Цифровая трансформация требует фундаментального реинжениринга бизнес-процессов, к которому многие компании пока не готовы. Об этом заявил Никита Кардашин, руководитель по развитию решений в области анализа данных и машинного обучения департамента систем автоматизации ИТ и процессов обслуживания компании Naumen в интервью AI Conference.

Мы пообщались с ним о том, какие компании уже успели внедрить ИИ в свою работу и какие трудности возникают на пути цифровой трансформации.

Никита Кардашин 6 лет работает в компании Naumen, где участвует в разработке программного обеспечения на основе искусственного интеллекта для компаний финансового, энергетического и государственного секторов.

Интервьюер: AI Conference (AI)
Респондент: Никита Кардашин (Н.К.)

AI: Компания NAUMEN, в которой вы работаете, разрабатывает решения на основе больших данных и машинного обучения. Скажите, чем ваши разработки качественно отличаются от зарубежных аналогов?

Н.К.: Наша особенность в том, что мы отечественный разработчик и работаем в российских экономических реалиях. У нас есть опыт консалтинга в построении и реинжениринге процессов на локальном рынке – мы знаем, как это работает на практике и какие проблемы могут возникнуть у российских заказчиков.

Если говорить про технологии машинного обучения и анализа данных, тут тоже есть некая специфика. К примеру, обработка естественного русского языка значительно отличается от английского, немецкого и других – ввиду особенностей его морфологии и семантики. Это требует специфического набора инструментов, который есть у нас, но зачастую отсутствует у международных вендоров. Поэтому и результаты их проектов в России получаются не такими впечатляющими, как ожидают заказчики. Также плюсом для российских клиентов является то, что к нам можно прийти в офис, быстро решить вопросы и оперативно получить помощь и техническую поддержку. Мы находимся рядом и всегда готовы прийти на выручку.

Если говорить о качестве и уровне разработки, то программные продукты традиционно сравнивают по функциональности. В этом плане наши решения, безусловно, на мировом уровне. К примеру, решения компании в сфере контактных центров успешно конкурируют с вендорами уровня Avaya и Genesis, а и инструменты для автоматизации бизнес-процессов и деятельности ИТ-подразделений – с решениями Hewlett-Packard, BMC и IBM.


AI: По вашему мнению, каким отраслям такие решения на основе ИИ понадобятся в первую очередь?

Н.К.: В России локомотивы ИИ – это финтех и ритейл, но догоняют их нефтегазовый сектор, промышленность и энергетика. В той или иной мере ИИ-технологии применяют уже практически во всех отраслях, начиная от сервисов такси, как в «Яндекс.Такси», и заканчивая авиацией и энергетикой.


AI: Если взять конкретно ваши разработки, то компании из каких сфер чаще всего к вам обращаются?

Н.К.: Мы работаем с компаниями практически во всех сферах российской экономики. Как в части «традиционных» продуктов и решений, так и в части ИИ. За решениями обращаются банки, ритейлеры, нефтегаз и промышленность, IT-компании – успешные внедрения решений NAUMENесть практически во всех сегментах. За годы существования компании мы реализовали уже несколько тысяч проектов.


AI: Если взять решения на основе ИИ, то на ваш взгляд, какой процент российских компаний уже внедрил такие решения в свой бизнес?

Н.К.: Здесь возникает вопрос, что считать внедрением. Многие поэкспериментировали. Практически все компании из списков Expert 600 и РБК 500прошли фазу «цифровых экспериментов». Каждый «поигрался», провел пилотный проект, но многие на этом и остановились. Компаний, которые действительно извлекают из этого выгоду и получают прибыль, пока довольно мало - от общего количества компаний в России я осторожно оценил бы в 10%, возможно, даже меньше, в крупном бизнесе – больше.


AI: Что их сдерживает, какие основные проблемы во внедрении ИИ-решений вы видите?

Н.К.: Здесь есть две большие проблемы, которые мешают довести дело до продакшна. Первая проблема – ожидание магии. Многие компании, когда обращаются к технологиям цифровой трансформации, ожидают, что это будет работать как черный ящик: придут волшебники-data scientists, придумают волшебную модель, которая решит все бизнес-проблемы, и главное, что ничего не придется менять в управленческом подходе и бизнес-процессах. На самом деле это не так. Цифровая трансформация – это не только технологии, но и перестройка бизнес-процессов и в целом парадигмы бизнеса, к которой готовы, к сожалению, не все.

Зачастую это болезненные изменения как в политике, так и в процессах организации, которые требуют определенной решительности. Магии, которая решает все проблемы, не существует.

Вторая проблема – отсутствие реальных проблем и мотивации к переменам, что особенно часто встречается в ресурсном секторе и государственных компаниях. Когда все идет хорошо, то острой необходимости в переменах нет.


AI: Значит, эти компании нельзя убедить в том, что ИИ увеличит их доходы?

Н.К.: В крупных компаниях, как правило, очень сложная цепочка принятия решений. Владельцы и акционеры, конечно, хотят, увеличить доход и готовы трансформировать бизнес для достижения качественно новых результатов, но, как правило, они не занимаются оперативным управлением и не принимают конкретных трансформационных решений. Менеджеры низкого звена меньше заинтересованы в любых переменах – для них это скорее риски, чем возможности, а система мотивации далеко не во всех компаниях поощряет риск.

В компаниях, где идеей трансформации занимается CEO или кто-то на высоком уровне, как правило, удается реализовывать проекты быстрее и с большим эффектом для бизнеса. Если же высший менеджмент не стремится к переменам, то этот процесс происходит очень тяжело.


AI: Как бы вы оценили рост рынка IT-решений на ИИ в России за последний год?

Н.К.: Я думаю, что за этот год рынок вырос, как минимум, в два раза – если считать количество реализованных проектов.


AI: Ощущаете ли вы рост спроса на свою продукцию?

Н.К.: Да, спрос за последнее время значительно вырос. Мне кажется, что мы прошли ту стадию, когда технологии трансформации были только хайпом. Стадия экспериментов в скором времени останется позади, все постепенно убедятся, что это работает. «Цифра», конечно, не творит чудеса, но с ее помощью можно решать частные и конкретные бизнес-задачи и достигать результата.


AI: Этот рост объясним только тем, что это переход на следующую ступень развития?

Н.К.: Нельзя забывать про поддержку и инициативу в цифровизации со стороны государства. Это тоже оказывает влияние, особенно на государственные компании, но я думаю, что основная причина роста в том, что технологии становятся не роскошью, а необходимостью. Уже нельзя сказать, что цифровые технологии – это бизнес-преимущество компании, скорее, отсутствие цифровых технологий – это недостаток, причем недостаток, который может стать фатальным.


AI: Если кто-то покупает у вашей компании какой-либо продукт, как происходит его внедрение?

Н.К.: Мы всегда идем от потребности заказчика. Naumen работает с компаниями разного уровня: мы создаем решения как для малого и среднего бизнеса, в том числе по модели SaaS, так и для сегмента Enterprise.

В проектах по исследованию данных и внедрению систем машинного обучения 50% рабочего времени занимают исследования. В первую очередь, мы выявляем потребность, анализируем существующие бизнес-процессы и ищем данные, которые помогут нам их улучшить, внедрив предсказательные, классификационные или голосовые модели. Получить доступ к таким данным, зачастую, непросто, особенно в крупных компаниях с бюрократизированной системой информационной безопасности.

Дальше идет, собственно, реализация проекта: создаем решение, внедряем его в бизнес-процессы клиента, консультируем менеджмент и конечных пользователей. Либо делаем реинжиниринг этого бизнес-процесса таким образом, чтобы решение было для него оптимальным.


AI: Были ли компании, которые отказывались внедрять ваши решения после анализа всех их процессов?

Н.К.: Да, такое бывает. Подобные ситуации нельзя полностью исключить. Мы всегда стараемся работать с заказчиком и доносить ценность проектов, но если заказчик решает, что он пока не готов изменить процессы и внедрить систему, то лучше дать время на то, чтобы он «созрел». Пусть не сегодня, но завтра-послезавтра каждая компания придет к необходимости перемен.


AI: Приведите пример внедрения ваших решений в бизнес. Есть ли какие-нибудь цифры, показывающие их эффективность?

Н.К.: Наш продуктNaumen Service Management Intelligent Automation (SMIA) в сфере интеллектуальной автоматизации сервиса, позволяет на 50% ускорить обработку типовых обращений в сервисные службы, а 30% обращений – решить вообще без помощи операторов. Это уже подтвержденные результаты. SMIA помогает оптимизировать затраты на персонал и улучшить качество сервиса в целом.

Решения на базе Naumen Business Services Monitoring позволяют предсказать до 30% аварий в информационно-технологической или иной инфраструктуре еще до того, как они произойдут. Это сокращает ущерб от нештатных ситуаций и повышает качество услуг в целом.


AI: Поделитесь вашими ожиданиями от AI Conference в Москве.

Н.К.: Я рад, что за последний год стало так много мероприятий по этой тематике в России и что российское профильное общество в сфере Data Science и ИИ активно растет. Я надеюсь, что эта конференция подтолкнет еще нескольких руководителей, собственников и менеджеров бизнеса к мысли о том, что трансформация неизбежна и трансформироваться все-таки придется. В идеале, чтобы они после этого пришли за решениями в компанию NAUMEN, разумеется.


Зарегистрироваться на AI Conference