Большинство российских руководителей называют технологии аналитики основным драйвером развития компаний на ближайшие годы. Такое мнение высказали 62% опрошенных топ-менеджеров в рамках форума Navicon Data Talks. Еще 22% считают, что успех в бизнесе зависит от личности руководителя. 10% рассчитывают на административный ресурс и связи, и только 6% видят источник роста в свежих идеях и новых продуктах.
В опросе приняли участие около 250 руководителей и менеджеров российского бизнеса в рамках Navicon Data Talks – форума, посвященного применению инструментов аналитики в бизнесе.
Эксперты, выступавшие на форуме, подтвердили мнение бизнеса о том, что конкуренция из области продуктов переходит в область удовлетворенности клиентов, управления клиентским опытом и сервиса, где ключевую роль начинают играть аналитические технологии.
В рамках дискуссии «Конкуренция будущего – война искусственного интеллекта и алгоритмов?» Игорь Липсиц, д.э.н., профессор Высшей школы экономики, назвал новые тренды в развитии бизнеса. По мнению ученого, настоящие технические инновации генерирует все меньше стран, вопреки ощущению постоянного технического прогресса во всем мире. Согласно кривой Хюбнера, пик технических инноваций был достигнут в 1873 году, и с тех пор инновационный потенциал человечества (число инноваций на миллиард жителей планеты) непрерывно падает, а мы видим в основном технические улучшения вместо действительно прорывных открытий. Другой тренд – появление нулевых издержек на производство цифрового продукта, что меняет саму основу традиционной экономики. Люди привыкают к «экономике бесплатного» и не считают необходимым оплачивать чей-то интеллектуальный труд, если можно получить это бесплатно.
По мнению Игоря Липсица, бизнес ожидают дальнейшая трансформация рынков. Крупным корпорациям будет все сложнее удерживать свою долю на рынке, маржинальность и капитализацию. Все больше финансовых средств будет перетекать в нишу малого предпринимательства, локального сервиса и даже домашнего производства. Развитие 3D-принтинга изменит очертания производственной отрасли, а беспилотный транспорт – сферу логистики. Будет расти роль сетевых сообществ, а роль традиционных финансовых структур – наоборот, снижаться, и им на смену придут технологические компании.Все эти тенденции ведут к обесцениванию продукта и необходимости вкладываться в новые взаимоотношения с клиентами, их изучение и выстраивание качественного сервиса с опорой на анализ данных и новые цифровые возможности.
Владимир Шаров, управляющий партнер системного интегратора Navicon, отметил, что аналитические инструменты (искусственный интеллект, машинные алгоритмы, анализ больших данных и предиктивная аналитика) помогают сегодня трансформировать традиционную модель бизнеса в цифровую. «Сложная аналитика сегодня по карману компаниям любого уровня. Оборудование и датчики стремительно дешевеют, огромное количество данных становится доступно для анализа и более «тонкой» настройки бизнес-решений, интерфейсы и алгоритмы систем упрощаются настолько, что руководителю не нужен специально обученный аналитик или программист для работы с данными. При помощи технологий мы можем лучше понять потребителя, увидеть зоны рисков и потерь на предприятии, заранее смоделировать “авральные ситуации” и подготовиться к непредвиденным событиям на рынке. Главное сегодня – научиться не только слушать, но и слышать своих потребителей», - считает эксперт.
Сложная аналитика сегодня по карману компаниям любого уровня.
Андрей Филатов, генеральный директор IBM в России и СНГ, отметил, что в среднем любая компания сейчас использует только 12-20% данных, которые ей доступны. Остальные данные остаются невостребованными – в силу организационной неготовности компаний и несовершенства ряда технологий. «Но уже сейчас понятно, что компаниям, которые не улучшат и не перестроят свои бизнес-процессы, придется уйти с рынка, - считает Андрей Филатов. - Основная задача аналитики – дать нам возможность принимать правильное, взвешенное решение на базе наборов данных. Помимо этого, когнитивные технологии позволяют создавать недоступный ранее уровень сервиса. Например, когда человек звонит в колл-центр, уже в момент его соединения с оператором аналитическая система может сделать прогноз, с какой проблемой, вероятно, столкнулся этот клиент. Поэтому его сразу соединяют с нужным оператором, готовым решать именно эту проблему. Для того, чтобы бизнес перешел к подобной «клиентоцентричной» модели, ему неизбежно придется перестраиваться и организационно, и технологически».
Развивая тему необходимости изменений и гибкости в бизнесе, Андрей Запатрин, эксперт-консультант Института Адизеса в России, привел в пример самый старый бизнес в мире – японский отель, история которого насчитывает 1300 лет. «Отель существует столько лет благодаря постоянным изменениям. Трансформацию рынков можно пережить только при условии понимания того, что происходит, и оперативной адаптации к новой ситуации. Например, вместо попыток удержать старый рынок можно создать новый – так, как это сделала компания Uber, сделав своими клиентами людей, которые никогда не пользовались такси, или Генри Форд, превратив машину из предмета роскоши в массовый продукт», - отметил эксперт.
По прогнозу Андрей Запатрина, в ближайшем будущем рутинная часть всех бизнес-процессов постепенно отойдет машинам и будет выполняться при помощи алгоритмов и робототехники. Для людей же останется более творческая часть работы, при этом количество рабочих мест глобально будет уменьшаться, а конкуренция станет еще более жесткой.
В ближайшем будущем рутинная часть всех бизнес-процессов постепенно отойдет машинам и будет выполняться при помощи алгоритмов и робототехники.
Александр Тихонов, директор департамента аналитических решений IBM в России и СНГ, напомнил об инициативах IBM в сфере аналитики. «IBM - первая компания в мире, которая от первоначально «плоских» отчетов через многомерную аналитику перешла сначала к предиктивной, а затем и к когнитивной аналитике, на новый уровень анализа данных, когда не человек принимает решение на основе информации, а сама система предлагает варианты решений, выдает рекомендации и даже оценку вероятности событий», - отметил Александр Тихонов.