Тренду на цифровизацию бизнеса осталось жить 5‑10 лет. Что будет дальше

Многие компании все еще проводят цифровизацию, но к 2030–2035 годам этот этап пройдет. Начнется интеллектуализация: компаниями будут управлять технологии. Что делать уже сейчас, рассказывают Максим Ким и Максим Рогоза.

Интеллектуализация — это эволюция цифровизации, выходящая за рамки простой автоматизации рутинных операций. Речь идет о фундаментальном перепроектировании бизнес‑процессов, при котором решения принимаются и выполняются автономно интеллектуальными системами на основе данных с минимальным участием человека.

От цифровизации к интеллектуализации

Но в перспективе 5–10 лет управление процессами перейдет от человека к интеллектуальным технологиям, работающим на основе больших данных. Искусственный интеллект и продвинутая аналитика обеспечивают тотальную автономность «умных» компаний — от понимания потребностей клиента и формирования персонализированных предложений до управления внутренними процессами.

Технологическая база «умной» компании представляет собой совокупность интеллектуальных IT‑систем и инфраструктуры, а также методов управления технологиями.

Лидеры рынка закладывают основу для интеллектуализации бизнеса уже сейчас.

Приведем пример: страховая компания столкнулась с тем, что одна из ключевых бизнес‑систем устарела — она ограничена по производительности, не может масштабироваться и становится причиной сбоев. Компания не просто заменила устаревшее монолитное решение на современные микросервисы, но предусмотрела ИИ‑native‑архитектуру, то есть стала выстраивать всю систему вокруг ИИ. Так она заложила все необходимые компоненты и изменения в процессах для того, чтобы потом успешно применять искусственный интеллект.

7 принципов развития технологий в «умной» компании

Итак, выделим ключевые принципы, на которые полагается «умная» компания. Руководствуйтесь ими при трансформации своего цифрового ландшафта.

1. Персонализированный опыт

Наладьте адаптивное взаимодействие с пользователями через все каналы коммуникации. Анализ данных и машинное обучение (ML) обеспечат индивидуальный подход к каждому клиенту с учетом его предпочтений, поведения и потребностей.

Примеры:

— Альфа‑банк еще в 2023 году внедрил персонализацию категорийного кешбэка на основе машинного обучения. В результате POS‑оборот (общий объем покупок, совершенных клиентами в торгово‑сервисных предприятиях с использованием банковских карт или других электронных способов оплаты, а не наличными. — PBK) каждого клиента, выбирающего категории, увеличился до 40% на горизонте полугода.

Масштабирование категорийного кешбэка принесло банку около 400 млрд POS‑оборота в 2023 году, а количество целевых клиентов выросло с 800 тыс. до 3,6 млн человек в течение года.

— X5 Retail Group получила порядка 5 млрд руб. экономического эффекта за 2023 год благодаря внедрению технологий искусственного интеллекта в ассортимент, ценообразование и персонализацию предложений.

Персонализированный опыт обеспечивают:

• Омниканальное взаимодействие с использованием ИИ, которое персонализирует сервис и автоматизирует обслуживание.
• Система глубокого анализа клиентского поведения, позволяющая формировать индивидуальные предложения.
• Централизованная платформа сбора и анализа данных, создающая целостное представление о клиенте.
• Система динамической адаптации пользовательских интерфейсов, учитывающая индивидуальные особенности каждого клиента.
• Система прогнозирования потребностей, которая проактивно предлагает релевантные продукты и услуги на основе исторических и поведенческих данных.

2. Операционная эффективность через автоматизацию

Придерживайтесь комплексного подхода к оптимизации бизнес‑процессов. Он основан на применении интеллектуальных технологий автоматизации для минимизации доли ручного труда, сокращения влияния человеческого фактора и повышения скорости выполнения задач.

Пример: РЖД внедрила программных роботов в разных филиалах холдинга. Так компания исключила ошибки и сократила сроки выполнения ряда задач в три‑пять раз.

Технологии для повышения операционной эффективности:

• Автоматизация повторяющихся операций с использованием программных роботов.
• Системы самообслуживания для сотрудников и клиентов, обеспечивающие автономный доступ к сервисам и информации без участия операторов.
• Комплексная автоматизация бизнес‑процессов с использованием workflow‑систем — решений для управления «потоком работ», то есть для оркестрации задач, контроля исполнения и оптимизации процессов.
• Автоматизированное управление IT‑инфраструктурой через программный код для быстрого развертывания и конфигурирования компонентов.
• Автоматизированная система мониторинга процессов и инфраструктуры с функциями раннего обнаружения проблем и автоматического реагирования.

3. Управление на основе данных (Data‑driven)

Принимайте решения на основе непрерывного анализа структурированных и неструктурированных данных. Используйте продвинутую аналитику и ИИ, чтобы делать прогнозы.

Пример:

— «Газпром нефть» благодаря методам искусственного интеллекта и технологии цифровых двойников уже ежегодно получает порядка 500 млрд руб. дополнительного дохода, а также ожидает сокращения сроков реализации проектов с семи‑восьми до трех лет.

— РЖД за счет цифровизации и использования автоматизированной системы управления перевозочным процессом сократила среднее время простоя под грузовыми операциями на 5,2% — до 8,3 суток.

Решения для реализации Data‑driven подхода:

• Система прогнозного моделирования и анализа данных, которая помогает выявлять тренды, прогнозировать события и определять потенциальные проблемы.
• Система поддержки принятия решений на основе алгоритмов машинного обучения, которая нужна для автоматической обработки типовых ситуаций.
• Централизованная платформа сбора и анализа данных в реальном времени, обеспечивающая контроль ключевых показателей и автоматическое выявление отклонений.
• Единое хранилище структурированных и неструктурированных данных, оснащенное инструментами интеллектуального поиска и категоризации.
• Система оперативного анализа бизнес‑процессов, которая автоматически формирует отчеты и дашборды для разных уровней управления.

4. Бесшовная интеграция

Обеспечьте прозрачное взаимодействие информационных систем и сервисов. В этом помогут стандартизированные интерфейсы — без необходимости создания промежуточных решений.

Пример:

Благодаря технологиям бесшовной интеграции ВТБ сократил сроки разработки и внедрения интеграций с внешними и внутренними сервисами до двух недель.

Для бесшовной интеграции применяются:

• API‑first архитектура — подход к созданию систем на основе стандартизированных API‑интерфейсов, который обеспечивает простую интеграцию и масштабирование сервисов.
• Интегрированная среда для совместной работы, которая объединяет все информационные системы с помощью унифицированных форматов данных и протоколов обмена.
• ESB‑платформа (сервисная шина предприятия), которая выполняет централизованное управление интеграционными процессами и оркестрацию взаимодействия между системами.
• Система автоматического обмена данными, которая обеспечивает взаимодействие между приложениями.
• Платформа управления жизненным циклом API, которая охватывает создание, публикацию, контроль версий, безопасность и мониторинг использования API.

5. Гибкость через разработку

Создавайте ПО на базе современных практик разработки — микросервисной архитектуры и DevOps‑культуры. Это поможет быстро адаптироваться к изменениям бизнес‑требований.

Примеры:

Принципы гибкой разработки уже помогли:

— X5 Group сократить время вывода продуктов на рынок (time‑to‑market) на 33% — с 60 до 40 дней;

— «ВсеИнструменты.ру» ускорить обновление товара в 60 раз — с 40 минут до 30–40 секунд;

— корпорации «Росатом» повысить скорость разработки новых продуктов на 50% по сравнению с классическим программированием.

Подход реализуется с помощью:

• DevOps / MLOps / CI /CD — это методологии и набор практик, объединяющих разработку, эксплуатацию и автоматизацию для обеспечения непрерывной поставки программного обеспечения;
• микросервисной архитектуры — подхода к построению приложений как набора небольших автономных сервисов, независимо развертываемых и масштабируемых, взаимодействующих через API;
• кросс‑функциональных продуктовых команд с полным набором компетенций, которые могут самостоятельно развивать продукты;
• Low‑code‑платформ — инструменты быстрой разработки приложений с минимальным программированием, позволяющие бизнес‑пользователям создавать и модифицировать решения;
• GitOps‑подхода — это практика декларативного описания и управления инфраструктурой и приложениями через программу Git, которая обеспечивает воспроизводимость и полный контроль изменений.

6. Масштабируемость и эластичность

Обеспечивайте масштабируемость и эластичность.

Масштабируемость позволяет наращивать производительность IT‑инфраструктуры и систем пропорционально добавляемым ресурсам.

Эластичность — это способность адаптировать объем используемых ресурсов под текущую нагрузку в режиме реального времени, оптимизируя затраты через динамическое масштабирование и программно‑определяемую инфраструктуру.

Примеры

Создание cloud‑native‑инфраструктуры и применение контейнеризации приложений позволяют бизнесу добиваться впечатляющих результатов.

— «Азбука вкуса» за счет описанных выше подходов смогла сократить затраты на IT на 20% и повысить производительность ключевых сервисов на 25%.

— Компания «Антиплагиат», используя гибридное облако и настроив динамическое масштабирование ресурсов, достигла 60‑процентной экономии на серверных мощностях, а также увеличилась скорость вывода обновлений на рынок с нескольких дней до 15 минут.

Технологии для масштабируемости и эластичности:

• Cloud‑native‑инфраструктура — нативная разработка и развертывание приложений в облаке, которая обеспечивает гибкость и автоматизацию.
• Гибридное облако с единым управлением, которое объединяет частные и публичные облачные ресурсы для оптимального распределения нагрузки.
• Контейнеризация приложений — упаковка приложений и их зависимостей в изолированные контейнеры, которая обеспечивает стабильную работу в любой среде и быстрое масштабирование.
• Динамическое масштабирование — автоматическое управление вычислительными ресурсами на основе текущей нагрузки, которое оптимизирует производительность и затраты с помощью политик и триггеров.
• Программно‑определяемая инфраструктура — полностью автоматизированное управление всеми компонентами инфраструктуры через код, которое обеспечивает быстрое и гибкое конфигурирование.

7. Безопасность и отказоустойчивость

Выстраивайте комплексный подход к защите данных и обеспечению непрерывности работы систем. Такой подход основан на многоуровневой защите, автоматическом восстановлении и проактивном мониторинге.

Примеры

Для обеспечения отказоустойчивости компании выстраивают распределенную инфраструктуру с механизмами самовосстановления.

— «Ростелеком» в Коми, запустив дублирующую линию связи, сократил технологические перерывы в шесть раз за счет автоматического переключения нагрузки при сбоях.

— Интернет‑магазин Fix Price выдерживает 12‑кратный рост трафика во время распродаж.

Эффективность таких систем повышается за счет непрерывного отслеживания состояния для мгновенного реагирования, а многоуровневая система безопасности и архитектура Zero Trust дополнительно защищают от угроз, способных вызвать отказы.

Добиться отказоустойчивости помогают следующие элементы:

• Zero Trust архитектура — основана на принципе «не доверяй никому», поэтому требует постоянной проверки каждого запроса к системам независимо от источника и местоположения.
• Распределенная инфраструктура — обеспечивает дублирование компонентов в разных дата‑центрах и автоматическое переключение нагрузки.
• Многоуровневая система безопасности, которая включает комплекс решений для защиты от внешних и внутренних угроз. Среди таких решений: шифрование, аутентификация и контроль доступа.
• Система непрерывного отслеживания состояния инфраструктуры и приложений, которая позволяет выявить потенциальные проблемы на раннем этапе и автоматически отреагировать на них.
• Механизмы самовосстановления систем при сбоях, включая автоматический перезапуск сервисов, переключение на резервные копии и балансировку нагрузки.

С чего начать

Движение к интеллектуализации бизнеса не должно быть хаотичным — инфраструктура крупных компаний требует тщательного анализа, выбора оптимального способа и последовательности трансформации. Поэтому начните с разработки технологической стратегии, которая включает концепцию и «дорожную карту» цифрового развития компании.

Стратегия идентифицирует ключевые проблемы и риски IT‑ландшафта, а также определяет технологии, необходимые для реализации бизнес‑целей компании с учетом трендов и лучших практик рынка. Составьте план реализации стратегии и ее бюджет.

Наличие технологической стратегии поможет повысить гибкость и скорость внедрения изменений, а также снизить операционные риски.