Инфраструктура и технологии в рамках цифровой трансформации что это
В современных реалиях в выигрышном положении оказываются именно те компании, которые способны адаптировать свою бизнес-модель и стратегию под меняющиеся условия. Словосочетание “цифровая трансформация” встречали многие, но его смысл часто путают с другими digital-процессами.
Цифровая трансформация – это интеграция digital-технологий во все бизнес-процессы компании. Их внедрение заключается не только в использовании современного оборудования, но и в модернизации подходов к управлению корпоративной культурой, внешними и внутренними коммуникациями.
Максимальный эффект достигается путём отказа от консервативных моделей работы, а также за счёт преобразования продуктов и услуг организации. На практике цифровая трансформация осуществляется по-разному для каждой сферы бизнеса и компании. Сегодня уже недостаточно просто обзавестись сайтом, приложением, чат-ботом и страницами в социальных сетях, чтобы назвать себя цифровой компанией.
С цифровой трансформацией разобрались. Что же такое цифровизация, и почему эти понятия не стоит путать?
Цифровизация – это внедрение цифровых технологий в разные сферы жизни, в том числе и в бизнес. Глубина и масштаб внедрения могут варьироваться. Цифровизация позволяет компании стать более современной, но коммуникация, продукция и каналы её сбыта остаются традиционными.
В бизнес-процессы можно внедрить цифровые технологии по:
С 2013 года начался выпуск фильмов и сериалов собственного производства. В конце 2020 года число подписчиков сервиса превысило отметку 200 млн. человек. Это наглядный пример того, как компании пришлось буквально разрушить существующую бизнес-модель при помощи комплексного подхода, чтобы создать новые ценности и выгоды для своих клиентов.
19 апреля 2021 года Минцифры РФ сообщило об утверждении Правительством директив по цифровой трансформации государственных компаний. Стратегии цифровой трансформации государственных компаний должны быть разработаны или приведены в актуальное состояние до 1 сентября 2021 года. Становится очевидно, что преимущества цифровой трансформации бизнеса признают даже в государственных структурах. Компании на конкурентном рынке нуждаются в ней ещё сильнее.
Согласно исследованию, в России за 2019-2020 года число компаний, которые системно занимаются цифровой трансформацией, выросло вдвое.
Успех цифровой трансформации предприятия базируется на чёткой стратегии и грамотном управлении преобразованиями всех сфер деятельности компании. Ошибка многих предпринимателей заключается в том, что они путают цифровую трансформацию с оптимизацией. Им кажется, что для успеха достаточно нанять IT-специалиста. Однако, это невозможно без взаимодействия специалистов из различных сфер.
Не существует универсального подхода и инструкции “Цифровая трансформация для чайников”. Но вот шаги, которые актуальны для любой сферы:
В 2020 году из-за пандемии COVID-19 каждый из нас столкнулся с цифровым обучением. Даже те школы, вузы и предприятия, которые до этого отказывались от внедрения цифровых технологий, были вынуждены проявить гибкость.
Одна из ключевых функций цифровой трансформации обучения – это персонализация. Такой подход позволяет организовать более гибкий образовательный процесс для каждого студента.
Не секрет, что разным людям нужно разное количество часов для освоения учебного материала, разный формат подачи информации и т.п. При персонифицированном подходе обучающиеся имеют возможность самостоятельно формировать свой учебный день, график изучения отдельных дисциплин, выбирать наиболее оптимальное для себя время для выполнения заданий.
В России многие всё ещё скептически относятся к применению информационных технологий в обучении, в то время как в США, согласно статистике, 76% студентов проходили онлайн-курсы, причём большинство опрошенных считают, что дистанционный формат не снижает эффективность занятий.
Цифровая трансформация обучения подразумевает под собой не только онлайн-уроки, но также электронную библиотеку, электронные журналы и дневники, онлайн-тесты, дистанционную аттестацию, возможность отправить домашнее задание при помощи электронной почты или специальных платформ, возможность консультации с преподавателем не только в рамках занятия и т.д.
За время пандемии многие успели оценить преимущества дистанционного обучения. Не нужно тратить время на дорогу, можно присутствовать “в классе”, находясь при этом в любой точке мира.
Для многих учебных заведений в этот период дистанционный формат стал основным, а не дополнительным, что внесло свои коррективы. К новой реальности пришлось адаптироваться как ученикам, так и преподавателям, потребовались новые решения:
Тенденции говорят о том, что дистанционное образование в России и мире продолжит развиваться. За последние пару лет многие мифы о нём были опровергнуты, а опасения развеяны. Всё больше школ и университетов осознают преимущества внедрения онлайн-курсов, которые позволяют студентам из любого уголка планеты получить доступ к лучшим образовательным программам.
Благодарим за внимание и желаем, чтобы эффективность обучения всегда радовала вас и ваших студентов!
Почему цифровые технологии вытесняют аналоговые
Что такое цифровые технологии и как они появились?
Основы современной двоичной системы счисления заложил математик Карл Лейбниц в XVII веке. В ХХ веке ее начали применять для программных вычислений: в 1941 году появился первый компьютер, а в 1948-м — первая программа для ЭВМ.
Тогда, в середине XX века, под цифровыми технологиями понимались те, где информация преобразуется в прерывистый (дискретный) набор данных, состоящий из 0 (нет сигнала) и 1 (есть сигнал). Их противопоставляли аналоговым, где данные — это непрерывный поток электрических ритмов разной амплитуды с неограниченным числом значений.
Но позже на смену этому пришло другое определение: цифровые технологии — это те, где информация «оцифровывается», то есть представляется в универсальном цифровом виде. Другой вариант — это все технологии, которые позволяют создавать, хранить и распространять данные. В свою очередь, аналоговые теперь — это те, где информация не унифицирована, а хранится и передается в разных форматах, под каждый тип носителя. К примеру, стационарный телефон — это аналоговая технология, а смартфон с интернетом — уже цифровая.
Говоря самым простым языком, к цифровым технологиям относят все то, что связано с электронными вычислениями и преобразованием данных: гаджеты, электронные устройства, технологии, программы. По сравнению с аналоговыми, цифровые технологии лучше подходят для хранения и передачи больших массивов данных, обеспечивают высокую скорость вычислений. При этом информация передается максимально точно, без искажений. Среди главных недостатков — высокая энергоемкость и негативное воздействие на климат.
Сейчас на долю дата-центров приходится около 0,3% мировых выбросов углерода. Они потребляют около 200 ТВтч в год — это больше, чем годовое потребление энергии в развивающихся странах. Однако к 2030 году этот показатель может вырасти до 20% от всего мирового спроса, что приведет к существенному увеличению выбросов.
Цифровые технологии часто путают с информационными, но на самом деле одно является частью другого. К информационным относят все технологии, связанные с обменом информацией, даже с помощью аналоговых устройств. Например, светофор, сообщающий нам, когда можно идти — это информационное аналоговое устройство, а сервис, где мы отслеживаем пробки — тоже информационное, но уже цифровое.
В каких сферах применяют цифровые технологии?
Топ-15 цифровых технологий по итогам 2020 года
Институт статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) НИУ ВШЭ составил рейтинг самых перспективных цифровых технологий за 2020 год. В процессе подготовки эксперты использовали систему интеллектуального анализа больших данных iFORA, которая содержит более 500 млн документов: научные публикации, аналитика рынков, доклады международных организаций, правовые документы и др.
Топ-15 наиболее значимых технологий:
Как видно из рейтинга, подавляющее большинство технологий имеет отношение к искусственному интеллекту, нейросетям и машинному обучению. Но это далеко не единственная сфера, которая определяет развитие технологий сегодня.
Ключевые цифровые технологии ХХI века
№ 1: Гаджеты
Смартфоны объединили в себе персональный компьютер и телефон, став вместилищем для десятков цифровых технологий. С их помощью мы говорим, обмениваемся сообщениями, пишем письма, слушаем музыку, делаем фото и видео.
Первый КПК Nokia появился в 1996 году, первый смартфон Ericsson — в 2000-м. Но настоящую революцию совершил iPhone, впервые представленный в 2007-м: с тех пор все смартфоны постепенно перешли на сенсорные дисплеи без стилусов, а чуть позже появились и планшеты — своего рода промежуточное звено между смартфоном и ноутбуком. Лишь за 2020 год в мире было продано свыше 1,3 млрд смартфонов, а тройку лидеров на рынке составляют Samsung, Apple и Xiaomi.
Одной из самых продвинутых технологий, применяемых в смартфонах, является цифровая фотография: когда алгоритмы ИИ обрабатывают серию снимков и данные об освещении так, чтобы на выходе получилось одно, но лучшее по качеству фото.
№ 2: Интернет вещей (Internet of Things, IoT)
Интернет вещей — это технология, которая позволяет объединять сенсоры, гаджеты, бытовую технику и даже автомобили в единую сеть при помощи беспроводной связи. Всеми этими устройствами можно управлять при помощи приложений и объединять их в разнообразных автоматических сценариях — например, управлять заводским оборудованием. По данным на конец 2020 года, к интернету вещей в мире было подключено 11,7 млрд устройств, а через пять лет эта цифра вырастет до 30 млрд.
Большие перспективы для IoT открывает новый стандарт беспроводной связи — 5G. С его помощью данные можно передавать быстрее, без сбоев и с минимальными задержками, подключая еще больше устройств.
№ 3: Беспроводной интернет, Wi-Fi 6 и 5G
Мобильный интернет зародился еще в 1991 году, а беспроводной стандарт Wi-Fi был создан в 1998-м, в австралийской лаборатории радиоастрономии CSIRO. Спустя более 20 лет к интернету подключены практически все электронные устройства. Теперь появились новые технологии высокоскоростной связи: 5G и Wi-Fi 6.
5G предоставляет широкополосную мобильную связь на высокой скорости и с минимальной задержкой сигнала — всего 1–2 мс. По данным Accenture, в ближайшем будущем с помощью 5G можно будет подключить до 1 млн устройств на 1 кв. км. Сотрудники большинства компаний смогут окончательно перейти на удаленную работу и быстрее принимать решения, основываясь на аналитике потоковых данных.
«Обычный» Wi-Fi работает на частотах 2,4 и 5 ГГц, а Wi-Fi 6 добавит к ним новую — 6 ГГц. Это поможет ускорить передачу данных на мобильных устройствах до 2 Гб/сек, и сделать ее более стабильной. Первые 316 млн мобильных устройств с поддержкой Wi-Fi 6E появятся уже в 2021 году.
№ 4: Беспилотные автомобили
Беспилотные системы сегодня используют в такси, общественном транспорте, дронах и авиации. На них возлагают надежды как на самый рентабельный коммерческий транспорт и самый безопасный личный. Пока еще на наших дорогах нет полностью автономных машин, которые могут двигаться абсолютно независимо от человека (они бывают разного уровня автономности). Но в некоторых штатах США и азиатских странах уже можно вызвать беспилотное такси. Главное, что сейчас сдерживает распространение технологии, — это законы: не все государства готовы выпускать беспилотники на дороги общего пользования и пока не до конца понимают, как их регулировать.
Внедрение 5G позволит объединить системы управления беспилотными автомобилями с городской инфраструктурой: дорогами, светофорами, дорожными знаками и парковками.
№ 5: Искусственный интеллект и машинное обучение
Чаще всего под «искусственным интеллектом» подразумевают любые алгоритмы, которые решают какие-либо задачи независимо от человека: производят сложные вычисления, распознают изображения и речь, собирают и обрабатывают массивы данных. Но настоящий «искусственный интеллект» — тот, что не только сам решает задачи, но и ставит новые, сам принимает решения и выходит за рамки своих изначальных возможностей.
Чтобы ИИ мог действовать самостоятельно, применяют продвинутые алгоритмы машинного и глубокого обучения, а также конструируют нейросети — по аналогии с системами нейронов в человеческом мозгу. Сегодня ИИ находит для нас нужную информацию, рекомендует подходящие товары или видео, строит аналитические прогнозы, помогает лечить пациентов и управлять беспилотниками.
Но предел его возможностей все еще достаточно далеко, и главный вопрос, который волнует ученых и разработчиков — станет ли ИИ сильнее и важнее человеческого?
№ 6: Виртуальная и дополненная реальность (VR и AR)
Сегодня технологии AR/VR распространяются и на другие сферы. Например, в образовании виртуальная среда помогает наглядно изучить анатомию, архитектуру или древние цивилизации. В медицине, с применением дополненной и смешанной реальностей, проводят онлайн-консилиумы и операции. С помощью VR можно посещать другие страны и достопримечательности, музеи и даже затонувшие корабли. Во время пандемии стали востребованы разработки, позволяющие проводить встречи в AR и VR.
№ 7: 3D-печать
Первые 3D-принтеры появились в конце 1980-х годов. В ближайшем будущем именно 3D-печать может заменить большую часть производственных технологий и материалов.
В отличие от традиционного производства, эта технология не требует таких огромных инвестиций и ресурсов, а еще — производит намного меньше вредных отходов. На 3D-принтерах печатают детали и запчасти, кабели, мебель и фурнитуру, одежду и обувь и даже дома. В ближайшем будущем мы сможем покупать трехмерные модели онлайн и печатать нужные вещи у себя дома. В медицине набирает популярностью технология биопринтинга — когда на 3D-принтерах, из специального биогеля печатают человеческие ткани и органы.
№ 8: Робототехника
Первые прототипы роботизированных устройств появились еще в XIX веке, а во второй половине XX века роботизация вышла на промышленный уровень. Появился термин «Индустрия 4.0» — четвертая промышленная революция, которая связана с тотальной автоматизацией и сведению к минимуму человеческого труда. Роботов используют для сборки машин и электроники, логистики, курьерской доставки, приготовления блюд и даже хирургических операций.
№ 9: Облачные вычисления
Облачные технологии основаны на распределенном сетевом доступе к ИТ-инфраструктуре, чтобы хранить и обрабатывать данные любого объема. Как правило, это удаленные серверы или ИТ-сервисы, которые можно арендовать по мере необходимости. Такой подход позволяет компаниям быстро наращивать вычислительные мощности, запускать или масштабировать онлайн-проекты, которые требуют очень больших ресурсов.
Есть три вида облачных сервисов:
№ 10: Блокчейн и криптовалюта
Блокчейн — это технология, при которой данные обо всех совершаемых транзакциях хранятся в единой системе в виде отдельных блоков и удостоверяются цифровой подписью, защищающей от взлома. База данных в системе — распределенная между всеми участниками, то есть без какого-либо централизованного управления и контроля. Это делает ее, по мнению создателей, наиболее независимой, безопасной и устойчивой к коррупции.
В блокчейне используются токены — невзаимозаменяемые, уникальные сущности, — а также смарт-контракты — алгоритмы для формирования, контроля и предоставления информации о владении чем-либо (например, криптовалютой). Первый блок был сгенерирован в 2009 году, а сегодня в мире существует более 2 тыс. разных систем блокчейна.
Одна из последних модификаций — технология NFT, которую применяют для продажи произведений искусства, музыкальных треков и других видов интеллектуальной собственности. Каждому изображению, видео или аудио присваивается уникальный цифровой сертификат, который можно купить, чтобы стать владельцем произведения. NFT можно перепродавать, зарабатывая на этом, как на физических предметах искусства.
Криптовалюта — полностью цифровая валюта, созданная по технологии блокчейна, которая используется для виртуального обмена и платежей. Она не зависит от банков или других финансовых структур. Для ее защиты, обмена и контроля операций применяют специальные методы шифрования.
Технологии блокчейна в ближайшем будущем могут привести к появлению полностью автономной финансовой системы, которая не будет зависеть от государственных и международных финансовых институтов. Возможно, возникнет даже что-то вроде цифрового государства или виртуальной вселенной, со своими внутренними рынками и законами.
Развитие цифровых технологий
Ближайшие пять лет — переломный период цифровой трансформации, когда digital-технологии охватывают даже те сферы, где всегда господствовали аналоговые. Государственные, финансовые, медицинские услуги переходят в онлайн-формат, появляются первые прототипы электронных паспортов и цифровые платежные системы без привязки к физическим валютам и банкам.
Синергия цифровых технологий поможет объединить офлайн и онлайн, делая все устройства и сервисы взаимосвязанными между собой. Искусственный интеллект и большие данные помогают принимать более обоснованные решения, а VR и AR — проводить сложные операции, путешествовать и учиться в любой точке.
Такое будущее выглядит очень комфортным, но не для всех. Например, футуролог Герд Леонгард призывает обратить внимание на тотальную цифровизацию и ее возможные последствия. Например, полная замена реального общения цифровым или утрата человечности при принятии глобальных решений, которые мы все больше доверяем ИИ.
Цифровая трансформация: полная свобода самовыражения
Коллеги, вы хорошо понимаете, что такое «цифровая экономика» и чем она отличается от того, что было десять или двадцать лет назад? Мне казалось, что понимаю, пока не появилось время проанализировать, что пишут об этом на просторах суверенного интернета в профессиональных и не очень СМИ. Оказалось, что на рынке основной ИТ-товар — «цифровая трансформация». Ее активно продают оптом или в розницу, т. е. частями по желанию: кому «большие данные», кому «бизнес-анализ», кому «искусственный интеллект».
В соответствии с объемами продаж много пишут. Проанализировал и добавились вопросы:
Предисловие
Пока нахожусь в поиске, появилось время оглянуться на прошедшие 30 лет работы в ИТ-индустрии и оценить, чего мы, т. е. наше поколение, наваяли за это время, что еще предстоит наваять. А тут COVID19 подвернулся, и дал возможность не только почитать, но и осмыслить куда мы движемся и как? Оказалось, что неожиданно, как всегда, подкралась новая эпоха – цифровая трансформация. Но что это такое? На рынке коробочные программы сменились новыми товарами — технологиями с захватывающими наименованиями: «большие данные», «бизнес-анализ», «искусственный интеллект» и т. д. Соответственно, публикаций масса, но их смысл скрывается за прозаической рекламой или за общими, пышными фразами о прогрессе человечества.
А между тем, с сожалением отметил, что за указанный период профессиональный уровень текстов на ИТ-тематику снизился, и снизился значительно! Я уж не говорю о рекламе и комментариях на форумах – это отдельный разговор. Но даже на сайтах солидных ИТ-фирм можно прочитать, как бы так сказать, чтобы никого не обидеть, неоднозначные сообщения. И если с литературной стороны все еще терпимо (сделаем скидку на то, что «физики» уже давно одержали полную победу над «лириками»), то понимание новых ключевых понятий ИТ становится неприемлемым.
Извечный российский вопрос: «кто виноват и что делать»?
Конечно, свобода самовыражения в интернете – это достижение нашего времени. Вот и сейчас я ею пользуюсь, излагая свои мысли. Но насколько она может быть безгранична? В технологической сфере она, как минимум, ограничена рамками соответствующей терминологии, которая или точно обозначает понятия или выражает общественный консенсус. Без этого развитие технологии невозможно. А ваять-то хочется и дальше.
Коллеги, предлагаю на Хабре, а где еще, если не на Хабре, целенаправленно обсудить проблему новой ИТ-терминологии. Вспомним, что «в начале было слово». И попробуем договориться об общем понимании хотя бы основных понятий эпохи цифровой трансформации. Итак:
«В начале было слово», слово о понятиях
Понятия – это не просто слова для беседы. Из курса философии — это такая форма мышления, в которой отражаются наиболее общие, существенные и необходимые свойства, признаки, качества реальных вещей и явлений. Понятия – это материал, который служит основой любого мыслительного процесса: суждения и умозаключения, которые дают нам возможность полно раскрыть наиболее важные стороны, связи и закономерности действительности. Порядок в понятиях дает нам порядок в умозаключениях, и наоборот, беспорядок в понятиях – беспорядочные умозаключения. Понятия в узких дисциплинах, таких как ИТ, являются терминами. И, если специалисты-авторы по-разному понимают основную терминологию, то трудно ожидать согласие по обсуждаемым проблемам, например, в процессе разработки информационных систем.
Последние тридцать лет – самый бурный период в развитии информационных систем, охвативший три этапа их эволюции: автоматизированные банки данных, автоматизация бизнес-процессов, и, наконец, цифровая трансформация. И, если с банками данных давно уже все понятно, с бизнес-процессами все уже более-менее понятно, то с понятием «цифровая трансформация» все еще много различных трактовок и неопределенностей иногда на грани непонимания происходящего, а иногда и за гранью. Новая эпоха (я так думаю, что «цифровая трансформация» – это именно эпоха) порождает новые понятия с неустоявшимися и неоднозначными смыслами. Например, такими как «большие данные» (Big Data), «бизнес-аналитика» (Business Intelligence, BI), «интеллектуальная система» (Intelligent System, IS) или «искусственный интеллект» (Artificial Intelligence, AI) и другими.
Оценивая проектные документы информационных систем, первым делом смотрю наличие раздела типа «основные понятия», в котором даны определения важных терминов. По содержанию такого раздела сужу о профессионализме авторов и о содержании проекта. По крайней мере я в своих проектах первым разделом всегда ставлю «Термины и определения» и использую его, как введение в тему проекта. Поэтому изложение в нем веду не в алфавитном порядке, а в логическом. В комплексных проектах приходится этот раздел делить на подразделы. В первую очередь это касается документа «техническое задание», который должен быть понятен специалистам-предметникам и ИТ-специалистам. Тогда любой читатель, будь то заказчик или исполнитель, уже в самом начале будет знать, о чем идет речь и как понимать содержание проекта. Поэтому для меня текущая терминологическая неразбериха является неприятным и досадным обстоятельством, особенно, если заказчик увлечен новыми веяниями и перед встречей что-нибудь нагуглил, или наяндексил (что более патриотично).
Совсем еще недавно, на заре моей информационно-технологической молодости проблема решалась просто – под эгидой авторитетного учреждения, например, Академии наук СССР, выпускался словарь, который достаточно однозначно определял значения терминов. Ими все и
пользовались, начиная со студенческой скамьи на протяжении десятилетий. Современные же технологии позволяют практически любому пользователю Интернета в реальном времени участвовать в создании информационного контента практически на любую тему, и в том числе на тему информационных технологий. Интеллектуальный уровень этого контента, мягко говоря, желает быть лучше. Серьезные профильные интернет-издания или содержат своих квалифицированных корреспондентов (типа CNews, ComNews, tAdviser), или пытаются ввести некие ограничения и экспертизу текстов (типа нашего Хабра), но, очевидно, что это срабатывает не всегда, хотя бы потому, что у каждого есть возможность на стороне завести свой блог, например, на Яндекс-Дзене, и раструбить свое мнение на всю вселенную. А про форумы на сайтах я уж не говорю
– это отдельная песня.
Масло в огонь подливают журналисты СМИ. Они восторгаются или пугают обывателя искусственным интеллектом и роботами в лучшем случае в стиле Кира Булычева или Станислава Лема, а обычно – используют заплесневелый набор окололитературных, околотехнологичных и околонаучных штампов. Но обвинять дилетантов в этом не имеет смысла потому, что сами специалисты не всегда могут точно сформулировать и объяснить упомянутые понятия. Проблема в том, что со времен заката СССР «программирование» шагнуло в массы – по постановлению ЦК КПСС от 1985 года правительство занялось «второй грамотностью» населения. С тех пор у нас программируют все от школьников до академиков. А поставщики средств разработки рекламируют как легко и просто это делать с помощью их продуктов.
Это с одной стороны. А с другой, сейчас в ИТ-тусовке на полном серьезе обсуждается тема: а надо ли программисту иметь высшее образование? Дошло до того, что разработчики перестали нормально проектировать. Проектная документация или отсутствует, или написана только для галочки в акте выполненных работ: «Мы программисты, а не писатели!». Так понижается хорошо известный «уровень социальной ответственности» программистов, а для отмазки ссылаются на новомодный метод Agile со Scrum, мол «работающий продукт важнее исчерпывающей документации».
Конечно, понижение «уровня социальной ответственности» — это мировая тенденция развития творческих личностей и не только в ИТ, но и, например, в политике, где часто доминирует принцип «хайли лайкли», но в технических проектах такая тенденция настораживает, и даже просто недопустима. Представьте себе проект разработки авиалайнера или корабля для полета на Марс без «исчерпывающей документации»… Представить невозможно! А в политике и в ИТ оказывается вполне возможно.
Тенденция настораживает, но образование ИТ-специалистов и проектирование информационных систем — это темы отдельного разговора. Надеюсь, что все образуется, время расставит все по своим местам. Вопрос только – когда?
Все научно-технические революции сопровождались информационными беспорядками. Представьте себе муки гения Homo erectus – нашего предка — миллион лет назад в попытках объяснить соплеменникам изобретение каменного рубила. Тогда на распространение этой новой технологии ушло несколько сот тысяч лет, и, очевидно, что для этого пришлось тому же гению значительно увеличить свой мозг (других компьютеров у него просто не было) и изобрести человеческую речь, т.е. разработать революционную информационную технологию. Иначе доказать свою правоту можно было только мордобоем, что зафиксировано на остатках черепов
наших предков.
Миллион лет промелькнул незаметно и появилась кибернетика и даже цифровая трансформация. Теперь уже Homo sapiens – это уже мы с вами — со своим увеличенным мозгом не дробит никому голову (впрочем, еще бывает), а пилит, используя всё туже семантическую неразбериху. Пилит колоссальные бюджеты, которые выделяются корпорациями и государствами на выяснение смысла непонятных чиновникам слов. Мне понравилось один комментарий к замечательному сообщению Евгения Касперского на эту тему, «Пузырь искусственного интеллекта, который похоронит кибербезопасность»:
Хайпы, пустышки, распилы и прочее — нормальный эволюционный процесс становления отрасли. Там фантастические суммы. Но хищник в виде полиции тоже не дремлет, и в итоге в
живых остается только тот, кто делает нечто полезное, и не мошенничает. Невозможно назначить приказом развитие отрасли сразу без мошенников».
В общем, согласиться можно, но когда читаешь о запредельных суммах, требуемых на развитие чего-то, то хочется в этом поучаствовать, а вход-то оказывается ограничен бюрократическими, коррупционным, а то и политическими, заборами. А если не участвуешь, то пусть те, кто участвует, хотя бы проинформируют общественность на что, собственно, тратятся наши денежки? Именно «наши», ведь даже, если их тратит ПАО «Сбербанк», это все равно наши деньги, как бы чего не думали акционеры. И пока мы тут распинаемся, выясняя, что такое этот самый «пузырь искусственного интеллекта», Сбербанк объяснил государству, как потратить 120 миллиардов рублей до 2024 года на федеральный проект «Искусственный интеллект», который должен стать седьмым по счету проектом нацпрограммы «Цифровая экономика». Но это было в 2019 году. В этом году проект переоценили до 244 миллиардов рублей. Прогресс технологий налицо!
Ну, Сбербанку эти деньги нужны хотя бы для того, чтобы что-то сделать с его телефонным голосовым помощником. Я помню свой шок, от первой встречи с мощью этого интеллекта. Это незабываемо! Но вот сколько надо потратить денег, чтобы не доводить вкладчиков банка до сумасшествия с данным искусственным интеллектом (ИИ), я не знаю. И не просто не знаю, а даже не могу представить сколько нужно написать строк программы, чтобы она стоила миллиарды рублей. А ведь стоимость разработки – это величина, которая вполне поддается расчету и достаточно точно, я это знаю хорошо по своему опыту.
Конечно, не надо искать черную кошку в российской темной комнате – ее можно поискать в мировой темной комнате. Затраты на развитие только ИИ во всем мире растут не по дням, а по часам. По анализу мирового рынка ИТ, проведенному Минкомсвязи в дорожной карте развития «сквозной» цифровой технологии «Нейротехнологии и искусственный интеллект», в 2019 году эти затраты составили 29,2 млрд долларов (1985,6 млрд рублей), а в 2024 году составят 137,2 млрд долларов (в рубли лучше не пересчитывать – это «большие данные»). Думаю, что айтишникам есть где развернуться, и это хорошо. Плохо, что присоединиться к этим деньгам можно только будучи включенными в список избранных фирм. Только не надо причитать по поводу распилов – о них шумят только те, кто в них не участвует, но мечтает поучаствовать.
А между тем, «искусственный интеллект» в массовом порядке внедряется в нормативные документы региональных и федеральных учреждений всех уровней. Попробуйте сделать запрос на любом сайте нормативных документов и получите сотни и тысячи ссылок на документы разных регионов РФ особенно по проекту «Цифровая образовательная среда». Вот только описаний результатов от использования ИИ как-то маловато, и никто ими не хвастается.
Вот так семантическая проблема ИТ становится финансовой и политической.
О государственном регулировании
Естественно, что ведущие государства пытаются регламентировать столь неоднозначные процессы бурно развивающейся отрасли экономики. Руководство РФ выглядит на этом фоне неплохо. По крайней мере, все документы государственных новаций в ИТ-сфере, которые довелось мне анализировать, сделаны профессионально и могут послужить примером для частной инициативы. Причем многие ИТ-проекты уже реализованы и лично у меня вызывают, если не восхищение, то положительные эмоции уж точно. Примером реализации ИТ-новаций на практике является цифровизация Федеральной налоговой службы (ФНС), совершенная под руководством Михаила Мишустина. Создана мощная технологическая база и «адаптивная платформа» налогового администрирования, которая в режиме реального времени работает исключительно с цифровыми источниками данных и с цифровыми идентичностями налогоплательщиков. Более подробно об этом рекомендую ознакомиться на портале TAdviser или на сайте Минкомсвязи.
Прямо сейчас Правительство РФ и различные госструктуры подвергаются глобальной автоматизации (ныне модно говорить «цифровизация») всей системы государственного управления в рамках национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации». Программа рассчитана на период до конца 2024 года. В нее входят 6 федеральных проектов:
Конечно, развитие перспективных ИТ, о которых не говорит только ленивый, приняты к государственному регулированию. Например, указом нашего Президента от 10 октября 2019 г. № 490 утверждена «Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года». Авторы стратегии – большие оптимисты, можно сказать — футурологи! Спрогнозировать развитие компьютерных технологий на 10 лет вперед – это надо быть очень уверенными в себе личностями, или, как там у Ходжа Насреддина, за это время кто-то умрет (то бишь уйдет в отставку) — «или эмир, или ишак, или я. А тогда поди разбирайся, кто из нас троих лучше знал богословие», то бишь искусственный интеллект.
Впрочем, документ сделан профессионально. Рекомендую его всем, кто вращается в этой теме. В нем есть мой любимый пункт «основные понятия» и определение самого понятия «искусственного интеллекта». А вот сама «цифровая трансформация» и упомянутые выше другие ее элементы вообще не упоминаются. В стратегии указываются приоритетные направления, цели и основные задачи развития ИИ, которые ничем не отличаются от таковых в любых других областях информационных технологий. Поэтому ясности о том, что такое «искусственный интеллект», не возникает.
Этим же указом Правительству дано поручение до 15 декабря 2019 г. в рамках национальной программы «Цифровая экономика РФ» разработать и утвердить еще один федеральный проект «Искусственный интеллект». Но кроме сообщений в СМИ я о нем ничего не нашел. Видать
что-то пошло не так!
Законодатели тоже вносят свою лепту в развитие ИТ. В России действует федеральный закон от 27.07.2006 N 149-ФЗ «Об информации, информационных технологиях и о защите информации». Но он скорее об «информации», чем об «информационных технологиях». Раздел «Статья 2. Основные понятия, используемые в настоящем Федеральном законе» довольно скупой и, с моей точки зрения, устаревший даже для 2006 года. И даже в редакции от 03.04.2020 закон ничего не знает о цифровизации страны.
По сообщению портала ComNews есть проект закона Минкомсвязи о регулировании рынка «больших данных». В нем речь идёт о поправках в «Закон об информации, информационных технологиях и защите информации», вводящих новые правила обращения с большими данными. Законопроект подвергся критике и по сообщению портала TAdviser Минкомсвязи 15 июня 2020 года сообщило о его отзыве. Правда, на сайте Минкомсвязи я не нашел сведений об этом. Основная критика заключалась в том, что термин «большие данные» сформулирован слишком широко и под эти данные попадала любая общедоступная информация, распространение и обработка которой регулировалась бы этим законом.
Я, как гражданин РФ, еще могу принять то, что Президент своим указом открывает финансирование каких-то разработок, но когда государство хочет регламентировать наше отношение к тем же «большим» и даже «маленьким» данным, то это как-то напрягает. «Данные» — это все-таки техническое понятие в отличие от «информации», и государству регулировать технические проблемы незачем.
В общем, я положительно оцениваю деятельность нашей исполнительной власти по развитию ИТ. И разные документы регулярно появляются, и сформированы органы для разработки и экспертизы ИТ-проектов из представителей государства и крупного ИТ-бизнеса, вот только на этом демократия и заканчивается. Как в этом процессе участвовать, если не входишь в состав избранных, непонятно. Заявки на получение субсидий из бюджета в десятки и сотни миллионов рублей распределяются на конкурсной основе. Только кто видел информацию об открытии конкурса и возможности подать заявку? А подать надо успеть в Минкомсвязь России в шестидневный срок на бумажном носителе почтовым отправлением. Срок начинается с даты опубликования уведомления.
О стандартах
Для проектной документации ссылки на стандарты являются обязательными, по крайней мере меня так учили, и так действительно было. Неплохо бы и при написании статей туда же заглядывать. Но! Есть одно но: когда на сайте ФГУП «Стандартинформ» (http://www.gostinfo.ru/) я сделал (09.07.2020) поиск по «информационные технологии», система мне выдала список из 215 позиций! Понять систему этих документов пока мне не удается. Они выполнены в разное время разными организациями и даже в разных странах СНГ, и такое ощущение, что без какого-либо взаимодействия. Поэтому часто они дублируют или повторяют друг друга. Каждый ГОСТ представляет собой документ объемом в десятки и сотни страниц убористого текста. По содержанию многие из них больше похожи на учебники, чем на справочники. Соответственно всему этому, присутствует разночтение одних и тех же терминов. Зачем все это нагромоздили? Загадка.
Например, в нашем главном, как я думаю, стандарте ГОСТ 33707-2016 (ISO/IEC
2382:2015) «Информационные технологии (ИТ). Словарь» объемом 548 страниц так и записано, что стандарт предназначен «чтобы избежать недоразумений и облегчить обмен информацией, необходимо определить правильное толкование понятий и условий их использования». В этом документе четыре части посвящены искусственному интеллекту, а «большие данные», «бизнес-анализ» не упоминаются вообще. Впрочем, как и сама «цифровая трансформация».
По теме искусственного интеллекта идет процесс наращивания ГОСТов по использованию его в разных отраслях экономики. И это только начало, и что нас ждет впереди – страшно представить. Вот, например, ГОСТ Р 43.0.8-2017 «Информационное обеспечение техники и операторской деятельности. Искусственно-интеллектуализированное человекоинформационное взаимодействие. Общие положения». Рекомендую для прочтения на сон грядущий. Я абсолютно уверен, что чего-то могу не знать, и в каких-то областях – полный профан, но все-таки — за плечами тридцать лет работы в ИТ-индустрии. Но при изучении данного стандарта чувствуешь себя полным ничтожеством. Такое ощущение, что данный ГОСТ написан инопланетянами на каком-то русскоподобном языке, и перевести его на человеческий русский без искусственного интеллекта невозможно!
В этом, 2020 году, разработан проект стандарта на «большие данные» — ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2019 «Информационные технологии. Большие данные. Обзор и словарь». Авторы — Национальный центр цифровой экономики МГУ. Этот стандарт должен стать основой для иных национальных стандартов в указанной сфере. Стандарт пока не утвержден. Посмотрим, что из этого получится.
Вообще-то стандарты должны установить термины и определения, которые должны стать обязательными для использования во всех видах документации и литературы в соответствующей научно-технической области. А пока на практике этого не происходит, не получается общепринятое толкование и «избегание недоразумений и облегчение обмена информацией».
И тем не менее стандартами надо пользоваться. И никто не запрещает нам самим – ИТ-специалистам — находить общий язык. Найдем его и стандарты станут лучше.
Резюме для продолжения
Итак, коллеги, можно констатировать, что мы живем в начале новой ИТ-эпохи – эпохи цифровой трансформации. Впрочем, почему только ИТ-эпохи. Трансформация зацепила все сферы нашей жизни, и это не фантазия, а факт, хотя бы потому, что появились на эту тему анекдоты. Можете загуглить или заяндексить, например, «анекдоты про цифровую трансформацию» и получить порцию удовольствия. Немного, но есть. Правда шутят в основном пессимисты. Оптимистам некогда шутить – они эту трансформацию уже давно продают на всех углах под разными соусами или просто в красивой обертке. Пессимисты их называют «цифровыми трансформаторами», которыми руководит «шеф-трансформатор». Углубляться не буду, т.к. уже все написано, например, в «Искре
капитала».
И тех, и других объединяет одно — полная свобода самовыражения! А базируется она на разной трактовке обеими сторонами одних и тех же понятий.
На Хабре (и не только здесь) не я первый задаюсь этими вопросами. Причем иногда проблема ставится довольно прямо, например: «Big Data: большие возможности или большой обман», «Иллюзия больших данных» или «Хватит всё подряд называть ИИ». Но это единичные публикации, которые тонут в текстах в стиле «Всё, что вам нужно знать об ИИ — за несколько минут».
Не убеждает! Не убеждают ни те, ни другие. У меня возникает практический вопрос: «Зачем?». И я не нахожу ответа. Зачем «большие данные» и чем они отличаются от «маленьких»? Зачем программы «бизнес-анализа»? Ведь получается, что я тридцать лет занимался автоматизацией анализа данных о деятельности предприятий и даже не догадывался, что занимался
«бизнес-анализом». Или это что-то другое?
А может все просто – ну, хочет потребитель этого! Причем хочет страстно, ведь обещают золотые горы. Вот зачем «инвестор» несет свои деньги на Форекс, хотя известно, что вероятность положительного результата для него меньше 1%? Страстно хочет быстро и без усилий получить результат! Вот зачем лезть на Эверест? Оказалось, что это по нашей теме. «Заниматься цифровизацией – все равно что лезть на Эверест: круто, но бессмысленно». Автор этих слов сам лазит на эвересты (оказывается, все просто – заплати и лезь куда хочешь). Смертность мероприятия – 2 из 10. Спрашивает шерпа: «Ну ты же понимаешь, что они идут и умирают», а шерп отвечает: «Да, два человека из десяти, наверно, умрут, но я профессионал, и умрут двое, а не восемь или десять». «По цифровой трансформации, к сожалению, ситуация именно такая. Если не иметь опыта, то количество положительных примеров успешной цифровой трансформации исчезающе мало».
С «искусственным интеллектом» еще сложнее. Это мечта человечества. Но является ли то, что нам сейчас предлагают интеллектом? Может это какая-то игра слов?
А может все просто. Вот как это объяснил А. Вассерман:
«Насколько я могу судить, у нас уже около полувека наблюдается довольно четкая закономерность – как только удается решить какую-нибудь задачу, отнесенную к сфере искусственного интеллекта, ее тут же из этой сферы вычеркивают. Так было с оптическим распознаванием текстов, так было с машинным переводом, и, вероятнее всего, так же будет и с любой другой подобной задачей. Как только найдут способы ее решения, ее перестанут считать
«интеллектуальной».
А может опять все просто. Все дело в том, что еще ни разу у меня не было потребности в проектах автоматизации управления предприятиями (и промышленными, и торговыми) использовать «технологии больших данных», «искусственного интеллекта» и «бизнес-анализа». Все проблемы решались «старыми» проверенными способами: банк данных и автоматизация бизнес-процессов. Может действительно пока не надо изобретать велосипед, или я что-то упустил?
Все-таки, практика – критерий истины! В подавляющем большинстве текстов и оптимистов, и пессимистов нет этой самой практики. Поэтому предлагаю к рассмотрению три вопроса:
1) являются ли эти новые технологии новыми способами решения практических задач, или это маркетинговые технологии повышения ставок в борьбе за колоссальные финансы?
Метод ответа на этот вопрос заключается в ответе на вопрос:
2) существуют ли практические задачи, которые можно решить только с помощью этих технологий?
Или обратный вопрос:
3) можно ли решить эти задачи «традиционными» технологиями быстрее или дешевле?
Задавшись этими вопросами, предлагаю начать с «больших данных» (или «Big Data»).
Почему с них? Толком даже и не скажу. Просто на одном из недавних проектов меня
достали этим термином без всяких на то оснований. А возможно, именно «большие
данные» отличают «новую эпоху» от предшествующих. Посмотрим.
Похоже, что от больших данных логично будет перекочевать к «бизнес-анализу» (Business Intelligence или BI, habr.com/ru/post/515976) и к тому же «искусственному интеллекту».
И наконец, разберемся с «цифровой трансформацией». Есть ли разница между старым «автоматизатором» и новым «трансформатором»?
На закуску оставлю свою любимую тему – проектирование систем. И есть ли разница между «автоматизированной системой» и «информационной системой»? Может «автоматизация» уже не актуальна?
На каждую технологию – по статье, если, конечно, получится интересно.