Ведущий экономист Банка Англии предостерегает о возможных серьезных социальных последствиях процессов интеллектуальной автоматизации. Символично, что прогноз этот прозвучал в самом центре зарождения Промышленной революции.

По словам главного экономиста банка Эндрю Халдейна, из-за последствий автоматизации под угрозой находятся примерно 80 млн рабочих мест в США и около 15 млн в Великобритании.

Возможная ликвидация рабочих мест вследствие роботизации и внедрения средств искусственного интеллекта вызывает все большее беспокойство у специалистов.

Исторически сложилось так, что автоматизация способствовала повышению производительности труда и дохода компаний, а увеличение доходов в свою очередь порождало рост спроса на товары других отраслей, предприятиям которых в связи с этим требовались новые работники. На всех предыдущих этапах общественного развития работники совершенствовали свои навыки, продолжая оставаться на шаг впереди машин.

В ИТ-сфере, например, непрерывное совершенствование профессиональной подготовки имеет особое значение, поскольку ее представители должны реагировать не только на дальнейшую автоматизацию, но и на рост конкуренции со стороны специалистов из других стран. Рабочие места довольно быстро перемещаются в географические регионы, где стоимость труда ниже.

Работникам, оказавшимся под угрозой увольнения, говорят о необходимости перехода на более высокий профессиональный уровень. Теоретически свои навыки может совершенствовать любой, но дело в том, что даже для высококвалифицированных специалистов остается все меньше рабочих мест.

Многие стремятся повышать свой профессиональный уровень, чтобы избежать безработицы, но при этом мы все чаще наблюдаем упрощение бизнес-процессов с применением средств автоматизации, в результате чего ту же работу могут выполнять люди с более низким уровнем квалификации. Одной из областей, где такое может произойти, является разработка программного обеспечения.

«По мере того как машины 'умнеют', все больше сокращается сфера, в которой остаются востребованными уникальные человеческие навыки, – отметил Халдейн. – Машины уже сегодня решают задачи, которые еще десяток лет назад казались совершенно невыполнимыми для них. В качестве примера можно привести хотя бы беспилотные автомобили. Алгоритмы быстрого обучения позволяют не только осваивать процессы и решать задачи, но и воспринимать окружающую действительность и даже эмоции. Если варианты повышения уровня профессиональной квалификации останутся невостребованными, возрастет риск существенного роста безработицы и неполной занятости. При этом зарплаты оставшихся специалистов будут расти, что приведет к дальнейшему увеличению разрыва в уровне доходов».

«Число складских работников вследствие автоматизации, возможно, и сократится, но зато увеличится спрос на специалистов по данным, – указал руководитель направления правительственных исследований Брукингского института Даррел Уэст. – Многие экономисты полагают, что в долгосрочной перспективе заметного роста или снижения общего числа рабочих мест скорее всего не произойдет».

Тем не менее высшим должностным лицам государства необходимо продумать вероятные последствия происходящих сегодня процессов.

«Следует сделать так, чтобы люди имели возможность жить полноценной жизнью, даже если обществу потребуется относительно небольшое количество работников, – подчеркнул Уэст. – И этим вопросам необходимо уделить самое серьезное внимание уже сегодня».

Международная конференция партнеров и заказчиков Fujitsu проходит каждую осень в Мюнхене. Для японской компании рынок EMEIA (страны Европы, включая Россию, Ближний и Средний Восток, а также Индия и Африка) – один из ключевых, и потому мюнхенский Fujitsu Forum, собирающий участников из стран именно этого региона, событие всегда масштабное и значимое. Но Fujitsu Forum 2015 превзошел мероприятия прошлых лет. В ноябре текущего года в столице Баварии собралось более 12 тыс. человек из 80 стран, и впервые на форум приехал президент Fujitsu Тацуя Танака.

Открывая мероприятие, Танака отметил, что технологии Fujitsu на протяжении многих лет поддерживают реализацию самых амбициозных проектов. Один из примеров тому – лауреат Нобелевской премии 2015 года по физике Такааки Каджита, чьи эксперименты более 20 лет выполнялись с использованием высокопроизводительных решений Fujitsu для сбора и анализа данных.

«Сегодня во всем мире наступает эра цифрового бизнеса. И мы направляем свои усилия на создание технологий для ее поддержки и продвигаем идею совместной работы со своими партнерами и заказчиками, чтобы максимально ускорить движение к новой цифровой эре», — подчеркнул Танака.

Облачные амбиции

Дункан Тэйт, исполнительный вице-президент и глава Fuijtsu в регионе EMEIA, отметил, что одна из самых больших проблем на пути цифровой трансформации – обеспечить баланс между поддержкой стабильной работы традиционных ИТ-систем и быстрым внедрением технологий нового поколения, на которых базируется сама возможность цифрового бизнеса. Основой для достижения такого баланса призвана стать облачная платформа MetaArc, ее анонс стал центральным событием форума.

Как подчеркивают в Fujitsu, ключевое предназначение MetaArc состоит в ускорении внедрения решений для цифрового бизнеса на базе технологий Больших Данных, мобильности и Интернета вещей. Клиенты Fujitsu смогут, сведя к минимуму сложности и риски развертывания собственными силами, получить необходимую инфраструктуру цифровой трансформации или сами системы из облака и интегрировать их с локальными ИТ-решениями в рамках гибридной среды.

MetaArc предоставляет все типы облачных сервисов – IaaS, PaaS, SaaS (платформа уже поддерживает около 100 приложений). Тэйт рассказал также, что со временем в состав MetaArc будут включены многие внутренние системы компании, и таким образом экспертиза Fujitsu в различных областях, воплощенная в этих решениях, станет доступна ее заказчикам.

Тэйт подчеркнул, что, выпуская MetaArc, компания не собирается конкурировать с публичными облаками Amazon, Microsoft или Google. Fujitsu делает ставку на частные облака и гибридные среды и с помощью MetaArc намерена получить значительную долю этого рынка в Европе. Но в компании особо отмечают заложенную в MetaArc возможность интегрировать свои сервисы с общедоступными облачными решениями и «оркестровать» такие смешанные рабочие нагрузки.

Ядро MetaArc — облачный сервис K5, разработанный в Fujitsu на базе открытых технологий OpenStack. На форуме объявлено, что он будет дополнен средствами управления корпоративными приложениями в мультиоблачной среде, реализованными в системе UForge французской компании UShare Soft SAS. Приобретение этой компании и создание на ее базе европейского исследовательского центра Fujitsu по облачной проблематике также анонсировано на форуме.

В регионе EMEIA возможности платформы в ближайшее время будут доступны из ЦОД компании, заказчик может также развернуть MetaArc на собственной площадке (это предложение ориентировано преимущественно на крупные организации и поставщиков услуг ЦОД). Тэйт отметил значительные инвестиции Fujitsu в развитие своих дата-центров в Европе для поддержки облачных инициатив.

Интернет вещей в центре всего

Один из основных компонентов MetaArc – платформа Интернета вещей. Как рассказал Джеймс Мейнард, директор по решениям Fujitsu Global IoT & Innovation, сейчас наступает переломный момент в развитии этой концепции: гигантские массивы данных, возможности сбора которых существуют уже давно, получают инструменты анализа для извлечения из них действительно ценной информации и создания бизнес-решений. Интеграция инструментов Больших Данных и инфраструктуры Интернета вещей на базе MetaArc – отличительная черта платформы Fujitsu, подчеркнул Мейнард.

Президент Fujitsu Тацуя Танака, перечисляя ключевые технологии, которыми занимается компания, в центр общей картины поставил именно Интернет вещей: он становится основным стратегическим направлением развития решений Fujitsu. По мнению Мейнарда, выпуск облачной платформы MetaArc будет способствовать более активному продвижению предложений компании в этой области, поскольку существенно упростит их внедрение.

В выступлениях на форуме приводилось множество примеров практического использования технологий Fujitsu IoT, от системы контроля состояния пациентов больницы до решения для европейских аэропортов, позволяющего отслеживать уровень шума и загрязнения и улучшать инфраструктуру, так чтобы соседство с аэропортом было наименее болезненным для жителей. Но самым популярным оказался проект Connected Cow: коров снабжают специальными датчиками, с помощью которых фермеры могут контролировать их передвижение. Оказывается, частота шагов животного связана с периодами фертильности, и соответствующий анализ помогает регулировать поголовье коров и быков в стаде и в конечном итоге увеличивать надои.

Курс на сервисы

Стремление Fujitsu стать ключевым партнером для своих заказчиков в формировании сбалансированного ИТ-фундамента цифрового бизнеса требует более тесной работы с клиентами. На реализацию этой задачи направлена реструктуризация бизнеса компании в регионе EMEIA. Cуть трансформации, анонсированной на форуме, — сделать упор на предоставление сервисов.

Fujitsu вводит единую операционную модель для всех стран региона, которая будет включать в себя четыре направления: традиционный продуктовый бизнес (серверы, системы хранения, системы для конечных пользователей), сервисы управляемой инфраструктуры (ИТ-аутсорсинг), сервисы бизнес-приложений, корпоративные платформы (мэйнфреймы). Центральное место в этой «четверке» отводится сервисным бизнесам, причем, как подчеркнул Тэйт, компания стремится усиливать их отраслевую ориентацию. В качестве примера он упомянул недавнее приобретение компании ACT, разработчика систем продвинутой транспортной аналитики, благодаря которому Fujitsu смогла расширить свою экспертизу в транспортной сфере, а также разработку облачного решения Retail Analytics, адресованного одной из ключевых для бизнеса Fujitsu отраслей – розничной торговли. Система, доступная в облаке MetaArc, позволяет отслеживать поведение покупателей в магазинах и на основе анализа полученных данных оптимизировать размещение товаров на полках, что в итоге положительно сказывается на доходах торговой сети. По словам Тэйта, внедрение решения у одного из европейских ретейлеров заняло всего шесть недель, и это показательный пример цифровой трансформации бизнеса на базе «быстрых» — облачных ИТ.

Реструктуризацию бизнеса Fujitsu в регионе планируется завершить к концу марта 2016 года.

Лишь 8% уверены, что имеющиеся технологии вполне справятся с экспоненциальным ростом числа подключенных устройств. Треть специалистов считают более важным умение строить сети, а не сами технологии.

По оценкам Cisco, к 2020 году к Интернету будет подключено 50 млрд различных устройств и объектов, хотя до сих пор 99% неодушевленных предметов остаются неподключенными. Сетевая инфраструктура — ключевой элемент Интернета вещей. Существующие продукты для интернета вещей используют традиционные сетевые технологии, такие как Ethernet, Wi-Fi, 4G/LTE. Но следует отметить, что ряд приложений Интернета вещей налагают гораздо более жесткие требования, например, в части задержки передачи и качества обслуживания, чем те, для которых сетевые технологии изначально разрабатывались.

Свой экспресс-опрос для выяснения мнения российских специалистов относительно того, насколько существующие сетевые технологии готовы к массовому внедрению Интернета вещей, в OSP Data не спроста провели на конференции Cisco Connect 2015. Аналитикам было важно провести его  на форуме, где представлены и обсуждаются передовые технологии, не только влияющие на развитие отрасли, но и определяющие пути трансформации всего окружающего мира. Участники форума -- практики, решающие реальные задачи, актуальные для российских предприятий, хорошо разбирающиеся в реальном положении дел и активно ищущие ответы на действительно важные вопросы.

Всего в опросе приняли участие 295 специалистов. Показательно, что среди делегатов нашлось немало тех, кто сомневался в том, что хорошо понимает, что такое Интернет вещей. Вернуться к голосованию они могли после посещения выставки инновационных решений и послушав выступление ключевых экспертов компании Cisco, которая уже несколько лет занимается развитием Интернета вещей, основной из технологий цифровизации.

Ваши отношения с клиентами становятся все более личностными. Ваш бизнес остро нуждается в инструментах, которые помогли бы лучше понимать каждого клиента, а не весь сегмент клиентов в целом.

Ориентация на отдельно взятого клиента означает, что мы вступаем на путь исключительной сегментации. Этот новый курс становится ключевым для компаний, которые осознают, что понимание и удовлетворение индивидуальных клиентских потребностей отвечает двум основным, по мнению Forrester, приоритетам бизнеса — формированию доходов и управлению впечатлениями клиентов. Конечно, Большим Данным отводится огромная роль в решении обеих этих задач, но без систематического использования накопленной информации и проникновения в ее суть ваши усилия обречены.

Сами по себе Большие Данные позволяют решить только часть проблем посредством наращивания информационных объемов и создания условий для более глубокого их понимания. Многие компании уже преуспели на этом поприще и продолжают активно инвестировать в Большие Данные.

Брайан Хопкинс – вице-президент и главный аналитик компании Forrester Research.

Но этого недостаточно. Большие Данные сами по себе не оценят полезности скрывающейся в них сути для роста результатов бизнеса, не предложат эффективных мероприятий и не обеспечат непрерывного обучения.

Термином «системы озарения» (Systems of Insight) в последнее время принято обозначать методики и технологии превращения данных в эффективные действия: вычленение полезных знаний из информационного шума больших массивов данных, трансформация проверенных выводов в конкретные мероприятия и непрерывное обучение. В исследованиях Forrester говорится о «цифровых хищниках», нового типа специалистах по извлечению сути, которая находит отражение в новаторских бизнес-моделях, построенных с использованием аналитических систем озарения. Пионерами такого процесса являются Amazon и Google, впоследствии к ним добавились Facebook, LinkedIn, Netflix и Uber.

Специалисты по извлечению сути следуют общим правилам поведения. Они руководят работой команд, которые объединяют разработчиков и экспертов по данным и бизнесу, поддерживают непосредственные контакты с директором по цифровым технологиям. Команды эти используют гибкие методы непрерывных поставок и самые разные источники данных, совместными усилиями осуществляя систематизацию сделанных выводов, их утверждение и реализацию в программном обеспечении.

Какое отношение системы озарения имеют к клиентскому опыту? На восприятие клиентами вашей компании оказывают влияние три фактора: эффективность удовлетворения организацией клиентских потребностей, простота ведения с нею бизнеса и позитивность опыта, формирующего клиентские ощущения. Системы озарения могут улучшить все указанные показатели следующим образом.

• Помогая заботиться о наиболее ценных клиентах в моменты, когда у них возникают какие-то потребности. Клиентские потребности зависят от контекста и постоянно меняются. Например, ваш ценный клиент оказался в нелетную погоду в переполненном аэропорту без информации, без места для ночлега и без возможности куда-либо выехать. Команда специалистов, занимающаяся его поездкой, должна проанализировать данные и выполнить все необходимые мероприятия (выяснить, есть ли места в гостиницах на случай отмены рейса, и т. д.), выдав соответствующие рекомендации сотрудникам, которые поддерживают непосредственную связь с клиентом.

• Эффективно решая проблемы при обработке клиентских запросов. Начиная вести дела с вашей компанией, клиенты ожидают, что никаких осложнений возникать не будет. Неработающие процедуры и отсутствие сотрудников, отвечающих за взаимодействие, пугают их, заставляя искать выходы на стороне. Аналитические системы объединяют данные изолированных процессов и используют обобщенную информацию для выполнения простых операций, соответствующих текущему контексту. Допустим, если клиент пытается совершить на вашем сайте платеж и у него это не получается, система анализа должна выдать агентам контактного центра рекомендации по разрешению этого вопроса.

• Подавляя конкурентов революционными решениями. По-настоящему новые решения конкурентам воспроизвести не так просто. Интернет-сервис Stitch Fix, например, продает одежду людям, не желающим тратить время на изучение имеющихся предложений и на походы по магазинам. Пока конкуренты пытаются заманить потенциальных покупателей на свой сайт или в магазин, Stitch Fix просто отправляет клиентам очередной набор подготовленной для них одежды, используя ранее обработанную информацию. Другой пример: компания Tesla Motors использует аналитическую систему для постоянного совершенствования водительских навыков клиентов. Иногда это происходит прямо в процессе вождения. Ford Motor, General Motors и Nissan только сейчас начали перенимать такой опыт.

По оценкам Forrester, на создание первых систем озарения и развитие уже существующих архитектурных возможностей уходит от одного года до трех лет и от 2 млн до 10 млн долл. Сумма немалая. Такие затраты могут показаться совершенно непомерными, но, не имея аналитических систем, вы будете вырабатывать лишь множество «интересных» данных без какого-либо эффективного их применения в эпоху, когда очень многое зависит от личностного восприятия клиентов.