Цифровизация с человеческим лицом: «большая семерка» ОС, версия 2020

Год 2020 завершает второе десятилетие XXI века, ставшее переломным для многих экономик по всему миру — именно в этот период родилась концепция цифровой трансформации, появилось осознание ее неизбежности и стали предприниматься разные по успешности, но вполне реальные усилия по ее воплощению в жизнь. Рубеж двух десятилетий ознаменуется еще одним «переломом»: от увлеченного обсуждения возможностей и перспектив, которые несут прорывные цифровые технологии, аналитики переходят к не менее эмоциональному разговору о роли и значимости человека в грядущем цифровом будущем. Сквозной идеей технологических прогнозов на 2020 год становится влияние цифровых новаций на то, как живет, работает и самореализуется человек.

1. Искусство искусственного интеллекта

Невзирая на возмущенные протесты блюстителей чистоты терминологии, понятие «искусственный интеллект» из лабораторий окончательно перебралось в практическую сферу бизнеса и повседневной жизни. Оставив в стороне споры о том, насколько правомерно называть искусственным интеллектом технологии машинного обучения, компьютерного зрения или обработки естественного языка, просто признаем тот факт, что все они действительно воспроизводят определенные способности человеческого интеллекта, делая это быстрее и эффективнее при обработке больших объемов данных и принятии решений на их основе, и в этом качестве все активнее применяются при решении широкого круга задач. Настолько широкого, что искусственный интеллект как таковой уже практически выпал из прогнозов аналитиков на 2020-й и ближайшие годы, поскольку так или иначе уже представлен во всех других, более фокусных темах этих прогнозов. Тем не менее мы отводим искусственному интеллекту первое место в рейтинге — как целому комплексу технологий, которому предстоит сыграть определяющую роль в формирующейся цифровой экономике.

Не случайно одним из важнейших событий 2019 года в области цифровой экономики в России стало принятие национальной стратегии развития искусственного интеллекта до 2030 года. Готовится федеральный проект «Искусственный интеллект», который станет частью национальной программы «Цифровая экономика РФ», а ведущие российские компании, работающие над технологиями искусственного интеллекта (Сбербанк, Mail.ru, «Газпром нефть»), и Российский фонд прямых инвестиций в начале ноября 2019 года объединились в альянс для проведения в стране совместных работ в этой области. Подобные инициативы направлены на то, чтобы сделать искусственный интеллект основой конкурентоспособности государства. Потенциал искусственного интеллекта уже активно реализуют США и Китай, и у России пока еще есть шансы не отстать. Вместе с тем ключевой задачей на ближайшие годы для всех стран станет массовый перевод проектов и решений в области искусственного интеллекта со стадии эксперимента в стадию рабочего инструмента государства и бизнеса. Согласно недавнему исследованию IDC, 30% отечественных компаний уже используют технологии искусственного интеллекта, а 70% планируют реализацию таких проектов в течение двух лет.

2. Автоматизация и люди

По мнению аналитиков, 2020 год станет годом автоматизации — это прямое следствие оптимистичных перспектив применения искусственного интеллекта в реальных задачах.

Автоматизация становится приоритетом для большинства CIO, которые прежде всего видят в ней эффективный способ освободить людей от выполнения рутинных задач. В Forrester предсказывают, что в 2020 году руководители ИТ-служб начнут активно осваивать автоматизацию в своем ведомстве — на роботов и системы искусственного интеллекта будет перекладываться решение задач первого уровня поддержки и выполнение простых процессов в ИТ-инфраструктуре.

Исследователи Gartner шире смотрят на автоматизацию, включив в свою десятку стратегических технологий гиперавтоматизацию — комбинацию множества решений (RPA, машинное обучение, iBPMS, различные автономные устройства) для выполнения рабочих задач. Аналитики подчеркивают, что гиперавтоматизация подразумевает широту охвата не только средств автоматизации, но и этапов, которые автоматизации подвергаются: от выявления и анализа задачи до реализации, измерения, мониторинга и оценки результатов для дальнейшего совершенствования процесса. В конечном итоге гиперавтоматизация должна привести к тому, что большинство решений в компании будут приниматься с опорой на искусственный интеллект, что кардинально повысит их эффективность. В Gartner говорят о создании цифрового двойника организации (digital twin of the organization, DTO) как следствии гиперавтоматизации. Цифровое отображение в реальном времени всех функций, процессов и KPI организации в их взаимосвязи поможет руководству выбирать правильный курс и двигаться по нему с минимальными потерями, считают аналитики.

Однако текущую ситуацию можно охарактеризовать как «островную» автоматизацию, отмечают аналитики Forrester, по данным которых проблема разрозненных решений (роботизация бизнес-процессов, проекты машинного обучения, другие реализации искусственного интеллекта) присутствует в 80% компаний. Чтобы с ней справиться, возможно, понадобятся специальные команды, которые будут работать и с ИТ, и с экспертами в предметной области при проектировании нетривиальных интеграционных решений.

3. Люди и автоматизация

Аналитики Gartner включают в свою стратегическую десятку на 2020 год и далее несколько технологических направлений, которые можно объединить одной общей идеей — «изменение образа жизни и работы людей в цифровом мире». Диверсификация интерфейсов (multiexperience) к 2028 году изменит способы взаимодействия людей с системами автоматизации. Платформы разговорного искусственного интеллекта, решения в области дополненной, виртуальной и смешанной реальности, сенсорные технологии уже сейчас демонстрируют, как это может происходить, и в ближайшие годы прогнозируется их все более широкое проникновение в рабочие процессы. Но главное изменение, по мнению аналитиков, — это не разнообразие и удобство интерфейсов, а то, что технологии будущего станут предугадывать наиболее подходящие для пользователя способы взаимодействия.

К 2023 году, по прогнозам Gartner, в полной мере проявит себя еще одна тенденция — демократизация навыков (democratization of expertise), подразумевающая значительное упрощение использования людьми передовых технологий. Благодаря такой демократизации, которая, в свою очередь, опирается на технологии искусственного интеллекта, у специалистов появится доступ к сложной экспертизе в смежных областях, причем без длительного обучения. Так, демократизация данных и аналитики обеспечит возможность разработчикам получать модели данных, не обладая знаниями в области data science, а демократизация разработки и проектирования — создавать приложения без глубоких навыков в программировании.

Наконец, в ближайшее десятилетие получат активное развитие технологии дополнения физических и когнитивных возможностей человека (human augmentation), а люди будут искать способы использовать эти усовершенствования для повышения своей продуктивности в рабочих процессах. В итоге будут формироваться человекоцентричные умные пространства — среды взаимодействия людей и технологий дома и в офисе.

Но на пути к этому светлому будущему компаниям предстоит пройти через этапы выстраивания организационной работы по управлению персоналом в новых реалиях, подчеркивают аналитики Forrester. В 2020 году, по их данным, автоматизация высвободит более миллиона рабочих мест по всему миру, при этом одновременно появится более 330 тыс. новых, требующих не только глубоких знаний, но и развитых soft skills [1]. Пока же бизнес не готов инвестировать в подготовку своих сотрудников к совместной работе с «роботами», и отсутствие таких навыков может стать серьезной проблемой.

4. Данным нужна стратегия

В основе всех инициатив в области искусственного интеллекта и процессов цифровой трансформации в целом лежат данные — ожидается, что 2020 год станет переломным с точки зрения понимания значимости данных для успеха в цифровом мире. Как констатируют исследователи Forrester, пока что корпоративные стратегии данных в значительном числе организаций слишком ограниченны по охвату и требуют слишком много времени для реализации, чтобы дать заметный эффект. Эта ситуация в 2020 году изменится, поскольку цена непродуманного обращения с данными станет ощутимой для бюджетов компаний.

Стратегический подход к корпоративным данным не ограничивается выбором правильных технологий сбора, хранения и аналитики — компаниям понадобится выстраивать процессы управления данными и подбирать соответствующие инструменты, продумывать политики data governance и обеспечивать качество данных. Важный компонент стратегии — корпоративная культура работы с данными, в том числе обеспечение доступности данных и понимание специалистами разных уровней, зачем им нужны данные и как ими правильно пользоваться. Более 40% участников опроса, проведенного аналитиками Forrester, намерены в 2020 году инвестировать в программы «ликбеза» в области данных (data literacy), охватывающие всех сотрудников компании. В реализации таких инициатив помогут разработки в области демократизации данных, перспективность которых отмечают в своих прогнозах аналитики Gartner. В целом «человеческий фактор» будет основополагающей частью корпоративной стратегии работы с данными — для ее успеха нужны правильно обученные, мотивированные профессионалы, которых компаниям придется искать, обучать и удерживать.

5. Интеллект на краю

Тема «граничных вычислений» (edge computing) не первый год присутствует в прогнозах аналитиков, которые солидарны в оценке 2020 года как прорывного в этой области. Технологии граничных, или периферийных, вычислений переносят нагрузку по обработке данных ближе к их источнику, хранилищу или потребителю, сокращая потери из-за задержек в сети. Распространение умных устройств и взросление «граничных» платформ, способных решать все более сложные аналитические задачи, востребованность приложений искусственного интеллекта, а также внедрение современных технологий связи вроде 5G и Wi-Fi 6 — все это главные драйверы бурного роста инвестиций в edge-технологии, отмечают аналитики Forrester. Сегодня 57% руководителей, отвечающих за принятие решений в области мобильных технологий, включили граничные вычисления в свою «дорожную карту» на 2020 год.

Своим развитием технологии граничных вычислений обязаны потребностям Интернета вещей преимущественно в промышленности и ретейле, поясняют аналитики Gartner, но сегодня сферы их применения значительно расширились, распространившись практически на все индустрии. Постоянное совершенствование умных устройств — роботов, дронов, автономных средств передвижения — будет только усиливать эту тенденцию.

Многообразие задач в разных отраслях будет способствовать разработке специализированных форм-факторов для граничных устройств — от программируемых процессоров до систем хранения и сетевых решений. Еще одним вызовом рынку, считают в Forrester, станет потребность в новых платформах IaaS и PaaS, учитывающих сдвиг интеллектуальной обработки к «краю». В эту конкурентную гонку наряду с провайдерами публичных облачных сервисов включатся телекоммуникационные компании, поставщики CDN-решений (сети доставки контента), провайдеры сервисов колокации. Новые возможности открываются и для системных интеграторов — пользователи edge-решений будут чаще прибегать к их услугам, а не взваливать на себя нетривиальную задачу построения граничных конфигураций и их интеграции с уже существующими вычислительными средами.

6. Новая облачная эра

Облака по-прежнему остаются ключевым компонентом инициатив в сфере цифровой трансформации. Аналитики Forrester подтверждают, что предсказанный год назад старт модернизации базовых бизнес-приложений с использованием облачных сервисов действительно произошел, а процесс будет развиваться и в 2020 году. По прогнозам IDC, в компаниях будет доминировать мультиоблачный подход и к 2023 году 70% ИТ-организаций реализуют стратегические сценарии использования контейнеров и API, чтобы улучшить переносимость своих приложений в облачные среды.

Аналитики Forrester предсказывают, что мировой рынок облачных сервисов всех типов приблизится в 2020 году к отметке в 300 млрд долл., продолжатся альянсы между основными облачными провайдерами (один из примеров 2019 года — партнерство Oracle и Microsoft по организации высокоскоростных соединений между Oracle Cloud и Azure). Одной из главных задач поставщиков облачных сервисов и разработчиков платформ управления облаками станет укрепление безопасности приложений и данных в гибридных облачных средах. Для этого понадобится вывод на рынок средств защиты более изощренных, чем идентификация и управление доступом.

Переход в облако должен находить отражение в корпоративной стратегии работы с данными, подчеркивают в Forrester, поскольку в этих условиях расходы на транзакции их обработки и перемещение перекроют затраты на системы хранения.

Более перспективный взгляд на развитие облаков предлагают аналитики Gartner, включившие в свою стратегическую десятку «распределенное облако». Под этим понимается предоставление публичных облачных сервисов с помощью распределенной инфраструктуры, находящейся за периметром физических центров данных облачного провайдера, но полностью им контролируемой. В распределенном облаке, как и в централизованной модели, провайдер берет на себя ответственность за предоставление облачных сервисов, при этом физически инфраструктура облака может находиться где угодно, что обещает решение проблем с пропускной способностью сети и выполнением нормативных требований, актуальных для многих заказчиков.

По мнению аналитиков, переход от централизованной модели публичного облака к распределенной знаменует новую эру в развитии облаков. Впрочем, есть ощущение, что это «новое» — в очередной раз хорошо забытое старое. Корпоративные грид-среды [2] или Utility Data Center от HP уже более десяти лет назад были направлены на получение ресурсов по требованию из распределенной инфраструктуры, но тогда эти попытки успехом не увенчались.

7. Среда цифрового доверия

Значимость данных для компаний в условиях цифровизации выводит на первый план задачу их адекватной защиты. Утечки всегда обходились дорого, но в условиях, когда бизнес хочет стать data-driven, а объемы данных постоянно растут, масштабы потенциальных потерь таковы, что без продуманной стратегии обеспечения безопасности данных цифровая трансформация нереализуема. Однако этот очевидный факт усугубляется проблемами иного рода — компании понимают значение своих данных для бизнеса, но и люди осознают цену своих персональных данных, начиная предъявлять повышенные требования к их приватности, а государство поддерживает их, разрабатывая все более строгие нормы использования персональных данных. Проникновение средств искусственного интеллекта в различные сферы жизни и экономики вызывает «кризис доверия» — когда принятие решений возлагается на машину, а люди при этом не имеют возможности понять, на чем основаны такие решения. Поэтому для нормального развития бизнес должен создавать «среду цифрового доверия».

Прозрачность и отслеживаемость (transparency and traceability), включенные аналитиками Gartner в десятку стратегических технологических направлений, подразумевают комплекс методов, действий и технологических решений, направленных на выполнение регуляторных требований, реализацию этичного подхода к использованию искусственного интеллекта и восстановление утрачиваемого доверия в компаниях. Выработка этических норм взаимодействия человека и искусственного интеллекта внесена и в российскую стратегию развития искусственного интеллекта — ожидается подписание представителями российского бизнеса соглашения о создании кодекса этики использования данных, инициатором которого выступила российская Ассоциация больших данных.

Защита данных станет одной из важнейших составляющих «среды цифрового доверия». Развитие технологий искусственного интеллекта дает новые инструменты для обеспечения безопасности, но одновременно создает новые угрозы. Злоумышленники могут успешно применять искусственный интеллект в своих целях, а автоматизация в различных видах и формах значительно расширяет поле для атак. По прогнозам аналитиков, в 2020 году решение вопросов безопасности с помощью искусственного интеллекта и защита от киберугроз, использующих искусственный интеллект, будут в списке ключевых приоритетов CIO и руководителей бизнеса.

Литература

1. Ирина Шеян. Цифровизация: пусть меня научат // Открытые системы.СУБД. — 2018. — № 3. — С. 39–41. URL: www.osp.ru/os/2018/03/13054412 (дата обращения: 05.12.2019).

2. Леонид Черняк. От адаптивной инфраструктуры — к адаптивному предприятию // Открытые системы.СУБД. — 2003. — № 10. — С. 32–39. URL: www.osp.ru/os/2003/10/183497 (дата обращения: 05.12.2019).

Наталья Дубова (dubova@osp.ru) — научный редактор, «Открытые системы.СУБД» (Москва).