Две трети крупнейших российских компаний в 2020 году использовали в своей работе искусственный интеллект (ИИ), еще четверть планирует внедрить технологию в ближайшие годы. ИИ применяют в ритейле, банках, промышленности и телекоме для оптимизации работы с клиентами, бизнес-процессов и производства. Подробнее — в материале «Известий».
Эксперт Руслан Долженко (д.э.н., директор Уральского института управления – филиала РАНХиГС, Екатеринбург) комментирует:
Радует, что страна и эксперты начали отходить от пандемийной темы. Она забивала и забивает все фокусы, но появляются просветы, сквозь которые мы начинаем видеть привычную жизнь до ковида – в ней цифровизация, трансформация рабочих мест, недостаток необходимых компетенций для изменений. Об этом говорили активно год назад, не в первый раз, обычно в преддверии нового года, когда бизнесу нужно отчитываться по показателям, демонстрировать результаты, реализовывать изменения. Поэтому раз тема цифровизации подняла голову вверх, нужно охладить пыл тех, кто о ней пишет.
Да, внедрение цифровых технологий необходимо, да, это приведет к ломке процессов, отказу от устаревших рабочих мест с ксероксами и счетами. И все не так просто с внедрением нового. Была сделана выборка опрашиваемых компаний, и это позволяет сразу раскритиковать результаты. 50 топ-компаний из продвинутых сфер, крупный и средний бизнес? Да, ладно. Они действительно внедряют цифровые технологии, так как являются успешными, продвинутыми, а не наоборот. Остальной мелкий и средний бизнес в большинстве своем живет совсем по другим принципам, решает иные задачи и проблемы. Выжить бы, а не цифру внедрять ради цифры.
В этой связи первое — выборка нерепрезентативна (читай, опросили не тех и не так). Второе — результаты ангажированы, так как успешный крупный и средний бизнес традиционно зависимы от государственной власти в нашей стране, она, в свою очередь, требует вовлеченности в нацпроекты, многие из которых завязаны на цифровизации. Третье — искусственный интеллект, о котором многие говорят и думают, скрывает под собой достаточно простые сервисы визуализации, анализа данных, до настоящего машинного обучения и Big data от них далеко. Четвертое — на первых стадиях внедрения сложных проектов, то есть в среднесрочной перспективе, говорить об их экономической эффективности не приходится – это всегда сложный, затратный проект, требующий инвестиций, обучения, отказа от старого.
Компьютер с датчиками легко поставить, но научить им пользоваться и ввести эту работу в привычку – для этого потребуются годы, десятки курсов, сотни набитых шишек. Поэтому прежде чем внедрить изменение, хороший руководитель хорошо подумает, стоит ли овчинка выделки. Цифровизация, как и ковид, и прочие изменения приведет к изменению экономик, бизнес-моделей, компетенций работников, рабочих мест в компаниях. Произойдет это не так быстро, но готовиться нужно уже сейчас: смотреть, куда двигается отрасль и компания, изучать новые технологии, проходить обучение, общаться с экспертами, внедрять новые проекты. Либо можно закрыться в кабинете, щелкать счетами, ксерокопировать никому не нужные бумажные документы и ждать, когда к вам постучится прогресс.