Подписаться
Читать в телеграм
Как не разочароваться в математике, или Почему цифровизация — это не только технологии
Дата публикации:
18.02.2021
Посетителей:
408
Просмотров:
420
Время просмотра:
2.3
Какие компании сегодня считаются цифровыми
Почему цифровые двойники всех раздражают
Как не обжечься на хайповых технологиях
История развивается по спирали. Мы уже проходили современные проблемы цифровизации раньше, когда многие верили, что стоит поставить компьютеры — и бизнес сразу станет автоматизированным. Сейчас рынок переживает нечто подобное. Проблема в том, что применение ИТ-решений зачастую не связывают с изменением бизнес-процессов. Компании внедряют технологии, пытаясь при этом работать по старинке. Слом этой парадигмы многим только предстоит пережить. К счастью, общаясь с бизнесменами, я вижу, что это происходит все чаще.
Цифровым можно стать сразу, построив новый бизнес. Отличный пример — «Тинькофф Банк», захвативший лидерство на рынке. Благодаря ему появились новые ниши, до этого неизвестные банковской системе. Пример другого подхода — Сбербанк, который перестроил процессы.
Какие компании сегодня считаются цифровыми? Те, компоненты и функциональные стратегии которых (бизнес-стратегия, ИТ, PR и маркетинг) связаны воедино и построены на базе современных ИТ-инструментов. Это может быть, например, склад, где используются ИИ-решения, технологии обработки данных, роботизация и AR/VR. Если они органично сочетаются, это действительно цифровой бизнес. Но когда компания внедряет технологические новинки, слыша отшумевшее эхо хайпа, она забивает микроскопом гвозди.
Помните, 5 лет назад был тренд на Big Data, на котором многие обожглись? Один заказчик — руководитель металлургического комбината — сидел, закинув ноги на стол, и говорил: «Ну, давай, математик, набрасывай нам, как все должно работать, посчитай там». При этом у него не было понимания того, что следом за внедрением технологий должно произойти изменение бизнес-процессов. Кейс, конечно же, провалился. Я даже рад, что это произошло с Big Data, а позже и с цифровым двойником, потому что после этого выяснилось, что проблем у этих технологий достаточно. Нормально не собираются данные, необходимо сопрягать реальные математические модели и алгоритмические решения, четко вписывать их в вертикаль управления бизнесом.
Однажды по итогам неудачного кейса мне сказали: «Я разочаровался в математике». Проблема все та же: математиков попросили сделать производственное чудо, но при этом не дали адекватных данных и экспертов, которые помогли бы им выстроить работу. Очевидно, что такие компании пока находятся на этапе осознания своей цифровизации.
Про данные и доверие к системе
Я часто слышу: «Пусть варяги сначала сделают, а вы потом привезите нам кейс из-за рубежа — мы на него посмотрим и подумаем».
Нечто подобное мы проходили, когда компьютеризацию бизнеса отдали в руки технарям. Эта парадигма существовала долго, все только недавно осознали, что на самом деле этим должны заниматься люди уровня CIO. Цифровизация — задача отдельного подразделения. То же самое должно произойти и в области работы с данными. Здесь широкий спектр задач: нужно наладить технологии передачи данных, создать Data Lake и сделать его вменяемым, организовать общий доступ для бизнес-подразделений, верифицировать информацию, выбрать дешевый и эффективный беспроводной канал. Это бесконечная работа, которую не должны делать только ИТ-шники. Продвинутые компании уже осознали это и ввели новую должность — CDO (Chief Data Officer).
Сейчас успех компании на рынке определяется тем, как она работает с данными.
Для компаний, которые до сих пор собирают и хранят информацию только в бумажном виде, у меня один совет: сдохни или умри. Если они до сих пор не поняли, как нужно работать с данными, очевидно, что им уже поздно меняться — проще исчезнуть.
В чем разница между автоматизацией и цифровизацией? Вернемся к металлургическому комбинату. Представьте переработку металлического лома. Это может быть прут с остатком бетона, провода в пластиковой обмотке — что-то, что нужно обработать, прежде чем пускать сырье в работу. В автоматизированном процессе в обработке обязательно участвует человек, а в цифровой парадигме работа идет практически без привлечения людей. Более того, модель машинного обучения при необходимости автоматически добавляет легирующие элементы, регулирует время продувки аргоном и кислородом.
Без доверия к цифровой системе трансформация бизнеса не случится.
Я бы не связывал цифровизацию и пандемию. Все, что увидели пользователи, — расцвет сервисов доставки и возможность заказать что угодно онлайн — существовало и раньше.
Компании, которые не готовы становиться цифровыми, постепенно исчезают, будь то металлургический комбинат, банк или перевозчик грузов. Пандемия просто выступила лакмусовой бумажкой и в очередной раз подсветила важность этих процессов. Думаю, в 2021 г. мы увидим много кейсов — я бы в первую очередь ставил на ритейл.
Почему цифровой двойник раздражает
Несколько лет назад все стали добавлять слова «цифровой двойник» в названия презентаций. В результате у бенефициаров и эксплуатантов это стало вызывать раздражение. Проблема в том, что у людей были завышенные ожидания, которые не оправдались. Еще пару лет назад цифровой двойник был для бизнеса фантазией — почти ни у кого не было четкого представления, что это. На самом деле это технология-интегратор, которая объединяет робототехнику, сенсорику, AR/VR, ИИ и машинное обучение, технологии связи, блокчейн и еще пару десятков решений. Слишком много требований со стороны ИТ, слишком много изменений должно произойти в компании — без этого красивая картинка, которую обещает «двойник», не сложится.
Внедрение двойника — бесконечный процесс. Вы не можете сказать: «Мы запустили двойника, через год он начнет работать и проект закончится». Например, в немецкой автоиндустрии эти процессы длятся уже около 10 лет, с тех пор как в правительстве Германии заговорили о четвертой промышленной революции. Двойник живет и развивается параллельно с физическим продуктом или процессом, который описывает. Он постоянно обогащается данными, позволяя просчитывать варианты изменений и модификаций реального прототипа.
Если хотите построить глобально конкурентный продукт или процесс, без двойника уже не обойтись. Грубо говоря, скоро не останется успешных проектов, в которых не реализованы его элементы.
Цифровой двойник — это дорого, но со временем все затраты окупятся. Делать его нужно уже сейчас, несмотря на то что путь чреват большим количеством ошибок. Иначе возможна ситуация, когда вы долго занимаетесь стратегическим планированием, а потом выясняете, что пошли не в ту сторону.
