В шапке
Какими будут информационные системы нового поколения

Какими будут информационные системы нового поколения

Около 10 лет я, Максим Якубович, занимаюсь решением проблем клиентов, связанных с улучшением их процессов с помощью автоматизации, и за это время слышал огромное количество недовольств по поводу текущих информационных систем, которые имеют ряд схожих проблем:

-  Текущие информационные системы – это пассивные записные книжки не работающие без людей

- Их внедрение требует колоссальных затрат на сбор данных. Чтобы извлечь и проанализировать требования к ИС, разработать ТЗ для разработчиков требуется привлекать дорогостоящих бизнес-аналитиков. Работа по разработке ТЗ длится несколько месяцев, а иногда около года.

- Внесение изменений в текущие информационные системы стоит дорого

С этими проблемами сталкивается любой быстрорастущий бизнес и для решения этих проблем нужен новый подход, нужны информационные системы нового поколения.

Около 15 лет назад я познакомился с изобретателем Сергеем Трушкиным, который рассказал мне о своих, как мне тогда казалось, фантастических идеях. Но сегодня этот продукт в виде MVP (minimum viable product) начал внедрять в нескольких бизнесах. Продукт, над которым работает стартап Сергея Трушкина (о Сергее можно узнать здесь:  http://trushkin.online), получил  название «кибер-мозг компании» (или кратко – Empiry). Это система, которая предназначена для решения всех вышеописанных проблем.

Сейчас прототип этой системы тестируется в ИТ-компаниях «РДТЕХ» и «Эниботс», прототип также тестируют выпускники университета Иннополис, а на сегодняшний день - это самый сильный ИТ-университет РФ. Ежедневно в продукт вносятся изменения, поэтому его еще нельзя считать даже готовым MVP. Но даже такое его состояние позволяет моделировать деятельность компаний. С развитием функционала системы она просто будет становиться все мощнее. Например, за последние два месяца в ней появился функционал прогнозирования.

Сейчас множество менеджерских книг по дизайну продуктов и услуг описывают то, как нужно создавать подобные продукты. А мы это начали делать до появления этих книг еще в 2005 году. Сначала возникло смутное ощущение что ИТ-системы делают не совсем то что нужно. Отрабатывались отдельные гипотезы. Мы говорили об автоматическом управлении и появилась необходимость глубоко изучить, что такое менеджмент. В 2008 году возник термин «Инфороботы», но у него не было стабильного содержания. Мы пробовали и нейротест, и триплеты семантик веб, и машинное обучение, но в итоге пришли к очень простой и эффективной модели. Незачем обрабатывать тонны неструктурированной информации, если в бизнесе практически все зависит от порядка и регламентации. Гораздо проще этот порядок обеспечить моделированием. И в 2012 году мы окончательно определились с базовыми положениями: сетевые графики для моделирования процессов, модели жизненного цикла в онтологии структур системы. В итоге получили очень небольшие затраты на создание ядра и такие же небольшие за создание знаний кибер-мозга.

На текущий момент для автоматизации основных бизнес-процессов в Беларуси внедряются информационные системы таких поставщиков как SAP, 1С, Microsoft и Oracle.

Успешность проектов внедрения информационных систем не превышает 30%, а в сфере цифровой трансформации она и того ниже:

«Годы исследований в области преобразований показали, что уровень успеха этих усилий неизменно низок: менее 30 процентов. Результаты этого года свидетельствуют о том, что цифровые преобразования еще сложнее. Только 16 процентов респондентов утверждают, что цифровые преобразования в их организациях успешно повысили производительность, а также позволили им выдержать изменения в долгосрочной перспективе.»

© https://www.mckinsey.com/business-functions/organization/our-insights/unlocking-success-in-digital-transformations?fbclid=IwAR0Z6Vq7TZza_sH5SERElk37tCUgJW64wSMU0rUfAYL5jC-HdbPD5DhSw5w

Наиболее часто упоминаемой целью цифровых преобразований является оцифровка операционной модели организации, на которую ссылаются 68 процентов респондентов того же исследования.

Менее половины говорят, что их целью было либо запуск новых продуктов или услуг, либо взаимодействие с внешними партнерами по цифровым каналам, например, таким как:

•          Мобильный интернет

•          Приложения для мобильных телефонов или планшетов

•          Приложения для умных часов

•          Живой чат

•          Email

•          Мгновенные сообщения

•          Страницы в социальных медиа

Казалось бы, MVP кибер-мозга создается уже почти 15 лет – это очень долго и возникает вопрос:  Почему так долго?

На самом деле, 15 лет это всего 30 000 часов. Из них 18 000 часов было потрачено на изучение того, что такое менеджмент и на преподавание Сергеем Трушкиным курса «Менеджмент» в бизнес школах и корпоративных университетах. Преподавание стало источником инвестиций в идеи кибер-мозга. Еще 8000 часов ушло на работу Сергея в роли организационного дизайнера в компаниях-клиентах и около 6000 часов суммарно на разработку кибер-мозга. То есть на проект разработки MVP кибер-мозга ушло 3 человеко-года. А это не так уж и много. Сергей пять раз пытался привлечь инвестиции в стадию R&D и все пять раз были провальными. Поскольку деньги сосредоточены в руках предпринимателей, а они на дух не переносят исследователей, то исследования Сергей проводит за свои деньги. Так как он ограничен в финансовом ресурсе, то это сказывается на темпах разработки и сроках. Сергей считает, что разработка идеи на свои деньги - это не плохо, т.к. отсутствие серьезных финансовых ресурсов заставляет продумывать эффективные решения, хотя и приводит  к затягиванию сроков создания MVP.

Сергей говорит: «Нельзя предпринимателей винить за их плохое отношение к стартапам. Внутри исследования нового кроются колоссальные риски и потери. Предприниматель - это человек, у которого планов всегда больше чем ресурсов, поэтому предприниматель всегда отдолжает ресурсы и обязан их возвращать. Это распространенный миф, что предприниматель получает свои огромные деньги потому, что рискует. И вот почему: например, все риски сработали, предприниматель потерял ресурсы и отдать никому ничего не может. Кто ему заплатит? Никто! Предприниматель - это человек, который тиражирует ценность. Послушайте предпринимателей: Тинькова, Рыбакова, Чичваркина. Они в один голос говорят. Найди классную (ценную) идею и быстрее конкурентов строй системы тиражирования этой ценности. Деньги поступают с первой операции. Чем ценнее продукт или услуга, тем больше маржа. Ежедневно 24 в сути расширяй тираж ценности. Предприниматели ничего не изобретают, они берут работающие ценные идеи и создают систему тиражирования. А кто создает идеи? Исследователи! Люди, умеющие работать в неопределенности, достаточно усидчивые чтобы не бросать дело и умеющие находить баланс жизни и вклада в работу. Есть два хороших высказывания, проявляющие суть различия. Пионер говорит, что возможную реальность следует ценить больше реальных возможностей. Предприниматель говорит, что возможная реальность создается из реальных возможностей. Оба высказывания я услышал от Игоря Рыбакова (Технониколь). Вообще,  есть три основных логики деятельности: Исследователь, Конструктор и Организатор. Предприниматель соединяет в себе конструирование и организацию системы., а Исследователь изобретение и конструирование ценности. Я на 70% исследователь, на 20% конструктор и на 10% организатор. Я занимаюсь предпринимательством только когда нужны ресурсы на исследования. Поэтому все так долго. За время работы я сделал уже 5-6 пилотов, как сейчас принято говорить. С каждым система становилась проще и универсальнее. Это позволяет мне писать совершенно реальные вещи, которые другим людям кажутся сказочными и нереальными.

Дальше будет так. Когда система дойдет до хорошего уровня зрелости и ее легко будет внедрять, появятся сотни предпринимателей, которые используют ее в своем бизнесе и начнут на ней строить свой бизнес. У каждого предпринимателя должен быть список из десятка перспективных исследователей и за их деятельностью нужно следить. У нас с Максимом есть один знакомый предприниматель. После знакомства с идеями кибер-мозга он сказал: Ну пока там все сыро, подождем, когда у 3-4 компаний это заработает и тогда сразу у нас запустим. И каждые 2-3 месяца он спрашивает, как дела? Он держит руку на пульсе. Вот он истинный предприниматель. А я истинный ученый, исследователь.»

Аналогов кибер-мозга на рынке, по мнению Сергея, пока  нет.

Смысл цифровой трансформации

Проблема в смысле самого термина «цифровая трансформация»: большинство людей оперируют инструментами, типа чем больше используешь, тем больше цифровой. Сергей для себя определил смысл цифровой трансформации так: практически убрать людей из выполнения  процессов. Бизнес должен стать роботом и выполнять миллионы операций не людьми, а компьютерными транзакциями. Экономика цифровой трансформации - это на миллионах операций снизить себестоимость выполнения работ и приятия решений на порядок (в десять, а то и в десятки тысяч раз раз). С законотворчеством поступить надо так же – снизить на порядок количество чиновников, а распределение ресурсов в государстве выполнять только по формулам. А формулы должны вырабатывать люди на основе статистики и теории справедливости. На сегодня,  самая цифровая отрасль в России - налоги и сборы. Недавно в публикациях я видел, что в 2021 году в они собираются отменять налоговую отчетность и говорят, что будут списывать налоги с каждой транзакции. Получается, что можно сократить всех налоговиков с их коррупцией, всех бухгалтеров и часть юристов.

Какие проблемы есть у текущих систем, автоматизирующих бизнес, таких как SAP, 1С, Oracle  и иже с ними?

Сергей уже более 20 лет думает над этим вопросом и нашел несколько важных для себя идей. Они лежат в основе создания иной системы, кибер-мозга компании.

Первое. Все начинается с огромной стоимости данных, если их вносят в систему люди. Это десятки российских рублей за каждое число или тег. И если для бизнеса вам надо собирать и анализировать миллион чисел, то готовьтесь к огромным затратам. Все потому что ИТ-разработчиков не учили генерировать данные из моделей. При такой генерации 90% данных в бизнесе компьютер создает сам, себестоимость создания на уровне десять в минус девятнадцатой степени и качество данных - тотальное. Если в вашу систему данные вносят люди, то вы далеки от мира высокой эффективности. Обратите внимание на высказывания Германа Грефа и владельца Алибабы Джека Ма: «Алгоритмы ничто, данные все!» Именно в данных лежит основная стоимость и ценность ИТ систем. Сейчас же алгоритмы стоят дорого, а данных - кот наплакал!

Второе. Любая программа ЭВМ - это робот. Программисты - это создатели роботов, обрабатывающих данные. Но почему эти роботы не взаимодействуют друг с другом? Для чего посредниками выступают люди? Настройте систему так, как сказал поставщик и отгоните людей на пару метров от компьютера. Посмотрите, что она будет делать? И вы увидите, что ничего. Эти роботы ничего сами не делают. Система ничем не лучше бумаги, которая так же пассивна и ничего не делает если люди ее не пишут или не читают. В цифровом же мире компьютер выполняет множество бизнес-операций без людей. Правильный критерий цифровой трансформации - это посчитать сколько вообще операций делается в компании и посмотреть сколько делается компьютером а не людьми.

Третье. Вы заказываете систему у команды разработчиков. Пишете ТЗ, хотя это странно. Представьте, вы приходите к врачу и говорите - У меня болит голова! А врачи вам - да, сейчас вылечу, дайте ТЗ! Кто спец в компьютерах? Кто знает, что они могут? По идее - он! Вот и лечи, т.е. автоматизируй. Все старые системы так и созданы. На основе ТЗ. Пациенты лечили себя сами!

Четвертое, программисты напишут программу по вашему ТЗ, они сделают «железобетонным» кодом для изменения которого вам придется их же нанять. Кто видел, как программа меняла свои алгоритмы сама, переобучаясь по ходу деятельности под воздействием изменяющихся данных? Но можно и нужно создавать именно такие самоорганизующиеся программы! Минимум написал, запустил и пусть учится сама. И это совсем не модное сейчас машинное обучение или искусственные нейросети, хотя в них подобные механизмы есть. Это системы автоматизации управления на основе сетевых графиков. Их можно менять прямо в процессе исполнения и программисты не нужны совсем. Вы, бизнес, сами создаете модели процессов из которых генерируются данные. И одновременно решаются перечисленные проблемы ИТ. Это основа создаваемой мной системы.

Какие ключевые функции  есть в MVP  кибер-мозга на текущий момент

1. Сама создаёт информацию о сделках. Не грузит людей записями

2. Сама общается с людьми о задачах и контрактуется с ними

3. Устанавливает приоритет работы для всех участников всех сделок

4. Ведёт учёт и анализирует деятельность, старается сама оптимизировать

5. Записывает сбои процессов. Кое-что исправляет сама и привлекает к решению людей

6. Следит за работой всех участников сделки, в том числе за сотрудниками смежников и поставщиков

Какие дополнительные преимущества по сравнению с текущими информационными системами дает кибер-мозг?

1. Не требует бизнес аналитиков и программистов для запуска и адаптации при изменениях среды

2. Управляется через мессенджер, а в будущем - через навык голосового помощника, например Алисы

3. Оплата берется только за пользу. Я планирую отменить лицензии на использование софта. Установка и обучение бесплатно. А когда система начнет управлять тогда и имеет смысл платить.

4. Надеюсь, что она заменит собой все текущие системы, которые есть у компании-клиента для ведения бизнеса и решит проблему деинтегрированности и дороговизны связывания систем между собой.

Как кибер-мозг сам создаёт информацию о сделках

Сейчас в компаниях принято писать регламенты и описания процесса. А люди на их основе или по-своему создают данные конкретных сделок. В системе сделка моделируется в Ресурсно-событийных диаграммах, по аналогии с ДНК, а затем реплицируется. Система создаёт все что нужно, а люди только корректируют при необходимости. Но смысл и задача системы выполнить сделку так как запланировано.

Так же, как и регламенты, модели сделок в итоге утверждают топ-менеджеры. Но построение модели может быть коллективным и иерархическим

Первый вариант сделки делает человек, просто записывая все шаги сделки.

На запись регламентов сейчас тратят больше времени чем нужно на запись модели. Регламентация и описание бизнес процессов сейчас помогают, хоть немного, понять сложную систему. Но уже можно с теми же затратами получить в сто раз лучший результат - обученных роботов выполняющих процессы.

На создание первого варианта сделки нужно потратить 20-30 минут: сесть и описать шаги сделки, сказать машине «запомни». Она запоминает и начинает сразу выполнять.

Любая сделка перед началом должна быть промоделирована. А в тираже модель повторяется с вариациями. Если вариация возникает, то исполнитель подправляет текущую сделку, но не модель. Модели обрабатывает система, любое отклонение фиксируется и обрабатывается

Давайте на примере: в компании есть процесс продаж, описанный в регламенте. Для него в кибер-мозге проектируют первую сделку. Затем на основании каждой завершенной сделки по продаже система улучшает модель сделки. Сделка - это результат, полученный клиентом и модель включает и воронку продаж, и документы, и физические действия людей, и множество проверок чек-листов.

Так компании-газели уже делают прямо сейчас, например компания Грасс. Они запланировали рост в 2019 году на 63%. У них практически нет регламентов и при этом работает  650 человек. Сейчас они это делают на 1С с большими затратами и напряжениями. Не удивительно, что они уже совместно с Сергеем думают о следующем шаге цифровой трансформации: как 90% деятельности поручить роботам.

Цифровые двойники

Обязательно нужно смотреть что делается в области цифровых двойников. Сейчас - это в основном физическая модель. Она используется для существенно снижения затрат при проектировании сложных систем за счет виртуальных экспериментов. Но концепция цифровых двойников может быть использована не только на физических процессах, но и на организационных и даже на ментальных. Сергей представляет как сделать цифрового двойника груза, производственной партии и даже идеи. Собственно, таких цифровых двойников он и называет инфороботом.

Когда появятся первые результаты пилотных проектов, на которых будет обкатан MVP кибер-мозга

Личный кибер-мозг Сергея Трушкина будет представлен миру в последние дня мая 2019 года. Его личный кибер-мозг будет предоставлять вместо него услуги, например: обучение, проведение стратегических сессий, конструирование систем управления, решение проблем компании, выращивание предпринимательской культуры внутри компании.

Кроме того, ведутся работы по обкатке MVP кибер-мозга в ИТ-компании и в производственной компании. Как только кибер-мозг заработает в 4-5-ти компаниях, а это может произойти до конца 2019 года, многие передовые предприниматели захотят внедрить его у себя. Думаю, с этого момента развитие и внедрение кибер-мозга начнется быстрыми темпами в разных сферах бизнеса.

Какой объем продаж по кибер-мозгу планируется получить через год-два

В своей бизнес-модели Сергей не планирует продавать лицензии, а получать доход только от реальной экономии , полученной у клиента, то рассчитать плановый объем продаж довольно трудно.

Сейчас бизнесмены вынуждены тратить 25% выручки на транзакционные издержки и в них 8-10% это потери. Наш продукт снизит эти издержки до 2-3% и чтобы получить результат он не будет никому платить, а результат получать будет автоматически. Можно предположить, что бизнесмены будут готовы отдавать от 60% от 25% сэконмленных благодаря автоматизации денег ежемесячно за услугу кибер-мозга. Если подсчитать эту сумму для 50% компаний РФ и РБ, то получатся миллиарды долларов в год.

 

Комментарии (0)
Войти как