7 трендов цифровой трансформации промышленности

Мировой рынок технологий для промышленности будет расти в среднем на 20,7% в год и к 2032 году составит около $482 млрд против $93 млрд в 2023 году, прогнозируют аналитики Market.us. Закономерно предположить, что российский рынок будет развиваться сопоставимыми темпами. Расскажу, какие тренды определяют движение рынка в 2024 году и какова российская специфика цифровой трансформации в промышленности.

Искусственный интеллект — основная технология в перспективе трех-пяти лет

Мировые технологические гиганты, такие как Google и Microsoft, транслируют похожие друг на друга прогнозы: прошлое поколение потратило десять лет на то, чтобы сделать мир ориентированным на мобильные устройства (mobile first), следующие десять лет понадобятся на то, чтобы сделать мир ориентированным на максимально широкое применение ИИ (AI first).

Мы проанализировали более 30 отчетов о развитии и перспективах ИИ в промышленности от международных и российских исследователей (таких как EY, McKinsey, Ericsson, SAP Insights и др.), а также публикации различных компаний о собственных кейсах реализации ИИ-проектов. Мы посчитали частоту упоминаний в этих отчетах разных трендов и составили рейтинг конкретных технологий, с которыми эксперты и бизнес связывают будущее развитие промышленности в России и в остальном мире. И оказалось, что эти списки существенно различаются.

Из шести направлений, которые мы выделили для России и мира, пересечения есть только по двум пунктам. Первый — продвинутые инструменты ИИ: машинное обучение (Machine Learning, ML) и продвинутая аналитика (Advanced Analytics). Второй пункт — RPA (Robotic Process Automation), то есть технология автоматизации бизнес-процессов, основанная на использовании программных роботов. По другим технологическим блокам Россия и остальной мир не пересекаются. Если в России в контексте цифровизации промышленности и использования ИИ чаще говорят о промышленном интернете вещей (IIoT) или цифровых двойниках, то в мире мы видим больше внимания к системам бизнес-аналитики (BI) и ESG-платформам.

Интересно, что направление RPA лидирует по степени интереса в мире, а в России эта технология замыкает рейтинг. В то же время у нас во главе списка стоят продвинутые инструменты ИИ. Российская промышленность активно формирует и решает все более масштабные задачи, концентрируясь на ML и Advanced Analytics, опережая другие страны в этом направлении.

Кстати, по публикациям в СМИ картина другая. Анализ показывает, что технологические компании рассказывают про разработки и планы в области ИИ так же часто, как и про RPA.

Индустрия 5.0: укрепление сотрудничества между людьми и роботами

На протяжении как минимум двух лет в экспертном сообществе ведется обсуждение перехода к следующему этапу промышленной революции. Хотя термины еще не до конца определены, а границы только намечены — мы вступаем в эпоху индустрии 5.0.

В индустрии 4.0 человек стоит в центре процесса, а ему помогают цифровые технологии, которые он применяет как инструменты для улучшения, ускорения, оптимизации. То есть основным драйвером процесса в индустрии 4.0 является только человек, а «машина» реализует лишь вспомогательные функции.

Индустрия 5.0 — это шаг навстречу равнозначной работе человека и робота. То есть речь идет о том, что искусственный интеллект постепенно становится участником производственного процесса и когда-нибудь станет человеку полноценным партнером. Пока звучит фантастично, но именно эта субъектность, по мнению большинства исследователей (например, SAP Insights, Journal of Cloud Computing, Ericsson и др.), будет отличительной чертой индустрии 5.0. Формулировки в их работах однозначны: «объединение людей и умных машин» (Journal of Cloud Computing), «сотрудничество между людьми и роботами» (SAP Insights). Все это отсылает нас к первому тренду — AI first.

Устранение дисбаланса в цифровизации основных и смежных бизнес-функций

Цифровая трансформация — не «купол счастья», который накрывает все процессы условной промышленной компании целиком и равномерно.

Российская промышленность активно проводит цифровую трансформацию как минимум в течение последних пяти лет. Вполне естественно, что большая часть сил и средств уделяется бизнес-процессам, связанным с основным производством, — и здесь уже можно наблюдать результат.

Однако в смежных бизнес-процессах, которые входят в сквозную цепочку создания ценности — снабжение, переработка, логистика — шаги в области цифровой трансформации не сделаны вовсе или недостаточны. Цифровая трансформация здесь имеет в лучшем случае вид и характер «лоскутного одеяла». И этот дисбаланс уже начинает мешать, сдерживать эффективную цифровизацию по основному направлению.

В ближайшие пять лет неизбежно будет происходить выравнивание уровня цифровизации основных и смежных бизнес-процессов в промышленности.

Цифровые платформы как средство реализации цифровой трансформации

Цифровая трансформация состоит из нескольких уровней. Первый — воронка цифровых решений, где происходят генерация идей и реализация портфеля IT-инициатив. Второй — цифровая операционная модель, которая обеспечивает подход к управлению производством IT-решений. Третьим, но наиболее значимым уровнем становится цифровая платформа, которая позволяет проще создавать и внедрять цифровые решения, а в дальнейшем — управлять ими.

Цифровая платформа — это среда для разработки и эксплуатации сервисов, именно здесь они «рождаются» и «живут». У крупного промышленного предприятия могут быть сотни и даже тысячи цифровых сервисов (ML-моделей). Они используются для разных задач: отслеживают отказы оборудования, ищут резервы для повышения эффективности производства, прогнозируют цены и спрос, распознают речь и т.д.

Именно платформа позволяет наладить массовый запуск таких сервисов: этот процесс становится более быстрым и стандартизированным. Она же помогает эксплуатировать их: например, перезагружает зависшие, отслеживает поступление данных с датчиков, заново запускает обучение у ML-моделей, которые перестали выдавать правильный результат.

Развитие цифровых платформ, своего рода конвейеров по созданию IT-решений, становится заметным трендом: они получают все большее распространение у компаний. То есть предприятия разрабатывают и развивают IT-решения уже не в ручном режиме, а при помощи специализированных инструментов.

Цифровая грамотность становится массовой необходимостью

С тех пор как поколения X и Y окончили школы и вузы, мир колоссально изменился с технологической точки зрения. Им не давали знаний в области технологий цифровизации — и им приходится все осваивать сейчас.

Новые цифровые технологии — это электричество XXI века. То есть ресурс, которым пользуются все, а значит, каждый должен иметь понимание этого предмета хотя бы на базовом уровне. Обязательным навыком становится не просто компьютерная, но цифровая грамотность — знание, как работают интернет вещей, технологии Web 3.0, генеративный ИИ. Понимание необходимо для применения как в бытовых вопросах, так и на работе, для решения производственных задач. В частности, это помогает преодолевать страх перед новыми способами повышения эффективности производства. В противном случае сотрудники часто саботируют работу «умных» устройств, предпочитая работать «по старинке», а иногда и доходят до умышленного вредительства.

Компании, в том числе промышленные, осознают ценность цифровой грамотности и необходимость развивать ее у работников. Причем речь идет именно о массовом охвате. Крупные работодатели как в мире, так и России уже нашли специалистов, которые умеют хорошо объяснять сложные вещи простым языком, и начинают создавать курсы начального уровня для всех сотрудников компании. Такие учебные инициативы дают базовое понимание всех технологий цифровизации. Например, в Amazon заявляли о планах запустить цифровой «ликбез» для 2 млн своих сотрудников.

Отсутствие цифровой грамотности на любом уровне сдерживает раскрытие потенциала сотрудников, что в конечном счете сказывается на процессе цифровой трансформации в целом.

Co-pilot становится массовым явлением

Концепция co-pilot заключается в том, что ИИ-решение работает с инструментами параллельно с пользователем. Это помощник, который незаметно и бесшовно встраивается в привычную рабочую среду, помогает сотруднику выполнять ежедневные задачи и страхует его от ошибок. Важно, что это не отдельный сервис, а встроенные в текущий интерфейс подсказки. В этом году тенденция стала массовым явлением, в том числе благодаря развитию мультимодальных моделей.

Например, искусственный интеллект от «Сбера» GigaChat интегрировали в российский пакет офисных программ «МойОфис». В итоге встроенный ИИ-инструментарий позволяет сгенерировать или изменить текстовый документ по запросу пользователя, а в почтовом клиенте нейросеть кратко пересказывает главное из цепочек писем.

Наиболее яркий пример — кнопка co-pilot, которую Microsoft анонсировала в начале 2024 года как замену традиционной кнопке Win. Казалось бы, всего одна кнопка, но это первое (по заявлению самого вендора) изменение привычного всему миру стандарта, произведенное за почти 30 лет.

GPT как вызов

Рассматривать этот тренд следует скорее как вызов, а именно необходимость понять, как строить работу в условиях быстрого развития таких нейросетей, как GPT. Образно выражаясь, мы уже «сели за стол» с GPT, но пока не знаем, как правильно себя с ним вести.

Мы только начинаем определять «правила игры» с GPT. И для эффективного использования этой технологии нужна стратегия, как на уровне отдельных бизнес-функций, так и на уровне компании в целом. Что можно и нужно решать с помощью GPT, что с осторожностью, а что — категорически нет?

Сегодня GPT уже хорошо решает в промышленных компаниях задачи, связанные с подготовкой саммари — например, подготовку ключевых тезисов по результатам анализа многостраничного текста либо просмотра многочасового видео. Это полезно при подготовке к совещаниям или создании аналитических записок. Но этим технологиям пока нельзя отдавать процессы и документы, требующие точности — рекомендации в ходе технологического процесса, оперативные обновления правил и т.д. Но и здесь прогресс не стоит на месте: уже в ближайшем будущем ждем работающих решений.