Цифровые экзерсисы

Алексей Смыслов, директор по цифровой трансформации MGC GROUP:

Для MGC GROUP, одного из ведущих холдингов по производству автокомпонентов, цифровизация – это прежде всего создание единого управляемого бизнеса. В нашем периметре более 13 производственных площадок и свыше двух тысяч сотрудников. Задача ИТ-дирекции – обеспечить поддержку и развитие ИТ во всем холдинге, связав технологические изменения с потребностями производства.

Мы работаем в условиях, когда после ухода иностранных вендоров часть критичных для бизнеса систем была отключена, а часть осталась без возможности полноценной поддержки и развития. Это увеличивает объем ручного труда, замедляет процессы и накапливает риски. 

Сегодня у нас четыре приоритета: 

1. Внедрение современной отечественной ERP-системы; 

2. Развитие собственной платформы автоматизации производства; 

3. Интеграция искусственного интеллекта в бизнес-процессы; 

4. Информационная безопасность. 

Внедрение ERP продвигается быстрыми темпами и подходит к финальному этапу. Платформа должна охватить всю цепочку создания продукции: от квотации и проектирования до производства, управления аудитами и рекламациями. Для нас принципиально, чтобы эти процессы формировали общую картину деятельности предприятий.

Ощутимый результат уже дала централизация работы технических служб всех предприятий в модуле «Техобслуживание». Сейчас активно внедряется модуль учета простоев и дефектов. До конца года планируем запустить модуль управления рекламациями и аудитами во всем холдинге.

Отдельная ключевая задача – централизация отчетности. Здесь важна последовательность: автоматизация создает цифровой след каждого процесса, на его основе появляется достоверная отчетность, а затем – возможность анализировать состояние производства и принимать обоснованные управленческие решения. Именно поэтому качество первичных данных для нас имеет такое же значение, как и функциональность системы. Без него цифровизация может ускорить получение отчетов, но не повысить качество управления.

Искусственный интеллект уже стал повседневным инструментом ИТ-дирекции. Он помогает ускорять разработку и тестирование, подготовку документации и презентационных материалов. Мы также прорабатываем его применение в других функциях бэк-офиса: там видим возможность получить заметный эффект при соразмерных затратах на внедрение. 

Производственное применение ИИ – отдельный перспективный трек, который пока находится на стадии проработки. На собственной платформе планируем отдельный модуль генеративного ИИ и машинного обучения. При этом возможность технологии и подтвержденный результат ее применения для нас – разные этапы: эффект необходимо проверять на конкретных задачах. 

Основные барьеры сегодня – большое количество ручных операций, качество данных и некоторое сопротивление изменениям. Мы преодолеваем их через предоставление сотрудникам инструментов, в которых многие операции уже автоматизированы, а контроль качества данных встроен в рабочий процесс. 

Баланс между скоростью внедрения и надежностью выстраиваем через поэтапный запуск. Сначала проводим пилот на одном-двух предприятиях, собираем замечания, дорабатываем продукт и только после этого переходим к масштабированию. Такой подход позволяет проверить решение в реальных условиях и ограничить влияние возможных проблем на холдинг. Для производственного бизнеса скорость изменений нужно оценивать вместе с непрерывностью работы, защитой информации и применимыми требованиями. Информационную безопасность мы выделяем в самостоятельный приоритет: развитие цифровых инструментов должно укреплять устойчивость бизнеса.

Дмитрий Смирнов, руководитель управляющей компании «Группы SRG»:

Цифровизация в бизнесе, по моему мнению, – это не самоцель, а инструмент, выросший из потребности в обработке и анализе огромных объемов данных. SRG – инвестиционно-консалтинговая группа, и мы ежегодно сопровождаем около сотни крупных сделок и инвестиционных проектов совокупной стоимостью больше триллиона рублей. Без цифровых технологий такая работа невозможна. Однако в сложной оценке бизнеса, нематериальных активов, убытков, судебных кейсов и инвестиционных проектов экспертное суждение остается критически важным. 

Важно не просто внедрять отдельные инструменты, а развивать управленческую способность менять процессы. 

Отдельного внимания заслуживает вопрос применения искусственного интеллекта. Мы активно внедряем ИИ-процессы в рутинную деятельность, однако практический эффект пока неоднороден. Ключевая проблема использования ИИ, особенно в конфиденциальных проектах, – риски утечек данных. Рынок должен прийти к упорядочиванию применения ИИ. 

Наша компания активно развивает собственные ИТ-продукты: 

• цифровые решения для сделок с жилой недвижимостью; 

• ERP-систему ORIS для оцифровки процессов в сфере охраны труда; 

• платформу HALP для оценки личностных характеристик сотрудников; 

• сервисы онлайн-оценки недвижимости для банков.

В прошлом году в Группе была проведена серия экспериментов по применению ИИ внутри наших бизнес-направлений. После было решено сформировать отдельный комитет по ИИ, сделав ставку на регулярность работы и долгосрочную цель, а не на точечные инициативы. По сути это исследовательская лаборатория с минимальной иерархичностью: она не подменяет бизнес-подразделения, а помогает быстрее проверять гипотезы и затем распространять то, что сработало.  

Я вижу несколько ключевых барьеров при внедрении цифровых решений. Первый – страх собственников «сломать работающий процесс». Собственники справедливо опасаются менять отлаженные механизмы без понятной модели изменений. Второй – дорогой капитал. Высокая стоимость заемных средств сдерживает роботизацию и внедрение ИИ. Третий – некачественные первичные данные. Автоматизация без наведения порядка в первичных данных лишь масштабирует хаос. Поэтому мы сначала наводим порядок, а затем автоматизируем.

Внедрение ИИ устроено парадоксально. На исследование и постановку задачи на начальном этапе нужно потратить больше времени и ресурсов, чем на сам процесс внедрения. Основная работа заключается в том, чтобы понять, где именно инструмент даст эффект, как измерять качество и проверку результатов, какие риски могут возникнуть и, самое главное, как органично встроить этот ИИ в рабочий процесс. Здесь решающим фактором вновь оказывается не инструмент, а искреннее желание руководителя изменить порядок вещей и взять на себя ответственность за расходование ресурсов (в том числе времени людей, их внимания), управленческие эксперименты и неизбежные ошибки на этом пути.

Виталий Щербаков, директор департамента по искусственному интеллекту и большим данным «МегаФона»:

Для нас, как для зрелого цифрового игрока, приоритетность отдельных направлений цифровизации уже не стоит так остро – мы изначально выстроены на технологических решениях и заранее строили ИТ-фундамент, поэтому сегодня речь идет не о выборе «главных» векторов, а о системной эволюции. Сейчас фокус смещен на ускорение обработки данных, оптимизацию сквозных процессов и адаптацию передовых технологий в новых для нас сферах – в том числе в сегментах, где раньше не прогнозировали отдачу. 

Мы целенаправленно внедряем улучшения в телеком-инфраструктуру, работу с клиентской базой и внутренние системы по самым разным направлениям: от автоматизации рутинных операций до внедрения прогнозной аналитики и инструментов на базе ИИ для повышения качества сервиса. При этом не запускаем проекты ради эксперимента: каждый проходит предварительную оценку потенциала и экономического эффекта, поэтому все реализованные направления дают ощутимый результат и не заканчиваются после этапа пилотирования.

Среди ключевых барьеров для телеком-оператора – интеграция новых решений с уже существующими системами, а иногда и несколькими сразу, которые годами формировали ландшафт нашей ИТ-инфраструктуры. Часто именно «стыки» между старыми и новыми компонентами становятся источником рисков: несовместимость протоколов, различия в форматах данных, расхождения в логике бизнес процессов. 

Еще один возможный барьер – обеспечение совместимости на стыке сетей и сервисов: в телекоме любая задержка или ошибка может напрямую влиять на качество связи и доступность услуг, поэтому требования к отказоустойчивости и непрерывности здесь особенно высоки.

Любые изменения проводим поэтапно, с предварительным нагрузочным тестированием на ограниченных сегментах: проверяем гипотезу на небольшом объеме, собираем метрики, оцениваем влияние на ключевые показатели и только после этого масштабируем решение. Важную роль играет и архитектурная проработка: мы заранее проектируем механизмы отказоустойчивости, резервирования и автоматического переключения, чтобы минимизировать риски при переходе на новые технологии.

Большинство изменений реализуется во внутреннем контуре, без доступа к внешним источникам. Мы разделяем изменения на категории по степени влияния на критичность сервисов и для каждой категории определяем свой набор контрольных процедур – от экспресс-аудита до полноценного цикла проверок и согласований. Любые внешние интеграции или изменения, затрагивающие публичные сервисы, проходят многоэтапную проверку на соответствие регуляторике и стандартам ИБ. Такой подход дает возможность двигаться быстро там, где риски минимальны, и действовать максимально осмотрительно там, где цена ошибки высока. 

О горизонтах цифровизации поговорим на Международном форуме «Всемирный день качества». Так 11 ноября в рамках сессии «Умное качество: ИИ и цифровые инструменты управления» ведущие ретейлеры и их производители поделятся своим опытом и расскажут, как современные технологии помогают выводить качество на новый уровень. Участники обсудят, какие инструменты уже сегодня применяются на практике, как они влияют на процессы контроля и как выстраивается взаимодействие между всеми звеньями цепочки поставок. Регистрация по ссылке.