Главные российские ИТ-тренды – 2024: дайджест

15 Новые технологии цифровой безопасности.

16 Цифровые двойники.

Затем, после получения ответов респондентов (а также после обширной обратной связи от участников опроса), был проведен первичный анализ ИТ-трендов. На графике представлено распределение полученных ответов.

Первичные данные, полученные в ходе прохождения опроса, показали крайне низкую заинтересованность предприятий в таких ИТ-трендах, как «Метавселенные», «Dark-модели для предприятий разного типа (dark factory, dark X): минимизация точек взаимодействия с клиентом и численности персонала» и «Регулирование областей применения ИИ». Было принято решение исключить их из дальнейшего анализа, а полученные данные позволили не рассматривать их в качестве актуальных ИТ-трендов для российской экономики.

Также после обработки всей полученной обратной связи и проведения консультаций авторы исследования исключили из перечня следующие ИТ-тренды.

• Стремление к цифровому суверенитету, импортозамещение зарубежных технологий. Анализ полученных данных показал, что 55 % респондентов активно исследуют и планируют внедрение российских ИТ-решений, при этом еще 31 % компаний заместили ряд иностранных ИТ-решений. Фактически в данном случае имеет место не ИТ-тренд ближайшего будущего, а особенность российской экономики, с которой уже столкнулось большинство отечественных предприятий.

• Разработка прикладного ПО на основе программного обеспечения с открытым исходным кодом. Первичный анализ данных показал, что 49 % респондентов уже используют открытое ПО или разработанные на его основе решения, причем еще 16 % организаций активно исследуют эту возможность. Как и в случае с достижением цифрового суверенитета, в данном случае имеет место не отдельный ИТ-тренд, а особенность современной российской экономики, которая наблюдается «здесь и сейчас».

• Генеративный искусственный интеллект. Анализ обратной связи показал, что российские компании не рассматривают генеративный ИИ в качестве отдельного ИТ-тренда. Гораздо больший интерес для российских организаций представляет разработка решений, использующих ИИ, внутри которых могут использоваться технологии генеративного искусственного интеллекта.

Отметим, что представленный в данном исследовании набор ИТ-трендов не следует рассматривать как единственно верный или единственно возможный. Тренды были определены на основе экспертизы авторов исследования и обсуждения с представителями бизнес-сообщества. Ключевыми источниками информации являлись также многочисленные исследования международных консалтинговых компаний и крупных российских предприятий.

Уже на данном этапе стало очевидным наличие национальной специфики при определении ИТ-трендов. Интересно сравнить результаты нашего опроса с итогами исследования компании Gartner «Главные стратегические технологические тренды 2023» (Top Strategic Technology Trends 2023). Так, Gartner включила в перечень трендов метавселенные. Однако анализ российских предприятий продемонстрировал крайне низкую заинтересованность в этих технологиях. Вероятно, сейчас отечественный бизнес сфокусирован на более понятных, более реализуемых, более интересных для потребителя и менее затратных технологиях, чем метавселенные.

В списке трендов Gartner также есть «Доверие к ИИ, управление рисками и безопасностью» (AI Trust, Risk and Security Management). Однако выделенный в рамках исследования ВШБ НИУ ВШЭ тренд с близким смысловым содержанием («Регулирование областей применения ИИ») оказался среди наименее интересных для российского бизнеса. На текущий момент вопросы регулирования ИИ и разграничения ответственности между поставщиками соответствующих сервисов и их пользователей находятся в стадии активного обсуждения, в том числе с участием высших государственных лиц и представителей бизнеса, однако этап практической реализации тех или иных мер регулирования ИИ еще не достигнут.

Отметим, что в рамках исследования трендов Gartner было выделено сразу два тренда, посвященных искусственному интеллекту: уже упомянутый тренд «Доверие к ИИ, управление рисками и безопасностью» и «Адаптивный искусственный интеллект». Как уже было сказано выше, проведенный авторами сборника опрос и анализ обратной связи позволили сделать вывод о том, что российский бизнес сегодня рассматривает искусственный интеллект комплексно.

В этом сборнике будет рассмотрено только 10 ключевых трендов, которые были выявлены на основе первичного анализа результатов опроса и полученной обратной связи. Именно они могут быть определены как ИТ-тренды для российской экономики – 2024.

Как показал опрос, наиболее реализованным на практике является тренд по обогащению и интеграции разнородных распределенных данных. Более половины компаний заявили о том, что такие технологии уже внедрены. При этом подавляющее большинство организаций, которые уже внедрили соответствующие решения, планируют увеличивать в них инвестиции (более 80 %). А наиболее популярными бизнес-функциями для текущего и будущего применения были названы операционная деятельность, маркетинг, исследования и клиентский опыт.

Одним из наименее исследуемых ИТ-трендов стали автономные системы. Однако даже этот тренд имеет значение для бизнеса: 22 % компаний заявили о том, что либо уже внедрили соответствующие технологии, либо занимаются их изучением. Тем не менее у внедрения автономных систем в деятельность российских компаний хорошие перспективы. Их использование позволяет не только значительно сократить затраты предприятия, но и сформировать и вывести на рынок новые продукты или сервисы. Столь низкий результат автономных систем как ИТ-тренда связан прежде всего с низкой степенью распространения подобных решений как на мировом, так и на российском рынках.

Интересную позицию занял тренд, связанный с цифровыми платформами, организацией единого информационного пространства и алгоритмизацией доступа. При ранжировании трендов на основе варианта «не планируют внедрять» он оказался практически в середине: такой ответ выбрали 22 % респондентов. Однако с точки зрения уровня внедрения этот тренд второй по популярности, он уступил только обогащению и интеграции разнородных распределенных данных. Такое неоднозначное положение связано с тем, что в настоящий момент создание новых цифровых платформ не всегда оправданно с экономической точки зрения. Все рынки, на которых внедрение цифровых платформ гипотетически возможно, уже стали высококонкурентными, и продвижение нового продукта будет крайне сложной и затратной задачей.

Самый привлекательный тренд, который сейчас исследует большинство компаний, – разработка решений на базе ИИ. Действительно, наибольшее внимание к искусственному интеллекту было приковано в начале 2023 года, и на момент проведения опроса внедрить ИИ в свою деятельность успели чуть менее 30 % компаний. Показательно, что всего 20 % организаций не планируют внедрять ИИ. При этом все компании, которые уже используют ИИ, планируют увеличить инвестиции в это направление. Его практическое и предполагаемое использование больше всего распространено в операционной деятельности, в разработке и инжиниринге, в исследованиях, маркетинге и клиентском опыте.

Области текущего и ожидаемого применения ИТ-решений на базе соответствующих трендов (%)

Респонденты, чьи компании уже внедрили ИТ-решения, относящиеся к тому или иному ИТ-тренду, ответили на вопрос, есть ли у них планы по увеличению инвестиций в развитие соответствующего направления.

Как показал опрос, российские компании в целом удовлетворены даже текущими результатами от использования ИТ-решений и видят в них значительный потенциал. Для различных ИТ-трендов доля компаний, которые планируют увеличивать объем инвестиций, колеблется в диапазоне от 82 до 100 %, причем максимальный показатель зафиксирован в отношении сразу трех трендов: «Автономные системы», «Новые технологии цифровой безопасности» и «Разработка решений, использующих ИИ».

Авторы исследования также хотели выяснить области применения ИТ-решений, основанных на соответствующих трендах. В качестве ключевых областей применения были выделены операционная деятельность, разработка и инжиниринг, исследования, маркетинг, цепи поставок и логистика, бэк-офис (обработка счетов, документооборот), HR, клиентский опыт. Области применения были отдельно проанализированы для компаний, которые уже внедрили соответствующие ИТ-решения, и для организаций, которые лишь исследуют возможности по их применению.

Области ожидаемого применения ИТ-решений на базе соответствующих трендов (%)

В случае с компаниями, которые уже внедрили соответствующие ИТ-решения, актуальным для наибольшего количества областей применения оказался тренд «Разработка решений, использующих ИИ». Значительную актуальность для различных областей применения продемонстрировали и такие тренды, как «Переход организаций к анализу совокупного опыта (сотрудников, клиентов, поставщиков, подрядчиков и т. д.) и внедрение соответствующих гибких ИТ-систем» и «Цифровые платформы: организация единого информационного пространства и алгоритмизация доступа».

Следующая часть анализа включает ответы респондентов, которые заявили о том, что на момент проведения опроса их компания только исследует возможность применения ИТ-решений на базе какого-либо тренда. Анализ данной группы компаний показал схожие результаты. Наиболее привлекательной областью применения для данной группы компаний оказалась операционная деятельность. Ей значительно уступают разработка и инжиниринг, маркетинг и клиентский опыт. HR – наименее привлекательная область применения для реализации соответствующих ИТ-решений. А «Исследования» и «Бэк-офис (обработка счетов, документооборот)» оказались наименее привлекательными областями применения для решений на базе рассматриваемых ИТ-трендов.

Самым привлекательным в данном случае оказался ИТ-тренд «Новые технологии цифровой безопасности», который опережает тренд на расширенную автоматизацию и тренд по разработке решений на основе ИИ. В качестве наименее интересных трендов, как и в предыдущем случае, фигурируют автономные системы и цифровые двойники.

Один из вопросов исследования касался импортозамещения компаниями иностранных ИТ-решений. Подавляющее большинство респондентов (73,6 %) заявили, что их организация осуществляет имплементацию отечественных решений взамен ушедших с российского рынка западных технологий. Тем не менее значимая группа компаний (26,4 %) заявила о том, что не проводит подобную имплементацию. Это позволяет говорить о том, что потенциал роста спроса на отечественные ИТ-решения не исчерпан. В российской экономике существует значительная доля предприятий, которые еще не приступили к замене иностранных ИТ-решений.

Еще один вопрос был нацелен на понимание того, насколько распространены сегодня инструменты управления внедрением цифровых инноваций. Можно ожидать, что компании, которые обладают подобными инструментами, способны осуществлять этот процесс быстрее, эффективнее и, что крайне важно, более предсказуемо. Результаты опроса показали, что подавляющее большинство компаний ограничиваются обычными инструментами управления проектами (60,4 %). Небольшая доля предприятий осуществляет только контроль рисков (11,3 %), а 28,3 % рассчитывают показатель возврата на цифровые инвестиции.

Также в рамках опроса мы выявили наиболее серьезные проблемы, с которыми сталкиваются российские компании при планировании и освоении новых цифровых решений. В первую пятерку вошли недостаток специалистов (программистов, архитекторов, дата-сайентистов); приоритизация инвестиций и/или разработок; отсутствие у персонала навыков, необходимых для имплементации решений, цифровая неграмотность; правильный выбор новых технологий; наличие старых систем с несовершенным кодом и архитектурой.

Интересно, что вариант «Отсутствие заинтересованности у руководства» оказался наименее популярным: подобный ответ дал только один респондент. Непопулярным стал и ответ «Отсутствие поддержки со стороны поставщика», что позволяет говорить как о высокой заинтересованности российских поставщиков, так и о качественных процессах взаимодействия и поддержки.

И наконец, в рамках опроса мы хотели выяснить, насколько сами специалисты заинтересованы в изучении ИТ-трендов. Более половины участников опроса – директора и старшие менеджеры, от осведомленности которых о перспективах использования цифровых технологий зачастую зависят начало и последующая реализация соответствующих проектов. При этом специалисты и мидл-менеджеры, как правило, хорошо осведомлены о деятельности организации и ее процессах и могут выявить области потенциального применения ИТ-трендов.

Результаты опроса показали, что сотрудникам наиболее интересны такие ИТ-тренды, как разработка решений, использующих ИИ (56,6 %); суперприложения (41,5 %); обогащение и интеграция разнородных распределенных данных (39,9 %). Также сотрудники заинтересованы в вопросах импортозамещения, достижения цифрового суверенитета, генеративного искусственного интеллекта и в регулировании областей применения ИИ.

В этом сборнике эксперты, разбирая 10 ключевых российских ИТ- трендов, используют не только полученные в ходе опроса данные, но и профессиональный опыт экспертов, статистику и информацию из открытых источников.

Состав актуальных ИТ-трендов российской экономики, вероятно, будет меняться год от года – как будет меняться и экономический, политический, социальный и культурный контекст, внутри которого существует российская экономика и функционируют отечественные предприятия.

Евгений Зараменских – профессор, руководитель департамента бизнес-информатики Высшей школы бизнеса НИУ ВШЭ.

Тренд № 1

Искусственный интеллект

Искусственный интеллект снова атакует

Евгения Чернозатонская

Мир переживает волну интереса к искусственному интеллекту, а бизнес готов вкладывать миллиарды в ИИ-решения. Оправданны ли эти инвестиции?

По данным опроса Высшей школы бизнеса НИУ ВШЭ, 80 % компаний уже применяют или собираются применять инструменты искусственного интеллекта (ИИ) в своих бизнес-процессах. Напомним, что ИИ – это обширная и разнородная область Computer Science, включающая такие направления, как нейросети, машинное обучение, глубинное обучение, обучение с подкреплением, компьютерное зрение и общение на естественном языке.

Задачи, с которыми должны справляться машины, чтобы их можно было считать «интеллектуальными», – умение распознавать изображения, решать задачи, понимать человеческий язык, анализировать данные и выдавать экспертные оценки – были определены более полувека назад.

Тогда же появился термин «искусственный интеллект». Удивительно, что ранние ИИ-разработки были сосредоточены в основном на классических играх, в первую очередь шахматах, а также на попытках алгоритмического машинного перевода, которые велись с конца 1950-х. Именно успехи в игровом поединке с человеком считались мерой разумности машины.

В 1996 году весь мир следил за матчем компьютера Deep Blue с тогдашним чемпионом мира по шахматам Гарри Каспаровым (признан в России иноагентом). Победа Deep Blue принесла славу ее создателям и подняла акции компании IBM, вложившейся в этот проект.

Сейчас ИИ проник во все сферы человеческой деятельности: образование, науку, искусство, промышленность и транспорт. А когда вычислительные мощности перестали ограничивать объемы обработки данных, компании стали производить их в невиданных прежде масштабах, и бизнес вступил в эру ИИ.

У этого понятия есть разные определения. Они довольно сложные, поэтому мы воспользуемся объяснением «на пальцах», предложенным Рубеном Ениколоповым, научным руководителем Российской экономической школы[11].

Допустим, что у нас есть таблица Excel. В первой колонке число, во второй – тоже число, а в третьей – их произведение. Excel сама перемножит числа, если вы введете формулу умножения. А теперь представим себе, что формулы нет, но есть несколько строк из трех чисел: множитель, множитель, произведение и т. д. Вы хотите, чтобы машина сама догадалась, что в третьей колонке произведение чисел. Это и есть задача для ИИ, и сейчас он решает ее для огромных и многомерных массивов данных разного формата, а вместо простой формулы произведения выдает сложные интегральные метрики. Бизнес-применение ИИ опирается в первую очередь на его способность улавливать закономерности в массивах данных.

ЭКОНОМИКА

Системы, которые относятся к классу ИИ, – многомиллиардная индустрия. По прогнозу IDC[12], в 2023 году мировой объем инвестиций в ИИ достигнет $154 млрд, а к 2026 году – $300 млрд (в оценку включены софт и «железо»). Как распределятся эти миллиарды? Из 36 сфер применения ИИ, выделенных IDC, cамыми востребованными в 2023 году будут умные чат-боты для поддержки клиентов, системы анализа продаж и рынков и рекомендательные сервисы. В эти направления будут вкладываться компании всех отраслей, и в совокупности они принесут поставщикам решений примерно $40 млрд. Также значительными будут инвестиции бизнеса в технологии ИИ для оптимизации ИТ-инфраструктуры, расширенной аналитики киберрисков, анализа и расследований мошенничества и обмана. Отрасли с наибольшими инвестициями в ИИ – банковский сектор и ретейл (см. врез справа).

Искусственный интеллект – обширная и разнородная область Computer Science, включающая такие направления, как нейросети, машинное обучение, глубинное обучение, обучение с подкреплением, компьютерное зрение и общение на естественном языке

Исследовательские фирмы Precedence Research[13] и Acumen[14] тоже предсказывают бурный рост инвестиций в ИИ в 2023-м и последующие годы. Однако исследование Стэнфордского университета свидетельствует о том, что это будет не только рост, но и восстановление: в 2022 году корпоративные инвестиции в ИИ упали на 26,7 % по сравнению с 2021 годом. Этому охлаждению, однако, предшествовал серьезный рост: с 2013 по 2020 год инвестиции корпоративного сектора в ИИ увеличились в 18 раз. Главным фактором роста был не утихающий вплоть до 2020 года оптимизм и даже хайп вокруг машинного обучения и ИИ в целом, подогреваемый бизнес-гуру. Откат начался в 2021 году, а в 2022 году снизилось как общее число сделок по приобретению решений с ИИ, так и число ИИ-стартапов[15]. Вероятно, сказалось разочарование: лишь небольшая доля компаний смогла нарастить доход и прибыль благодаря ИИ-решениям. Доля американских компаний, которые внедрили их хотя бы в одном функциональном подразделении, перестала расти: согласно опросу McKinsey, в 2019 году таковых было 58 %, а в 2022 году – лишь 50 %. Сказались и неудачный опыт внедрения ИИ в разные функции компаний, и общее разочарование в его возможностях, связанное с пандемией: роль ИИ в предиктивной аналитике была неубедительной. Автор статьи в HBR связывает это в первую очередь с качеством данных, которыми пользовались национальные системы здравоохранения[16].

В 2022 году бизнес не спешил внедрять разработки по ИИ в повседневную практику. «Многие компании, которые решили строить собственные приложения на основе ИИ и аналитики, сталкиваются с одной и той же проблемой. Они нанимают дата-сайентистов, те строят модели, но эти модели редко реализуются на практике. Недавний опрос дата-сайентистов показал, что лишь 20 % моделей реально дошли до имплементации», – пишет евангелист применения ИИ в бизнесе Томас Дэвенпорт[17].

Вектор снова повернул вверх с приходом ChatGPT (подробнее о ней на с. 31). Бизнес опять поверил в то, что ИИ-решения способны обеспечить подъем эффективности в разных сферах. Инвестиции в стартапы, которые имели в своем описании генеративный ИИ (generative artificial intelligence), в I квартале 2023 года взлетели в разы – до $12 млрд. Даже без учета тех $10 млрд, которые компания Microsoft вложила в создателя ChatGPT OpenAI, рост год к году составил 58 %. А уже летом 2023 года американский канал CNN заговорил о новом ИИ-пузыре[18] с неясным будущим (в том числе из-за быстро меняющейся регуляторной среды).

По мнению доцента факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ Евгения Соколова, сейчас технологии ИИ находятся на поворотном этапе: алгоритмы действительно работают и могут приносить пользу, но при этом мы мало понимаем их свойства, ограничения и потенциальные риски: «Грубо говоря, мы умеем получать гигантскую формулу, которая выдает очень неплохие решения задачи, но при этом не можем в этой формуле разобраться и гарантировать ее корректность. А без понимания устройства этих алгоритмов невозможно говорить об их надежности, стабильности и непредвзятости».

РОССИЙСКИЙ РЫНОК ИИ

Правительство России до 2030 года направит около 24,6 млрд руб. на развитие технологий ИИ, еще около 100 млрд руб. в это направление вложит «Сбер», следует из утвержденной властями дорожной карты. К 2024 году, согласно этому документу, объем рынка технологий на базе ИИ в России составит 14 млрд руб. Это более чем в 10 раз меньше оценок, заложенных в аналогичную программу от 2019 года, отмечает «Коммерсантъ»[19]. Но даже обновленные планы реализовать будет сложно, считают эксперты: для этого просто не хватит высокопроизводительного зарубежного оборудования вроде видеокарт Nvidia.

Лидеры финтехрынка в России инвестировали в ИИ около 600 млрд руб. за последние 10 лет, говорится в свежем исследовании ассоциации «ФинТех»[20]. По данным опроса, к середине 2023 года 80 % финансовых компаний имеют подразделения по анализу данных, но только у 17 % компаний есть централизованные структуры по работе с ИИ-решениями. 95 % компаний финансового сектора используют ИИ-технологии в основных процессах. Респонденты отметили, что главными барьерами внедрения ИИ являются дефицит профильных специалистов, а также отсутствие отечественных инструментов для работы с машинным обучением.

По словам Германа Грефа, в «Сбере» ИИ широко применяется в разных бизнес-функциях. В интервью РБК[21] он сказал: «<…> На сегодняшний день в подавляющем большинстве наших сервисов мы локализовали собственные разработки на 100 %. Это же касается искусственного интеллекта. Все, что касается <…> больших языковых моделей и трансформеров, это от начала до конца наша собственная разработка. И мы не зависим ни от каких вендоров». По словам Грефа, у «Сбера» достаточно собственных данных, чтобы обучить свои модели, а единственное узкое место – это «железо». «Для задач искусственного интеллекта нужны специализированные чипы, так называемые ASIC [application-specific integrated circuit, интегральная схема для конкретного применения], и целый ряд других специализированных инструментов, которые производят несколько компаний в мире. Это сегодня вызов». Свои ИИ-решения, например по Deep Learning, «Сбер» использует в разных частях экосистемы, но не как коммерческий продукт.

Особые риски систем ИИ: нарушение авторских прав, дискриминация, высокие энергозатраты

Перспективы развития ИИ в банковском секторе видит и Банк России. В начале апреля регулятор заявил о собственных планах создания центра компетенций по ИИ.

В «Яндексе» ИИ интегрирован во множество сервисов: собственно поиск, YandexGo, Yandex Market. «Яндекс» разрабатывает свою версию генеративной сети ChatGPT на базе решений GPT-3 от компании OpenAI. Проект в итоге назвали YandexGPT. YandexGPT умеет тезисно пересказывать текст (сервис 300.ya.ru), а также генерирует тексты в режиме реального времени и форматирует их. В августе 2023 года «Яндекс» объявила, что на технологической платформе «Яндекс. Учебник» будет построена образовательная нейросеть на базе YandexGPT для помощи в изучении программирования. Ожидается, что бесплатный обучающий сервис для детей и подростков появится в открытом доступе в 2024 году.

По данным CNews[22], российский рынок ИИ быстро растет, суммарная выручка топ-10 участников третьего рейтинга крупнейших игроков увеличилась на две трети. С 2022 года российский бизнес активно внедряет распознавание и синтез речи, чат-боты и голосовых виртуальных ассистентов.