ИТ-демократизация: иллюзии и риски

Демократизация технологий вызывает опасения у ряда ИТ-компаний, но при правильном подходе от нее могут выиграть все участники рынка.

По прогнозам Gartner, уже через 2 года более половины всех успешных новых технологических решений будут поставляться напрямую заказчикам за пределами ИТ. Причина такой трансформации — демократизация технологий. Под этим термином понимают возможность работникам, не связанным с ИТ, искать, выбирать, внедрять и адаптировать собственные технологии, а бизнесу — получать выгоду от инноваций без зависимости от ИТ-специалистов. Именно благодаря этому тренду сегодня ИИ-инструменты стали доступны любому пользователю и бизнесу и могут заменить дизайнера, райтера, программиста. Low-code и no-code платформы превращают практически любого пользователя ПК в программиста и т.д. По крайней мере так происходит в теории. Эксперты же дискуссии, прошедшей в рамках организованного РБК Петербург форума «Технотренды», уверены, что в действительности все не так просто.

Технологии, которые так или иначе вписываются в тренд демократизации, существуют достаточно давно, но за последнее время они вышли на новый этап развития, предполагающий в том числе более высокий уровень доступности для неспециалистов. Лежащий на поверхности пример — генеративный ИИ (или нейросети), работать с которым можно через браузер или соцсети.

Один из плюсов, который видят эксперты в развитии этих технологий, это устранение кадрового голода. В связи с набранным темпом цифровизации потребность в ИТ-специалистах очень высока, и демократизация технологий хоть немного, но снижает накал проблемы.

Однако у любого тренда есть обратная сторона, и даже в случае с кадровым кризисом без нее не обошлось. Например, руководитель группы корпоративного хранилища данных компании «СберКорус» Ольга Тихонова напомнила, что данный тренд сделал многие ИТ-специальности более доступными: для входа в них сейчас не требуется фундаментального образования — достаточно краткосрочных курсов. «Понятно, что таких специалистов рассматривают далеко не все компании, и тут не стоит говорить о крупных игроках рынка, но всегда найдутся те, кого устроят джуны после краткосрочных курсов как сравнительно недорогой кадровый резерв. Таким образом в отрасль попадают специалисты с невысоким уровнем компетенций, и тут уже можно говорить не только о демократизации технологий, но и, как следствие, о демократизации входа в IT, — подчеркивает эксперт. — В результате проигрывает от этого бизнес, который получает некачественные решения, некорректную аналитику и т.д. Для бизнеса все это выливается в потерю денег, репутации, а некоторые компании могут в принципе уйти с рынка».

Заместитель генерального директора по развитию продукта и GR ООО «Глазар» Александр Баев не видит в этом такой уж существенной проблемы: рынок не пострадает — просто ИТ-сектор станет гораздо более дифференцированным, чем сейчас. «Классические продукты, которые делались долгие годы, и дальше будут создаваться высококвалифицированными специалистами, тем более в условиях текущей ситуации в стране, когда весомая доля заказов идет от государственных институтов и военных. Поэтому у остальных «ворвавшихся» на ИТ-рынок будет другая роль и другие задачи. Такая диверсификация позволит рынку вырасти в 5 раз — это произойдет за счет того, что тот сегмент, который раньше не относился к ИТ-сфере, войдет в нее. Плохо это или хорошо? Если мы таким образом решим пять шестых задач малого бизнеса или какую-то часть срочных задач внутри процессов крупного бизнеса, это хорошо. Плохо это будет, если мы не сможем придумать, как стандартизировать эту сферу — а значит, эффективно контролировать качество приемки работ заказчиками», — подчеркивает Александр Баев.

Вопросы стандартизации возникают в первую очередь в связи с распространением нейросетей. Проблема в том, что на данный момент не решены вопросы правообладания и ответственности — пока по публично доступным нейросетям даже не отследить, каким образом формируется результат и какие данные для генерации выдачи используются. Для применения во многих сферах это критично, тогда как разработчики не готовы открывать все, что находится «под капотом» их нейросетей.

Есть вопросы к стандартизации и других технологий, относящихся к тренду демократизации. Они касаются большого количества сред обработки визуализации, оправданности использования low-code и no-code и пр. Как заметили участники дискуссии, этими вопросами надо было начинать заниматься лет 10 тому назад, потому что они сдерживают рынок. Попытки нормализовать ситуацию есть — прежде всего со стороны самих представителей ИТ-отрасли, но такая инициатива снизу осложняется тем, что технологии развиваются очень быстро и нормативная база (тем более – все, что связано с принятием законов на уровне государства) попросту не успевает за ними.

Примечательно, что практически все участники дискуссии так или иначе используют подобные технологии в своей работе. Большинство, конечно, говорило о создании контента для маркетинга с помощью генеративного ИИ — один из экспертов даже заявил о пятикратном повышении KPI для соответствующих специалистов, а юридическому подразделению запретили использовать услуги коммерческих переводчиков.

Другой признался, что нейросеть помогает оформлять документацию для заказчиков — например, расписывать требования к корпусам оборудования и т.д., т.е. выполняет рутинные процессы, на которые обычно уходит много времени.

Еще одна сфера — генерация визуализаций для маркетинговых задач в случаях, когда все проекты под NDA и использовать реальные фото нельзя: нейросети помогают создать похожий, но другой вариант изображения.

Однако этим дело не ограничивается. Например, руководитель отдела R&D компании «Комфортел» Александр Васильев рассказал, что в компании с помощью одной из популярных нейросетей тестируют код. Благодаря этому удалось на 20% ускорить процессы, а это для бизнеса реальные деньги. Правда, эксперт уверен, что каждую новую технологию стоит проверять на целесообразность применения: «Одно дело, когда нейросеть помогает писать простые автотесты и помогает проверять код, другое творческая работа и создание сложных систем. Когда программист пишет интерфейс какого-то небольшого приложения, очень удобно использовать low-code. Но с ростом сложности задачи в геометрической прогрессии растет сложность формулирования ТЗ для нейросети. Начиная с какой-то сложности продукта время на формулирование задачи становится больше времени выполнения программистом, соответственно инструмент становится экономически не целесообразным».

При этом большинство экспертов признают, что пока результат генерации ИИ оставляет желать лучшего: зачастую составить задание для него сложнее, чем сделать что-то самому. Но, как и в случае с low-code решениями, надо тренироваться, чтобы не оказаться в числе отстающих от инноваций и теряющих деньги.

Участники дискуссии не опасаются того, что повышение доступности технологий лишит их возможности зарабатывать на поддержке и развитии решений. Как ни парадоксально, скорее будет наоборот — это новый источник роста бизнеса.

«С внедрением low-code платформ какой-то функционал действительно уходит заказчикам от интегратора или владельца решения, — напомнил заместитель генерального директора по стратегическим проектам компании «Обит» Михаил Телегин. — Но приведу один пример. У нас есть облачный продукт — виртуальная телефония с удобным, интуитивно понятным личным кабинетом, в котором пользователь может самостоятельно, из любой точки планеты, в любое время суток настроить все, что ему нужно. Так вот самый популярный запрос, который мы получаем от заказчиков — «а вы можете настроить за нас?». Они просто не хотят тратить на это время и ресурсы и готовы платить за то, чтобы делегировать эту задачу на сторону. И это простой продукт, а если взять более сложные сервисы, тут уже при всем желании без помощи профессионалов не обойтись. Но вопрос в том, что на текущий момент ощущается острая нехватка кадров, способных поддерживать такие сервисы». Эксперт уверен: работа для ИТ-компаний всегда найдется — надо просто бежать быстрее заказчика и развивать компетенции — в том числе узкие.

Основатель и генеральный директор ГК ITGlobal Дмитрий Гачко напомнил, что когда-то Exсel и Access тоже было революционным решением: «Это нормальная эволюция, полезная для всех, потому что позволяет непрофессионалам быстро войти в проекты и с низкими затратами обкатать свои кейсы, не строя прототип за миллионы рублей. А если этого инструментария не хватает, можно уже создавать систему другого уровня». При этом, по мнению эксперта, надо учитывать тот факт, что low-code системы требует больше ресурсов — подобные системы менее оптимальны с точки зрения производительности, нежели узко специализированные. Как следствие, для их поддержки будут всегда требоваться ИТ-кадры и вычислительные ресурсы, поэтому ИТ-компании без работы не останутся».

«Если мы говорим про «продал и забыл», то так не бывает, — убежден Андрей Захаров, директор СПб ГУП «АТС Смольного». — Если продукт внедрили, его надо будет обновлять, в том числе — под меняющиеся регуляторные требования, под новые потребности пользователей и т.д. Ни одной системы на 100 лет не хватит». Он подчеркнул, что переход на low-code начали сами айтишники, потому что это в первую очередь облегчает их жизнь. Так что все прогнозы о том, что ИТ-сфера не сможет из-за демократизации технологий зарабатывать, сильно преувеличены.

Скорость развития ИТ-сферы также добавляет проблем. «Айтишников в последнее время все чаще причисляли к клану золотодобытчиков или нефтяников по уровню доходов. В сумме с иллюзорной доступностью технологий мы, бывает, у потенциальных заказчиков видим ожидания едва ли не бесплатной реализации проектов — просто потому, что у нас и так много денег, а инновации понятны. И это при том, что пилот может стоить десятки миллионов рублей. Опыт показывает, что такие бесплатные пилоты не окупаются», — подчеркивает Андрей Скатин, генеральный директор «СмартТурбоТех». От такого отношения, разумеется, проигрывают и заказчики, и ИТ-компании.

И все же эксперты уверены: отрасли, не относящиеся напрямую к ИТ, могут серьезно выиграть от развития тренда. «У нас есть проект по предиктивной диагностике оборудования — в него хорошо ложится машинное обучение и нейросети. При классической диагностике оборудования на промышленном предприятии (человек анализирует данные, подходит и проверяет) эффективность может составлять 60%, при использовании ИИ она вырастает до 98-100%, — рассказывает о перспективном направлении руководитель IT отдела ГК «Лиман» Александр Васильев. — Это хорошая эффективность для бизнеса. Кроме состояния оборудования такой же подход может быть применен к оценке факторов, влияющих на качественные характеристики производимого продукта. Это уже активно применяется на иностранных производствах. При этом увеличение доступности нейросетей позволяет в процессе производства автоматизировать его настройку с привлечением небольшого количества айтишников — в этом направлении можно и нужно работать».

Директор корпоративного бизнеса Западного региона ПАО «ВымпелКом» Константин Машков отметил, что позитивные результаты распространения и доступности «высоких» технологий можно видеть во всех ключевых отраслях экономики: финтех, сельское хозяйство, инновации и стартапы, транспорт и логистика, промышленность, здравоохранение, образование.

«Что касается меня лично, то особенно заинтересовали два направления. Первое — замена роботами людей в шахтах и на больших глубинах, при геологоразведке в труднодоступной местности. Второе — решения для здравоохранения: например, создание искусственным интеллектом лекарств, составление рекомендаций по лечению кожи, персонализированный помощник для больных сахарным диабетом», — говорит эксперт.