В рамках сессии в центре внимания участников дискуссии стоял вопрос использования больших данных, искусственного интеллекта и современных возможностей и рисков развития экономики, бизнеса и социальной сферы в контексте становления «Индустрии 4.0».
Ключевые проблемы и их решения, выявленные в ходе сессии
1. Недостаточное законодательное обеспечение вопросов работы с большими данными.
С учетом скорости развития информационных технологий и проникновения их в жизнь общества, а также сопутствующей этому процессу трансформации бизнес-моделей, особенно для компаний, специализирующихся на технологиях обработки больших данных, искусственном интеллекте и т. д., остро проявляется нужда в быстром обновлении российского законодательства. В настоящее время в законодательстве не определены основные «правила игры» по работе с большими данными, отсутствует ряд важнейших определений.
Возможные решения
Законодательное обеспечение процессов работы с большими данными: закрепление определений основных понятий («данные», «большие данные» и др.) и ограничений по использованию больших данных, в том числе основываясь на этических принципах.
2. Недостаточность проработки возможных механизмов и задействованных инстанций в сборе и обработке больших данных.
В настоящее время накоплен достаточно серьезный объем данных; в то же время многие субъекты экономических отношений по-прежнему занимаются накоплением данных для проведения в последующие годы масштабного ретроспективного анализа. Возможные механизмы взаимодействия и обмена опытом и данными между государственными структурами и бизнесом на данный момент проработаны недостаточно. В ряде случаев государство обладает «дата-сетом» (накопленным объемом, набором данных), который был бы полезен для бизнес-структур, и в конечном счете использование которого могло бы положительно сказаться на уровне жизни населения; тем не менее кооперация между бизнесом и государственными органами по данным вопросам не отрегулирована в достаточной мере.
Возможные решения
-
Проработка механизмов взаимодействия государственных органов и бизнес-структур по вопросам взаимной передачи и обработки больших массивов данных.
-
Определение круга данных, допустимых для передачи, и принципов их передачи.
-
Формирование атмосферы сотрудничества между государством и бизнесом с целью совместной обработки больших данных для повышения качества жизни населения и выстраивания цифровой экосистемы.
3. Неготовность ряда субъектов на микро-, мезо- и макроуровне встраивать в повседневные отработанные схемы и бизнес-процессы использование больших данных и искусственного интеллекта, включая низкий уровень компетенций по использованию технологий обработки больших данных.
В настоящее время в отношении использования больших данных на различных уровнях и среди разных субъектов экономики существуют проблемы недостаточной компетентности в области технологий обработки и использования больших данных, а также определенные опасения использовать технологии искусственного интеллекта.
Именно активная позиция бизнеса и государственных органов по данным вопросам может положительно повлиять на создание комплексных систем при помощи искусственного интеллекта, что, в свою очередь, сможет повысить качество жизни общества (как комплексной системы) в условиях Индустрии 4.0.
Возможные решения
-
Внедрение в систему управленческого и экономического образования подготовки по технологиям и возможностям использования больших данных, искусственного интеллекта (взаимодействие человека и робота, человека и искусственного интеллекта, обработка больших данных и др.).
-
Развитие научных исследований в направлении возможностей и экономических/управленческих эффектов внедрения технологий искусственного интеллекта в бизнесе и государственном управлении.
-
Создание центров компетенций, открытие ИТ-парков (развитие компетенций через развитие бизнеса информационно-коммуникационных компаний), лабораторий на базе университетов (пример, упомянутый Айсеном Николаевым, Главой Республики Саха (Якутия)), центров ответственности за цифровую трансформацию региона, развитие кластеров ИТ-технологий (пример, приведенный Эдуардом Лысенко, министром правительства Москвы; руководителем Департамента информационных технологий города Москвы).
4. Проблемы этического характера, сопутствующие вопросам внедрения технологий «Индустрии 4.0».
С развитием технологий искусственного интеллекта, а также обработки больших массивов данных и ряда других активно развивающихся современных ИТ-технологий, внедряемых не только в бизнес-процессы, но и в государственное и муниципальное управление и в жизнь общества в целом, актуальными становятся этические вопросы распространения и использования искусственного интеллекта и технологий обработки больших данных.
Возможные решения
-
Определение круга данных, которые государство и/или бизнес имеют право собирать (вплоть до вопросов походки, посещенных за день мест «индивидуальной траектории» человека и др.).
-
Формирование «человекоцентричных» решений, принимаемых на уровне руководителей государственных органов власти и бизнеса.
-
Избежание рисков дискриминации (при трудоустройстве, поступлении в университеты и т. д.) по индивидуальной цифровой траектории, по «цифровому следу» человека и т. д.
5. Проблема развития стартапов в области искусственного интеллекта в России: нехватка инструментов и недостаток данных, с которыми можно эффективно работать.
Данная проблема носит комплексный характер и развивается в тесной связи с вышеупомянутыми вопросами по выстраиванию эффективного взаимодействия бизнеса и государства, определения законодательных границ и возможностей кооперации по работе с большими массивами данных и с использованием технологий искусственного интеллекта.
Возможные решения
-
Решение вопросов по организации эффективного взаимодействия государства и бизнеса в области взаимной передачи массивов данных.
-
Законодательное сопровождение вопросов работы МСБ и бизнеса и государства в целом с большими данными.
-
Развитие ИТ-кластеров с участием российских стартапов.
Использование технологий обработки больших данных существенно трансформирует модели функционирования целых отраслей, принося возможности более оперативного реагирования на изменения внешней среды, обработки объемов информации, которые ранее были сложно управляемы, а также динамического выстраивания прогнозов на основе имеющейся информации. К числу наиболее очевидных сфер применения больших данных эксперты относят розничную торговлю, металлургию, финансовую отрасль, нефтегазовую отрасль, телекоммуникации, транспорт, энергетику. Кроме того, по мере развития технологий и возможностей обработки больших данных растет число возможностей кросс-индустриального использования данной технологии.
В настоящее время на мировом рынке услуг по обработке больших данных достаточно сильна конкуренция, что обусловлено интересом почти всех ведущих ИТ-компаний к данной сфере (Amazon, Dell, eBay, EMC, Facebook, Fujitsu, Google, HitachiDataSystemsCorporation, HP, IBM, LinkedIn, Microsoft, NetApp, Oracle, SAP, SAS, SGI (SiliconGraphicsInc), Teradata, VMware, Yahoo и др.). Существенной тенденцией бизнеса в данной области является также появление большого числа стартапов, специализирующихся на технологиях обработки больших данных, и использующих в работе, как правило, «облачные» решения ведущих компаний-поставщиков «облаков».
Анализируя представленную сессию в целом, следует выделить ряд комментариев по затрагиваемым спикерами проблемам.
По проблеме законодательного обеспечения вопросов работы с большими данными представляется целесообразным также использование международного опыта и/или проработки совместных с другими странами решений с учетом того фактора, что современные ИТ-технологии и риски, сопутствующие их развитию (киберпреступность, вопросы этики использования данных и т. д.) существенно выходят за рамки национальных границ.
Тем не менее при анализе международного опыта важно не использовать готовые решения, а анализировать и адаптировать их с учетом российской специфики и уровня владения ресурсами и компетенциями, которые есть в экономике России на данный момент.
По проблеме механизмов и инстанций сбора и обработки больших данных следует в качестве предложения отметить возможность более детальной проработки модели «Тройной спирали» (университеты — предприятия — государство) в решении указанных вопросов. Отдельного внимания заслуживает механизм межфирменной кооперации и построения стратегических альянсов (в том числе — международных) при работе с большими данными.
Так, среди тенденций в сфере технологий обработки больших данных, которые могут способствовать развитию межфирменной кооперации, можно отметить: развитие поддерживающих и связанных технологий (потоковая аналитика, позволяющая обрабатывать поступающие данные в режиме реального времени и др.); постепенный переход инфраструктуры больших данных в «облако»; разделение общего спектра систем для работы с Big Data на отраслевые и другие специфические направления; ускорение динамики роста рынка Big Data в Азиатско-Тихоокеанском регионе (лидеры регионального рынка — Китай и Индия); развитие DataSupplyChain. В связи с сужением задач и запросов компаний в области обработки больших данных происходит восполнение недостающих компетенций за счет привлечения к работе специализирующегося в той или иной области партнера (партнеров), т. е., как правило, формирование МСА, основной задачей большинства из которых являются совместная разработка решений в области анализа больших данных и совмещение клиентских баз кооперирующихся компаний.
По проблеме неготовности внедрения технологий работы с большими массивами данных и вопросам недостатка компетенций в данной области в качестве дополнительной рекомендации следует предложить практическое обучение управленцев и обмен «лучшими практиками» по вопросам внедрения современных технологий в бизнесе и государственного управления.
Вопросы этического плана носят комплексный характер, в связи с чем, как представляется автору, в рамках сессии были скорее намечены основные направления их решения и/или разработки, нежели конкретные готовые решения и удачные практики.
В качестве существенного комментария к вопросам развития стартапов в области искусственного интеллекта в России следует отметить тот факт, что многие российские ИТ-предприниматели, создавая стартап, предпочитают регистрировать его в странах Европы в силу более благоприятных условий регистрации и организации деятельности стартапов. Таким образом, дополнительной рекомендацией по данному вопросу является проработка вопросов регуляторного характера, способствующих регистрации и развитию отечественных стартапов в России.
Характеризуя сессию в целом, следует отметить значимость проблемы, поставленной в центр дискуссии, и необходимость оперативного принятия решений по ряду ключевых обозначенных в рамках сессии проблем, что обусловлено высокой скоростью изменений на мировом технологическом рынке.
Эксперт:
Елена Сергеевна Степанова, ассистент кафедры логистики и управления цепями поставок Санкт-Петербургского государственного экономического университета.
Экспертные аналитические заключения по итогам сессий деловой программы Форума и любые рекомендации, предоставленные экспертами и опубликованные на сайте Фонда Росконгресс являются выражением мнения данных специалистов, основанном, среди прочего, на толковании ими действующего законодательства, по поводу которого дается заключение. Указанная точка зрения может не совпадать с точкой зрения руководства и/или специалистов Фонда Росконгресс, представителей налоговых, судебных, иных контролирующих органов, а равно и с мнением третьих лиц, включая иных специалистов. Фонд Росконгресс не несет ответственности за недостоверность публикуемых данных и любые возможные убытки, понесенные лицами в результате применения публикуемых заключений и следования таким рекомендациям.
