Enterprise 3.0

Введение

Данная статья является препринтом. Она предназначена для владельцев компаний, а также руководителей высшего и среднего уровня. В ней рассматриваются технологические тренды, которые, по мнению автора, окажут радикальное влияние на организации в ближайшем будущем.

Автор проводит ретроспективу прошлых технологических прорывов и анализирует их влияние на организации и общество. Он также использует свой экспертный опыт и исторические аналогии, чтобы прогнозировать будущие эффекты.

Особое внимание уделяется перспективам развития искусственного интеллекта и его влиянию на образ организаций будущего.

Кроме того, статья имеет практическую значимость. Автор знакомит с уже существующими продуктами которые доступны для использование в 2023г.

Основные технологические тренды 2023

Для создания объективного контекста статьи, необходимо провести анализ ключевых технологических трендов, которые окажут влияние на организации в ближайшем будущем.

Один из классических источников информации о трендах - американская исследовательская и консалтинговая компания Gartner. Она предлагает использовать специальный радар для визуализации нарастания трендов, где показывается количество лет, необходимых технологии/тренду, чтобы перейти от раннего внедрения к раннему принятию большинством. Цвет на радаре отображает, насколько значимым будет влияние технологии или тенденции на реализацию продуктов и рынков.

Рисунок 1: Технологический радар.
Рисунок 1: Технологический радар.

Стоит обратить особое внимание на тренды, которые окажут максимальное влияние (Very High) на организации. Они будут иметь наибольшее значение для развития бизнеса и принятия стратегических решений.

<p>Таблица 1: Технологические тренды с максимальным влиянием</p>

Таблица 1: Технологические тренды с максимальным влиянием

Ярко выделяются четыре базовых вектора прогресса:

  • Нейросети и близкие к ним технологии;
  • Цифровая реальность;
  • Данные;
  • Инфраструктура.

Фактически, пункты 1..5 таблицы, это технологии уже вошли и развиваются или ясно входят в нашу повседневную жизнь. Следует обратить внимание на распределение преобладающих векторов по времени:

<p>Таблица 2: Распределение нарастания технологических трендов по времени</p>

Таблица 2: Распределение нарастания технологических трендов по времени

Становится наглядным то, что технологические тренды представляют собой последовательность, направленную на обеспечение глобального развития цифровой реальности.

Таким образом, чтобы быть успешным на горизонте до конца десятилетия, бизнесу придется ясно позиционировать себя в новой цифровой эпохе.

Исторический пример влияния технологий

Агрессивная инновационность текущего десятилетия не является уникальной. Прошлые десятилетия наглядно демонстрировали, как технологические тренды переворачивали жизненные устои и напрямую влияли на целые культуры, определяли образы поколений. Один из ярких примеров - это концепция "Enterprise 2.0", сформулированная Эндрю МакАфи в 2006 году.

Она предсказала, что вэб-технологии радикально скажутся на образе организаций за счет обеспечения возможности оперативной совместной работы, обмена информацией и совместного принятия решений на предприятии.

Уверен, что сегодня читатель не поставит под сомнение верность этого прогноза. Достаточно рассмотреть применяемые технологии в повседневной деятельности его организации:

  • Корпоративные порталы;
  • Системы управления задачами;
  • Системы документооборота;
  • Корпоративные чаты;
  • ….

Важно отметить, что современные технологии играют ключевую роль в обеспечении конкурентоспособности организаций и непосредственно влияют на их выживание. Невозможно представить себе лидера индустрии, не имеющего развитой корпоративной веб-платформы.

Этот пример ясно демонстрирует, что для достижения лидерства организация обязана учитывать технологические тренды. В долгосрочной стратегии компании необходимо тщательно рассмотреть возникающие технологические угрозы и возможности.

Влияние технологий на конкурентную среду

Очевидно, что тренды представляют собой наблюдаемые явления глобальных изменений, которые следует рассматривать как неотвратимое будущее. Они могут иметь различную степень влияния, область применения и временной интервал актуальности, но если тренд сформировался, он обязательно окажет свое влияние.

Тренды могут представлять как угрозы, так и возможности для бизнеса. Основной универсальной угрозой является возможность использования открывающихся возможностей конкурентами. Наиболее яркие проявления вышеупомянутых трендов в 2023 году можно наблюдать в реальных продуктах:

Таблица 3: Список продуктов-представителей технологических трендов
Таблица 3: Список продуктов-представителей технологических трендов

Это лишь небольшая выборка продуктов, которые могут быть использованы вашими конкурентами в настоящее или ближайшее время. Однако, на рынке существует гораздо больше продуктов, которые поддерживают текущие тренды и доступны для интеграции в производственные процессы их организаций.

Но, несмотря на это, большинство участников рынка проявляет инертность в использовании новых продуктов. В таких условиях, организации, которые разумно, своевременно и системно внедряют инновации в свои процессы, получают радикальные конкурентные преимущества.

Проблемы использования технологий

Одним лишь волевым решением о применении цифровых инноваций не обойтись. Для успешной интеграции технологий в организацию требуются значительные усилия. В случаях, когда технология автоматизирует устоявшиеся процессы, внедрение может произойти относительно безболезненно. Однако, автоматизация и цифровизация - это принципиально разные вещи.

Автоматизация - это использование технологий для освобождения человека от производственных процессов, при этом суть процесса не меняется. Например, на производстве можно использовать конвейер, где производимое изделие проходит этапы сборки, а человек и машина конкурируют только в точности операций и длительности смен.

Цифровизация - это переход на цифровые артефакты и процессы. Примером может служить производство программного обеспечения, где все артефакты производственного процесса цифровые, а исполнение производственного цикла осуществляется в виртуальном пространстве.

Такое производство имеет неоспоримые преимущества:

  • Не требует складов, производственных помещений, штата обслуживающего персонала и т.п.
  • Относительно легко масштабируется. Производственные процессы можно ускорить за счет наращивания производительности ИТ инфраструктуры. В том числе, используя аренду мощностей.
  • Часть производства можно передать подрядчику или внешним сотрудникам;
  • и т.п.

Кроме перечисленных преимуществ, существует фундаментальное преимущество цифровизации – возможность многократного использования цифровых артефактов. Разработав успешный программный модуль, разработчик получает возможность многократно использовать его в производстве для создания неограниченного числа приложений.

Это можно сравнить с вечным станком на реальном производстве, который не только вечен, но и не ограничен по объему производства во времени. Он может одновременно выпускать тысячи заготовок и доступен на соседнем складе в любое время.

Это свойство "станка" возникает из цифровых репозиториев кода, таких как GitHub[5], где консолидирован опыт многих тысяч разработчиков, выраженный в программных модулях. В современном приложении до 95% кода заимствуется из таких модулей. В этом случае разработчик пишет всего около 5% уникального кода в цикле производства.

Таким образом, цифровизация реального производства представляет собой движение в сторону использования технологий, свойственных цифровым производствам, и является коренным переустройством.

На первый взгляд может показаться, что это недостижимо из-за масштабного разрыва. Однако преодолеть его возможно перестроив мышление. Существуют три "классических" вектора цифровизации реальных производств:

  • Замещение цифровыми товарами реальных. В этом случае, физическое производство прекращается. Взамен поставляется цифровой аналог. Как пример можно привести панели приборов современных автомобилей. Вместо аналоговых панелей требующих серьезных усилий для выпуска, используются универсальные экранные матрицы, а необходимый дизайн и эргономика реализуются цифровым пользовательским интерфейсом.
  • Использование цифровых двойников. В некоторых случаях невозможно отказаться от физического производства. Но можно перевести в цифру его часть. Например, научно исследовательские и испытательные операции. Это позволяют делать цифровые двойники. Цифровой двойник - цифровая копия физического объекта или процесса, позволяющая моделировать его поведение в виртуальной среде. Эта технология успешно применяется в конструкторских бюро и строительных организациях.
  • Использование технологии Интернета вещей (IoT) означает, что физические устройства производства могут стать интерфейсом между цифровым миром и реальностью. В некотором роде это “скафандр для цифрового тела” в реальном мире.

Реализация этих векторов сложная задача. Но ожидаемые преимущества столь значительны, что запрос на цифровизацию остается крайне высоким последние несколько лет.

Искусственный интеллект уже с нами

В конце 2022 года и начале 2023 года ChatGPT, чат-бот с генеративным искусственным интеллектом, разработанный компанией OpenAI, привлек внимание общественности своими возможностями обработки запросов в диалоговом режиме на естественных языках. Несомненно он запустил волну интереса к ботам способным вести диалоги с пользователями.

Но так ли инновационен был этот бот? На момент выпуска ChatGPT “Алиса”, чат бот от Яндекса, уже давно и успешно взаимодействовал с пользователем. Более того, ведущие игроки индустрии достаточно быстро ответили на вызов. Например, в том же 2023 году Сбер выпустил GigaChat с похожими возможностями. Т.е. не прошло и года, прежде чем технология была тиражирована.

Пользовательская эйфория первых месяцев к концу 2023 года сменилась на осторожный оптимизм. Боты обоснованно подвергаются критики. Основная претензия к ним - невысокая достоверность фактических данных в ответе. Т.е. бот может “выдумывать” факты. Появилось даже понятие “Галлюцинация ИИ”.

Несмотря на это, чат-боты стали удобным инструментом в жизни людей. Они успешно выполняют задачи редактирования текста, генерации черновиков для последующего превращения их в готовый материал, помощи программистам в создании кода и упрощения поиска информации в Интернете.

Таким образом, события 2023 года демонстрируют высокую технологическую готовность индустрии. ChatGPT скорее всего стал успешной маркетинговой акцией, стимулирующей интерес к искусственному интеллекту. Это также создало новые рынки и инвестиционную привлекательность для продуктов на основе ИИ.

В целом, события 2023 года являются демонстрацией возможностей искусственного интеллекта как зрелой технологии для создания продуктов. Однако стоит учитывать, что демонстрация отстает от инновационных решений. Важно учитывать, что применение ИИ в 2023 году стало прикладной задачей и не ограничивается только чат-ботами.

Растущая власть искусственного интеллекта

Растущий уровень цифровизации расширяет область применения искусственного интеллекта. Он обучается на основе данных, которые порождаются цифровизацией. Следовательно, чем выше уровень цифровизации, тем больше данных доступно для обучения искусственного интеллекта.

Человечество сталкивается с трудностями в обработке растущего объема данных. Вся история развития информационных технологий связана с борьбой за эффективное использование растущего объема данных. Обратите внимание на график роста числа интернет-пользователей.

Рисунок 2: Количество пользователей Интернет по годам
Рисунок 2: Количество пользователей Интернет по годам

Каждый пользователь Интернета генерирует, накапливает и обменивается данными. На 2022 год общий "вес" всей информации в интернете оценивался в 90 зеттабайт. Это огромный объем, равный 90,000,000,000,000,000,000,000 байт. Его сложно представить. Однако это только малая, публичная часть информации, доступной в Интернете.

Изобретено множество технологий обработки данных для извлечения полезной информации из них: специальные языки для анализа данных; системы хранения; алгоритмы оптимизации и индексации и т.д.. Искусственный интеллект следует рассматривать как одну из таких технологий. Он способен обучаться на гигантских объемах данных и генерировать ответы на запросы за секунды.

Парадокс в том, что искусственный интеллект умеет как решать проблему больших объемов данных, так и способен порождать еще больший объем создавая значительно более существенную проблему. Например, он может генерировать фейки в промышленных масштабах. Аналитические сводки, политические новости, научные статьи - все это способен генерировать ИИ с высокой степенью убедительности. Человеку крайне сложно выявить подлог. Он не обладает возможностью проверить достоверность информации за адекватное время и вынужден доверять интуиции, которая в новой реальности работает против него. А ведь эта информация ложится в основу ключевых решений принимаемых нами в жизни.

Именно эта проблема приводит к обсуждению законодательных инициатив о маркировке информации созданной ИИ. Также создаются сервисы выявляющие артефакты ИИ. Фактически, незаметно для нас уже идет война ИИ с ИИ. Технология противостоит сама себе.

Задайте себе вопрос: “Эту статью написал человек или ИИ?”

Таким образом, уже сегодня, в момент написания этой статьи, власть ИИ столь велика, что в некоторых случаях мы не можем ее отличить от власти человека. Нет причин утверждать, что рост этой власти в ближайшем будущем будет ограничен.

Искусственный интеллект как стратегический актив будущего

К стратегическим свойствам искусственного интеллекта следует отнести его способности:

  • Технологически развиваться;
  • Обучаться;
  • Многократно переиспользоваться;
  • Тиражироваться;
  • Интегрироваться в автоматизированные процессы компании.

Важно отметить, что на момент написания статьи у искусственного интеллекта нет особого юридического статуса. В Российской Федерации он относится к программному обеспечению. Таким образом, владение ИИ и его производство теоретически доступно любой организации и частному лицу в России. Т.е. всеми вышеописанными преимуществами использования ИИ может воспользоваться каждый. Применять ИИ в своих интересах.

Представим, что была создана модель способная в результате анализа продуктовых метрик предлагать маркетинговые активности для повышения спроса. Гипотетически она будет обладать следующим стратегическим потенциалом:

  • Обеспечит ваше ключевое конкурентное преимущество по качеству маркетинговых активностей;
  • Позволять в режиме реального времени проводить анализ рынка и воздействовать на него;
  • Будет постоянно совершенствоваться, обучаясь на продуктовых метриках.

Выглядит это как “серебряная пуля” маркетинга. Но, в действительности, на текущий момент, производство подобной модели недоступно подавляющему большинству организаций. Доступность ограничена стоимостью владения, технологической готовностью и наличием компетенций по ее созданию.

Таким образом формируется ясный разрыв между потребностью в использовании ИИ и его фактической доступностью. Заполняют его продукты, предоставляющие доступ к готовым моделям. Достаточно в поисковой системе набрать “ИИ маркетинг” и результат порадует множеством предложений. Может показаться, что это хорошее решение - все оказываются в выигрыше. Но, это только на первый взгляд.

Используя эти сервисы, организация предоставляет полную информацию о своей маркетинговой позиции на рынке. Сама по себе передача информации маркетинговому сервису давно считается нормой. Проблема возникает в том, что раньше маркетинговая стратегия организации оставалась ее ноу-хау, а компетенции ее маркетологов были недоступны другим участникам рынка. Но ИИ снимает эти ограничения. Передавая свой маркетинг в сервис, организация лишается уникальности. Знания о ее области управления маркетингом становятся универсальными. Они могут, и скорее всего, будут тиражированы.

Фактически, подобные сервисы становятся агрегаторами знаний. Можно предположить, что со временем, накопив их, они смогут продавать знания как модули для цифровых систем предприятий. Это предположение хорошо согласуется с трендами 2023 года от Gartner, где базовые модели (модули ИИ) становятся реальностью ближайшего будущего.

В этом случае, конкурентный ландшафт станет значительно более однородным. Борьба за рынок перейдет на иные аспекты. Вероятно это будут:

  • Скорость реакции на изменения;
  • Готовность к встраиванию ИИ в процессы компании;
  • Инновационность продуктов;
  • Владение собственными, уникальными моделями искусственного интеллекта.

Следует обратить внимание, что все эти аспекты ведут к созданию виртуальных пространств, где искусственный интеллект решает управленческие задачи, а само пространство является цифровым ландшафтом предприятия.

Инструменты трансформации в организации будущего

Наступление будущего неизбежно. Но мы обладаем возможностью влиять на его развитие и должны быть готовы как к угрозам, так и к возможностям, которые оно несет. В эпоху цифровизации появляются новые инновационные методологии и инструменты, одним из которых является DocHub.

Этот инструмент был разработан для цифрового моделирования архитектуры предприятий, аналогично программированию приложений. Его задача - трансформировать физическое предприятие в его цифровой эквивалент, что открывает новые возможности для интеграции с искусственным интеллектом. Благодаря специальному кодированию, предприятие превращается в цифровую модель, которая позволяет бизнесу не только прогнозировать, но и управлять реальными производственными процессами с помощью цифрового двойника.

К концу 2023 года инструмент и методология его использования достигли среднего уровня развития. Они быстро совершенствуются и уже нашли применение для управления цифровой архитектурой организаций. Однако, практики применения этого инструмента пока еще не позволяют создать полноценную цифровую модель предприятия. Тем не менее, планы на 2024 год включают разработку специализированного бизнес-фреймворка для цифровизации организаций и создание первой полноценной цифровой модели предприятия.

Особенностью DocHub и разрабатываемого фреймворка является их открытость и развитие совместно с сообществом.

Выводы

Пройденный выше логический путь рассуждений можно выразить в простом тезисе - в будущем, лидерами индустрий и рынка будут организации, имеющие высокую (тотальную) цифровизацию, которые вовлекают искусственный интеллект в принятие решений в режиме реального времени.

Таким образом, Enterprise 3.0 это организация, представляющая из себя умное пространство (Smart Space), где физическая и цифровая среда тесно интегрированы, а управленческие решения разделены между людьми и искусственным интеллектом.

Глоссарий

Вэб-технологии - технологии формирования и поддержки различных информационных ресурсов в сети.

Данные - формы представления информации, с которыми имеют дело информационные системы и их пользователи.

Искусственный интеллект (ИИ) - технология, позволяющая информационной системе воспроизводить способности человека.

Инфраструктура - комплекс взаимосвязанных обслуживающих структур или объектов, составляющих и обеспечивающих основу функционирования системы.

Нейросеть - математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма.

“Серебряная пуля” - в информатике метафора, описывающая универсальное решение. Отсылка к широко обсуждавшейся статье Фредерика Брукса об инженерии программного обеспечения, написанной им в 1986 году. В ней Брукс утверждает, что “ни в одной технологии или в управленческой технике не существует универсального метода, увеличивающего на порядок производительность, надежность и простоту”.

Технологический тренд - это актуальное и потенциально перспективное направление развития технологии в какой-либо области. Причем это может быть как уникальное направление развития в уже традиционной отрасли, так и формирование совершенно нового направления, создающего свою уникальную отрасль.

Цифровая реальность - это новое качество реальности, обретаемое вследствие того, что взаимодействие человека с реальностью опосредуется электронно-цифровыми устройствами.

33
Начать дискуссию