиеся данные, продавая их вовне.

Таким образом, можно говорить о том, что сформировался рынок активной торговли данными, где практически любая организация имеет возможность покупать данные с нужной ей нарезкой и заточенные под интересующую ее бизнес-цель – например, для проведения маркетинговых кампаний или дополнительного анализа различных сегментов своей целевой аудитории. Если в 2014 году купить такие данные было сложно – существовало буквально два-три поставщика, то сейчас поставщиков около дюжины и сложностей с выбором нет. Проблемы другие – реализовать проект как можно быстрее, оперативно «научив» данные работать для достижения нужных целей.

Вторая заметная тенденция на стагнирующем рынке – значимые поглощения, которые поддерживают венчурный рынок и стимулируют талантливые команды специалистов развивать инновации и технологии в области работы с данными. Две сделки можно отметить смело. В начале года Сбербанк приобрел Segmento – игрока рынка Больших Данных, поставляющего решения в области алгоритмического управления маркетинговыми кампаниями. В конце 2015 года «Ростелеком», приняв решение о развитии собственных сервисов и решений Больших Данных, поглотил компанию IQ’Men.

«Такие поглощения – серьезный знак бизнес-сообществу: технологии настолько готовы, что их можно просто купить. Кроме того, столь значительные инвестиции в проекты-команды со стороны грандов показывают их стратегическую готовность перейти к новому технологическому укладу», – считает Чистов.

Третья важнейшая для развития рынка тенденция – образовательная составляющая: произошла повсеместная популяризация образования в области Больших Данных. Наблюдался бурный рост курсов, платных и бесплатных направлений в лидирующих вузах (МГУ, ВШЭ, МФТИ и др.) при поддержке крупных поставщиков. Значимый пример – Школа анализа данных «Яндекса». Это явный лидер по широте покрытия тематики и числу слушателей курсов.

Именно третья тенденция наиболее «практична». Много лет подряд бизнес говорил о том, что ему катастрофически не хватает сотрудников для работы с данными. Это и тормозило рост рынка, и разогревало зарплатные ожидания специалистов. При этом времени на адаптацию системы образования не было, и бизнес сам занялся подготовкой кадров.

Телеком – главный поставщик данных

Важность выхода на рынок Больших Данных телеком-операторов отмечает и Евгений Уткин, старший консультант по развитию бизнеса Ericsson в России. До недавних пор они занимались реализацией исключительно внутренних проектов и никак не влияли на рынок.

«Крупные телеком-операторы, как и интернет-компании, имеют широкий доступ к ряду уникальных данных: например, о месторасположении клиента, его социальных связях, его поведении. Причем их данные гораздо шире и распространяются не только на интернет-активность, но и на значительную часть обыденной жизни», – подчеркивает Уткин.

Чтобы эти данные как-то капитализировать, извлечь из них ценность для бизнеса, операторы делают три важных шага. Во-первых, они трансформируют свою организационную структуру – выделяют отдельный блок или департамент, занимающийся Большими Данными, а иногда – даже отдельную дочернюю организацию. Во-вторых, создают технический функционал Больших Данных – как архитектуры, так и компетенции, позволяющие реализовать потенциал данных. Третий шаг – массовые поглощения нишевых игроков, пока больше заметные на глобальном рынке.

Например, телеком-операторы поглощают игроков рынка интернет-рекламы, чтобы приобрести клиентов и уже имеющиеся данные. На бизнес операторов связи это оказывает подстегивающий эффект: от повышения эффективности их традиционного бизнеса с точки зрения доходов и издержек до развития новых услуг и выхода на новые рынки.

Если говорить о внутреннем применении Больших Данных, то такие проекты красной нитью проходят через все процессы оператора. Они затрагивают доходную часть в плане привлечения абонентов, прогнозирования их оттока и удержания. Что касается сокращения издержек, то наиболее важны процессы управления сетью: оптимизация размещения вышек, идентификация проблем, управление трафиком.

Достигнув заметных успехов на внутренних проектах, операторы начали предлагать консалтинговые услуги, основанные на анализе данных, внешним потребителям.

В качестве примера можно привести оценку бизнес-привлекательности локаций с использованием агрегированных данных о потоках абонентов. Основными потребителями становятся предприятия розничной торговли, а также структуры, занимающиеся рекламой и недвижимостью. Кроме того, практически все компании, работающие в потребительском сегменте, волнует определение предпочтений клиентов, их поведение в Интернете и стиль жизни. Эти данные могут предоставлять и маркетинговые агентства, но данные мобильных операторов оказываются более достоверными, охватывая более широкую выборку. Если же говорить об анализе поведенческих факторов, то все более заметным становится «умное» страхование, как правило, осуществляемое именно в партнерстве с телеком-операторами.

В России большинство направлений использования Больших Данных находится в зачаточном состоянии – пока что мало компаний, ведущих такие проекты. Чуть ли не единственное исключение – финансовая сфера.

Банки в роли ледокола

«Если ключевыми поставщиками Больших Данных на сегодня остаются телеком-операторы, то ключевыми потребителями – банки», – считает Чистов. В 2014 году использование внешних данных для уточнения скоринговых моделей еще было инновационной диковинкой, но в 2015 году уже стало общепринятой практикой – стандартом для всех банков, активно занимающихся выдачей кредитов.

Сейчас очень мало кто обходится без дополнительных данных или по крайней мере не интересуется ими на этапе «холодного старта» – в самом начале отношений, когда банк ничего не знает о заемщике. Он хочет узнать как можно больше, чтобы на раннем этапе принять верное решение: по какой цепочке согласований отправить кредитную заявку, какие задать вопросы, чтобы снизить риски. При этом важно не перегнуть палку и не упустить добросовестных заемщиков.

«Большие Данные в банках используются в основном для того, чтобы получить извне дополнительную информацию о клиентах и улучшить работу с ними», – согласен Андрей Свирщевский, руководитель направлений аналитики и гарантирования доходов SAS в России и СНГ. Например, анализ текстовых данных из социальных сетей – типичный пример информации, используемой банками и имеющей доказанный эффект в виде повышения отклика при маркетинговых кампаниях на 15-30%.

Из прочих источников можно выделить поисковые запросы и данные о взаимосвязях между людьми, используемые в целях обогащения анкетных данных и уточнения скоринговых моделей.

«Не менее важно для любой организации уметь определять категории людей, с которыми вообще не следует работать», – отмечает Свирщевский.

Еще в 2010 году банки начали собирать на своих сайтах заявки на потребительские кредиты. Интернет – самый недорогой канал получения новых заемщиков, но он и самый неэффективный в плане качества клиентов. Банки очень скоро столкнулись с тем, что существующие системы оценки рисков часто отбраковывают такие заявки, увеличивая нагрузку на контакт-центр, а также число недовольных клиентов, получивших отказ без объяснения причин.

«Мы даем банкам возможность на базе внешних данных – например, о посещаемых сайтах и действиях в соцсетях – насыщать новыми знаниями модель принятия решений», – говорит Чистов. Это позволяет повысить процент выдачи кредитов с проходящего через сайт трафика, удерживая в разумных пределах процент рискованных кредитов.

Решение по скорингу на основе поведения клиентов в Интернете стало типичным проектом прошлого года. Очень многие банки онлайн-скоринг и быструю обработку заявок на кредиты пытаются перенести на свою площадку, но понимают, что заниматься агрегацией данных выгоднее с помощью специализированных компаний. Важно, что приобретаемые услуги включают в себя не только поставку «сырья», но и доработку моделей аналитиками, а также построение алгоритмов, которые учатся искать нужную банку аудиторию – с хорошей покупательской мощью, но склонную откликнуться на предложение о кредите.

Доступность Больших Данных широкому рынку порождает интерес к ним, и скоринг начинают использовать не только финансовые организации. Им стали заниматься ретейлеры, туристические и фармацевтические компании. Для всех актуальны сокращение нецелевой аудитории, оценка склонности людей к совершению покупок, определение фазы, на которой находится принятие решения о покупке, а также возможной ценности клиента. Однако именно банки стали ледоколом, проложившим Большим Данным дорогу к решению этой практической задачи. В 2016 году, вероятно, появится больше интересных проектов по тиражированию этого опыта производителями потребительских товаров – например, для программ лояльности. Пока это делают очень немногие компании, обладающие необходимыми данными и умеющие их быстро «упаковывать» в формат, с которым можно удобно работать – например, планировать рекламные кампании.

Пока без правил

На развитие рынка данных в будущем будут влиять три основных фактора: экономическая обстановка, наличие публичных проектов и внимание со стороны регулирующих органов.

Очевидно, если у компаний не будет денег на развитие, это будет тормозить и растущие сегменты рынка. Экономическая обстановка разделит компании на две части: будет стимулировать одних активнее переходить на интеллектуальные подходы к ведению бизнеса, а других заставит сконцентрироваться на решении краткосрочных задач. Первая группа уже, по сути, находится в процессе поиска и внедрения средств Больших Данных, а значит, в 2016 году должны появиться примеры успешного применения технологий анализа данных. Вполне зрелые решения уже существуют, их может использовать практически любая компания, имеющая хотя бы одного специалиста по анализу данных.

Как любой новый и быстрорастущий рынок, рынок данных рано или поздно привлечет внимание регулирующих органов. В этом случае отрасли необходимо четко представлять, какие сферы деятельности регулирование оздоровит и стимулирует, а какие не требуют поддержки извне.

«Что касается правового регулирования Больших Данных, то всё пока сводится к тому, что никакого специального регулирования нет, как это до определенных пор было с Интернетом», – говорит Андрей Середа, ведущий юрист DCA. По большей части все юридические вопросы, связанные с Большими Данными, находятся в зоне действия законов, регулирующих другие сферы деятельности. Прежде всего это закон об информации, который гарантирует свободу поиска и распространения информации и говорит, что информация – объект правовых отношений: ее можно покупать и продавать. Он же содержит набор ограничений и требований относительно того, как обладатель информации может ею распоряжаться, а что с информацией делать нельзя.

Естественным образом встает вопрос этики использования Больших Данных. Этика использования – это то, что возможно сделать технически и что допустимо с точки зрения закона. Пока в этой области нет никакого «кодекса чести», равно как и отсутствуют попытки его создать. Компаниям приходится действовать, руководствуясь своими понятиями о добре и зле.

Что заставляет РКС инвестировать в цифровую трансформацию в текущей, кризисной экономической ситуации?

Кризис и есть главная причина для инвестирования в цифровую трансформацию. В тучные годы нет никаких стимулов, чтобы изменить себя, – все и так работает. А когда начинается кризис, сразу задумываешься, как бы оптимизировать свои затраты и ускорить производственный процесс, как получить результаты с минимальными усилиями и в короткий срок. И вот тут оказываются востребованными те принципы, на которых строится концепция цифрового предприятия. Именно на их основе можно существенно снизить издержки, ускорить процессы создания продуктов и услуг, обеспечить их быстрый вывод в производство и доставку заказчику. Кризис, пожалуй, основной стимул для цифровой трансформации на любом предприятии.

Владимир Денежкин Возраст: 43 года Послужной список: • Май 2015 – настоящее время «Российские космические системы», директор по ИТ • 2009 – 2015 «Трафика», генеральный директор • 2012 – 2013 AGT International (Швейцария), региональный директор Образование: • МГТУ им. Баумана, «инженер-конструктор в области ракетостроения» • Аспирантура МГТУ им. Баумана, кандидат технических наук • Финансовая академия при Правительстве России, второе высшее образование по специальности «финансы и кредит»

На какой стадии цифровой трансформации сегодня находятся «Российские космические системы»?

Мы совсем недавно развернули у себя масштабный процесс цифровой трансформации. Разумеется, информационные и коммуникационные технологии компания использует уже многие годы. Но предстоит еще многое сделать, прежде чем мы завершим интеграцию ИТ и бизнес-процессов в единый комплекс. Фактически мы начали эту работу в 2015 году. Когда мы закончим ее, а это произойдет в течение ближайших трех лет, я думаю, РКС можно будет охарактеризовать как цифровое предприятие.

Как нивелировать инвестиционные риски при выборе ИТ-решений, необходимых для цифровой трансформации?

Разумеется, можно создать финансовые модели для оценки рисков инвестирования в цифровую трансформацию. Эти модели могут иметь разную степень релевантности. Используя их, можно так или иначе просчитать затраты и сроки окупаемости внедрения ИТ-решений, необходимых для цифровой трансформации. Но вообще-то ключевой задачей сегодня является не оценка рисков, а собственно переход предприятия на принципы цифровизации за счет пересмотра базовых управленческих алгоритмов, оптимизации производственных процессов и формирования новых технологических регламентов. И главный риск состоит не в том, что те или иные средства (созданные на базе информационных технологий) будут внедряться недостаточно обдуманно, а в том, что эти средства, пусть даже закупленные обоснованно, будут работать неэффективно – окажутся бесполезными. Чтобы этого не произошло, предприятиям необходимо прежде всего оптимизировать свои бизнес-процессы, точно определить, что именно, для чего и как будет трансформироваться, понять, какие части ИТ-инфраструктуры – приложения, базы данных и т. д. – потребуется адаптировать к новым условиям.

«Ключевой задачей сегодня является переход предприятия на принципы цифровизации за счет пересмотра базовых управленческих алгоритмов, оптимизации производственных процессов и формирования новых технологических регламентов»

Как это происходит в РКС?

Организационная структура РКС объединяет в себе несколько дочерних зависимых предприятий. Поэтому для нас большое значение приобретают вопросы интеграции производственных процессов и поддерживающих их ИТ-активов. Некоторые наши производственные цепочки насквозь пронизывают РКС со всеми ее дочерними обществами, а часть цепочек пока не отстроена соответствующим образом, и с этой точки зрения нам предстоит серьезная работа по оптимизации. Мы активно внедряем современные средства автоматизации, которые в конечном итоге приведут к созданию цифрового предприятия и позволят полнее обслуживать интересы всех наших структур, сделают наш бизнес более эффективным. «Российские космические системы» занимаются разработкой приборов, аппаратуры, систем и комплексов для космической техники на протяжении длительного времени, и в соответствии с нормативной документацией, принятой в отрасли, каждое новое изделие мы начинаем с аванпроекта. Затем осуществляются проектирование, разработка конструкторской документации, ее согласование с технологами, создание опытных образцов, их испытания. На каждом из этих этапов специалисты оценивают промежуточные результаты и вносят необходимые коррективы. В итоге мы получаем то, что раньше называлось «комплектом конструкторской документации», а сейчас называется «цифровым макетом изделия». Это и есть основа для реализации конечного продукта РКС «в железе». Цифровой макет затем отправляется на завод, где из необходимых комплектующих собирают нашу продукцию. На финальной стадии продукция проходит тестирование и передается потребителю. Наш ключевой заказчик – головные предприятия «Роскосмоса», которым мы поставляем аппаратуру для изделий ракетно-космической тематики. Таким образом, у нас в РКС формируется производство, основанное на принципах цифрового предприятия. С самого начала, когда инженеры приступают к проекту на своих рабочих станциях, и до конца, когда изделие ликвидируется в конце его жизненного цикла, мы стараемся формировать набор данных об этом изделии. Для нас очень важно видеть, что и как происходит с продуктом нашего предприятия от зарождения идеи его производства до завершения жизненного цикла, когда он будет утилизирован или сгорит с отработавшим спутником в атмосфере. И все информационные системы, которые мы внедряем в ходе цифровой трансформации, должны помочь нам установить корреляцию между всеми событиями, связанными с жизненным циклом наших изделий.

Актуальна ли для РКС известная проблема «грязных данных», когда информация о жизненном цикле изделия поступает в управляющие системы в искаженном виде или несвоевременно?

В теории именно так и может случиться на предприятиях с высокой степенью автоматизации бизнес-процессов и недостаточными средствами анализа данных. В нашей отрасли еще не сложились механизмы, позволяющие утилизировать весь массив данных, которые генерируются в ходе производства и эксплуатации космической техники. Данных и источников их генерации слишком много. Поэтому полноценной корреляции между каким-то событием и исходными данными мы пока выявить не можем. Мы сейчас как раз работаем над тем, чтобы реализовать подобные возможности. Существует масса методик, которые тем или иным образом позволяют выявить связи между реальными параметрами изделий и математической моделью, по-своему определяющей эти параметры. Мы уже практикуем подобные методики и планируем расширить практику их применения.

Очевидно, распространение подобных практик связано с вопросами реорганизации бизнес-процессов и переформатирования корпоративной культуры?

Это комплексная задача, она затрагивает многие аспекты, в том числе обновление корпоративной культуры, создание новых регламентов по сбору и обработке данных цифрового предприятия. РКС в самом начале этого пути, и нам потребуется многое изменить, прежде чем мы придем к этой прогрессивной модели. Ответственность за такой переход делегирована у нас разным людям. Так, общую идеологию формирует руководитель компании, поскольку он контролирует и знает все аспекты ее деятельности. Оптимизацию бизнес-процессов курирует соответствующая служба. На нашу службу, ответственную за информационные технологии, возложены иные задачи – мы воплощаем в жизнь то, что кто-то другой разработал для нас в качестве методики. Иногда в ходе этой работы мы наблюдаем конфликт интересов тех или иных структур предприятия. Мы стараемся нивелировать подобные шероховатости, предлагая решение, оптимальное для всех участников производственного процесса. На эту работу накладывает отпечаток специфика нашей деятельности. С одной стороны, мы используем ИТ в собственных тематических разработках – изготавливаем для конечного потребителя сложные приборы на основе самой современной микроэлектроники, которые по сути тоже являются ИТ-продукцией. Вместе с тем мы используем ИТ для того, чтобы повысить эффективность управления головным предприятием и производственными циклами наших дочерних обществ. В чем-то две эти задачи совпадают, а в чем-то иногда противоречат друг другу. И наша служба видит своей главной целью гармонизацию этих двух миров – ИТ-инфраструктуры для управления ресурсами предприятия и ИТ-активов, необходимых для разработки и внедрения конечной продукции РКС.

Гармонично ли развиваются взаимоотношения РКС с партнерами по отрасли? Увязаны ли с ними ваши программы цифровизации?

Да, разумеется. Мы обмениваемся цифровыми макетами изделий – это необходимо на этапе проектирования и производства продукции. Но у нас есть серьезный потенциал для расширения подобного обмена. Это связано с тем, что мы с партнерами используем разные информационные системы, которые сложно интегрируются между собой. Являясь сторонником централизации, я выступаю за регламентацию средств информационного обмена, точнее – за регламентацию средств информационной поддержки жизненного цикла изделий. Централизация позволит нам гораздо лучше взаимодействовать между собой. Сейчас это происходит по схеме точка-точка, то есть мы каждый раз договариваемся с партнером, в каком виде передадим друг другу информацию. И к сожалению, пока не существует единой корпоративной системы управления жизненным циклом изделия (Product Lifecycle Management, PLM), в рамках которой можно было бы развернуть любое изделие на десятки или сотни тысяч его компонентов, детально рассмотреть каждый из них. Предполагаю, что главную роль в процессе централизации будет играть «Роскосмос».

К слову, какая у РКС система PLM?

Пока мы используем программу собственной разработки, но сейчас занимаемся внедрением новой системы, тоже отечественной.

Какую роль в процессе цифровизации производств играет Промышленный интернет, который РКС совместно с компанией «Ростелеком» начинает продвигать в России на базе Ассоциации «Национальный консорциум Промышленного интернета»?

Наше взаимодействие с «Ростелекомом» в рамках ассоциации имеет много аспектов. В ходе дискуссий мы стараемся прийти к общему пониманию роли Промышленного интернета в цифровой трансформации предприятий. В качестве просто поставщика каналов передачи данных и мощностей для их хранения «Ростелеком» участникам отрасли не особенно интересен. Для цифровой трансформации нам нужны комплексные ИТ-услуги. И если рассматривать Промышленный интернет как «связь всего со всем», то нам нужна не просто техническая возможность организовать канал связи «всех со всеми», а некий инструмент, позволяющий оперативно вычленять и интеллектуально обрабатывать нужные данные. В понятие «Промышленный интернет» также вкладывают то, что называется «сервисной моделью». «Ростелеком», развивая свой собственный бизнес, мог бы сформировать экосистему Промышленного интернета, все участники которой смогли бы воспользоваться преимуществами сервисной модели и перевести свои издержки из капитальных расходов в операционные. Мы тоже заинтересованы в этом, поэтому полагаем, что наше сотрудничество с «Ростелекомом» будет в достаточной степени интенсивным.

Появятся ли в результате цифровой трансформации новые ценности, которые «Российские космические системы» могли бы предложить рынку в рамках сервисной модели?

Наши поставки потребителям космической техники сейчас и есть наши ценности – они могут поставляться в рамках сервисной модели другим предприятиям отрасли. Мы к этому идем. А вообще, цифровое предприятие базируется на применении уже известных технологий. Некоторые протоколы обмена, некоторые интерфейсы могут быть новыми и интересными для рынка, но мы их не формируем самостоятельно.

А практики? Вы могли бы предложить рынку свои уникальные практики в области цифровизации бизнес-процессов?

Это задача, которая называется системной интеграцией. Для нашего предприятия она не характерна – мы готовы скорее покупать такую услугу, чем продавать ее. Но в силу того, что мы не существуем как «вещь в себе», в изоляции или вакууме, мы вынуждены внедрять интеллектуальные технологии, связанные в том числе с пониманием цифровых процессов и знанием того, как эти процессы могут быть автоматизированы и оптимизированы (что даже важнее). Мы занимаемся развитием соответствующей экспертизы на наших дочерних предприятиях и на головном предприятии и, с определенного момента, в других компаниях ракетно-космической отрасли. Однако я не сказал бы, что услуга такого рода может стать глобальной, потому что специфика процессов цифровой трансформации РКС актуальна для ограниченного числа предприятий и отраслей. Например, в авиационной индустрии, вероятно, наши практики могут пригодиться, а в автомобильной промышленности – вряд ли. И наверняка они не принесут пользы в добывающих отраслях. Сфера применения того, что можно назвать информационным консалтингом, довольно ограниченна. А вот сервисная модель почти универсальна. К ней идет «Ростелеком», все мы идем к сервисной модели, она полностью поменяет лицо индустрии. И гораздо интереснее здесь не то, как мы придем к ней, а к чему именно мы придем. Потому что средства автоматизации – это только средства, а целью является сервис. Когда мы реализуем модель, по которой заказчик платит за килограмм груза, заброшенного на орбиту, то жизнь станет существенно проще, потому что всем участникам сделки будет предельно понятно, что именно они покупают и что продают. Мы сейчас работаем над проектами, которые можно было бы назвать вторым поколением электронных торговых площадок. Мы хотим сервисную модель поднять наверх до конечного потребителя той или иной услуги и опустить ее вниз до уровня производства – полностью уйти от товара к сервису. Собственно, именно это позволит нам быть конкурентными, ведь в ракетно-космической отрасли тоже происходит либерализация, появляются новые независимые и амбициозные игроки. Цифровая трансформация – путь, который позволит нам удержать лидерство на рынке приборостроения космической тематики.

Посмотрите, кто входит в число топ-менеджеров любой современной крупной компании, и вы наверняка увидите должности, которых еще несколько лет назад здесь не было: директор по данным (chief data officer), главный специалист по данным (chief data scientist), директор по аналитике (chief analytics officer) и т. д.

Данные присутствуют сегодня повсеместно и оказывают влияние не только на деятельность руководства компаний.

Вечная гонка в мире бизнеса заставляет компании собирать как можно больше данных как можно быстрее. При этом вопрос, как превратить эти огромные объемы в практическую ценность, оставляется на потом. Но сегодня это «потом» уже наступило, а в организациях ощущается острая нехватка специалистов по данным. К тому же планы по «выращиванию» таких специалистов имеются лишь в очень немногих компаниях.

Фактически на любом уровне организации сотрудники вынуждены иметь дело с растущими объемами данных, из которых необходимо извлекать полезную информацию. И сегодня требования к кандидатам на замещение любой вакантной должности серьезно изменились.

«Современные работники должны хорошо ориентироваться в данных, – указал профессор бизнес-анализа Университета Цинциннати Джеффри Камм. – Быть ученым по данным требуется не от каждого, но каждый должен учиться использовать данные для принятия более обоснованных решений».

Легко сказать, однако реализовать такое на деле весьма непросто. Разрабочики корпоративного программного обеспечения уже начали внедрять в свои продукты новые, более простые инструменты, но в большинстве случаев задачи адаптации рабочей силы к меняющимся требованиям все равно ложатся на плечи компаний и вузов.

«Насколько я вижу, на практике сотрудников сегодня нужно готовить к двум основным ролям – аналитика данных и потребителя данных, – отметил Камм. – Уже сейчас предлагается более 100 программ подготовки аналитиков и исследователей данных с выдачей диплома магистра – гораздо больше, чем было всего несколько лет назад. Университеты прислушиваются к пожеланиям отрасли и разрабатывают очень хорошие программы в области анализа. Более сложной задачей мне представляется поиск наилучшего способа обучения оставшейся части персонала, начиная от администраторов торговых залов и операторов контакт-центров и заканчивая представителями высшего руководства. Независимо от их роли фундаментальный вопрос заключается в следующем: какими навыками анализа данных должен обладать человек для более качественного выполнения своей работы?»

К примеру, Университет Цинциннати предлагает различные курсы профессиональной подготовки в области обработки и анализа данных: «Современные методы добычи данных», «Анализ в Excel», «Предписывающий анализ: постановка и решение задач оптимизации» и целый ряд других.

Однако подобные программы пока остаются редкостью. «В целом университеты традиционно не преуспевают в обучении будущих менеджеров математическим и статистическим методам, – указал Том Дэвенпорт, профессор Колледжа Бэбсона, один из авторов курса количественного анализа. – Студенты не особо любят количественный анализ. А дополнительная неделя, выделяемая на эту дисциплину, посвящена скорее факторному анализу, чем количественному анализу в целом. И это большая проблема».

Ее решением занялся стартап DataCamp. Компания, основанная полтора года назад, предлагает студентам и профессионалам в области информационной экономики доступные интерактивные интернет-курсы, посвященные анализу данных.

В программе курсов рассматриваются темы визуализации данных, динамических отчетов, программирования на языке R и Больших Данных. Однако ее авторы не придерживаются традиционных академических форматов. При изучении материала используются короткие видеоуроки и интерактивные задачи по программированию. Доступ к ним осуществляется через браузер. Некоторые занятия проводятся бесплатно, а желающие получать материалы в полном объеме могут оформить подписку стоимостью 25 долл. в месяц или 250 долл. в год. Стандартных дипломов DataCamp не выдает, но студенты получают значки и сертификаты о прохождении определенных курсов обучения.

«В течение первого года у нас прошли обучение 100 тыс. человек, – сообщил один из основателей и генеральный директор DataCamp Джонатан Корнелиссен. – Это показывает, что в мире существует реальная потребность в изучении анализа данных. Мы же видим свою миссию в поиске новых подходов к обучению по соответствующей тематике. Около 70% студентов DataCamp являются профессионалами, работающими в мире бизнеса. В своей деятельности им приходится постоянно сталкиваться с данными, которые требуют визуализации и понимания».

Будущие планы интернет-школы предусматривают создание курсов по очистке данных, манипулированию ими и моделированию.

Образовательные программы – лишь один из подходов, помогающий сотрудникам воспринимать данные по-новому, но далеко не единственный. Некоторые организации отдают предпочтение другим – гораздо более необычным направлениям.

Центр эпигеномики Медицинского университета им. Альберта Эйнштейна в Нью-Йорке поддерживает контакты с художником Дэниелом Коном, который помогает по-новому взглянуть на генетические данные.

«Мне интересен сам процесс создания смысловой нагрузки, – заметил Кон, проработавший в течение десяти лет художником в Институте Броуда, где занимаются расшифровкой генома. – Люди полагают, что все, что мы видим, существует на самом деле, и нам всего лишь нужно это усвоить».

Родившийся в Индии и выросший во Франции, Кон впитал в себя множество различных культур, а художественное образование помогает ему придерживаться необычных подходов. «Согласно общепринятому мнению, любую ситуацию можно рассматривать с разных точек зрения, – говорит он. – На полотне мы изображаем предмет не таким, какой он есть на самом деле, мы рисуем его с учетом определенных традиций».

Аналогичным образом, при взгляде на научные данные очень важно иметь точное представление о научных традициях, положенных в основу избранного подхода, а также понимать, что традиции эти являются не единственным возможным вариантом.

На любом уровне организации сотрудники вынуждены иметь дело с растущими объемами данных, из которых необходимо извлекать полезную информацию

Распространено мнение, что для оперирования Большими Данными нужны лишь более мощные машины и улучшенные алгоритмы. «На мой же взгляд, для понимания окружающей нас реальности нужны новые метафоры, – считает Кон. – Истории, закладывающие новый смысл. Для мира, который меняется вокруг нас, нужны новые, соответствующие ему правила».

«Подход Кона может быть полезен, – признал директор Центра эпигеномики Джон Грейли. – Его сила заключается в его наивности и оторванности от темы. После показов он задает вопросы. Почему эта диаграмма представлена в синих и красных тонах? Что, если после щелчка по точке откроется новое измерение? У него отличное визуальное восприятие, и это заставляет нас искать что-то новое. Есть надежда, что, побуждая ученых выходить за рамки традиционного для них мышления, он зародит искры понимания, имеющие самые неожиданные источники».

«Многие открытия совершались благодаря счастливому случаю, – указал Кон. – Ученые испытывали озарение, не имеющее рационального объяснения».

«Таким образом, нам нужны новые инструменты визуализации, позволяющие выносить интуитивные суждения о данных и не требующие полного представления о функционировании систем, – сделал вывод Грейли. – Партнерство наше продолжается всего полтора года, и оценивать все его преимущества еще слишком рано. Пока же можно сказать, что выбираемые нами сейчас формы визуального представления сложнее, чем традиционно используемые стандартные температурные карты и диаграммы разброса».

«Аналитики принимали косвенное участие в принятии бизнес-решений в прошлом, но сегодня в этом процессе им отводится фактически центральная роль», – заметил Кирк Борн, ученый по данным и профессор Университета Джорджа Мейсона.

А это, в свою очередь, требует новых подходов, основанных на множестве различных дисциплин. Компаниям же нужен достаточно широкий круг сотрудников, обладающих навыками анализа данных.

Оркестр, все музыканты которого владеют инструментом одного типа, не добьется больших успехов. Команда должна состоять из исследователей данных, которые дополняют друг друга и способны вместе выдать отличную музыку.

– Katherine Noyes. Companies must teach employees how to swim in new oceans of data.IDG News Service. 05/01/2015

Эми Инграм отправляет коллеге своего начальника из другой компании краткое письмо, в котором назначает время, когда те могли бы вместе попить кофе. Она указывает именно то время, которое ее босс обычно выделяет для подобных встреч.

Но получатель письма не в курсе, что составлено оно не человеком. Эми Инграм – виртуальная помощница. Ее создали и наделили искусственным интеллектом в компании X.ai. У Эми даже есть своя страница на LinkedIn – без фотографии.

Джейсон Мадхосингх, директор по маркетингу 1stDibs, электронной торговой площадки для предметов домашней обстановки, с помощью Эми ведет свой рабочий календарь. Виртуального секретаря обучили интерпретировать его электронную корреспонденцию: если в письме упоминается завтрак, обед, кофе или телефонный звонок, она назначает встречи на соответствующее время. «Оказалось, это очень полезный инструмент, – признает Мадхосингх. – Я начал пользоваться им в личных целях, но потом выяснилось, что с помощью Эми удобно планировать деловые встречи».

Виртуальные помощники вроде Эми, у которой есть и «мужское» воплощение по имени Эндрю, приобрели широкую популярность у пользователей в обыденной жизни, а в последнее время их стали применять и для работы.

Виртуальные помощники – это простейшая форма искусственного интеллекта, машины, которые способны имитировать человеческий разум и которые развиваются по мере обучения и приобретения опыта.

Системы искусственного интеллекта еще называют «когнитивными технологиями», или «умными машинами», то есть «адаптивными, стремящимися к расширению знаний, проницательными системами». Например, популярные голосовые цифровые помощники, вроде Siri, Cortana и Google Now, способны «понимать» слова, анализировать задаваемые вопросы, и довольно часто их ответы попадают «в точку».

Существуют и средства анализа набираемого текста на основе искусственного интеллекта, помогающие корректировать стиль письма.

Искусственный интеллект позволяет упрощать рабочие процессы, экономить время, уменьшать количество ошибок и снижать затраты. Сегодня некоторые технологии искусственного интеллекта уже практически готовы к полноценному применению на предприятиях.

Виртуальные помощники закладывают почву для широкомасштабного «вторжения» искусственного интеллекта, которое со временем резко изменит жизнь, бизнес и мировую экономику. Правда, есть и сомнения. Достаточно ли технологии искусственного интеллекта безопасны и надежны? Так ли хорошо нынешние системы имитируют человека, чтобы эффективно помогать экономить время технически грамотным работникам и заказчикам? Насколько ИТ-службы справляются с наплывом новых технологий?

Отраслевые аналитики призывают экспериментировать с виртуальными помощниками и другими средствами искусственного интеллекта, чтобы не оказаться неподготовленными, когда наступит переломный момент.

Виртуальные помощники – только верхушка айсберга возможностей искусственного интеллекта, уверены аналитики Forrester: «Помощники вроде Siri, Cortana или Amazon Echo делают процесс поиска контента более удобным, но не всегда более эффективным. Точность ответа зависит от того, насколько хорошо вас понимает система обработки естественного языка, и люди вынуждены приспосабливаться к недостаткам таких помощников».

В региональной больнице Duncan в Оклахоме постоянно ищут способы повысить эффективность обслуживания пациентов. Полтора десятка медиков больницы стали пользоваться системой распознавания речи Dragon от Nuance Communications, помогающей ускорить ведение клинической документации.

«У нас применяется уже несколько приложений с интерфейсом на основе искусственного интеллекта», – рассказывает Роджер Нил, вице-президент и ИТ-директор больницы. Так, в Duncan используется защищенная платформа обмена сообщениями компании Imprivata, выполненная в соответствии с требованиями закона «Об отчетности и безопасности медицинского страхования» (HIPAA). Она похожа на приложение для обмена сообщениями, встроенное в iOS, только работает на ноутбуке, и врачи диктуют сообщения вслух, а не набирают их вручную. Dragon в больнице стали применять и для некоторых бизнес-функций, например для планирования собраний. «С точки зрения эффективности это именно та технология, которой нам недоставало в повседневной работе», – подчеркивает Нил.

В настоящее время в больнице, в рамках пилотного проекта, медсестры при помощи ПО распознавания речи ведут клиническую документацию. Ее объемы растут – это продиктовано требованиями HIPAA и программы «конструктивного использования» электронных медицинских карт.

Разработка систем искусственного интеллекта в здравоохранении сопряжена с особыми сложностями – в частности, нужно безошибочно расшифровывать речь, богатую специальными терминами. «Мы сотрудничаем с Nuance, поскольку у этой компании одна из самых больших в мире баз медицинской терминологии, благодаря чему нам не пришлось начинать с нуля, – объясняет Нил. – Dragon удалось интегрировать с применяемой у нас медицинской информационной системой Meditech и тем самым ускорить ведение очень узкоспециальных разделов документации».

Когда ввод в действие новой системы диктовки будет утвержден, с ней смогут работать более 500 медсестер.

Не все эксперименты с искусственным интеллектом, проводившиеся в Duncan, оказались успешными. В 2013 году в больнице попытались внедрить систему распознавания речи в операционных – чтобы хирурги могли вслух описывать происходящее. Предполагалось, что это позволит экономить время на составление послеоперационной документации.

«Мы решили установить микрофоны вне стерильного поля, – рассказывает Нил. – Но качество распознавания оказалось слишком низким. Когда-нибудь мы что-то подобное внедрим, но на тот момент результаты нас не удовлетворили».

Новичкам Нил советует внедрять искусственный интеллект не торопясь – технология за технологией, один сценарий применения за другим. И даже если не всё выходит, не стоит опускать руки: «Данная область еще очень молодая и быстро развивается. Что-то отлично работает, а что-то попросту пока не готово к полноценному применению. Со временем ситуация улучшится, но не стоит ждать, что искусственный интеллект решит сразу все ваши проблемы, связанные с неэффективностью».

Виртуальные финансовые помощники

Некоторые технологии искусственного интеллекта «понимают» вопросы пользователя с помощью ПО обработки естественного языка, а затем по результатам анализа огромных объемов данных выдают ответы. В страховых и финансовых компаниях с успехом начинают применять «умных» цифровых консультантов на базе Watson – системы когнитивных вычислений, созданной в IBM.

В частности, USAA, поставщик финансовых услуг для военных и их семей, пользуется приложением на основе Watson, которому клиенты компании, покидающие военную службу, могут задавать вопросы.

«В USAA выбрали в качестве первой области внедрения когнитивных вычислений тематику, связанную с окончанием военной службы, поскольку мы обслуживаем конкретную аудиторию: ежегодно в отставку выходят примерно 150 тыс. военных», – сообщил Эрик Энгквист, заместитель вице-президента USAA по вопросам перевода военных.

Группа сотрудников USAA больше полугода учила Watson отвечать на вопросы, касающиеся ухода со службы. Первоначальная база вопросов состоит из 2 тыс. вхождений, но со временем их круг будет расширяться, сообщают разработчики. Watson знает только то, чему его научили, так что, когда ему задают вопросы, на которые он не может ответить, приходится проводить дополнительное обучение.

Как подчеркивают в USAA, задача данного проекта – расширить имеющиеся возможности, а не заменить живых сотрудников. Watson лучше отвечает на вопросы и дает более точную информацию, чем цифровой портал, который был раньше у USAA. Новая система сокращает время телефонных разговоров со службой поддержки, сохраняет больше контекстной информации о входящих звонках и уменьшает объем бумажной работы, связанной с клиентским обслуживанием.

В австралийском банке ANZ осенью прошлого года тоже было начато внедрение цифровых консультантов Watson Engagement Advisor в отделении по планированию вложений. Возможностями платформы когнитивных вычислений со временем будут пользоваться 400 специалистов по финансовому планированию.

Когда клиент задает вопрос о той или иной компании или инвестиции, его можно переадресовать Watson на естественном языке – вслух или набрав текст на компьютере. Система анализирует гигантское количество информации: годовые отчеты, уведомления для регулирующих органов, финансовые новости, аналитические записки и т. п. – и выдает свою точку зрения о перспективности инвестиции, интересующей клиента. Возможность учесть весь этот объем информации, чтобы увидеть более полную картину, когда вы принимаете решение об инвестициях, дает гораздо больше пользы, чем просто прикидка по финансовым показателям.

В ANZ собираются расширять возможности системы на основе Watson, пополняя базу вопросов новыми, поступающими от клиентов и самих финансовых консультантов.

Машины-помощники

Еще одна категория систем искусственного интеллекта – роботы и соединенные с сетями машины, автоматически выполняющие определенные задания и тоже могущие иметь средства обработки естественного языка.

В компании Blue Prism, которая разрабатывает ПО автоматизации роботизированных процессов, создали «программных роботов», они выполняют административную работу, не связанную с клиентским обслуживанием, комбинируя для этого данные из разрозненных систем. При обучении такого робота происходит «оцифровка» действий, обычно выполняемых административным персоналом на компьютерах, – в частности, эмулируются нажатия на клавиши при работе с различными корпоративными приложениями. Последовательность действий роботу демонстрирует сам пользователь. Программных роботов обучают, например, как вводить новичков в курс дела: программа показывает, как входить в различные системы и сопоставлять полученную из них информацию о клиентах, имитируя процедуры, выполняемые реальным человеком.

В Бирмингемской университетской больнице применяют около 40 таких роботов; в совокупности эти программные системы выполняют ежедневно десятки тысяч операций с системами медицинского учреждения. Один из первых внедренных роботов помогает регистрировать по 2 тыс. амбулаторных пациентов, обслуживаемых в среднем за день. Раньше в больнице было 34 регистратуры, потом их объединили, оставив одну центральную, но нововведение оказалось неудачным. Для ускорения процесса выдачи талонов решили установить терминалы, но их не удалось интегрировать с системой управления назначениями. В итоге системы соединили с помощью инструментов Blue Prism. Как объясняют в больнице, они опрашивают базу данных, используемую с терминалами, а затем вводят полученную из нее информацию в систему выдачи талонов пациентам.

Теперь программный робот добавляет новые сведения в систему выдачи талонов по 40 тыс. раз в неделю. В больнице видят применение программных роботов для многих задач – устранить дублирование, улучшить интеграцию, автоматизировать процессы, требующие выполнения множества операций.

Прогнозы на будущее неоднозначны

В Gartner считают, что, несмотря на быстрое развитие искусственного интеллекта, истинная трансформация бизнеса с его помощью займет еще от двух до десяти лет. А искусственный интеллект общего назначения (когда машины действительно начнут самостоятельно «думать») появится и того позже.

Аналитики сходятся во мнении, что в компаниях нужно начинать внедрять системы на основе простейших средств искусственного интеллекта уже сейчас, пусть даже в полной мере потенциал этих технологий реализуется лишь через годы. Раннее внедрение поможет служащим привыкнуть к системам подобного рода, а ИТ-руководители смогут разобраться, как обучать пользователей новым возможностям.

Если не заняться этим сейчас, то, когда развитые средства искусственного интеллекта окажутся готовыми к полномасштабному применению, придется потратить гораздо больше времени на то, чтобы начать пользоваться новыми возможностями.

– Stacy Collett. A.I.-powered assistants step into the enterprise. Computerworld. August 4, 2015

Идея цифровой трансформации родилась задолго до маркетингового лозунга, и ее суть гораздо глубже, чем прямой перенос сложившихся моделей и бизнес-процессов в онлайн-режим. Конечно, рутинная автоматизация сама по себе приносит значительный эффект, позволяя оптимизировать и выравнивать процессы, исправляя ошибки и высвобождая сотрудников. Но ключевым словом является все же «трансформация»: цифровая среда позволяет многие вещи сделать так, как раньше не делали. Очень характерный пример – издательский бизнес, убеждает на опыте своего предприятия Павел Христов, вице-президент издательства «Открытые системы», выпускающего широкий спектр специализированных и массовых журналов (в том числе и «Директор информационной службы»).

Внедрение цифровой платформы подписки в самих «Открытых системах» обеспечило устойчивый рост редакционной подписки, позволило значительно сократить издержки, сделало возможным запуск новых мультиформатных издательских продуктов и реализацию принципиально иных моделей монетизации сервисов.

Журнал начинается с подписки

Центральный вопрос для бизнеса любого периодического издания – подписка. В нашей стране до сих пор функционирует классическая модель подписки, когда несколько федеральных агентств в начале очередного полугодия заключают договоры с издателями, формулируя условия подписки. Спустя пару месяцев подготовленные в столице толстые подписные каталоги со всеми изданиями развозят по почтовым отделениям по всей стране, а в декабре начинают подсчитывать результаты, неспешно сообщая издателю число собранных заказов. В последнее время некоторые агентства предлагают также интернет-подписку, при которой читателю удобнее искать издания, а агентству не нужно тратить деньги на печать и рассылку бумажных каталогов, можно ввести альтернативные способы оплаты и режим самообслуживания. Однако по сути это цифровая версия той же самой модели – подписки по каталогу, отгораживающему читателя от издателя, тогда как издателю остро необходимо совершенно иное.

Павел Христов, вице-президент издательства «Открытые системы»: «Любая подписка должна наконец стать “редакционной”. В современном мире издательский бизнес можно вести, только если знаешь свою аудиторию»

«Подход, когда издателю просто дают заказ и он его выполняет, изжил себя, – уверен Христов. – В ХХI веке специализированные издания не могут свою работу строить на том, что периодически производят продукт и отгружают его по кем-то добытым адресам».

Доход от классической подписки он рассматривает как заработок, основанный на устаревшей бизнес-модели, как «горшочек», который пока варит, но с каждым годом делает это все хуже и хуже. Починить этот «черный ящик», не поменяв модель взаимодействия с подписчиком, невозможно. Конечно, издатели стараются сделать журналы лучше, рассказывают о них на сайтах и на конференциях, следят за ценой и издержками, предлагают альтернативные методы доставки контента, но все это приемы из прежней жизни. «Это модель даже не выживания, а дожития», – утверждает Христов.

Два кита

Татьяна Филина, коммерческий директор «Открытых систем»: «Издательство давно пришло к пониманию необходимости адресной работы с читателями, в соответствии с ним мы и выстраивали свой бизнес»

Бизнес современного издателя, особенно изданий для профессиональной аудитории, опирается на две ключевые компетенции – на умение создавать, собирать, организовывать сложный контент и на знание своей аудитории, постоянный контакт с ней и ее расширение. «Исходя из этих главных компетенций, мы можем делать любые медийные проекты», – говорит Христов.

Все остальное (носители, способы доставки, площадки для общения с аудиторией), по его мнению, вторично. Интернет никогда не помешает печатному изданию развиваться, даже поможет, если знать свою аудиторию и уметь готовить контент в соответствии с особенностями своей рабочей площадки. Вместе с тем крайне важны коммуникации, которые должны быть постоянными и персонифицированными. Тогда можно делать специальные проекты с рекламодателями, приглашать читателей на конференции, предлагать им, помимо базового набора, новые сервисы и удержать читателя, который собирается уйти.

«Издательство давно пришло к пониманию необходимости адресной работы с читателями, в соответствии с ним мы и выстраивали свой бизнес, – подчеркивает Татьяна Филина, коммерческий директор “Открытых систем”. – Именно потому нам так дорога редакционная подписка как способ знать свою аудиторию и работать с каждым подписчиком». Поэтому наряду с подпиской через центральные и альтернативные подписные агентства «Открытые системы» активно развивают редакционную подписку, внедряя современные информационные технологии.

Антикризисные разработки

Исходный механизм, функционирующий в издательстве с 2000 года, очень прост – предложение подписки по телефону с помощью контакт-центра.

В CRM-системе XPress, которая поддерживает работу отдела редакционной подписки в режиме контакт-центра, накапливается история отношений с читателями, что дает возможность возобновления подписки, осуществления кросс-продаж и поддержания уровня лояльности.

«Весь процесс редакционной подписки – это канал общения с читателями. Какие бы сервисы или издания мы ни создавали, платформа редакционной подписки – важнейший инструмент работы с аудиторией», – подчеркивает Христов.

Особенно заметно возросла роль редакционной подписки после кризиса 2008-2009 годов. Когда альтернативные подписные агентства стали разоряться, а подписка по центральным каталогам – падать, возникла необходимость противопоставить что-то такому процессу. Поэтому в 2009 году в «Открытых системах» стартовали одновременно два проекта – переработка и расширение функционала системы XPress, автоматизирующей в том числе работу с подписчиками через контакт-центр, и создание сервиса онлайн-подписки. Подписка на сайте поначалу служила лишь витриной, и всех клиентов, оформивших подписку онлайн, заносили в общую консолидированную базу, увязанную с выполнением заказов.

Около двух лет программисты издательства занимались обоими проектами. Однако система самообслуживания (подписка через сайт) стала развиваться заметно быстрее, в ней появились удобные и обеспечивающие новое качество взаимодействия механизмы, они могли пригодиться и тем подписчикам, с которыми работали через контакт-центр. К 2012 году стало понятно, что необходимо объединить все механизмы, которые развивались параллельно, в один проект. В результате на базе существенно переработанной системы интернет-подписки было создано единое решение для управления редакционной подпиской с интегрированными в него функциями для контакт-центра – NХ.

С читателем не расставайтесь

Система управления редакционной подпиской объединила все способы коммуникаций с подписчиками, все способы оплаты, различные пакеты услуг, маркетинговые акции, историю отношений и личный кабинет. Изначально с человеком могли связаться по телефону, но потом у него появляется личный кабинет, где он видит историю своих подписок, там же хранятся приобретенные им цифровые продукты, так что ему необязательно входить в электронную почту, чтобы найти ссылку на купленный ранее PDF-файл.

Такая платформа для встречи с читателями открывает новые возможности всем. Например, главный редактор, имея под рукой всю свою базу, может составлять тематический план, опираясь на коммуникации с читателями, общаться с каждым новым подписчиком и, возможно, мотивировать его, чтобы он сообщил о себе больше информации. Иногда человек отказывается от подписки, известив, что ему стало неинтересно, потому что... Это обидно издателю, но очень полезно. В других ситуациях взаимодействие на основе NХ помогает сохранить клиента.

«Система делает каждого заказчика персонифицированным для издателя, а это дает возможность более гибко подходить к предложению своей продукции, – говорит Татьяна Коноплева, директор по распространению издательства “Открытые системы”. – Мы можем предлагать пакеты подписки из разного набора изданий в зависимости от потребностей подписчика». В частности, можно учитывать возраст читателя при подписке на детские издания, и когда менеджер звонит подписчику c предложением продлить заказ, то на замечание, что ребенок вырос и журнал «ПониМашка», рассчитанный на дошкольников, ему уже не подходит, ответить: «А вы “Классный журнал” знаете? Давайте пришлем экземпляр на пробу». Как правило, лояльный подписчик, уже знакомый с уровнем услуг издательства, остается его клиентом и продолжает получать журнал для подросшего ребенка. Бывает, и успешный в своем карьерном росте ИТ-специалист после подписки на «Мир ПК» переходит на «Директор информационной службы».

Для службы подписки NХ – основной инструмент, рассказывает Коноплева: «В режиме онлайн мы видим заказы в стадии формирования, и, если у заказчика возникают какие-либо трудности с оформлением или оплатой, менеджер службы подписки может сразу связаться с ним по телефону или в чате и решить проблему. Это позволяет максимально сократить путь от желания подписаться к оплате подписки».

Полина Коротун, руководитель отдела маркетинга массовых изданий издательства «Открытые системы» (вверху): «Отделу маркетинга система позволяет формировать любые предложения для продвижения изданий, сохранения лояльности заказчиков и привлечения новых подписчиков прямо на сайте» Татьяна Коноплева, директор по распространению издательства «Открытые системы»: «Система делает каждого заказчика персонифицированным для издателя, а это дает возможность более гибко подходить к предложению своей продукции»

Также ежедневно служба видит в системе оплату подписки или разовой покупки любого номера издания. Алгоритм действий буквально из трех ходов позволяет менеджеру соотнести оплату с конкретным заказом, статус заказа меняется из состояния «готов» на «оплачен», и заказ попадает в список на отправку издания по мере выхода текущего номера. При этом менеджеры не требуют от заказчика никаких дополнительных действий вроде уточняющих звонков либо отправки по почте (обычной или электронной) писем с копиями квитанций, подтверждающих оплату, и т. п.

«Подписная система помогает нам не терять даже невнимательных заказчиков, которые очень часто забывают поставить, например, почтовый индекс в адресе доставки, а то и вовсе его не знают», – отмечает Коноплева. Благодаря проверке адреса «на лету» резко снижаются проблемы с доставкой изданий в дальнейшем, способные стать причиной потери подписчика. Система также позволяет работать с новыми базами потенциальных подписчиков, когда по инициативе издательства организуются призовые подписки и отправляются бесплатные экземпляры изданий для привлечения новых подписчиков. Кроме того, NХ дает дополнительные инструменты управления руководителю службы подписки – средства планирования объемов работы подчиненных и систему контроля выполнения заданий.

Отделу маркетинга система позволяет формировать любые предложения для продвижения изданий, сохранения лояльности заказчиков и привлечения новых подписчиков прямо на сайте, когда с помощью промокодов можно воспользоваться призовой, скидочной или подарочной акцией без дополнительных многоступенчатых действий со стороны заказчика, сообщила Полина Коротун, руководитель отдела маркетинга массовых изданий издательства «Открытые системы».

А бухгалтерии связь подписной программы с системой бухгалтерского учета «1С» дает возможность учитывать движение денежных средств и отгрузку номенклатуры изданий со склада.

Сейчас в NX более 10 тыс. редакционных подписчиков (в том числе корпоративных, выписывающих несколько изданий), как платных, так и маркетинговых. Помимо руководителя отдела, в процессе редакционной подписки заняты два клиентских менеджера, бухгалтер, логистик и специалист по документообороту, почти все они совмещают работу в NX с другими функциями.

Редакционная подписка имеет массу преимуществ: снижается количество посредников (теперь они нужны только для логистики), уменьшаются экономические риски, оптимизируется финансовый оборот, так как издательство получает денежные средства на счет мгновенно и может использовать в своем обороте авансы, полученные от подписчика. Оформлять подписку можно круглый год, при этом для клиентов действует режим самообслуживания. К возможности напрямую работать со своей аудиторией добавляются радикальное повышение качества доставки, максимально гибкие условия для клиентов, разнообразные программы лояльности и опции удержания подписчиков. Имея полноценную обратную связь, можно смело внедрять новые услуги.

Проект переработки и создания единой системы активно шел до середины 2013 года, и сегодня уже собрана достаточная статистика, чтобы оценить его основные результаты.

От коммуникаций к доходам

Единая платформа редакционной подписки стала стратегически значимым направлением развития, потому что только она дает прямой доступ к аудитории, обеспечивая канал постоянной обратной связи с читателями, и позволяет внедрять новые перспективные бизнес-модели. Кроме того, редакционная подписка превращается в важнейший источник дохода, так что выбор этого направления можно назвать спасительным для бизнеса. При том, что за последние два года тиражи серьезно упали и по традиционным каналам подписка ежегодно снижается на 10-20%, рост редакционной подписки порой достигает 30% в год. Для многих изданий она стала не просто важнейшим, но и самым крупным источником дохода. По нишевым печатным изданиям редакционная подписка приносит до 40% доходов от прямых продаж и подписки. А если посмотреть на все продажи контента по всем каналам распространения, в том числе через цифровые киоски, мобильные приложения и электронную подписку, то доля редакционной подписки составляет уже более 20% и продолжает расти. Общий доход от редакционной подписки по печатной и электронной версиям в первом полугодии 2014 года по сравнению с аналогичным периодом 2013 года вырос более чем на треть.

По словам Коноплевой, большинство агентств крайне неэффективно работают с цифровыми форматами и редакционная подписка – практически единственный коммерчески оправданный механизм перехода на «цифру». В результате внедрения NX поступления от подписки для специалистов на журналы в формате PDF превысили 30% общих поступлений от редакционной подписки.

Внедрение NX, закрепляющей двадцатилетний опыт работы компании с подписчиками, обеспечило целый «веер» положительных последствий для бизнеса. Показатели переподписки по всем изданиям увеличились на 20%. Затраты на персонал отдела подписки сократились вдвое, а расходы на досыл и повторные отправки изданий – втрое. Доля электронных платежей достигла 70% от общих поступлений, а среди физических лиц превысила 80%.

Появился и целый ряд новых возможностей: продавать архивные и тематические выпуски журналов в электронном формате, пополнять и актуализировать базы подписчиков с валидацией адресных данных, оперативно анализировать результаты деятельности отделов подписки и маркетинга, а также интегрироваться с такими федеральными программами лояльности, как «Малина», «Спасибо от Сбербанка» и т. п.

К примеру, в 2013-2014 годах очень удачным оказался опыт продвижения детских журналов с программой «МТС Бонус». В NX формировалась дополнительная форма со ссылкой на эту акцию, по которой 30% подписки можно было оплатить бонусами МТС. «Для нас это очень большая скидка, но когда 4-5 млн участников программы лояльности узнали о существовании детских журналов, редакционная подписка за полгода выросла в разы. C окончанием программы, конечно, многие подписчики ушли, но около 30% остались – такого результата мы бы рекламой никогда не добились, – заметила Коротун. – Когда уже есть готовые “посадочные страницы” (landing pages), то можно участвовать в таких проектах, становятся доступными весь аппарат цифрового маркетинга, продвижение в социальных сетях».

Еще один пример. Исследовательская компания, работающая на фармакологическом рынке, выяснила, что врачи охотнее отвечают на опросы развернуто, если подарить им подписку на профессиональный журнал. Эта компания сотнями приобретала ознакомительные подписки журнала «Лечащий врач» для своих потенциальных респондентов и передавала издательству списки клиентов с ограниченным объемом информации, позволяющим предложить продление подписки по истечении ее срока. И в этом случае значительная часть новых читателей стали постоянными подписчиками.

Активно работают с аудиторией и ИТ-издания. Например, когда некоторые читатели сообщили, что им удобнее хранить журналы в цифровом виде, им не только предложили PDF-версию изданий, но и доработали личный кабинет для более удобной организации такого хранения. «Ни одно из подписных агентств не смогло бы адекватно перевести запрос клиента, – считает Христов. – Все наши новые бизнес-модели основаны на том, что мы хорошо знаем нашу аудиторию и можем развиваться вместе в ней».

На проводимых издательством конференциях постоянные участники образуют немалую часть аудитории. Участие в мероприятиях «Открытых систем» платное, однако подписчики могут раз в полгода принять участие в одном из мероприятий бесплатно, и в отношении редакционной подписки это работает самым лучшим образом. Кроме того, на мероприятиях подписка часто разыгрывается, и даже при раздаче купонов по акциям механизм самообслуживания NХ работает, пополняя клиентскую базу корпоративными контактами.

По словам Филиной, персональные контакты с подписчиками специализированных изданий помогают постоянно создавать новые информационные сервисы, востребованные читателями и партнерами, проводить углубленные отраслевые исследования, организовывать тематические мероприятия.

Общая трудоемкость разработки NX превышает шесть человеко-лет. «Накопленный нами опыт уникален, может быть, потому, что довольно трудно поверить в оправданность таких инвестиций, – отметил Христов. – Сейчас уже можно сказать: эти затраты окупаются. Но когда проекты запускались, мы исходили из того, что иначе просто нельзя. Если хочешь быть в этом бизнесе, нужно иметь такую машинку».

Только полный контакт

Редакционная подписка, при которой издатель не только знает свою аудиторию, но и имеет возможность постоянно коммуницировать с ней, – основа будущего подписного формата на рынке СМИ. Сейчас ряд операторов каталожной и альтернативной подписки создают собственные интернет-магазины подписки, воспроизводя модель, в которой агентство отрывает читателя от издателя. Однако, учитывая тенденции в подписном сегменте, традиционные агентства должны превратиться в цифровые платформы, обеспечивающие столь необходимый редакции механизм прямого общения с читателями при помощи современных технологий.

«Любая подписка должна наконец стать “редакционной”, – говорит Христов. – В современном мире издательский бизнес можно вести, только если знаешь свою аудиторию». По его мнению, подписные агентства должны отказаться от каталожной схемы и начать работать в режиме мультиканальных контакт-центров, создавая платформу, которая напрямую соединит издателя и читателя. Для этого необходимо сразу завести для нового подписчика личный кабинет и предоставить издателю достаточно информации для персонализированного общения с читателем – поприветствовать, рассказать о редакционных планах, спросить, нравится ли ему издание, проследить, возобновляет ли он подписку.

При этом операторам необходимо развивать и продвигать платформу, реализовывать маркетинговые инициативы совместно с издателями и предоставлять им дополнительные сервисы (логистические, платежные, правовые и др.). Подобная модель взаимодействия давно успешно практикуется на Западе, отметил Христов. Один из возможных путей развития для издателя – самому стать таким агентством на цифровой платформе, но предпочтительнее все же получать эти услуги от мощного оператора, полагает он, так как для эффективности важен масштаб. Бороться с пиратами, предлагать издателям механизмы защиты их прав под силу лишь федеральному оператору. Подписные агентства несколько отстали, но сейчас этим, кажется, занялась «Почта России», заложившая в архитектуру своей подписной платформы прямые коммуникации между читателями и издателями.

Христов убежден: успех ждет лишь те мультиплатформенные СМИ, которые поддерживают персональные отношения с читателями и обладают цифровой платформой для создания и вывода на рынок новых сервисов. А значит, будущее за теми подписными агентствами и платформами, которые смогут обеспечить издателю прямой контакт с аудиторией.

Оборонная отрасль на подъеме: возросший поток госзаказов дает возможность чувствовать себя относительно стабильно. Более того, в отрасли возможен существенный рост, однако, чтобы это произошло, предприятиям нужен выход на принципиально новый уровень эффективности.

«По приоритетному направлению – военной технике – нам необходимо резко нарастить объемы производства. Для такого роста требуется радикально сократить производственный цикл, и в этом заключается самая главная сложность», – подчеркивает Артем Вожаков, директор по ИТ «Мотовилихинских заводов».

Без автоматизации управления производством предприятие не сможет достичь поставленных бизнес-целей – четырехкратного увеличения производства к 2020 году. ERP-проект для «Мотовилихи» стал ключевым, на него возлагаются очень большие надежды. В первую очередь речь идет именно об управлении производством, хотя параллельно внедряется и другой функционал.

Потребность в прозрачности

До недавних пор на предприятии вообще не существовало никакой автоматизированной системы производственного планирования, процесс был полностью ручным. В ситуации когда выпускаемые изделия – сложные, а производство – многоцеховое, планирование в ручном режиме становится очень труднорешаемой задачей. Объем данных слишком велик, особенно если учесть, что в изделие может входить до 10 тыс. деталей, производимых в несколько этапов. Спланировать гармоничное прохождение изделий через цеха чрезвычайно сложно, этот процесс традиционно «хромал».

В ситуации когда выпускаемые изделия – сложные, а производство – многоцеховое, планирование в ручном режиме становится очень труднорешаемой задачей

Вторым негативным фактором было отсутствие достоверного учета, особенно внутрицехового учета в части движения незавершенного производства. На предприятиях использовалось решение «Флагман», но именно в качестве бухгалтерской системы. Это означает особые принципы ее построения: учет организован формально, не в местах движения материальных потоков, и осуществляется людьми, сидящими в кабинетах, а не производственниками. Система регистрировала состоявшийся факт, но не позволяла управлять производством.

«Я начал говорить о том, что нам необходимо решение проблемы, еще в 2012 году. Причем речь шла просто о системе управления производством: в качестве платформы рассматривались и западные ERP, и собственная разработка», – вспоминает Вожаков. Руководство и само приходило к пониманию этого. В итоге в 2014 году стартовал пилотный проект «1С:ERP».

Изначально планировалось внедрить только пономенклатурное управление производством – без учета движения материалов, фактических затрат в денежном выражении, блока закупок. Предполагалось создать систему, которая позволяет формировать план производства и делать отметки о его выполнении, фиксируя брак.

Однако в 2014 году в компании сменилось руководство и, соответственно, изменились подходы к управлению предприятием. Например, были сильно увеличены требования к росту, что повлекло изменение концепции проекта: речь пошла о внедрении комплексной системы управления производством. В плане проекта появились блоки логистики и складского учета, продаж и закупок, учета фактических затрат. Границы проекта радикально расширились, скорректировались и его масштабы. Если раньше планировалось одновременное внедрение на двух заводах холдинга, то сейчас с учетом возросшей сложности работ ограничились одним заводом. Тиражирование разработанного решения на второй завод и остальные предприятия будет проведено в 2016 году.

Выбор платформы

Конкурс по выбору партнера и платформы для реализации проекта состоялся в 2013 году. Его итоги оказались очень неоднозначными.

«Зарубежные гранды – SAP, Oracle и т. п. – на Западе себя хорошо зарекомендовали, но, если честно, я скептически отношусь к внедрению их продуктов в России, особенно в сложных производствах», – признается Вожаков. Не говоря уже о значительной стоимости решений, очевидны ограничения: компания производит военную технику, и мог наступить день, когда их использование стало бы проблематичным. Кроме того, на многих предприятиях известны большие проблемы, связанные с адаптацией этих решений под специфику производства в России.

На другой чаше весов были отечественные решения, которые обладали сходными недостатками. Исторически они развивались как бухгалтерские системы, и сама их структура говорила, что для решения задач «Мотовилихи» – управления сложным производством – они подходили с очень большой натяжкой. Эти рассуждения справедливы и в отношении существовавшего тогда решения «1С:УПП».

«Оказалось, что внедрение западных систем рискованно, а российские системы вообще мало годятся для создания системы управления производством», – вспоминает Вожаков. Эти неутешительные выводы стали причиной общения с руководством «1С» относительно их перспективной разработки «1С:ERP». Состоялась серия референс-визитов, в ходе которых специалисты предприятия общались с разработчиками и изучали модель, заложенную в систему, чтобы понять, как в ней будет реализовано управление на различных уровнях.

В конце концов именно этот продукт вызвал наибольшие симпатии, хотя на тот момент не было выпущено даже его бета-версии. Руководство понимало, что идет на риск, принимая решение о внедрении еще не выпущенной системы.

«Сейчас можно признать: решение наше правильное. И мы не разочарованы, хотя, конечно же, не исключалась вероятность того, что система может быть неработоспособной, – отмечает Вожаков. – Новые продукты, как известно, почти всегда оказываются сырыми. Мы действительно столкнулись с этим, но проблемы оказались решаемыми».

Реализация проекта выполнялась по классическим этапам, но при этом пытались запараллелить их там, где было возможно. Например, подготовку к опытной эксплуатации во многом совместили с самой опытной эксплуатацией. Часть функционала еще дорабатывалась под требования технического задания, но в этот момент уже шла опытная эксплуатация системы – в ней постоянно происходили изменения. В промышленную эксплуатацию система запускается в начале декабря, хотя формально еще не весь функционал готов.

Вдвое быстрее

Все новое руководство компании – люди достаточно опытные, они пришли с КамАЗа, где реализуется проект SAP. Они понимали все проблемы, которые могут возникнуть, и были готовы к ним, имея варианты решения.

Генеральный директор выступает спонсором проекта, являясь его ярым сторонником. Руководит проектом заместитель генерального директора по операционному управлению. Это человек, отвечающий за такие направления, как оптимизация производства, внедрение инструментов бережливого производства, реинжиниринг бизнес-процессов.

Идеология бережливого производства пришла на предприятия «Мотовилихи» с новой командой управленцев, многие подходы позаимствованы у КамАЗа. Конечно, они требуют адаптации, так как между двумя моделями – крупносерийным конвейерным производством и мелкосерийным производством на заказ – есть сильные отличия.

Идеология бережливого производства пришла на предприятия «Мотовилихи» с новой командой управленцев, многие подходы позаимствованы у КамАЗа

«Производство – это наиболее критичный для нас функционал ERP, – подчеркивает Вожаков. – Мы понимаем, что гораздо проще было пойти другим путем – например, начать с перевода в “1С” бухгалтерского функционала, уже реализованного в другой системе. Такой проект пошел бы гораздо легче». Однако оптимизация производственных процессов чрезвычайно актуальна, и она должна состояться как можно быстрее.

Показатели достижения целей проекта – это двукратное сокращение производственного цикла, изготовление 100% заказов в срок, а также минимизация отклонений фактической себестоимости от плановой. Это принципиальные цели для достижения в рамках проекта. Есть и цели второго уровня – например, двукратное сокращение запасов и объемов незавершенного производства. Практика и анализ процессов, в частности потерь времени при производстве, показывают, что такие цели абсолютно реальны.

«Это эмпирически обоснованные гипотезы о том, что, оптимизировав процессы и убрав из системы ненужные запасы, построив адекватную систему управления, мы сможем достичь таких показателей», – объясняет Вожаков. Однако надо понимать, что это не предельно возможные показатели, в будущем возможна их дальнейшая оптимизация.

Реорганизация процессов

«У нас есть ряд механизмов, являющихся нашими ноу-хау. Мы одни из первых, кто их использует – по крайней мере, на практике, – говорит Вожаков. – Главным является управление производством массовых позиций, ставшее штатным механизмом “1С:ERP”. Мы можем определять в составе изделия позиции массовой применяемости и настраивать для них особый вид обеспечения, чтобы производить эти детали не под заказ, а по потребности, на склад. При формировании заказа на изделия такие детали не планируются к производству – для их создания запускается специальная процедура в виде отдельного заказа. Но самое главное – система при этом позволяет поддерживать обратную связь. Если начинаются проблемы с производством массовых позиций, она сигнализирует, что будут проблемы с выполнением основного заказа».

Второй ключевой особенностью разработанной системы стал механизм управления производством при ремонте изделий. Он специфичен, но крайне важен для компании: до 60% заказов приходится на модернизацию ранее выпущенной техники. Специалисты «Мотовилихи» сами разработали методологию управления заказами на ремонт и полностью настроили схему автоматизации данных процессов.

Интеграция ERP-системы с методиками и подходами бережливого производства – еще одна важная часть проекта.

«Мы работаем рука об руку с командами, занимающимися проектами бережливого производства, постоянно общаемся, принимаем совместные решения. Практически ни одно решение по автоматизации не принимается без одновременного решения по реорганизации деятельности», – говорит Вожаков. Например, когда решались вопросы по реорганизации логистики, оценивалось, как это ляжет в материальный поток, как будет отражаться в системе и визуализироваться на рабочих местах.

Конфликтов между разными подходами (требованиями ERP-системы и методов бережливого производства) не бывает – платформа достаточно универсальна, позволяет реализовать любой подход, ее не приходится «ломать» ради бережливого производства. Иногда возникают дискуссии – например, относительно того, нужен склад в какой-либо зоне или нет, но это вопрос не автоматизации, а организации самих процессов. Можно констатировать, что компания уже прошла первый этап внедрения бережливого производства – наведения порядка, визуализации, но еще предстоит сделать очень много.

Окупится за полгода

«Любые проекты, связанные с перестройкой материальных потоков, колоссально сложны. Они сравнимы с операцией на сердце, когда ошибка может иметь фатальные последствия», – уверен Вожаков. Однако без таких рисков обойтись нельзя, ведь практический эффект при реализации проектов дают только сопутствующие внедрению ИТ изменения производственно-логистической системы.

Можно сказать, что на сегодняшний день «Мотовилиха» полностью готова к промышленной эксплуатации ERP-системы по изделиям, изготавливаемым вновь, и очень близка к этому по ремонтам. По ряду изделий уже ведется полноценная работа в ней, с внезапными проверками и наказаниями за несоответствие данных реальному положению. 1 января 2016 года состоится переход к промышленной эксплуатации ERP по всей продукции, выпускаемой на заводе.

В следующем году планируется тиражировать систему на два других завода компании, а также внедрить финансово-экономический блок. Оценка эффективности инвестиций еще не проводилась, но по расчетным показателям проект окупается, причем быстро – менее чем за полгода работы системы в промышленной эксплуатации.

У меня всегда была мечта: утром прийти в офис, взглянуть на экран и увидеть актуальное состояние того, что сейчас происходит в бизнесе. Максимально просто и максимально наглядно», – поделился директор по развитию систем аналитики и отчетности банка «Открытие» Алексей Благирев. Выступая на форуме Big Data 2015, организованном издательством «Открытые системы», Благирев рассказал о применении концепции «данные как сервис» и об информационном продукте Bank Insight, основная цель создания которого заключалась в том, чтобы менеджеры могли быстро понять, что сейчас происходит в бизнес-процессах, которыми они управляют.

Банк «Открытие» – один из самых динамичных розничных банков России, входящий в одноименную частную финансовую группу с суммарными активами свыше 3,6 трлн руб. В конце 2014 года группа «Открытие» завершила реорганизацию розничного банковского бизнеса: банк «Открытие» и Новосибирский муниципальный банк были присоединены к Ханты-Мансийскому банку. После реорганизации банк получил название «ХМБ Открытие».

Молчание данных

Изучение большинства «красивых» отчетов BI часто вызывает вопрос: что делать дальше с этой информацией? Данные молчат, какими бы «Большими» они ни были. Бизнес-аналитику необходимо своего рода озарение – инсайт (insight), что поможет перейти к дальнейшим действиям, убежден Благирев. Способы генерации таких озарений он разделил на три вида аналитических сервисов.

Алексей Благирев, директор по развитию систем аналитики и отчетности банка «Открытие»: «Данные поставляются тогда, когда нужно принять решение или осуществить контроль. Но основной смысл в том, чтобы привязать их к точке принятия решения».

Первый сервис – моментальный снимок состояния какого-либо объекта или бизнес-процесса (SnapShot).

Этот подход вырос из анализа инфраструктуры, но, по мнению Благирева, ничто не мешает использовать его и в бизнес-аналитике. Снимок бизнес-процесса можно сделать с любой перспективы, рассмотрев, например, сам процесс и все о нем или же его влияние на другие процессы.

Второй сервис – радар аномалий (Screening). Радар имеет ограниченный радиус действия и фокусируется на конкретном объекте или событии. При выявлении аномалии оперативно сигнализирует об этом пользователю.

Третий сервис – публикация набора данных для исследований (Zoom исследования).

Пользователи не всегда точно понимают, что именно они хотят исследовать. В этом случае им поможет подход «прочесывания» данных (data dredging), чтобы найти инсайты. Для этого им достаточно опубликовать сам набор данных по конкретному бизнес-процессу.

Помимо этого, первые два сервиса таят в себе проектирование конкретных наборов данных, которые также можно исследовать.

В первом случае пользователь получает статичный структурированный отчет с заданными параметрами, во втором – поток данных во времени, в третьем – определенный набор данных. Все вместе они позволяют получить взгляд на весь бизнес на 360 градусов, утверждает Благирев. Просто и надежно.

Озарение как информационный продукт

Инсайт можно получить, когда пользователь понимает правила игры. Для этого в «Открытии» используют концепцию «данные как сервис». Различные аналитические сервисы в банке собрали в единый ситуационный центр для управления бизнесом – единую информационную панель и назвали ее Bank Insight.

Навигационная панель позволяет пользователям переходить от сервиса к сервису, получая данные «точно вовремя» (just-in-time). Технологически Bank Insight построен на базе SAP Business Objects и распределенном хранилище данных.

«Мы взяли Business Objects и представили его в том виде, который удобен и понятен пользователю, – как обложку журнала, который хочется открыть», – сообщил Благирев. По сути, Bank Insight – это услуга, позволяющая с помощью аналитики отвечать на конкретные вопросы бизнес-пользователей, которые они задают себе регулярно.

Изначально такой подход было решено попробовать при создании ситуационного центра для контроля и координации процесса выдачи потребительских кредитов. Экспериментируя с разными способами подачи информации пользователям, аналитики поняли, что лучше всего, когда информация подается несколькими блоками: рейтинги (кто самый лучший), эффективность процесса и аномалии.

Начиная со сбора урожая

Благирев выделил несколько ключевых этапов цикла работы с Умными Данными (Smart Data), которые используются в «Открытии».

На первой стадии, называемой «сбором данных» (Data Harversting), проактивно собираются данные из разных источников, в том числе неструктурированных.

Для сбора данных необязательно иметь заказ на создание аналитического сервиса. Важно, чтобы пользователи не ждали, пока данные появятся в хранилище, и начали ими пользоваться.

«Именно поэтому “сбор урожая” нужно начинать до того, как вы определитесь с тем, какой информационный продукт планируете создать», – указал Благирев.

На второй стадии данные попадают в ситуационный центр по управлению эффективностью бизнес-процессов и возникающими аномалиями. На этом этапе проектируются аналитические сервисы, чтобы обеспечить управление ключевыми бизнес-процессами.

На третьей стадии данные публикуются для исследований. На этом этапе аналитики управляют циклом подтверждения гипотез, исследуют и ищут решения проблем, а по результатам публикуют кейс с инсайтами и, возможно, интегрируют полученную модель в ситуационный центр как новый сервис. Таким образом, возникает цикл накопления знаний на основании ранее полученных данных.

На четвертой стадии организуется управление аномалиями качества самих данных на протяжении всего цикла получения информации.

Все это происходит в соответствии с концепцией just-in-time – точно вовремя.

«Мы решили отказаться от термина real-time, так как он воспринимается пользователями по-разному, и заменили его термином just-in-time. Данные поставляются тогда, когда нужно принять решение или осуществить контроль, – говорит Благирев. – Но основной смысл в том, чтобы привязать их к точке принятия решения».

Когда речь заходит о цифровом рабочем пространстве, все громче звучит тревога из-за вторжения машин в трудовую деятельность человека, поскольку сфера применения роботов, начиная от грязной и опасной работы и заканчивая процессом принятия решений, действительно активно расширяется. Но критики не учитывают возможностей, открывающихся перед людьми в контексте человеко-машинного партнерства.

Между тем, передав человеку необходимые инструменты и обеспечив социализацию машин, мы сможем перестроить бизнес-процессы таким образом, чтобы оптимизировать человеко-машинное взаимодействие и существенно повысить эффективность решения стоящих перед нами задач.

Передача эстафеты

В своей книге «За границами автоматизации» Джулия Кирби и Томас Давенпорт показали, что грядущую роботизацию следует рассматривать не как игру с нулевой суммой, а как взаимное дополнение людьми и машинами своих усилий в процессе совместной деятельности. На пути к достижению общей цели человек и машина попеременно передают эстафетную палочку друг другу. И никакого противостояния в этой гонке быть не должно.

Для бизнес-менеджеров очень важно отладить четкую передачу эстафетной палочки на очередном этапе оптимизации процессов.

Поскольку основной движущей силой автоматизации и роботизации являются люди, мы сами сознательно, а возможно, и бессознательно отказываемся от некоторых своих ролей в пользу машин. Мы выстраиваем будущее в двух сходящихся направлениях: оснащение необходимыми инструментами процессов, выполняемых человеком, и социализация машинных процессов. Таким образом, две эти составляющие гармонично дополняют друг друга.

Схема разделения труда – человеко-машинное взаимодействие

Можно выделить несколько классов профессиональной деятельности, где либо машина дополняет человека, либо человек – машину, либо те и другие взаимно дополняют друг друга.

Для иллюстрации типов взаимодействия нужно сделать акцент на том, кто выполняет работу и как протекают соответствующие процессы. Возможны такие сценарии человеко-машинного взаимодействия: «физическое с физическим» – лицо, осуществляющее уход за больными, использует интеллектуальных мобильных роботов для доставки в больницу медицинских препаратов и расходных материалов; «физическое с виртуальным» – складские рабочие надевают «умные» очки для навигации и получения инструкций, помогающих повысить производительность труда; «виртуальное с физическим» – врачи принимают участие в проведении хирургической операции в дистанционном режиме; «виртуальное с виртуальным» – операторы контакт-центра работают в тандеме с виртуальными когнитивными агентами.

Растущая степень социализации роботов позволяет им решать уникальные задачи более эффективно. И в процессе социализации машин люди получают в свои руки инструменты, расширяющие возможности и оптимизирующие их деятельность.

Техническое оснащение человека

Мы получаем в свое распоряжение необходимые инструменты и пользуемся преимуществами носимых устройств и датчиков, присутствующих на рынке. Эта концепция «самоуправления на основе количественных оценок» помогает следить за состоянием своего здоровья и анализировать огромные объемы данных, генерируемых в процессе нашей повседневной деятельности. А оснащение соответствующими инструментами рабочих мест меняется в процессе отслеживания работодателями поведения своих сотрудников и оптимизации условий их труда.

По словам Стива Казенса, директора компании Savioke, выпускающей автономных роботов-помощников для сферы услуг, связь персонала гостиничной сети Aloft с развернутыми там роботами поддерживается с помощью смартфонов и «умных» часов, позволяющих человеку контролировать действия роботов и вмешиваться в тех редких случаях, когда они нуждаются в его помощи.

Передача работникам склада «умных» очков и ПО дополненной реальности помогла компании DHL повысить эффективность складских операций на 25%. Такое решение позволило «высвободить руки» и стало настолько органичным, что работники уже практически не замечают надетых на них очков.

К наиболее сложным системам подобного рода относятся шлем Q-Warrior и амуниция «железного человека» TALOS, позволяющая радикально улучшить осведомленность солдат о текущей ситуации и придающая им «сверхчеловеческие» возможности.

Примерами сценариев виртуальной работы и инструментального оснащения человека являются робот телеприсутствия Double, хирургическая система da Vinci, а также управляемые человеком дроны и беспилотные летательные аппараты, помогающие людям расширять сферу своей деятельности и решать поставленные задачи в дистанционном режиме.

Социализация машин

Небольшой автономный робот Aethon Tug осуществляет доставку в больницы медицинских препаратов и расходных материалов. К настоящему моменту он преодолел уже более 1,5 млн километров. Робот соблюдает меры безопасности при перемещении среди людей, обходит препятствия и умеет пользоваться лифтом. Одним из аспектов его социализации является способность использовать уже существующую инфраструктуру больниц – ему не нужны ни специально выделенные проходы, ни обширные зоны погрузки.

Rethink Robotics выпускает промышленного робота Baxter, ставшего известным благодаря экрану, который заменяет ему лицо. За социализацию здесь отвечает технология физического уведомления о предстоящем перемещении. Благодаря такому решению работающие рядом с ним люди не испытывают дискомфорта.

Rethink передает необходимые инструменты и человеку. Ее новый робот Sawyer оснащен вторым экраном, который можно использовать в качестве управляющего планшета. В процессе дальнейшей оптимизации гибких производственных модулей конструкторы изучают возможности анализа данных, собранных «интеллектуальными роботами и интеллектуальными работниками».

Даже полностью автономные транспортные средства и беспилотные автомобили требуют определенной социализации, с тем чтобы при маневрировании принимать меры предосторожности, избавляющие пассажиров и пешеходов от нежелательных сюрпризов. Еще одной инновационной сферой является производство мягких роботов, которые изготавливаются из деформируемых структур. Это позволяет использовать их в суровых условиях эксплуатации и при прямом контакте с человеком или с неизвестными объектами.

Последствия для менеджеров

Со временем количество таких сценариев увеличится – люди получат в свои руки дополнительные инструменты, а находящихся вокруг социализированных машин будет становиться все больше и больше. Человек будет иметь доступ к многочисленным датчикам, носимым устройствам и средствам анализа в облаке, а социализированные машины оснастят комбинированными сенсорами и технологиями геолокации, предоставив им возможность выражать свои эмоции и намерения, изъясняться на естественном языке, накапливать знания и сохранять информацию в памяти.

Можно ожидать и роста масштабов человеко-машинного взаимодействия. На предприятиях укрепляются связи типа «один к одному», «один ко многим» и «многие ко многим». Примером является зарегистрированный Google патент на управление армией роботов из облака.

Конкретные сценарии человеко-машинного взаимодействия будут меняться по мере изменения клиентских предпочтений и рабочих бизнес-процессов. В аэропорту, например, пассажир сможет использовать «умные» часы для получения уведомлений и поиска маршрута передвижения, поддерживая при этом связь с целым рядом роботов, запаковывающих багаж, управляющих его выдачей и даже обслуживающих парковку автомобилей.

В компании считают, что роботы будут играть важную роль в обслуживании пассажиров, а контакты между людьми и машинами станут более тесными. Использование роботов при организации перевозки багажа позволит освободить людей, оставив за ними лишь руководство этим процессом.

Ключевой для менеджера в ближайшие годы станет задача повышения гибкости и поиска путей дальнейшего взаимодействия людей и машин, соответствующих характеру выполняемой работы. Формирующаяся среда открывает благоприятные возможности для дальнейшего технического оснащения человека и социализации машин, конкретные же решения будут определяться особенностями стоящих перед предприятиями задач.

Работникам придется адаптироваться к различным сценариям взаимодействия с машинами точно так же, как и при общении с людьми. Машины тоже должны обладать высокой степенью адаптации. Руководителям, планирующим цифровые рабочие места будущего, необходимо рассматривать весь спектр доступных средств с соответствующим техническим оснащением и социализацией, а усовершенствованные и оптимизированные интерфейсы помогут им обеспечить передачу эстафеты в рекордно короткие сроки.

– Nicholas D. Evans. Instrumenting the human and socializing the machine. Computerworld. August 12, 2015