По мере роста мощности систем искусственного интеллекта и важности задач, им доверяемым, все острее встают вопросы этики его использования — этичности самих систем и этичности тех, кто их создает. Об этих проблемах на практической конференции «Технологии машинного обучения 2018», которую издательство «Открытые системы» проведет 25 сентября, расскажет Алексей Маланов, эксперт в области антивирусной защиты, специалист по новым технологиям компании «Лаборатория Касперского» в докладе «Этика искусственного интеллекта». В преддверии конференции Computerworld Россия побеседовал с Малановым о том, насколько можно доверять системам искусственного интеллекта, где могут корениться проблемы и насколько они разрешимы.

- Можно ли трактовать тему вашего выступления на конференции так, что искусственный интеллект уже настолько силен, что главной проблемой его применения становится уже не умение решать задачи, а его этика? И что такое «этика» применительно к машинному алгоритму?

Определимся с понятиями. Есть «сильный» и «слабый» искусственные интеллекты. Сильный – это тот, который может мыслить, размышлять, решать более общие и абстрактные задачи, не только те, что запрограммировали. Его пока нет и, судя по всему, не будет еще лет 50. Текущие наработки в области искусственного разума относятся к «слабому» искусственному интеллекту, программируемому нами для решения конкретных практических задач.

То есть до Терминатора и Скайнета «слабому» искусственному интеллекту пока далеко, но это не повод расслабляться, поскольку ему по факту поручаются все более сложные и более влияющие на нашу жизнь задачи.

И этическая составляющая его работы становится соответственно достаточно важной.

У этой составляющей есть несколько аспектов. Во-первых, искусственный интеллект может решать «плохие» задачи. Не зря из Google уволились десять программистов, заявивших, что больше не хотят разрабатывать проект по автономному оружию. После случившегося компания объявила, что откажется от сотрудничества с Пентагоном. Тысяча ученых подписали петицию о запрещении такого оружия. Тоже вопрос этики, хотя, конечно, человеческой, а не машинной.

Во-вторых, искусственный интеллект может ошибаться — когда по той или иной причине несовершенна модель обучения, когда его специально обманывают или вообще непонятно почему.

- Как несовершенство модели связано с этикой?

Машина решает ту задачу, которую перед ней ставит человек. А в реальной жизни задачи часто ставятся нечетко, многое принимается «по умолчанию».

Скажем, если искусственному интеллекту поручат сверстать госбюджет с максимальным профицитом, то он может посоветовать ликвидировать всех нетрудоспособных. Он же не знает о наших моральных и законодательных ограничениях.

Это нереалистичный, но понятный пример, а вот не столь заметные, но ведущие к тяжелым последствиям случаи были. Скажем, в одной больнице попробовали, используя машинные алгоритмы, выстраивать пациентов по приоритетам. Алгоритм должен был на основе ранее принимавшихся людьми решений и статистики смертности от разных болезней и их комбинаций определять, кому срочно надо оказывать помощь, а кто еще может подождать. Неожиданно машина стала ставить в конец очереди астматиков с пневмонией — потому что «эти люди не умирают». Явная нелепица, стали разбираться, почему так получилось. И оказалось, что состояние астматиков, заболевших пневмонией, настолько опасно, что их клали в больницу незамедлительно, сразу начинали оказывать помощь, и в итоге они не умирали.

Человеку это интуитивно понятно, машина же находит ложные корреляции и действует соответственно.

Куда хуже, если возникает еще и петля положительной обратной связи, когда искусственный интеллект изменяет реальность, причем чем больше изменяет, тем больше находит подтверждений своей правоте, и тогда ошибка усугубляется.

- Казалось бы, достаточно просто подкорректировать модели...

Существует и более сложная проблема — несовершенство исходных данных, на которых искусственный интеллект обучается. Есть такое понятие, как «алгоритмическая предвзятость» (algorithmic bias). Например, если машина обучается на данных, которые уже являются предвзятыми (допустим, результаты собеседований в компании, кадровики которой имели расистские наклонности), то обученный искусственный интеллект научится тем же моделям поведения.

Известный пример — в Microsoft создали чат-бота, который должен был учиться в процессе общения с людьми. В итоге через сутки бот начал нести такое, что проект пришлось прикрыть — плохому его пользователи научили.

Это большая проблема: если мы учим машину на реальных данных, то несовершенство окружающего нас мира тоже «впитывается» искусственным интеллектом.

- Можно ли этого избежать, всегда ли понятно, в чем было несовершенство алгоритма или обучающей базы?

Нет, как раз большая проблема в том, что мы не всегда можем объяснить, почему машина приняла то или иное решение. Вот, например, у Amazon есть сервис доставки покупки в тот же день. И он часто был недоступен в неблагополучных кварталах. В компании не могли объяснить, почему такое происходит. По каким-то критериям, может быть, по уровню воровства посылок, искусственный интеллект решил отказывать в предоставлении сервиса.

- Получается, что формально искусственный интеллект принял правильное решение: минимизировать убытки?

Нам остается только догадываться. Amazon уверяет, что не знает почему. Возможно, постеснялись озвучить нетолерантное поведение своего искусственного интеллекта.

Но есть случаи явно неподстроенные. Искусственный интеллект решает стандартную задачу — опознает, кто на фотографии, кошка или собака. Вроде выучился, но в некоторых случаях вдруг ошибается. Программисты говорят: «Мы не понимаем почему, что в этой собачке было не так, почему ее приняли за кошечку».

Собаки и кошки — проблема теоретическая, но вот у Google возникла проблема, когда выяснилось, что Google Photos иногда распознает чернокожих как горилл. И пришлось эту проблему решать административными мерами — запрещать алгоритму вообще распознавать горилл на фотографиях. И это при том, что база для обучения у программы была на зависть.

Плюс в каких-то случаях возможно сознательное «вредительство».

- Например?

Можно нарочно вводить машину в заблуждение. Например, люди надевают специальные очки, раскрашенные по-особенному, и система распознавания лиц распознает их как «звезд». И если в будущем такие системы начнут сами принимать решения по идентификации, могут быть проблемы. То же самое с дорожными знаками. Можно, используя наклейки, немного изменить простейший знак «Стоп», и искусственный интеллект примет его за «Ограничение скорости», в случае беспилотного автомобиля могут быть печальные последствия.

Если же злоумышленник имеет представление о данном конкретном алгоритме, то он, скажем, может, расположив рядом с пистолетом в чемодане предмет определенной формы, сделать пистолет невидимым для системы просвечивания. Она примет его за что-нибудь другое.

Так что не все так просто. Когда машина ассистирует человеку – это одно. А когда она сама принимает решения – вот это уже может быть опасно.

- Наш традиционный вопрос. Что вы хотите услышать на конференции сами и о чем хотите рассказать слушателям?

Мне хотелось бы узнать, какие практические задачи удается решать. Как получается обойти упомянутые мной ловушки? Какие есть еще проблемы и, опять-таки, как с ними справляются?

Ну а сам я хочу рассказать о том, что, с одной стороны, перспективы применения искусственного интелекта впечатляют, с другой — есть множество проблем, к которым надо быть готовым.

В конце мая издательство «Открытые системы» провело очередной, уже пятнадцатый, форум IT Management Forum. В юбилейном мероприятии приняли участие более 400 представителей предприятий и организаций из разных отраслей.

Если центральной темой ITMF 2017 была роль ИТ-департамента в реализации стратегии цифровой трансформации, то девизом ITMF 2018 стало «Стратегия и практика управления ИТ. В ответе за цифровое предприятие», что подразумевает существование такого предприятия как реальной сущности.

Теория не всегда суха

ITIL, cвод лучших из применяемых на практике способов организации работы сервисных ИТ-подразделений или компаний, не обновлялся довольно давно. Его последняя, третья версия вышла в 2011 году. Роман Журавлев, менеджер по развитию ITSM-портфеля компании AXELOS, владельца ITIL, заверил, что этой осенью ITIL ожидает обновление, дал общее представление о грядущих изменениях, а на круглом столе попробовал выяснить, чего от новой версии ITIL ждут российские пользователи.

Доклад, посвященный теории и практике применения DevOps, прочитал Марк Смолли, всемирный посол ASL BiSL Foundation и DevOps Agile Skills Association. Он предложил «убить DevOps» — правда не любые инициативы такого рода, а «DevOps ради DevOps», не взаимодействующий с бизнесом. Эту тему он развил в ходе мастер-класса, посвященного тому, как наладить эффективное взаимодействие бизнеса и ИТ.

Еще один мастер-класс по «оживлению» теории дал Олег Скрынник, управляющий партнер компании Cleverics, который провел несколько временных проектных команд через все стадии применения методологии канбан для простого процесса. Постичь за 45 минут все премудрости японского «пути бережливого производства», конечно, невозможно, но общие представление участники и зрители получили.

В ходе даже короткого практического занятия можно получить знаний больше, чем от длинной лекции. Марк Смолли показывает участникам мастер-класса DevOps на практике

Инструментарий цифрового преображения

Для того чтобы следовать лучшим практикам, описанным в ITIL, ИТ-отделам необходим адекватный инструментарий. На ITMF 2018 свои разработки продемонстрировали ряд зарубежных и отечественных вендоров.

Илья Масленкин, генеральный директор Axios Systems в России и СНГ, представил возможности Axios Assyst, решения, позволяющего управлять ИТ-активами и сопутствующими бизнес-процессами на протяжении всего их жизненного цикла, от приобретения до списания. Возможности продукта он подтвердил списком клиентов, в котором немало громких имен, в том числе таких разных по бизнес-процессам и активам организаций, как полиция Дубаи и российская сеть магазинов «М.Видео».

У компании Naumen есть ITSM-решения как для малого и среднего, так и для корпоративного бизнеса. Однако рост сложности задач, встающих в ходе создания цифрового предприятия, подвигнул компанию к использованию в своих продуктах искусственного интеллекта.

У Softline «своего» ITSM-решения нет, необходимые инструменты она может получить от своих партнеров-вендоров, которых более 3 тыс. Зато у компании сфомирована оригинальная концепция Enterprise Service Management, которую представил Яков Рутман, руководитель направления продажи и развития решений ITSM.

Классическая роль ITSM – управление ИТ с целью обслуживания нужд бизнес-подразделений. Однако, поскольку «обязанности» информационных технологий на цифровом предприятии выходят за рамки услуг,  на ИТ возлагается создание и вывод на рынок новых товаров и услуг, управление рисками, создание новых возможностей для бизнеса. Соответственно Enterprise Service Management — применение принципов ITSM к управлению всеми сервисными подразделениями предприятия, не только связанными с информационными технологиями.

Олег Скрынник показывает участникам мастер-класса практическую реализацию метода «канбан»

Критерий сервиса — практика

Традиционно на форуме ITMF слово предоставляется не столько теоретикам и производителям, сколько представителям компаний, внедривших сервисный подход самостоятельно или с помощью сторонних специалистов. На ITMF 2018, как и на предыдущих мероприятиях, был представлен ряд проектов самого разного уровня и значимости.

Андрей Заварзин, директор дивизиона «Массовая персонализация» Сбербанка, рассказал, что из трех десятков лет «в ИТ» большую часть времени он стремился перейти на позицию бизнес-руководителя. Пока не попал на нынешнюю должность в Сбербанке, где средствами ИТ стал решать бизнес-задачи. Управление проблемами и инцидентами, почерпнутые из ITIL, а также средства быстрой разработки позволили ИТ-службе резко снизить количество ошибок в деятельности подразделения, причем связанных не только с технологиями, но и с бизнес-процессами и человеческим фактором.

В компании «Мечел», в которую входят более двух десятков производственных предприятий, сервисный подход был применен к созданию системы мониторинга инфраструктуры. В отсутствие средств мониторинга ИТ-службы узнавали о неполадках в подведомственной инфраструктуре «по факту». После того, как из-за отключения кондиционера перегрелись сервера, отвечавшие за большую группу сервисов, в компании начали проект внедрения платформы мониторинга компании Paessler. Среди ее преимуществ Андрей Кисляков, заместитель директора департамента ИТ-инфраструктуры «Мечел-БизнесСервис», назвал наличие бесплатной версии (до ста датчиков), простоту установки, возможность добавления датчиков без программирования, создания сложных датчиков — комплексных, из нескольких устройств или запрограммирорванных при помощи скриптов. Сейчас в системах «Мечела» работают 2,3 тыс. датчиков в Москве и около 1 тыс. — в регионах.

Евгений Карасик, менеджер по продукту Mobile Center из Центра разработок ADM Micro Focus, поделился опытом внедрения Micro Focus DevOps Suite. Этот процесс потребовал изменений бизнес-процессов, структурных преобразований и изменения зон ответственности, однако теперь разработчики способны выдавать новые версии ПО по запросу бизнес-заказчиков с минимальным (3-5%, ранее — до 30%) увеличением объема кода, 80% тестирования выполняется автоматически и качество продукта от итерации к итерации растет.

Обычно компании, рассказывающие о проектах в области ITSM, предстают едва ли не образцами бесконечного успеха и непрерывного благополучия. В страховой компании «Югория» решение Omnitracker немецкой компании Omninet и Agile-подход к совершенствованию продуктов и процессов внедрили в ситуации более чем тревожной: 2012 год «Югория» закончила с убытком в 2,1 млрд руб., 2013-й — около 1 млрд. Но нет худа без добра — по словам Виталия Шишаева, руководителя отдела внедрения и сопровождения сервисов «Югории», подробно обосновывать топ-менеджменту востребованность преобразований необходимости не было. Несколько лет напряженной работы дали результат — более 650 млн руб. прибыли в 2017 году.

Награда за сервис

Завершился форум церемонией награждения премией ITMF Award, учрежденной издательством «Открытые системы». За выдающиеся заслуги в деле продвижения передовых методик и лучшего опыта управления ИТ были отмечены члены экспертного сообщества, практики, разработчики программных средств. В этом году лауреатов выбирали представители «Открытых систем» и организаторы ITMF 2018, в дальнейшем премию планируется сделать ежегодной и выбирать лауреатов на конкурсной основе.

Лауреатами премии ITMF Award 2018 стали:

• Марина Аншина, председатель правления Союза директоров ИТ России, президент Фонда поддержки стандартизации, системного моделирования и управления проектами, в номинации «Бессменному лидеру движения за профессиональное становление ИТ-менеджмента в России»;
• Максим Григорьев, куратор факультета цифровой трансформации Московской школы продвинутых коммуникаций MACS, в номинации «Многолетнему эффективному лидеру профессионального ITSM-сообщества»;
• Михаэль Добнер, генеральный директор Omninet в России и СНГ, в номинации «Активному проводнику лучшего международного опыта управления ИТ в российское профессиональное сообщество»;
• Роман Журавлев, менеджер по развитию ITSM-портфеля компании AXELOS, в номинации «Бескомпромиссному пропагандисту лучших практик управления ИТ-сервисами»;
• Михаил Потоцкий, начальник управления ГБУ г. Москвы «Информационный город», в номинации «Пионеру и патриарху российского рынка ITSM»;
• Олег Скрынник, управляющий партнер компании Cleverics, в номинации «Неутомимому просветителю российского сообщества ИТ-менеджеров»;
• Максим Тищенко, независимый эксперт, в недавнем прошлом — CIO Банка России, в номинации «Лидеру продвижения передового опыта управления ИТ в российской финансовой отрасли»;
• Роберт Фариш, руководитель IDC в России, в номинации «Честному «зеркалу» отечественного рынка управления ИТ»;
• Кирилл Федулов, сооснователь и директор по развитию компании «Облачные решения», в номинации «Главному энтузиасту продвижения отечественных ITSM-платформ»;
• Илья Хает, член наблюдательного совета itSMF России, директор по развитию бизнеса «Витте-Консалтинг», в номинации «Лучшему пропагандисту теории и практики управления ИТ-сервисами».

Лауреаты первой премии ITMF Award имеют огромные заслуги в деле продвижения ITSM в России

Перевод капитальных затрат в операционные посредством перехода на модель XaaS («все, что нужно, как сервис») не первый год считается прогрессивной бизнес-моделью, позволяющей освободиться от непрофильной деятельности и затрат на нее. Однако, как заявил Дмитрий Шалеев, руководитель управляемых аппаратных сервисов компании департамента облачных технологий компании Softline, выступая на конференции «Инфраструктура 2018», организованной издательством «Открытые системы», все традиционные варианты — размещение сервера в стойке провайдера, IaaS, PaaS, SaaS — имеют ряд ограничений.

В силу размеров страны («оптику всюду не проложишь»), работа с удаленным центром обработки данных не так комфортна, как с собственным центром обработки данных. Кроме того, службы безопасности часто против «выноса» данных в публичные облака, а то и вообще против использования программного обеспечения, расположенного вне корпоративного периметра.

Приобретение оборудования в лизинг или в кредит позволяет распределить финансовую нагрузку на несколько лет. Однако, как хорошо известно, подобный подход позволяет брать чужие деньги на время, а отдавать - свои и навсегда, да еще с процентами. Кроме того, к моменту выплаты оборудование зачастую устаревает морально (а при должном уровне эксплуатации — и физически) и лизинговую историю надо начинать сначала.

Недостатки Softline помимо «обычных» облачных сервисов (см. «Softline рассказывает о современных сервисных моделях в ИТ-бизнесе», Computerworld Россия, 12 июня, 2018) предлагает услугу HaaS (Hardware as a Service).

Дмитрий Шалеев уверен, что объемы бизнеса Softline позволят компании предложить цены существенно ниже чем на «обычный IaaS»

В рамках соглашений HaaS компания предоставляет клиентам серверы, системы хранения данных, сетевое оборудование, клиентские устройства и т. д., а также услуги по поддержанию оборудования в рабочем состоянии — в соответствии с условиями договора об уровне обслуживания (Service Level Agreement, SLA). В случае необходимости компания готова оперативно модернизировать серверные мощности, увеличить объемы систем хранения и т. д. По истечении оговоренного срока оборудование заменяется на более современное, старое же компания устанавливает у тех клиентов, чьи запросы эта техника с учетом скорректированной с удовлетворяет.

За счет объемов закупок Softline получает у вендоров особые условия, а ее клиенты — гибко масштабируемое частное облако, которое обойдется, по словам Шалеева, «дешевле IaaS приблизительно на 40%».

За доступность облака в Softline готовы ответить рублем: клиент не платит абонентскую плату за время сверхнормативных простоев. Можно аналогично застраховать и убытки от простоя — но, конечно, на совсем других условиях.

Для заказчиков, желающих совсем освободиться от головной боли с аппаратной частью, Softline в развитие HaaS помогает распорядиться клиентскими устройствами в рамках DaaS (Device as a Service). Основной партнер по этому направлению — компания HP, которая готова конфигурировать клиентские компьютеры и соответствующее ПО под потребности клиентов Softline.

Сбербанк, стремящийся стать технологической компанией, сделал очередной шаг в этом направлении — провел 5-6 июля Международный конгресс по кибербезопасности, на который собрал более 2 тыс. участников из почти семи сотен компаний и организаций 51 страны.

Накануне форума, 4 июля, Станислав Кузнецов, заместитель председателя правления Сбербанка, представил корпоративное исследование положения дел с кибербезопасностью в России и в мире. Он отметил, что в 2017 году ущерб от киберпреступников, по данным Всемирного экономического форума, достиг 1 трлн долл., «и если ничего не предпринять, то через несколько лет достигнут 8 трлн». ВЭФ считает киберпреступность третьим по важности глобальным риском — после экстремальных погодных явлений и стихийных бедствий. Поскольку основная цель киберпреступников — деньги, то каждая вторая атака идет на предприятия финансового сектора. Атакуют сами предприятия, их клиентов, кроме того растет популярность атаки через партнеров, например — поставщиков. Как правило, это не такие богатые организации, и их систему киберобороны легче прорвать и уже через образовавшуюся брешь попытаться проникнуть в ИТ-системы самих банков.

Для того, чтобы организовать «круговую оборону» Сбербанк предложил всем желающим подключиться к его облачной платформе борьбы с мошенничеством. В первую очередь это предложение, разумеется, будет интересно банкам, но, как заверил Кузнецов, и в других отраслях эта платформа может найти применение — пилотный проект с одним из телеком-операторов показал снижение удачных попыток мошенничества на 15%.

Программа самого форума состояла из круглых столов и технологических сессий.

На последних, наряду с «Лабораторией Касперского», Cisco, IBM, Huawei и Microsoft выступили представители менее известных у нас американской Fastly Inc., канадской SecureKey и собственной сбербанковской ИБ-компании BI.ZONE.

На круглых столах обсуждались общие вопросы — российский опыт в борьбе с киберпреступностью, изменения, которые нас ждут в «прозрачном» цифровом мире, возможности противодействия киберпреступникам (которые все время «на шаг впереди») и даже феномен фейковых новостей. Сбербанку удалось собрать на них представителей российского руководства, ряда крупнейших банков, топ-менеджеров Всемирного экономического форума, Интерпола, платежной системы Visa.

Ну а самым высокопоставленным спикером конгресса стал президент России Владимир Путин, еще накануне не фигурировавший в программе. Он отметил важность кибербезопасности в цифровую эпоху и озвучил «первоочередные шаги» государства в этой сфере.

Во-первых, будут созданы решения по предупреждению и пресечению правонарушений против граждан в цифровой среде, соответствующие юридические нормы и удобные средства взаимодействия граждан и государственных структур в этой области.

Во-вторых, по инициативе бизнес-структур, будет создана система автоматизированного обмена информацией об угрозах в цифровом пространстве. Эта система позволит при кибератаках лучше координировать действия провайдеров связи, кредитных организаций, интернет-компаний с правоохранительными органами, что даст возможность быстрее обезвреживать злоумышленников.

Еще один важный, по мнению Путина, момент — Россия должна будет перейти на программное обеспечение отечественного производства, за счет этого будет обеспечен цифровой суверенитет.

Также необходимо повысить уровень подготовки российских специалистов по противодействию киберпреступности с учетом передового зарубежного и российского опыта.

И, наконец, наша страна намерена развивать систему международного обмена информацией о киберугрозах, в ближайшее время, заверил Путин, правительство должно определиться со структурой, которая будет отвечать за эту работу.

В заключение Путин заявил о необходимости выработки единых правил игры и общих международных стандартов, которые учитывая интересы всех государств, были бы «приемлимыми для всех» и напомнил о положительном примере взаимодействия - согласовании Россией и европейскими государствами единых правил защиты персональных данных.

Первые офисные принтеры были, в массе своей, персональными. Получать отпечаток «на расстоянии вытянутой руки» было удобно, однако такие устройства медлительны и ненадежны, отпечаток обходился относительно дорого, недешево обходилось и содержание разномастного парка печатающей техники.

Постепенно компании, особенно крупные, стали переходить на мощные сетевые устройства, обслуживающие десятки сотрудников. Эти принтеры надежнее, работают быстрее, а их отпечаток, как правило, стоит существенно меньше. Однако возникает проблема — сделанные распечатки, в том числе конфиденциальных документов, может забрать кто угодно. Поэтому в реальности самая популярная конфигурация состояла из сетевых принтеров «для всех» и персональных устройства для руководства.

Положение несколько изменилось с появлением доступных (в том числе — бесплатных), средств контроля за процессами печати. Принтер, получив задание на печать, ждет когда к нему подойдет владелец задания и авторизуется (введет пин-код, приложит смарт-карту и т. д.). Такие системы предотвращают утечки информации в «твердом виде» и позволяют отслеживать нецелевое использование корпоративных ресурсов.

Как устроена инфраструктура печати в вашей компании? Персональные устройства уходят в прошлое? Или, как и раньше, «тянут» основную нагрузку?

Издательский дом «Коммерсантъ» совместно с East-Wesr Digital News провели конференцию «E-com Summer 2018. Развитие инфраструктуры интернет-торговли в России», участники которой обсудили состояние российской электронной коммерции, влияние государства на развитие отечественной интернет-торговли, наиболее существенные проблемы и пути их решения.

В целом ситуация на рынке его игрокам видится позитивной. Инвестиции в электронную коммерцию по-прежнему идут, правда, от не венчурных фондов («это уже обычный бизнес»). Главный инвестор теперь — крупные корпоративные структуры, такие как Сбербанк, чей альянс с «Яндексом» может внести серьезные изменения в расстановку сил на рынке. Того, что мировые гиганты e-commerce для выхода на наш рынок кого-нибудь купят, уже никто не ждет, по крайней мере, публично. Так что «надо развиваться самим», в конкуренции и с Alibaba, и со Сбербанком.

Один из драйверов развития — информационные технологии. Магазины собирают данные о покупателях, пытаясь понять их поведение и предпочтения. За счет этого можно попробовать решить одну из главных проблем удаленной коммерции — высокий (до половины заказов в некоторых товарных группах) уровень возврата заказов: что-то из понравившегнося на сайте при примерке жмет, а что-то просто выглядит на покупателе не так, как тому представлялось.

Соответственно, искусственный интеллект, который будет способен правильно подсказать клиенту, что ему надо заказать, сэкономит своему владельцу немалые суммы. Также вы этом могут помочь виртуальные примерочные и средства создания трехмерных моделей ноги (для уменьшения количества проблем с обувью).

О пользе омниканальности — «бесшовной» организации обслуживания клиентов независимо от того, как он обратился в магазин говорили много, хотя и не слишком оригинально. Самым полезным модно признать совет — при создании связки «магазин — продающий сайт» надо более тщательно считать реальные затраты на последний. Часто затраты электронного магазина на бухгалтерию или склад относят на реальный, поскольку «они все равно есть».

Не обошлось и без упоминания продолжающейся войны Роскомнадзора и Telegram. Блокируя мессенджер «по IP», Роскомнадзор нанес немалый сопутствующий ущерб компаниям, пользующимся зарубежными облачными сервисами, в том числе — и электронным торговым точкам. Вышедшая на наш рынок в прошлом году китайская компания Citic Telecom CPC предложила гибридную схему — часть облачных мощностей при этом будет расположена в России, часть — в Китае (что особенно удобно, если там есть производство или, наоборот, магазин). Стоить такой тандем облаков будет «в десятки раз дешевле, чем у Amazon».

Задача по созданию цифровой экономики в той или иной мере стоит перед всеми развитыми странами. Ее фундаментом являются новые технологии, такие как искусственный интеллект, аналитика Больших Данных и Интернет вещей. Последняя технология занимает особое место в этом ряду, ведь именно она дает «пищу для размышлений» системам анализа Больших Данных и искусственного интеллекта.

Рынок Интернета вещей в ближайшее время будет быстро расти. Как полагают в IDC, уже в текущем году он увеличится на 14,6% и превысит 772 млрд долл. Первенство по объемам использования Интернета вещей будет принадлежать производственному сектору (189 млрд долл.); на втором и третьем местах — транспортная отрасль (85 млрд) и коммунальные службы (73 млрд). Потребительский сегмент рынка Интернета вещей в 2018 году вырастет до 62 млрд долл. В 2020 году рынок Интернета вещей превысит 1 трлн долл. и составит почти 20% всего мирового ИКТ-рынка.

В России, как показал опрос «Настоящее и будущее цифровой трансформации в России», проведенный в 2017 году OSP Data и Hitachi Vantara, Интернет вещей признан третьей по важности технологией, без которой невозможна цифровая трансформация бизнеса. По оценке IDC, рынок Интернета вещей растет у нас на 22% в год и к 2021 году может достичь 9 млрд руб. особенно если будут устранены сдерживающие факторы, например отсутствие стандартов в этой сфере.

Основные потребители таких решений в нашей стране — транспорт, промышленность, телеком и энергетика, а также госсектор, нацеленный на создание умных городов. Как считают в PwC, к 2025 году экономический эффект от внедрения Интернета вещей в России составит по основным отраслям приблизительно 3 трлн руб.

Интернет вещей «уже сейчас»

Цель нового исследования, проведенного OSP Data при поддержке компании Hitachi Vantara в 2018 году, состояла в том, чтобы определить, насколько важным считают Интернет вещей потенциальные потребители — руководители государственных и коммерческих структур, понять, какова степень проникновения этих решений на предприятия и как происходит процесс внедрения технологии; изучить, какую пользу эти решения приносят уже сейчас, что мешает внедрению Интернета вещей и каких результатов от его использования ожидать в ближайшие годы.

В рамках исследования были опрошены представители предприятий основных отраслей российской экономики, которые уже реализуют проекты в области Интернета вещей. Большую часть респондентов составили ИТ-руководители компаний разного уровня. Около трети из них занимают должности директоров, вице-президентов по ИТ и т. д., более половины — заместителей директоров по ИТ, начальников ИТ-отдела или управления.

Пока еще Интернет вещей «не дорос» до того, чтобы стать предметом интереса высшего руководства: только в трети компаний имеется единая корпоративная стратегия в этой сфере, в остальных разработки осуществляются по инициативе отдельных специалистов или небольших групп.

Тем не менее почти половина компаний уже ведет проекты в области Интернета вещей, пилотные или рабочие, причем почти у пятой части они существенно влияют на бизнес в целом.

Основная направленность проектов в области Интернета вещей — «повышение эффективности деятельности», второй по популярности ответ — «улучшение клиентского обслуживания». Кроме того, опрошенные надеются снизить затраты и даже обеспечить новые источники доходов.

Почти в половине компаний проекты в сфере Интернета вещей приносят дополнительный доход. Как правило, они открывают возможность предоставить клиентам дополнительные услуги на основе анализа данных или создать новые продукты и решения.

Проблемы

Как и всякой новой технологии, Интернету вещей в процессе внедрения сопутствуют различные сложности. Проблемы, перечисленные респондентами при ответах на вопрос о том, что мешает реализовывать проекты в области Интернета вещей, можно разбить на три большие группы: технологические; кадровые и финансовые; организационные. На первые указали 42% опрошенных, на кадровые и финансовые — 32%, на организационные — 26%. Наиболее частые конкретные причины — «сложности с интеграцией разнородных данных», «недостаточное качество доступных технологий» и «отсутствие стратегии развития».

Будущее Интернета вещей в различных сферах бизнеса

Мы попросили наших респондентов оценить два аспекта будущего Интернета вещей в пятилетней перспективе. Во-первых — то, насколько велико будет его значение по сравнению с другими новыми технологиями. Во-вторых — внедрение в каких отраслях окажет наибольшее влияние на совершенствование технологий Интернета вещей («компьютерные» и «телекоммуникационные» применения были выведены за скобки) . В обоих случаях оценки усреднялись по пятибалльной шкале.

Относительная важность Интернета вещей оказалась довольно велика. Он с 2,7 балла лишь совсем немного уступил искусственному интеллекту (2,8 балла), обучение которого во многих случаях будет завязано как раз на потоки данных Интернета вещей. Далее идут робототехника (2,4 балла) и 3D-печать (2,2 балла). Замыкают рейтинг нанотехнологии (2,0 балла), дополненная реальность и дроны (по 1,9 балла).

Что касается второго вопроса, то, по мнению опрошенных, в наибольшей степени на развитие Интернета вещей повлияет организация обслуживания клиентов (3,9 балла), управление складами и логистикой (3,7 балла), отслеживание активов и управление ими (3,6 балла).

***

Как показало исследование, у половины опрошенных решения в сфере Интернета вещей уже в том или ином виде работают. Нынешние технологические трудности не будут долговременными: над совершенствованием устройств и программного обеспечения в области Интернета вещей работают и лидеры ИТ-рынка, и множество стартапов. А по мере зрелости технологий и появления историй успеха (и поучтительных историй провалов) к Интернету вещей повернутся лицом топ-менеджеры и финансисты.

Для того чтобы поднять статус проектов в области Интернета вещей, ответственным за это направление необходимо, с одной стороны, подчеркивать их важность для внедрения других технологий, задействованных в цифровой трансформации, с другой — демонстрировать конкретную пользу даже небольших проектов. Умение добиваться пусть скромных, но долговременных успехов в решении стратегических задач — залог победы любой революции, и нынешняя не исключение.

ITIL, библиотека, описывающая лучшие применяемые на практике способы организации работы подразделений или компаний, занимающихся предоставлением услуг в области информационных технологий, обновляется довольно редко, как и всякий основополагающий документ. Последняя версия, ITIL 3.0, вышла в 2007 году. С тех пор ИТ-мир радикально изменился, и все чаще представителей компании AXELOS, отвечающей за развитие ITIL, спрашивают о том, когда ждать новой версии библиотеки.

В AXELOS отвечают, что принципы, на которых основан ITIL, остаются неизменными (на то они и принципы), что многие компании только-только «доросли» до ITIL второй версии(см. «ITIL — рекомендации, опередившие время», Computerworld Россия, 6 июня 2017), и что библиотека модернизируется: в 2011-м вышло масштабное обновление ITIL v.3, а в 2016-м — ITIL Practitioner Guidance.

Тем не менее 1 ноября 2017 года было официально объявлено, что работа над новой версией библиотеки ведется. И, как заявил на форуме ITMF 2018, организованном издательством «Открытые системы», Роман Журавлев, менеджер по развитию ITSM-портфеля AXELOS, новостей стоит ждать «позже лета, но не в декабре».

Роман Журавлев заверил, что в новой версии ITIL будет учтен «опыт по-настоящему цифровых организаций» — таких как Google и Amazon

Выступление Журавлева на ITMF 2018 стало первым после ноябрьского анонса официальным рассказом об обновлении ITIL для российской аудитории. Журавлев не мог раскрывать конкретные детали новой версии ITIL, однако заверил, что развитие библиотеки будет эволюционным, и уже сделанные инвестиции в освоение лучших практик не пропадут.

Комитет архитекторов, 12 специалистов с разных континентов, продолжит, как и раньше, фокусироваться на тех ценностях, которые ITIL может принести пользователям. Членам комитета помогают полторы сотни экспертов со всего мира, в том числе немало российских, а также сетевое сообщество насчитывающее сейчас более 2 тыс. человек. Все это обеспечит новой версии ITIL связь с реальной практикой.

Создатели обновления в ITIL следуют ключевым принципам, сформулированным в ITIL Practitioner Guidance, – упор на ценности для потребителей, целостный подход, совместная работа и т.д.

Среди новшеств, которые упомянул Журавлев, — переход от «4P» (People — Process — Product — Partner) к концепции «4 измерений ITSM» (Organizations and people — Information and technology — Partners and suppliers — Value streams and processes). И от описания процессов — к описанию практик, охватывающему все эти измерения. Кроме того, в новой версии будет учтен «опыт по-настоящему цифровых организаций» — таких как Google и Amazon.

А пока Журавлев посоветовал обратить внимание на ITIL Practitioner Guidance, который, по его мнению, остался недооцененным — в нем видят лишь необязательное дополнение, интересное только знатокам и ценителям. Новая версия, по словам Журавлева, будет во многом базироваться на принципах и моделях, описанных в ITIL Practitioner Guidance.

Чтобы выяснить, чего от новой версии ITIL ждут ее потенциальные читатели, Журавлев провел на ITSM 2018 круглый стол, посвященный эволюции подхода к управлению ИТ-сервисами. Свое мнение могли высказать и эксперты-панелисты (на круглый стол пригласили тех, кто принимает участие в разработке новой версии ITIL), и участники конференции.

Первое, о чем завязалась дискуссия, — об уместности слова «сервис» в нынешних условиях, поскольку оно подразумевает наличие двух неравнозначных сторон, «а сейчас больше принято говорить о партнерстве». Возможно ли партнерство в модели, изначально основанной на разделении «поставщик – потребитель»? Нашелся, впрочем, и достойный ответ: «мы (ИТ-подразделение) — партнеры с бизнесом, поскольку помогаем ему зарабатывать больше и быстрей», но предметом партнерства по-прежнему остаются ИТ-услуги.

Также было высказано мнение, что в ITIL хватает описания «инструментов», но недостает пояснения, как их использовать, то есть реальных кейсов. А потому надо меньше внимания уделять самому инструментарию, а больше тому, как его применять на практике.

Высказывались пожелания, «чтобы книжка была максимально понятной и не допускала разночтений» и «ITIL должен быть доступен для понимания не только ИТ-руководителям, но и бизнес-менеджерам».

Относительно включения DevOps и других инновационных подходов в новую редакцию ITIL возникли разногласия. С одной стороны, концепция «все знания под одной обложкой» привлекательна, с другой — «практик DevOps много», и следовательно, включить в ITIL можно только какие-то совсем базовые понятия. Другой вариант — «разобраться, из чего состоит DevOps и «разложить» его по практикам ITIL».

Что из обсуждаемого воплотится в новой версии библиотеки, станет ясно максимум через пять месяцев.

Рынок информационных технологий непрерывно меняется, меняется роль ИТ для бизнеса. Меняется, соответственно, и сущность ITSM. Выступая на недавнем форуме IT Management Forum 2018, организованном издательством «Открытые системы», в своем докладе «Цифровая трансформация (IT)SM: эволюция в технологиях управления» Дмитрий Рубин, директор департамента систем автоматизации ИТ и процессов обслуживания компании Naumen, отметил, что первоначально сервисные отделы обслуживали преимущественно запросы самих ИТ-подразделений. Делалось это практически «на коленке» — заявки регистрировались по электронной почте или телефону, учет активов велся в Excel.

Усложнение ИТ-систем заставило предприятия внедрять полноценные системы Service Desk, интегрировать с ними средства мониторинга, совершенствовать учет активов. На следующей стадии развития концепции ITSM в зону ответственности сервисных служб попали, кроме управления, собственно, ИТ-услугами, управление контрактами и субконтрактами, активами. Кроме того, все чаще в системах управления ИТ ведут свою работу и другие сервисные подразделения – служба HR, административно-хозяйственные подразделения, контакт-центры и центры обслуживания клиентов.

Naumen — один из крупнейших российских игроков на рынке автоматизации сервисных процессов. Для предприятий малого и среднего бизнеса компания предлагает облачное решение ITSM365, для корпоративного сектора создано целое семейство продуктов, построенных на базе Naumen Service Management Platform — Naumen Service Desk, Naumen ITAM, Naumen Network Manager. Ими можно пользоваться как облачными сервисами или же установить в собственном центре обработки данных.

Однако в эпоху цифровой трансформации, как полагают в Naumen, возможностей традиционных подходов уже не хватает и возникает необходимость в использовании систем искусственного интеллекта.

Такое решение у компании уже есть — это Naumen Service Management Intelligent Automation. Опыт его внедрения у ряда заказчиков показал возможность снижения затрат на операционные процессы до 50%, а также добиться повышения качества и скорости принятия решений до 70%.

В результате внедрения решения с применением технологий искусственного интеллекта в «Почте России» было налажено централизованное управление объектами ИТ-инфраструктуры во всех 42 тыс. отделений связи и приблизительно 250 услугами

Рубин отметил повышение качества работы внутренних и внешних подрядчиков, приведшее к более стабильному фукционированию ИТ-систем. Внешние подрядчики контролируются из единого центра, что позволило значительно снизить затраты на их услуги.

До 80% заявок пользователей о наличии каких-либо неполадок в ИТ-системах теперь регистрируются через портал самообслуживания, причем для этого не нужно знать название услуги или ее идентификатор, проблему можно описывать на естественном языке — например, «не работает принтер».

Более того, система умеет распознавать массовые инциденты (отказы, случившиеся у многих пользователей одновременно, например — после обновления ПО) и предлагать пользователю способы их решения еще до того, как он успеет пожаловаться.

В рамках совместного с компанией «Газпромнефть» и фондом «Сколково» научно-исследовательского проекта была разработана интеллектуальная система прогнозирования сбоев в ИТ-инфраструктуре, которая на основании исторических и оперативных данных средств мониторинга предсказывает приближающиеся инциденты в инфраструктуре и формирует соответствующие рекомендации для персонала. Она позволяет спрогнозировать и предотвратить до 30% инфраструктурных инцидентов, при этом только 6% предсказаний являются ошибочными. Первый из показателей будет повышаться по мере увеличения объема и качества поступающих данных, а второй соответствено — понижаться.

Кроме того, в рамках этого исследования была создана система классификации текста, способная самообучаться на основании исторических данных и корректно классифицировать до 60% запросов, а также маршрутизировать их по назначению, например регистрировать и передавать заявку в техподдержку. За счет этого нагрузка на операторов первой линии поддержки может быть снижена на 50% уже на начальном этапе внедрения системы.