Игорь Кириченко — член совета директоров и совладелец компании NAUMEN. В 2003 году окончил Московский государственный институт электроники и математики (МГИЭМ), факультет автоматики и вычислительной техники, специальность «Вычислительные машины, комплексы, системы и сети». На протяжении шести лет работал в рекламных агентствах digital-сферы: Promo Interactive, MediaCity и GRAPE. Имеет дополнительное образование в сфере маркетинга, продаж и управления проектами. В 2006 году начал работу в NAUMEN в должности менеджера по продажам, через год был назначен руководителем по развитию продуктовой линейки для операторов связи. С 2010 года занимал должность коммерческого директора компании, в 2011 году вошел в совет директоров. С ноября 2016 года является CEO группы компаний NAUMEN.
NAUMEN — российский вендор ПО и облачных сервисов, технологический партнер в цифровой трансформации для компаний и органов власти. Предлагает решения в области управления цифровой инфраструктурой, клиентскими коммуникациями и сервисом. В портфеле компании — широкий спектр продуктов и решений для управления инновациями и R&D, управления закупками, поддержки принятия решений и трансфера знаний, реализации сквозных бизнес-процессов на основе ИИ-технологий, прогнозной аналитики и обработки больших данных. Виртуальные сотрудники и ассистенты, разработанные компанией, ежедневно выполняют миллионы задач.
Государство российское в эпоху цифровых технологий
— Вы верите в то, что Россия сможет стать одним из лидеров в области разработки искусственного интеллекта и машинного обучения?
— Я верю, что у нашей страны есть потенциал в области ИИ. В первую очередь он обусловлен традиционно мощной фундаментальной научной школой, в частности математической. Но если оценивать лидерство страны в области ИИ по объему инвестиций, то здесь мы вряд ли будем впереди планеты всей: лидируют США и Китай. С 2013 по начало 2018 года совокупные инвестиции этих стран составили около 90% от мирового объема финансирования области ИИ, доля КНР — около 60%. В Китае даже принят государственный план развития искусственного интеллекта, который должен привести страну к мировому лидерству к 2030 году: они стимулируют ведущие технологические компании, научные организации и создают облегченный доступ к данным, в том числе персональным.
Однако уже сейчас в ряде узких сегментов, преимущественно в B2B, российские компании выигрывают технологическую гонку с иностранными конкурентами. Например, решения для беспилотного транспорта Cognitive Technologies, продукты ABBYY для интеллектуальной обработки документов или технология распознавания лиц VisionLabs — в своей сфере они уже сейчас № 1 в мире.
Со своими проектами в ИИ-сфере NAUMEN тоже постепенно выходит на международный уровень. Три года подряд мы попадаем в шорт-лист престижной европейской премии European Contact Centre & Customer Service Awards, которая вручается в Лондоне, в номинации «Лучшее применение искусственного интеллекта в клиентском сервисе». В прошлом году высокую оценку жюри получил проект с голосовыми роботами в «Почте России». Робот на базе интеллектуальной платформы Naumen Erudite ежемесячно классифицирует около полумиллиона входящих обращений и обслуживает сотни тысяч вызовов, связанных с предоставлением информации о статусах почтовых отправлений.
А в ноябре наши специалисты отправятся в Лондон защищать проект в Мосэнергосбыте, где робот принимает показания приборов учета, информирует о балансе, тарифах, оповещает о задолженностях. Ежемесячно он обрабатывает более 250 тыс. обращений.
Среди других примеров задач, которые уже сейчас берут на себя разработанные нами программные роботы — поиск эвакуированных автомобилей, заказ такси, анкетирование клиентов, консультация по различным вопросам, управление рабочим временем сотрудников и составление графиков смен, поиск ответов в корпоративных хранилищах данных, выявление ошибок в документах, диспетчеризация потоков документов, ассистирование экспертам и многое другое. В сумме только за 2018 год без участия человека было обработано более 100 млн диалогов и документов. Сложно предугадать, как может вырасти эта цифра в 2019 году, по моей оценке, в 5–10 раз.
— С одной стороны, государственные структуры активно внедряют ИТ, надеясь на сокращение числа сотрудников, снижение затрат и оптимизацию процессов. Но число чиновников продолжает расти, как и затраты на их содержание. Какого-то прорыва в цифровизации госсектора не наблюдается. С чем это связано?
— В первую очередь надо разобраться, за счет чего растет госаппарат. Если вследствие развития новых институтов, сервисов — тогда это нормально. К примеру, у государства в планах запуск 25 суперсервисов — это такие комплексные госуслуги без бумажных документов и визитов в госорганы по различным направлениям: от рождения ребенка до оформления европротокола. То есть нам больше не надо будет тратить время, да что там, и нервы на заполнение многочисленных бланков, не будем ходить по нескольку раз в МФЦ. Согласитесь, перспектива отличная. И вот, чтобы всё это работало, нужны квалифицированные ИТ-кадры: бизнес-аналитики, архитекторы, а также специалисты, которые будут обеспечивать безопасность наших цифровых данных.
Сейчас, по оценке ООН, Россия входит в список стран с очень высоким индексом развития электронного правительства (EGDI). А консалтинговое агентство PwC включило Москву в пятерку самых «цифровых» городов мира, оценив готовность столицы к внедрению технологий будущего. Поэтому не могу согласиться с тезисом, что никакого прорыва в цифровизации госсектора не наблюдается.
Мы работали с одним крупным госучреждением, которое занимается проектной экспертизой будущих объектов капитального строительства. Перевели процесс оказания услуг полностью в электронный вид. В результате в разы возросла производительность труда экспертов и, как следствие, удовлетворенность клиентов качеством и скоростью предоставления услуги. Самым ярким и нетипичным для нашей страны эффектом стал передел коммерческого рынка, с которого чуть ли не половина заказов перетекла в это госучреждение именно благодаря удобству, прозрачности и скорости.
Да, наверное, можно найти и отрицательные примеры, когда ничего нового не создается, а расходы растут. В таком случае необходимо разобраться в подходах к автоматизации. Одна из частых проблем здесь — отсутствие системных архитекторов, которые будут смотреть комплексно на задачи внутри — и смотреть на много лет вперед. Архитектор раскладывает ИТ-ландшафт на множество компонентов, представляет их взаимодействие и заранее определяет уязвимые места, которые стоит доработать. Он постоянно совершенствует этот ландшафт с учетом меняющегося рынка и развития технологий, стараясь меньше сил тратить на замену «шила на мыло» и больше на развитие и покрытие новых требований, скорость возникновения которых всё возрастает.
При этом никто не отменял базовое требование, что весь ИТ-ландшафт должен работать стабильно и безупречно. А для этого, казалось бы, есть великая инженерная мудрость: работает — не трогай. В реальности же, есть потребность сделать стабильным то, что меняется каждый день — это одна из главных дилемм последних лет. Gartner для нее придумал термин «двухскоростное ИТ», и есть довольно много приемов, позволяющих организациям жить в режиме марафонца и спринтера одновременно, хотя еще не все научились это делать.
— А есть ли вообще место цифровой трансформации в ресурсо- ориентированной экономике? Тем более в условиях санкционного давления, когда рынки высоких технологий, возможно, будут полностью закрыты для России, а глобальный Интернет отключен?
— Мне бы хотелось отметить, что у иностранных коллег тоже есть сложности. Например, у американской компании Cisco на 25% упали продажи в Китае, им закрыт доступ к государственным предприятиям страны. А британские вендоры и стартапы недавно столкнулись с массовой утечкой лучших ИТ-специалистов в американские компании.
Цифровая трансформация не имеет страновых границ, потому что она не про технологии, а про возникновение новых бизнес-моделей под влиянием этих самых новых технологий. Именно так и выглядит путь из ресурсо-ориентированной экономики. В России такие есть, и далеко ходить не надо, они вокруг нас. Например, маркетплейс Wildberries, каршеринг Belka или авиаброкер Aviasales — это компании новой экономики, которые могут приносить деньги, быть экстерриториальными и пока не такие крупные, чтобы иметь риск оказаться под санкциями. Вообще лучше диверсифицироваться и не стараться класть все «цифровые яйца» в одну корзину.
Я стараюсь не обращать внимание пессимистичные взгляды на будущее нашей экономики, на развитие технологий и бизнеса в России. Можно быть недовольным, но важно обязательно делать выводы и двигаться вперед. Хочется привести пример компании «ЭРА-ГЛОНАСС». Они реализовали сервис, который позволяет водителям нажатием одной кнопки, кроме вызова 112, получить коммерческие и информационные сервисы: помощь на дороге, эвакуацию при ДТП или поломке, юридическую помощь, удаленную диагностику автомобиля. Так вот эту практику, впервые внедренную в России, приняли за основу в ООН для требований к аналогичным системам в Европе (eCall).
— Инвестиции российского государства в «человеческий капитал» сокращаются год от года. Закрытые школы, сокращение бюджетных мест в вузах, гигантский отток специалистов за рубеж. Вы считаете, что оставшегося интеллектуального потенциала нам хватит, чтобы изменить парадигму «вечно догоняющей страны»?
— Не могу согласиться с тем, что инвестиции в человеческий капитал сокращаются, они скорее обретают другие формы. Есть программы подготовки кадров для цифровой экономики, поддерживается рынок венчурных инвестиций. Есть такие фонды, как РВК, «Сколково», ФРИИ (Фонд развития интернет-инициатив — «Хайтек»).
Или движение WorldSkills, которое формирует стандарты различных профессий. В августе в Казани завершился чемпионат мира WorldSkills 2019, и у нашей сборной второе место в общекомандном зачете, одни из лучших молодых специалистов по информационной безопасности, мобильной робототехнике в мире. И знаете, ведь Россия — одна из немногих стран, которая на государственном уровне это движение поддерживает.
Крупные ИТ-компании не питают иллюзий, что ответственность за подготовку кадров распределяется и на бизнес. И многие, NAUMEN в том числе, сотрудничают со школами и вузами для того, чтобы не было существенного разрыва между академическими знаниями, которые дает высшая школа, и потребностями бизнеса. Мы еще в 2002 году запустили целевую программу подготовки разработчиков Open Source, сейчас сотрудничаем с Уральским федеральным университетом в родном для компании Екатеринбурге: проводим спецкурсы, помогаем с модернизацией учебной программы, ведем практику объектно-ориентированного программирования и введение в специальность. А в прошлом году совместно с НИТУ «МИСиС» открыли Центр исследований больших данных для проведения опережающих научных исследований в области Data Science.
Кстати, еще один пример из нашей практики: внедрение системы, которая основана на когнитивном анализе данных, в Научно-исследовательском центре «Газпром нефти». Обучившись на терабайтах архивной информации центра, система может использоваться как «когнитивный экзоскелет» для молодых сотрудников — помогает принимать решения на уровне, сравнимом с экспертами с многолетним опытом в нефтегазовой индустрии.
Про отток специалистов могу сказать, что в эпоху трансграничного мира можно работать в российской компании из любой точки мира. Взять, скажем, офис Aviasales в Таиланде или Telegram в Дубае. Благодаря технологиям люди теперь всё свободнее перемещаются по земному шару, ищут новые комфортные форматы для работы, я не вижу в этом проблемы.
Системы прогнозирования и прогноз будущего
— Разработка систем прогнозирования событий ведется, как правило, на основании данных заказчика. Насколько охотно заказчики допускают третье лицо в свое святая святых? Какие должны быть использованы технологические и организационные средства, чтобы гарантировать им полную конфиденциальность?
— От рынка систем прогнозирования ждут взрывного роста, но могу по опыту нашей компании сказать, что подходящих для прогнозной аналитики данных пока нет практически ни у одного заказчика, тут вы правы.
Если говорить о прогнозной аналитике, связанной с отказом и простоем оборудования (predictive maintenance), то лучшим сценарием станет переход на контракты жизненного цикла, когда клиент будет просто покупать чистое время работы станка, например. Поставщик будет обеспечивать установку, диагностику, обслуживание — весь цикл. Клиенту это выгодно, он не платит за простой, а, самое главное, задача сбора и анализа данных окажется на стороне мотивированного на это производителя. Но культуру покупки через жизненный цикл еще надо рынку привить.
Еще один сценарий, связанный с качественным прогнозом продукции (predictive quality), — это дополнять датчики сбора и системы расчета прогнозов, которые уже есть на предприятиях, комплексными платформами для управления озерами данных. В этом случае заказчик будет покупать платформу, которая постоянно пересчитывает данные, и платить вендору только за ее технологическое обслуживание и ремонт, а управлять данными при желании сможет самостоятельно, не выпуская их за внутренний контур.
Продажа готовой математической модели для анализа данных экономически невыгодна для вендоров, потому что это разовая история. Другое дело — внедрение систем нижнего уровня, которые будут собирать и хранить большие данные и регулярно пересчитывать данные в соответствии с изменениями на предприятии. Такая модель подразумевает долгосрочные финансовые отношения с клиентом и потому более стабильна.
— Возможно ли представить себе будущее, где управление всеми процессами всех компаний, включая госуправление, будет возложено на системы на базе ИИ?
— Я могу представить такое будущее. Более того, мне кажется, что так и случится в ближайшие 10–20 лет. Уже сейчас есть примеры бизнеса без людей: для получения услуги клиент обращается только к системе, мобильному приложению. Такой бизнес, например, каршеринг. В данном случае вопрос применения технологий ИИ вторичен, это лишь пример. Для современного потребителя главным критерием оценки качества предоставления услуги от компании или государства становится возможность получить мгновенный и качественный результат 24/7. Это то, что достигается с помощью интеллектуальных технологий.
Недавно ученые из Оксфорда Карл Бенедикт Фрей и Михаэль Осборн подсчитали, что в США в зоне высокого риска замещения автоматизацией находится примерно половина профессий. Через 15 лет с высокой вероятностью программные роботы заменят специалистов по телемаркетингу и страховых агентов, рефери, кассиров, шеф-поваров, официантов, экскурсоводов и пекарей.
Карл Бенедикт Фрей — шведско-немецкий экономист и историк экономики. Является сотрудником Оксфордского университета имени Мартина, руководит программой по технологиям и занятости.
Михаэль Осборн — Associate Professor Оксфордского университета имени Мартина, эксперт в области развития искусственного интеллекта.
Цифровую трансформацию зачастую называют Четвертой промышленной революцией, потому что в целом ничего нового для истории не происходит. Любая глобальная компания с двухвековой историей претерпевала существенные трансформации в среднем семь раз, или раз в 20–30 лет. Люди также боялись механизации сельского хозяйства, как сейчас роботизации, но никто не захочет сейчас отказаться от комбайнов и тракторов в пользу ручного плуга и мулов. Просто сейчас изменения настигли тысячи офисных работников, которые считали себя в безопасности. Да и в целом существенно ускорился темп изменений и сократился до полного эффекта в границах всего одного поколения, а это, безусловно, воспринимается тяжелее, болезненнее как обществом, так и государством и бизнесом.
Самое важное тут, что настоящие, так сказать, «невиртуальные» сотрудники никуда не денутся: необходимо выстраивать новые услуги, новые бизнесы, полностью роботизированные процессы и сценарии. Это хорошо оплачиваемая работа, и по всему миру отмечается невероятный дефицит кадров. Ведь чтобы оцифровать различные объекты и процессы на этой планете, потребуется еще не один десяток лет. Роботы берут на себя только рутинные задачи, а для решения проблемы или нестандартной задачи люди будут нужны всегда.
Недавно основатель Alibaba Джек Ма заявил, что люди должны работать по 12 часов в неделю, большую часть работы должен выполнять за них ИИ. Средний заработок не снизится или даже вырастет за счет роста производительности труда такой гибридной системы. Если смотреть с позиции потребителя, то это — возможность посвятить больше времени своим увлечениям и новым профессиям, семье, а значит сделать человека более свободным и более счастливым.
Хотел бы я жить в таком мире? Конечно.