Дорогу осилит идущий

Двенадцатая ежегодная конференция IBM Think Kyiv собрала в столице Украины свыше трехсот партнеров и клиентов, зарубежных гостей. Насыщенная программа мероприятия включала четыре тематических потока, где участники имели возможность обсудить актуальные тенденции в области искусственного интеллекта и облачных технологий, современной инфраструктуры и безопасности.

Тон конференции задал генеральный директор «IBM Украина», Валерий Шляхов, занимающий этот пост с 1 января. Во вступительном слове он обратился к ИТ-трендам. По оценкам аналитиков, мировой рынок информационных технологий растет в среднем на 3-5% в год и, как ожидается, к 2020 г. его объем достигнет 1,5 трлн. долл. Последние годы в его структуре наиболее динамично растет доля ПО и услуг. На сегодня они составляют львиную часть.

Валерий Шляхов: «Вскоре 50% дохода IBM будут приносить облачные, когнитивные и аналитические решения, консалтинг. Около 70% оборота «IBM Украина» сегодня приходится на ИТ-сервисы»

Со своей стороны IBM, как крупный игрок глобального ИТ-рынка следует актуальным трендам, а отчасти и формирует их. Только бэклог ИТ-услуг корпорации составляет 120 млрд. долл., что для сравнения сопоставимо с ВВП Украины. К слову, в нашей стране, компания имеет сильную команду в несколько сотен профессионалов, которые предоставляют широкий спектр услуг – от разработки стратегии, до полного аутсорсинга ИТ. В обороте локального представительства IBM около 70% приходится именно на ИТ-сервисы, по данным Валерия Шляхова.

Основной бизнес IBM – цифровая трансформация для клиентов. На протяжении своей истории корпорация менялась вместе с рынком, а следом и структура ее доходов. Если 60 лет назад 90% дохода ей приносили инфраструктурные решения, то на стыке веков на первое место вышли ИТ-сервисы. Ожидается, что уже в обозримой перспективе около половины дохода IBM будут приносить облачные, когнитивные и аналитические решения, консалтинг и новые платформы. Именно поэтому в последние годы основное внимание уделяется этим направлениям.

Экспоненциальный рост объемов данных – без преувеличения можно назвать мантрой XXI века в ИТ. По оценкам аналитиков, в 2016 г. размер нашей «цифровой вселенной» составлял около 16 зеттабайт, а уже в 2020 г. превысит 44 ЗБ. Причем столь стремительное увеличение обеспечивается преимущественно за счет неструктурированных данных. Возникает вопрос, как их обрабатывать и использовать?

По мнению экспертов IBM, ответ следует искать в технологиях искусственного интеллекта (ИИ). Корпорация делает ставку на развитие когнитивных решений на базе ИИ-платформ. На сегодня это одно из наиболее динамичных направлений глобального ИТ-рынка с ростом порядка 25% в год. Считается, что уже в текущем году три четверти разработчиков ПО встроят те или иные возможности ИИ в свои приложения, а к 2020 г. объем одного этого сегмента достигнет триллиона долларов.

Тему ИИ в своем выступлении развил Питер Хеджес (Peter Hedges), старший советник по когнитивному бизнесу IBM в Центральной и Восточной Европе. Он очертил ряд важных на его взгляд соображений касательно продуктивного внедрения ИИ.

Питер Хеджес: «Первопроходцы в области машинного обучения получают фору перед конкурентами для накопления опыта, совершенствования моделей ИИ»

Во-первых, ИИ – вовсе не очередное модное словечко, он уже вокруг нас. Особо не задумываясь над этим, многие из нас ежедневно используют сервисы с применением машинного обучения – это и спам-фильтры, и различные рекомендательные системы, навигационные и транспортные мобильные приложения.

По оценкам IDC, в прошлом году рынок когнитивных систем и платформ ИИ вырос на 23% и превысил 2 млрд. долл. В этом сегменте с долей почти 10% лидирует IBM, своевременно углядевшая тренд. Считается, что уже в 2021 г. три четверти предприятий будут использовать ИИ в своих приложениях.

Что же такое по сути ИИ? Это технология, дающая возможности для улучшения существующих процессов на предприятии и поиска новых возможностей для развития бизнеса. В розничной торговле ИИ используют для изучения потребительских настроений и прогнозирования спроса, выработки персонифицированных товарных рекомендаций. В сфере финансовых услуг – для анализа рисков и выявления махинаций. Довольно широко сегодня применяется анализ изображений. К примеру, на производстве – для контроля качества и в области технического обслуживания, в страховом бизнесе – для ускорения оценки степени повреждений и расчета размера компенсации.

На многих предприятиях найдется свое место для ИИ, в зависимости от особенностей деятельности и приоритетов. По мнению Питера Хеджеса, лучшее применение для ИИ там, где имеются значительные объемы данных для анализа. Стоит лишь задуматься и начать.

И тут нередко все упирается в соответствующие навыки. В настоящее время это узкое место на пути реализации проектов в области ИИ. Особенно остро эта проблема стоит в сфере обработки и анализа данных – на 28% в год растет потребность в таких специалистах. Определенные надежды в этой связи возлагаются на дистанционное обучение. В частности IBM налаживает сотрудничество с платформой Coursera.

Но найти и нанять специалиста по ИИ тоже недостаточно. Исследования IBM показывают, что 80-90% компаний, преуспевающих в области внедрения ИИ, имеют специальные команды, включающие представителей разных отделов: ИТ, аналитического, разработки, производственных. Начиная с небольших проектов такие коллективы поэтапно наращивают экспертизу и становятся способны решать все более сложные задачи. Кроме того, жизненный цикл моделей машинного обучения обычно составляет 6-12 месяцев, после чего их надо корректировать и переобучать. Именно опытная внутренняя команда разноплановых специалистов может гарантировать развитие ИИ-проектов и их преемственность, обеспечить плавный переход от данных к моделям, их развертыванию и эксплуатации. Со своей стороны IBM готова предложить необходимый инструментарий – как в облаке, так и для наземного развертывания.

Ну и, наконец, дорогу осилит идущий. В области ИИ первопроходцы имеют преимущество. Поскольку они получают фору перед конкурентами для обучения моделей ИИ, а также их совершенствования. Поэтому стоит начинать с малого, держа в уме глобальные вещи. Это должно стать частью стратегии компании. Нужен системный подход, планы по развитию направления ИИ, инвестиции в навыки и т.д.

Эрве Ролланд: «Нередко для получения первых результатов от использования ИИ достаточно изучить уже имеющиеся на предприятии данные»

Говоря о цифровом лидерстве для расширения возможностей бизнеса Эрве Ролланд (Herve Rolland), вице-президент по индустриальным решениям IS&BD IBM Europe, акцентировал внимание на важности связной реализации внутренней и внешней цифровой трансформации промышленного предприятия. В первом случае речь идет об изменениях в самой компании – через ускорение основного бизнеса с помощью ИТ, к трансформации бизнес-модели и рождению инноваций в индустрии, а во втором – об оптимизации процессов, затрагивающих партнерскую сеть и клиентов, создании новых услуг.

В качестве иллюстрации спикер привел примеры совместных проектов цифровой трансформации с рядом известных компаний из разных отраслей – Jaguar Land Rover, Pratt & Whitney, PSA Peugeot Citroën, Sandvik, Schaeffler, Whirlpool – и показал, что не всегда такие проекты имеют первоначально ожидаемый эффект. Но в любом случае IoT, когнитивные и прочие современные технологии позволяют бизнесу принимать обоснованные решения о дальнейшем развитии того или иного направления. Причем нередко для этого бывает достаточно проанализировать уже имеющийся в компании пласт данных.

Помимо богатого портфолио решений и опыта IBM, а также лидерства в области создания новых технологий (23 года на первом месте по количеству патентов) партнерство с этой корпорацией имеет еще одно важное, по мнению спикера, преимущество. В то время, как все больше компаний сегодня зарабатывают на данных клиентов. И речь тут идет не только об известной четверке GAFA. Но и, к примеру, BMW, которой по прогнозам уже через 8-10 лет 40% дохода будут приносить именно данные. IBM же утверждает, что не монетизирует чужие данные и не собирается этого делать. То есть клиенты корпорации могут не опасаться, что их интеллектуальная собственность будет использована кем-то еще без их ведома.

Доклад о том, как заставить работать данные в облаке на благо бизнеса представил Джонатан Визлер (Jonathan Wisler), руководитель IBM Cloud Infrastructure в ЕС. Он отметил, что сегодня машинное обучение – это как Интернет в 90-е годы прошлого века – технология, освоение которой, по сути, только началось, но за ней, безусловно, большое будущее. Бизнес накапливает все большие объемы данных и некоторые из них имеют шанс вырваться вперед за счет ИИ.

Джонатан Визлер: «Когнитивные технологии позволяют принимать осмысленные управленческие решения на основе анализа данных, а не чьих-то субъективных соображений»

Если проследить развитие компьютерных технологий, то вначале были мэйнфреймы – мощные централизованные вычислительные системы. Затем появились ПК и помогли повысить производительность на многих участках. Потом получил распространение Интернет. Сегодня крупные предприятия используют в своей деятельности все вышеперечисленное. Но конкурентное преимущество получают те, кому удается объединить все имеющиеся инструменты в эффективную систему. И тут как раз IBM готов поделиться своим богатым опытом в интеграции всех этих решений. Есть еще вопрос наследованных приложений. Ведь невозможно на каждом этапе развития технологий все начинать с нуля. Кроме того, чем больше имеется данных, тем острее стоит вопрос обеспечения их безопасности. То есть сложностей хватает.

Но их надо преодолевать. Отсидеться и подождать не получится. Известно немало примеров успешных некогда компаний, которые просмотрели важные технологические тенденции в своей отрасли и довольно быстро оказались на обочине истории – Kodak в области фотографии, Nokia – в смартфонах… Поэтому жизненно необходимо научиться использовать данные для совершенствования как внутренних процессов компании, так и взаимодействия с клиентами. Причем с учетом современных темпов, в принятии важных решений крайне важно опираться именно на объективные данные, а не чьи-то субъективные оценки.

Немало успешных компаний сегодня строят свою бизнес-модель на продаже данных, другие стремятся использовать их для улучшения клиентского опыта. Поэтому важно понимать, как именно бизнес использует ваши данные, насколько прозрачно все построено. Особенно с оглядкой на GDPR.

Для этого существуют сервисы IBM Cloud, которые позволяют четко управлять откуда берутся данные, как обрабатываются и хранятся, вопросы защиты… все это находится под контролем. Чтобы, в конечном счете, бизнес мог извлекать для себя пользу из накапливаемых данных.

Специально для компаний, которые только начинают в этой области, создан также сервис IBM Cloud Garage, который позволяет в стиле стартапа всесторонне изучить основные особенности планирующегося проекта, определить основную его ценность для предприятия и на базе лучшего опыта из разных индустрий понять, как можно в конечном итоге комплексно трансформировать предприятие. То есть, как уже говорилось ранее, начав с малого, поэтапно двигаться в сторону более значительного.

Помимо трех десятков докладов по направлениям искусственного интеллекта, облачных технологий, современной инфраструктуры и кибербезопасности вниманию участников IBM Think Kyiv в холле конференции также были представлены стенды партнеров вендора и, традиционно, уникальная возможность пообщаться со спикерами и ведущими экспертами.

Ready, set, buy! Посібник для початківців - як придбати Copilot для Microsoft 365