По прогнозам Gartner, уже через 2 года более половины всех успешных новых технологических решений будут поставляться напрямую заказчикам за пределами ИТ. Причина такой трансформации — демократизация технологий. Под этим термином понимают возможность работникам, не связанным с ИТ, искать, выбирать, внедрять и адаптировать собственные технологии, а бизнесу — получать выгоду от инноваций без зависимости от ИТ-специалистов. Именно благодаря этому тренду сегодня ИИ-инструменты стали доступны любому пользователю и бизнесу и могут заменить дизайнера, райтера, программиста. Low-code и no-code платформы превращают практически любого пользователя ПК в программиста и т.д. По крайней мере так происходит в теории. Эксперты же дискуссии, прошедшей в рамках организованного РБК Петербург форума «Технотренды», уверены, что в действительности все не так просто.
Кадровый катаклизм
Технологии, которые так или иначе вписываются в тренд демократизации, существуют достаточно давно, но за последнее время они вышли на новый этап развития, предполагающий в том числе более высокий уровень доступности для неспециалистов. Лежащий на поверхности пример — генеративный ИИ (или нейросети), работать с которым можно через браузер или соцсети.
Один из плюсов, который видят эксперты в развитии этих технологий, это устранение кадрового голода. В связи с набранным темпом цифровизации потребность в ИТ-специалистах очень высока, и демократизация технологий хоть немного, но снижает накал проблемы.
Однако у любого тренда есть обратная сторона, и даже в случае с кадровым кризисом без нее не обошлось. Например, руководитель группы корпоративного хранилища данных компании «СберКорус» Ольга Тихонова напомнила, что данный тренд сделал многие ИТ-специальности более доступными: для входа в них сейчас не требуется фундаментального образования — достаточно краткосрочных курсов. «Понятно, что таких специалистов рассматривают далеко не все компании, и тут не стоит говорить о крупных игроках рынка, но всегда найдутся те, кого устроят джуны после краткосрочных курсов как сравнительно недорогой кадровый резерв. Таким образом в отрасль попадают специалисты с невысоким уровнем компетенций, и тут уже можно говорить не только о демократизации технологий, но и, как следствие, о демократизации входа в IT, — подчеркивает эксперт. — В результате проигрывает от этого бизнес, который получает некачественные решения, некорректную аналитику и т.д. Для бизнеса все это выливается в потерю денег, репутации, а некоторые компании могут в принципе уйти с рынка».
Заместитель генерального директора по развитию продукта и GR ООО «Глазар» Александр Баев не видит в этом такой уж существенной проблемы: рынок не пострадает — просто ИТ-сектор станет гораздо более дифференцированным, чем сейчас. «Классические продукты, которые делались долгие годы, и дальше будут создаваться высококвалифицированными специалистами, тем более в условиях текущей ситуации в стране, когда весомая доля заказов идет от государственных институтов и военных. Поэтому у остальных «ворвавшихся» на ИТ-рынок будет другая роль и другие задачи. Такая диверсификация позволит рынку вырасти в 5 раз — это произойдет за счет того, что тот сегмент, который раньше не относился к ИТ-сфере, войдет в нее. Плохо это или хорошо? Если мы таким образом решим пять шестых задач малого бизнеса или какую-то часть срочных задач внутри процессов крупного бизнеса, это хорошо. Плохо это будет, если мы не сможем придумать, как стандартизировать эту сферу — а значит, эффективно контролировать качество приемки работ заказчиками», — подчеркивает Александр Баев.
Стандарты демократии
Вопросы стандартизации возникают в первую очередь в связи с распространением нейросетей. Проблема в том, что на данный момент не решены вопросы правообладания и ответственности — пока по публично доступным нейросетям даже не отследить, каким образом формируется результат и какие данные для генерации выдачи используются. Для применения во многих сферах это критично, тогда как разработчики не готовы открывать все, что находится «под капотом» их нейросетей.
Заместитель генерального директора «Корус Консалтинг» Мария Бар-Бирюкова привела в пример несколько кейсов. Например, в период пандемии одно из зарубежных агентств недвижимости потеряло порядка $350 тыс. из-за некорректных рекомендаций ИИ по формированию ценовой политики. Буквально в этом году ИИ заблокировал счет жительницы Финляндии, так как ей был перечислен перевод для ее собаки. К несчастью, указанная в комментарии к переводу кличка показалась системе подозрительной. «ИИ может ошибаться, при этом вопрос ответственности за решение пока не определен. Не отрегулировано и использование подобных инструментов в таких важных направлениях, как медицинская диагностика, — считает Мария Бар-Бирюкова. — Перспективные стартапы уже есть, но использовать такие решения пока можно ограничено, что сдерживает их развитие и в конечном итоге отражается на качестве жизни людей».
Есть вопросы к стандартизации и других технологий, относящихся к тренду демократизации. Они касаются большого количества сред обработки визуализации, оправданности использования low-code и no-code и пр. Как заметили участники дискуссии, этими вопросами надо было начинать заниматься лет 10 тому назад, потому что они сдерживают рынок. Попытки нормализовать ситуацию есть — прежде всего со стороны самих представителей ИТ-отрасли, но такая инициатива снизу осложняется тем, что технологии развиваются очень быстро и нормативная база (тем более – все, что связано с принятием законов на уровне государства) попросту не успевает за ними.
Точка роста
Примечательно, что практически все участники дискуссии так или иначе используют подобные технологии в своей работе. Большинство, конечно, говорило о создании контента для маркетинга с помощью генеративного ИИ — один из экспертов даже заявил о пятикратном повышении KPI для соответствующих специалистов, а юридическому подразделению запретили использовать услуги коммерческих переводчиков.
Другой признался, что нейросеть помогает оформлять документацию для заказчиков — например, расписывать требования к корпусам оборудования и т.д., т.е. выполняет рутинные процессы, на которые обычно уходит много времени.
Еще одна сфера — генерация визуализаций для маркетинговых задач в случаях, когда все проекты под NDA и использовать реальные фото нельзя: нейросети помогают создать похожий, но другой вариант изображения.
Однако этим дело не ограничивается. Например, руководитель отдела R&D компании «Комфортел» Александр Васильев рассказал, что в компании с помощью одной из популярных нейросетей тестируют код. Благодаря этому удалось на 20% ускорить процессы, а это для бизнеса реальные деньги. Правда, эксперт уверен, что каждую новую технологию стоит проверять на целесообразность применения: «Одно дело, когда нейросеть помогает писать простые автотесты и помогает проверять код, другое творческая работа и создание сложных систем. Когда программист пишет интерфейс какого-то небольшого приложения, очень удобно использовать low-code. Но с ростом сложности задачи в геометрической прогрессии растет сложность формулирования ТЗ для нейросети. Начиная с какой-то сложности продукта время на формулирование задачи становится больше времени выполнения программистом, соответственно инструмент становится экономически не целесообразным».
При этом большинство экспертов признают, что пока результат генерации ИИ оставляет желать лучшего: зачастую составить задание для него сложнее, чем сделать что-то самому. Но, как и в случае с low-code решениями, надо тренироваться, чтобы не оказаться в числе отстающих от инноваций и теряющих деньги.
Игра на рисках
Участники дискуссии не опасаются того, что повышение доступности технологий лишит их возможности зарабатывать на поддержке и развитии решений. Как ни парадоксально, скорее будет наоборот — это новый источник роста бизнеса.
«С внедрением low-code платформ какой-то функционал действительно уходит заказчикам от интегратора или владельца решения, — напомнил заместитель генерального директора по стратегическим проектам компании «Обит» Михаил Телегин. — Но приведу один пример. У нас есть облачный продукт — виртуальная телефония с удобным, интуитивно понятным личным кабинетом, в котором пользователь может самостоятельно, из любой точки планеты, в любое время суток настроить все, что ему нужно. Так вот самый популярный запрос, который мы получаем от заказчиков — «а вы можете настроить за нас?». Они просто не хотят тратить на это время и ресурсы и готовы платить за то, чтобы делегировать эту задачу на сторону. И это простой продукт, а если взять более сложные сервисы, тут уже при всем желании без помощи профессионалов не обойтись. Но вопрос в том, что на текущий момент ощущается острая нехватка кадров, способных поддерживать такие сервисы». Эксперт уверен: работа для ИТ-компаний всегда найдется — надо просто бежать быстрее заказчика и развивать компетенции — в том числе узкие.
Основатель и генеральный директор ГК ITGlobal Дмитрий Гачко напомнил, что когда-то Exсel и Access тоже было революционным решением: «Это нормальная эволюция, полезная для всех, потому что позволяет непрофессионалам быстро войти в проекты и с низкими затратами обкатать свои кейсы, не строя прототип за миллионы рублей. А если этого инструментария не хватает, можно уже создавать систему другого уровня». При этом, по мнению эксперта, надо учитывать тот факт, что low-code системы требует больше ресурсов — подобные системы менее оптимальны с точки зрения производительности, нежели узко специализированные. Как следствие, для их поддержки будут всегда требоваться ИТ-кадры и вычислительные ресурсы, поэтому ИТ-компании без работы не останутся».
«Если мы говорим про «продал и забыл», то так не бывает, — убежден Андрей Захаров, директор СПб ГУП «АТС Смольного». — Если продукт внедрили, его надо будет обновлять, в том числе — под меняющиеся регуляторные требования, под новые потребности пользователей и т.д. Ни одной системы на 100 лет не хватит». Он подчеркнул, что переход на low-code начали сами айтишники, потому что это в первую очередь облегчает их жизнь. Так что все прогнозы о том, что ИТ-сфера не сможет из-за демократизации технологий зарабатывать, сильно преувеличены.
Правда, у развития тренда есть побочный эффект. Как признались эксперты, удивлять заказчиков (а следовательно, и получать деньги за проекты) становится все сложнее. Если раньше инновации вызывали вау-эффект, то сейчас и AR/VR, и нейросети, и интернет вещей относятся к категории доступных даже детям технологий.
Скорость развития ИТ-сферы также добавляет проблем. «Айтишников в последнее время все чаще причисляли к клану золотодобытчиков или нефтяников по уровню доходов. В сумме с иллюзорной доступностью технологий мы, бывает, у потенциальных заказчиков видим ожидания едва ли не бесплатной реализации проектов — просто потому, что у нас и так много денег, а инновации понятны. И это при том, что пилот может стоить десятки миллионов рублей. Опыт показывает, что такие бесплатные пилоты не окупаются», — подчеркивает Андрей Скатин, генеральный директор «СмартТурбоТех». От такого отношения, разумеется, проигрывают и заказчики, и ИТ-компании.
Предвестники будущего
И все же эксперты уверены: отрасли, не относящиеся напрямую к ИТ, могут серьезно выиграть от развития тренда. «У нас есть проект по предиктивной диагностике оборудования — в него хорошо ложится машинное обучение и нейросети. При классической диагностике оборудования на промышленном предприятии (человек анализирует данные, подходит и проверяет) эффективность может составлять 60%, при использовании ИИ она вырастает до 98-100%, — рассказывает о перспективном направлении руководитель IT отдела ГК «Лиман» Александр Васильев. — Это хорошая эффективность для бизнеса. Кроме состояния оборудования такой же подход может быть применен к оценке факторов, влияющих на качественные характеристики производимого продукта. Это уже активно применяется на иностранных производствах. При этом увеличение доступности нейросетей позволяет в процессе производства автоматизировать его настройку с привлечением небольшого количества айтишников — в этом направлении можно и нужно работать».
Директор корпоративного бизнеса Западного региона ПАО «ВымпелКом» Константин Машков отметил, что позитивные результаты распространения и доступности «высоких» технологий можно видеть во всех ключевых отраслях экономики: финтех, сельское хозяйство, инновации и стартапы, транспорт и логистика, промышленность, здравоохранение, образование.
«Что касается меня лично, то особенно заинтересовали два направления. Первое — замена роботами людей в шахтах и на больших глубинах, при геологоразведке в труднодоступной местности. Второе — решения для здравоохранения: например, создание искусственным интеллектом лекарств, составление рекомендаций по лечению кожи, персонализированный помощник для больных сахарным диабетом», — говорит эксперт.
