Поиск по сайту

Введите поисковый запрос
  • Главная
  • Новости
  • Продукт без услуг – на помойку: как данные изменят рынок и какие специалисты для него потребуются

Продукт без услуг – на помойку: как данные изменят рынок и какие специалисты для него потребуются

Четверг 17 Мая Научные достижения

Какие секторы экономики быстрее остальных будут внедрять в производственные процессы современные технологии типа искусственного интеллекта, анализа больших данных? Какие регуляционные меры необходимы, чтобы российские инновационные предприятия были более эффективными? В каких инновационных отраслях наиболее вероятно будет найти работу на российском рынке труда в ближайшие пять лет? На эти и другие связанные вопросы должны дать ответы рабочие группы по разработке прогнозов реализации приоритетов научно-технологического развития, определенных Стратегией научно-технологического развития РФ. В группу по направлению передовых цифровых, интеллектуальных производственных технологий, роботизированных систем, новых материалов и способов конструирования, создания систем обработки больших объемов данных, машинного обучения и искусственного интеллекта вошел также Университет ИТМО. Подробнее о проекте и миссии университета ITMO.NEWS поговорил с Натальей Луковниковой, директором Центра научно-технологического форсайта.

Работа по составлению прогноза ведется по заказу Министерства образования и науки РФ в заранее выделенных областях, которые входят в список приоритетов Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации (СНТР). Это семь ключевых областей:

  1. переход к передовым цифровым, интеллектуальным производственным технологиям, роботизированным системам, к новым материалам и способам конструирования, создание систем обработки больших объемов данных, машинного обучения и искусственного интеллекта;
  2. переход к экологически чистой и ресурсосберегающей энергетике, повышение эффективности добычи и глубокой переработки углеводородного сырья, формирование новых источников энергии; создания новых способов транспортировки и хранения энергии;
  3. переход к персонализированной медицине, к высокотехнологичному здравоохранению, к технологиям здоровьесбережения, в том числе за счет рационального применения лекарственных препаратов (прежде всего антибактериальных);
  4. переход к высокопродуктивному и экологически чистому агро- и аквахозяйству, разработка и внедрение систем рационального применения средств химической и биологической защиты сельскохозяйственных растений и животных, хранение и эффективная переработка сельскохозяйственной продукции, создание безопасных и качественных, в том числе функциональных, продуктов питания;
  5. противодействие техногенным, биогенным, социокультурным угрозам, терроризму и идеологическому экстремизму, киберугрозам и иным источникам опасности для общества, экономики и государства;
  6. связанность территории Российской Федерации за счет создания интеллектуальных транспортных и телекоммуникационных систем, а также занятие и удержание лидерских позиций в создании международных транспортно-логистических систем, освоении и использовании космического и воздушного пространства, Мирового океана, Арктики и Антарктики;
  7. возможность эффективного ответа российского общества на большие вызовы с учетом взаимодействия человека и природы, человека и технологий, социальных институтов на современном этапе глобального развития, в том числе применяя методы гуманитарных и социальных наук.

Особенность СНТР в том, что она ориентируется на глобальные вызовы, подчеркнула Наталья Луковникова. Похожих стратегий придерживаются, например, европейские страны. Обычно глобальные направления развития определяются на высшем уровне международных организаций типа ООН, ЮНЕСКО. И затем уже в стратегиях отраслей и стран конкретизируются и реализуются в зависимости от имеющихся ресурсов и приоритетных направлений развития для каждой территории.

В рабочей группе по направлению передовых цифровых, интеллектуальных производственных технологий, роботизированных систем, новых материалов и способов конструирования, создания систем обработки больших объемов данных, машинного обучения и искусственного интеллекта собраны специалисты, представляющие данные компетенции: из Университета ИТМО – компетенции в сфере технологий искусственного интеллекта и машинного обучения, из Санкт-Петербургского политехнического университета – компетенции в сфере передовых цифровых, производственных технологий, роботизированных систем, новых материалов и способов конструирования, из Высшей школы экономики – компетенции в сфере прогнозирования, из ЦСР Северо-Запад – компетенции по методическому сопровождению проектов и реализации научно-исследовательских проектов разной степени сложности.

В процессе работы группы уже было проведено несколько экспертных сессий, одна из которых состоялась в Рыбинске в начале мая. На ней разработчики прогноза обсудили текущие результаты и выделили некоторые особенности российского инновационного рынка. Также участники выделили кейсы развития производственных технологий и изменений, которые могут произойти с применением систем искусственного интеллекта.

На первом этапе составления прогноза эксперты смотрели, в каких отраслях уже есть тенденции на применение ИИ: это промышленность, медицина, логистика, энергетика, перечислила Наталья Луковникова. При этом самой динамичной отраслью является медицина. Однако существует такая закономерность, что в России медицинские предприятия и тяжелая промышленность сильно зависят от регуляторных органов, поэтому процесс внедрения новых технологий идет скорее со стороны требований государства, чем бизнеса, добавила она. Те сервисы на основе ИИ, которые уже работают в России – это системы поддержки принятия решений, например, в области логистики, банковской сфере, телекоме.

«В России наиболее быстро ИИ будет применяться в различных компаниях, оказывающих сервисные услуги, в которых есть много процессов, связанных с обработкой персональных данных клиента и данных о его поведении. То есть это сотовые операторы, банки, различные мобильные сервисы типа “Яндекс.Карты” или “Яндекс.Такси”, онлайн-магазины, сервисы по выбору товаров и другие подобные. В промышленности существующие задачи по обработке данных не менее сложные, но они часто сопровождаются спецификой отрасли, которая заключается в более осторожном подходе к инновациям, потому что убытки могут быть колоссальными», – прокомментировала Наталья Луковникова.

При этом сегодня многие компании начинают предлагать не столько продукт, сколько продукт с интеллектуальным дополнением. Например, авиапроизводители продают не просто двигатель, но и данные о его работе. При этом данные создают целый комплекс продуктов для разных потребителей: для авиакомпаний, которые содержат авиапарк, данные о работе двигателя помогут более дешево организовать обслуживание оборудования, ведь можно будет прогнозировать его отказы; логистам будут полезны данные о перемещениях самолета и эффективности работы двигателя в разных условиях, что позволит, например, снизить расходы топлива, а также более продуманно составлять маршруты перевозок. Таким образом, сегодня просто сделать новую технологическую разработку нерентабельно – ее сразу скопируют конкуренты, и она устареет. Сейчас свершается переход от продажи просто товара к продаже услуги, сопровождающей товар.

«Именно поэтому уже сейчас многие крупные компании, в том числе ресурсодобывающие, начинают испытывать кадровый голод, в первую очередь, с точки зрения необходимости дата-инженеров и дата-саентистов. Это специалисты, которые будут не только программистами, но и экономистами, которые смогут понять, как на основе имеющихся данных сформировать новый продукт, правильную экономическую модель. Пока многие компании находятся только на стадии сбора данных и еще не проанализировали, как можно их использовать. Именно поэтому, пока рынок еще формируется, есть возможность запускать пилотные проекты и анализировать отклик рынка», – сказала директор Центра научно-технологического форсайта Университета ИТМО. 

Кроме того, некоторые компании уже сейчас, понимая, какие специалисты им нужны, запускают собственные образовательные курсы, то есть готовят сотрудников под свой конкретный сектор. Таким образом, компании постепенно формируют запросы на дисциплины и навыки, которые должны знать дата-саентист или дата-инженер.

По итогам разрабатываемого прогноза будут составлены рекомендации о том, как преодолеть существующие барьеры во внедрении анализируемого класса технологий. Также предполагается работа с экспертным сообществом по сбору рекомендаций с точки зрения совершенствования законодательства для целей ускорения развития данных направлений.

Наталья Блинникова, редакция новостного портала ITMO.NEWS