Глава 8. Инициатива. Регулирование
В астрономии есть понятие «пояс Златовласки», или «зона обитаемости», — это условная расчетная область космоса, где на поверхности планет вода может находиться в жидком состоянии, а условия потенциальной жизни близки к земным. С точки зрения инициатив в области регулирования аналогично можно определить и «пояс антихрупкости» как некий режим регулярных или случайных изменений правил, и именно благодаря таким изменениям организация активно растет и развивается.
Понятие антихрупкости было введено Нассимом Талебом в книге 2007 года «Черный лебедь», а в 2012 году стало названием его следующего произведения. Талеб рассматривает различные случайные события, которые влияют на социальные и биологические системы. Обычно люди думают, что есть два варианта ответа систем на внешние воздействия: хрупкость и стабильность. При слишком сильном воздействии система ломается и перестает функционировать, умирает. При более слабом воздействии система может остаться в том же состоянии, в котором она была до воздействия.
Талеб вводит еще одно состояние реакции для «живых» — биологических или социальных — систем: антихрупкость, когда воздействие случайных факторов в конце концов приводит к развитию и росту таких систем. Примером антихрупкости человеческого тела могут служить регулярные физические тренировки, а для коммерческой компании — рост в конкурентной среде. Пояс антихрупкости, таким образом, находится между зоной стабильности, которая частично пересекается с зоной комфорта, и зоной смерти живого организма.
На компанию действует множество факторов, связанных с поведением поставщиков и клиентов, которые обычно ведут себя как волны, с приливами и отливами. Механизм деятельности компании может быть адекватен или неадекватен этим волнам — в первом случае компания будет развиваться стабильно и инерционно, а во втором, вполне вероятно, погибнет, не найдя выхода из сложившейся ситуации.
Влияние поведения поставщиков и клиентов, а также связанное с ним влияние конкурентов можно считать случайной величиной, но вот инициатива в области регулирования — вещь абсолютно не случайная, а намеренная, иногда даже злонамеренная.
Есть два потенциальных направления инициативы в области регулирования: из зоны стабильности и комфорта в пояс антихрупкости (для своей компании) или в красную зону (для конкуренции) и в сторону большей стабильности. В последнем случае это движение может происходить из «красной зоны», чем обычно занимается само государство в сильную волну кризиса, либо из зоны стабильности, например, для усиления монопольного эффекта. Рассмотрим некоторые примеры для визуализации обоих направлений регуляторных инициатив: к большей стабильности или к поясу антихрупкости и зоне смерти.
Перераспределяя ответственность
Пример классического случая инициативы в области регуляции, которая ведет в пояс антихрупкости, я уже приводил в главе 1: это введение уровня отсечки по размеру сделки в Oracle, когда продавцы Oracle Direct отвечали за сделки меньше уровня отсечки, а полевые продавцы — за большие сделки. Напомню, что предыдущее состояние системы было так называемое «100 на 100», когда продавцы из разных департаментов получали оплату всех сделок, и больших, и маленьких с территорий, которые были за ними закреплены.
Система «100 на 100» не вызывала дополнительных конфликтов между подразделениями, но с уровня топ-менеджмента было непонятно, за что отвечает Oracle Direct как организация —договоренности о совместной работе на территории были очень индивидуальными, даже в рамках 16 территорий продаж, на которых работала моя команда. Введение уровня отсечки позволило Oracle Direct напрямую рапортовать наверх отдельную от полевого департамента цифру, что повышало бюрократическую значимость организации.
В чем же была антихрупкость новой ситуации? Любое изменение регуляций вызывает перестройку наработанных связей между людьми, а в процессе этой перестройки люди учатся достигать результата в новых условиях и довольно часто находят более эффективные способы работы.
Так, договориться об уровне отсечки и взять своего коллегу, занимавшего аналогичный пост в «полевой» организации, на слабó было даже не половиной дела. С первого июня — начала финансового года в Oracle — требовалось перераспределить все сделки в CRM таким образом, чтобы все маленькие оказались в прогнозе Oracle Direct, а большие в полевой организации.
На уровне руководства Oracle Direct и ответственных за географические регионы топ-менеджеров договориться было легко, но когда вопрос спускался на конкретную территорию, то такое событие вызывало множество эмоциональных реакций. Даже мои продавцы с тихой грустью принимали внутреннее решение передать в полевую организацию сделки с размером больше уровня отсечки, которые сами нашли и проработали, а представьте, если прежние договоренности по распределению работы были основаны на разделении ответственности за работу с разными клиентами, например, крупные клиенты были за полевым продавцом, а «мелочь пузатая» за Oracle Direct! Даже у крупного клиента бывают сделки маленького размера, а значит, хотя бы в теории, продавец Oracle Direct должен был иметь доступ ко всем клиентам на территории продаж.
В год, когда происходило это изменение, для каждого менеджера Oracle Direct был введен дополнительный ключевой показатель эффективности (KPI), который рассчитывался как процент прогнозируемых сделок ниже уровня отсечки на территории. Целевым уровнем считался 90%, и многие коллеги за границей достигли целевого показателя в среднем между августом и октябрем, так как приходилось договариваться с каждым полевым продавцом в отдельности.
Россия достигла показателя в 100% уже к 10 июня и с тех пор никогда не опускалась ниже целевых значений. Достигли мы этого довольно просто: я пошел к руководителю офиса Oracle в России и спросил, нужны ли нам 16 потенциально конфликтных ситуаций, для разрешения которых потребуется наше личное участие. С этой встречи я вышел, обладая новыми правами в CRM на уровне руководителя офиса.
В первую же пятницу после рабочего дня я сделал перераспределение сделок CRM в полном соответствии с новыми правилами, без исключений в любую сторону. Своих сотрудников я предупредил, что если в понедельник полевые продавцы начнут возмущаться, то нужно ссылаться на некий «бездушный» алгоритм, который сделал это перераспределение. И действительно в понедельник-вторник некоторое возмущение имело место. Мои продавцы даже вернули несколько сделок, которые были очень дороги коллегам из «полевого» департамента продаж.
Большинство же полевых продавцов восприняли действия «бездушного» алгоритма вполне адекватно: одно дело эмоционально реагировать на коллегу, который забирает у тебя твои сделки, другое — когда этим занимается робот. Это, кстати, именно та асимметрия, при которой, подняв руки вверх мы можем обмануть медведя гризли, ведь стали гораздо выше его по росту.
В следующую пятницу «бездушный алгоритм» опять произвел свои немудреные операции, и так продолжалось недели четыре, пока у самых упертых полевых продавцов не наступила стадия принятия корпоративных изменений. Быстрый и практический переход на новые правила позволил мгновенно перейти к планированию совместной работы на территориях продаж в новых условиях и сразу же показывать результат, причем как в Oracle Direct, так и в полевом департаменте продаж.
В больших международных корпорациях регуляционные изменения обычно происходят раз в год в начале отчетного финансового периода. Коллеги нередко жаловались, что едва они успели все наладить и все заработало, так эти (начальство) опять все ломают, и новый год приходится начинать в неразберихе. На деле именно такая встряска дает возможность посмотреть на свой бизнес под новым углом, а также обратить внимание на менеджеров, способных быстро проводить изменения и достигать результата. В нормально функционирующей организации такие менеджеры обычно получают повышение.
С другой стороны, я знаю примеры организаций, которые вводили серьезные изменения внутреннего распорядка несколько раз за один год. Очевидно, что ничем хорошим это не заканчивалось вне зависимости от причин, по которым такие изменения происходили. О хороших результатах в те годы можно было забыть, так как появлялся реальный риск выхода из пояса антихрупкости в зону смерти.
Приемлемое и неприемлемое
10 марта 2020 года я оказался участником рабочей группы «Правовое регулирование ритейла и информационных технологий» в Государственной Думе РФ. Такие группы — это официальные площадки, где представители различных компаний и общественных организаций могут доводить до власти свои инициативы в области регулирования, а представители власти могут получать обратную связь от общества.
Изучив программу мероприятия, я обнаружил, что предварительные инициативы для обсуждения предложили только два участника: крупный продуктовый ритейлер и крупная телекоммуникационная компания. Я, если честно, не дочитал все предложения ритейлера: их было больше десятка, на объяснение каждого приходилось два-три абзаца, напечатанных в узкой колонке, но пару предложений сразу отметил как неприемлемые в рамках дискуссии. Предложение от телекоммуникационной компании было только одно, и оно было столь технично сформулировано, что придраться было сложно.
Сначала выступал представитель ритейлера. Несколько минут его слушали очень внимательно, потом перестали. Но когда речь зашла о предложении разрешить продажу спиртного через интернет, то представители парламента разразились гневной отповедью: «Идет пандемия, вы должны думать, как нас кормить, когда мы будем сидеть по домам, а не как водку продавать по интернету».
Если разобраться, то причина такой отповеди лежит не в неприятии потребления спиртных напитков, и не в демагогии или популизме депутатов, а в том, что сама инициатива направленна на перевод бизнеса во все большую зону комфорта и стабильности. Компания-ритейлер была и до сих пор выступает лидером рынка, но не может свою асимметрию размера использовать для продаж алкоголя в интернете. Хотя сам процесс продажи запрещен, но маленькие компании его тем или иным образом обходят, оставаясь при этом в рамках закона. Для крупного ритейлера такие подходы экономически невыгодны, с чем они и пытались бороться такими инициативами.
Занеся тем не менее все предложения в протокол, председатель собрания передал слово представителю телекоммуникационной компании, чье выступление заняло от силы пять-семь минут. Речь шла об использовании зданий, находящихся в государственной собственности, для размещения телекоммуникационного оборудования. Профессиональный GR (специалист по взаимодействию с государственной властью) объяснила, с какими проблемами сейчас сталкиваются участники отрасли, и как их положение может улучшить предлагаемая инициатива.
Особенность данной инициативы (в отличие от разрешения на продажу алкоголя в интернете) состояла в том, что оно было направлено из зоны стабильности в пояс антихрупкости: оно несло положительное изменение не только самому инициатору, но и всем его конкурентам, которых на заседании, кстати, и не было. Каждый игрок рынка мог бы получить положительный результат от принятия такой инициативы, но компания-инициатор обладала небольшим преимуществом — она была готова к изменениям и собиралась этим воспользоваться. Естественно, сформулированное таким образом предложение было очень одобрительно воспринято депутатами, которым всегда необходимы новые идеи для их активного представления и отстаивания.
И тем не менее инициативы, направленные на перемещение своей компании в зону все большей стабильности и комфорта, постоянно появляются именно потому, что иногда представители власти их принимают. Например, все желающие могут ознакомиться с распоряжением правительства № 3203-р от 26 декабря 2019 года.
В данном распоряжении для выполнения определенных работ, связанных с подключением медицинского и компьютерного оборудования к сети, а также внедрением информационных систем и поставками российского аппаратного обеспечения в рамках национального проекта «Здравоохранение» на 2019/2020 год определялись так называемые единственные исполнители государственных контрактов. Это означает, что государственным органам для выполнения работ по федеральным субсидиям не требуется проводить тендерную процедуру, а данные работы и поставки могут осуществить через определенные правительством компании: ПАО «Ростелеком» и ООО «Национальный центр информатизации». Что интересно, в распоряжении отдельно оговорено, что данные компании могут брать иные компании на субподряд, но должны самостоятельно исполнять некоторую часть работ: минимум 10% от стоимостного объема обязательств по государственным контрактам для ПАО «Ростелеком» и 5% для ООО «НЦИ».
Объективно данное распоряжение ограничивает конкуренцию в рамках исполнения национального проекта «Здравоохранение» и переводит бизнес выбранных компаний в зону стабильности и комфорта. Овеществленные таким образом инициативы в области регуляции гарантируют отдельным компаниям стабильный денежный поток, но одновременно бизнес этих компаний становится уязвим для двух видов рисков. В первую очередь такие компании часто замыкаются на одной стране или группе стран, например, зная немного, как производится оценка компании в рамках процедуры комплаенса, могу сказать, что репутация обеих компаний, упомянутых в распоряжении № 3203-р, пострадала с точки зрения международной практики по этичности ведения бизнеса.
И такая оценка справедлива: представьте себе ряд вероятных событий: смена правительства и приход в исполнительную власть новых людей, не связаных с лоббистами компаний, или переход государственного бюджета из профицита в дефицит. В таких случаях решения, направленные на содержание отдельных компаний в зоне стабильности и комфорта, обычно отменяют. Если бизнес этих компаний сильно зависит от получения преференций со стороны государства, то речь может идти и о банкротстве. Как, кстати, это произошло с General Electric и ее зависимостью от GE Capital.
Тем не менее далеко не всегда инициатива в области регуляции, направленная в зону стабильности и комфорта, несет структурные и этические риски, особенно когда речь идет о символических преимуществах или когда перевод в зону стабильности происходит во время кризисных ситуаций.
В сентябре 2008 года начался мировой экономический кризис, и оказалось, что многие российские предприятия лишились кредитных ресурсов для своей деятельности. Государству требовалось оказать помощь ключевым предприятиям для обеспечения их непрерывной работы. Так родился термин «системообразующая организация», который уточняется после каждого кризисного явления в экономике.
Быть системообразующей организацией означает лишь то, что российское государство будет внимательно мониторить твое состояние и в критической ситуации может прийти каким-то образом на помощь. Тем не менее официально быть системообразующей организацией полезно в диалогах с государством или клиентами, ведь мало кто действительно понимает, что означают те или иные громкие названия.
Чтобы компании стать системообразующей, она должна удовлетворять ряду качественных и количественных критериев. На качественных критериях мы останавливаться не будем, в том числе потому, что соответствие им в основном сводится к мастерству аргументации. Количественные же до 2020 года выглядели следующим образом: годовая выручка не менее 10 млрд руб. (в сельском хозяйстве не менее 4 млрд руб.), размер налоговых отчислений за последние три года в бюджеты всех уровней — не менее 5 млрд руб. (в сельском хозяйстве — не менее 2 млрд руб., численность персонала — не менее 4000 человек (в сельском хозяйстве — не менее 1500 человек).
Когда весной 2020 года мне досталась задача составить официальное письмо в правительство для разъяснения, почему группа компаний Softline должна стать системообразующей организацией, я обнаружил, что Минсельхоз уже сделал большую часть работы, выторговав отдельные количественные показатели для системообразующих компаний в области сельского хозяйства. Мои коллеги уже предпринимали попытки подобной аргументации в 2015 году и позднее, но для компаний в области IT-технологий достичь критерия, например, по численности персонала более 4000 человек, практически нереально. На начало 2020 года персонал группы компаний Softline в России ориентировочно составлял 3500 человек, при том что сама компания — одна из самых крупных на рынке.
Разъяснив, почему моя компания отвечает качественным критериям для системообразующих организаций, я приступил к объяснению нашей позиции по количественным критериям. Основываясь на риторике самого государства, заявляющего, что цифровая трансформация будет играть ключевую роль в будущем развитии страны, я обратил внимание, что количественные критерии для IT-компаний должны быть пересмотрены, так как даже крупнейшим из них сложно достичь требуемых показателей.
Насколько мне известно, мы были не одиноки в подобной аргументации, и количественные показатели были существенно пересмотрены, и, кроме IT-компаний, в список системообразующих от Минцифры вошли телекоммуникационные и радиовещательные компании, которые были еще меньше. Другим положительным изменением в 2020 году стало то, что каждое ответственное министерство стало формировать свой список по соответствующему сегменту экономики. Это положительным образом отразилось на количественных критериях, которым должна соответствовать организация, чтобы считаться системообразующей.
Интеллектуальное лидерство
Особый случай регуляторных инициатив — интеллектуальное лидерство (thought leadership). Их особенность в том, что их на первых порах не нужно закреплять на уровне законов, важна именно моральная, этическая или интеллектуальная позиция, которая может найти отклик у широкого круга людей, при этом принятие такой позиции большим количеством людей должно иметь положительный эффект на деятельность инициаторов.
Классический пример интеллектуального лидерства — фритредерство или принцип свободы торговли. Моральный аспект фритредерства состоит в невмешательстве государства в частнопредпринимательскую деятельность, а практическая сторона вопроса реализуется в отсутствии экспортных и импортных пошлин, а также неприменении иных инструментов ограничения торговли, например квот на определенные товары и субсидии собственным производителям.
В XIX и начале XX века Великобритания была активным пропагандистом принципов свободной торговли. Здесь гораздо раньше, чем во многих других странах, началась промышленная революция, и свободная торговля поддерживала асимметрию развития, ведь британские заводы были на порядок эффективнее и гораздо быстрее могли насыщать «открытый и свободный рынок». Как только на горизонте появился сильный промышленный конкурент, в первую очередь Германия, то Великобритания, забыв об идеалах свободной торговли, начала вводить заградительные пошлины на товары конкурентов.
Многим кажется, что достучаться до правительства, высказать ему свои идеи очень сложно, но практика показывает, что этот процесс не тяжелее, чем провести некое изменение, находясь не на самом высоком иерархическом уровне большой корпорации. Если вы хоть раз сумели реализовать проект, похожий на внедрение дистрибьюторской модели продаж в PTC или восстановление обучающей программы с Дублинским технологическим институтом в Oracle, то никакое правительство вам не страшно. Требуется лишь очень четко представлять, чего вы хотите добиться, и толика настойчивости.
Первый раз у меня получилось повлиять на содержание официального выступления государственного служащего в 2016 году на международной промышленной выставке «Иннопром» в Екатеринбурге. PTC тогда приняла очень активное участие и в выставке, и в деловой программе. Это был последний год, когда руководство деловой программы «Иннопрома» и Министерство промышленности и торговли были готовы приглашать на пленарное заседание представителей компаний без титула CEO. Мы активно приглашали Джима Хеппельманна в Россию, но он очень отбивался от нашей настойчивости много лет.
Поскольку наше сообщение было действительно интересным на общем фоне, нам разрешили привести другого коллегу на замену Джиму. В 2016 году чиновники откровенно плавали в теме «цифровой трансформации», а представители западных IT-компаний ходили павлинами и пересказывали корпоративный брендбук. Я пригласил Поля Грене, недавно ставшего руководителем бизнеса PTC в Европе, на Ближнем Востоке и в Африке. Поль до этого момента был моим непосредственным менеджером, и у нас сложились очень хорошие отношения, поэтому он согласился нас поддержать.
Он прилетел в ночь перед своим выступлением на пленарной сессии «Иннопрома». Мы с Сергеем Сошниковым рассказали ему, чему посвящена встреча, кто в ней участвует, на какие вопросы он должен быть готов ответить, ну и предложили несколько шуток, с которых можно было начать выступление.
К сожалению, я не смог лично присутствовать, так как в это время был на стенде PTC и ждал обхода премьер-министра. Дмитрий Анатольевич Медведев также выступал на пленарной сессии, а потом пришел на выставку, где осмотрел стенды, и в этот момент там присутствовали только те лица, которым предварительно это разрешили.
Поль выступил очень хорошо, а шутка о том, что русские находятся в интернете вещей как минимум с 1957 года, когда запустили «Спутник-1», оказалась удачной. Поль сказал, что «мистер Медведев» пять минут зачитывал со сцены брендбук PTC про скорость выпуска новых изделий на рынок, про экономику разработки и себестоимость изделий, про важность послепродажного обслуживания и так далее.
На деле оказалось, что никто из русскоязычных коллег не заметил внезапно проснувшуюся любовь мистера Медведева к сообщениям PTC, но позже мне удалось разобраться, как такое могло произойти. Внимательно прослушав запись его выступления, я заметил, что в целом оно повторяло идеи, которые мы предварительно посылали в правительство перед тем, как пригласить Поля Грене, но были сформулированы на русском немного иначе. С синхронным переводом на английский язык разница между русскоязычными сообщениями PTC и выступлением Дмитрия Анатольевича практически стиралась, так как переводчик использовал самые общеупотребительные английские термины.
И пусть первый опыт «интеллектуального лидерства» оказался случайным и в чем-то анекдотичным, он показал, что в правительстве, как и в любой организации, представители которой по долгу службы вынуждены много выступать публично, существует дефицит новых и интересных идей, поэтому там готовы заимствовать такие идеи.
Следующую свою инициативу в рамках работы с правительством я реализовал уже сознательно. В 2016–2017 годах мы заметили одну асимметрию в рамках инструментов поддержки, которые готовил и внедрял Минпромторг: у промышленных предприятий было много возможностей приобрести станки или даже системы учета с помощью государственных денег, но вот с государственным финансированием закупок программного обеспечения для конструкторской и технологической подготовки производства все обстояло гораздо хуже. Да, были отдельные программы, такие как РГМТ, но их количество было не сравнить с государственным финансированием самого производства.
Именно тогда мы сформулировали наше сообщение об авторе книги и о типографии. Вопрос ставился просто: кого нужно поддерживать больше: автора книги или типографию? Автор пишет текст, который интересно или скучно читать, типография же экономически эффективно делает множество копий авторского текста. Если автор напишет плохой текст, никто его книги читать не будет, если же хороший текст будет напечатан на туалетной бумаге, то книга будет гораздо дольше искать своего читателя, чем когда хороший текст напечатан на белой качественной бумаге.
В машиностроении тоже есть авторская и типографическая части. Авторская часть — это работа конструкторов и технологов, которые отвечают на вопросы, что и каким образом нужно производить, а само производство — это лишь типография, которая эффективно создает множество копий изделий.
Когда мы подготовили это сообщение и проверили, как оно действует на людей, связанных с машиностроением и абсолютно далеких от него, то начали всеми возможными путями бомбардировать им Министерство промышленности и торговли: на любом заседании, где присутствовали представители Минпромторга и сотрудники PTC, работая с подведомственными учреждениями Минпромторга, например с Российским технологическим агентством, или даже через дружественных нам коллег и клиентов, которые в том числе встречались напрямую с министром.
В данном случае совершенно не важно было авторство мема («автор или типография»), главное, что его можно было легко повторить и понять любому человеку. Лично у меня вызывало вопросы такое большое количество всяческих мер поддержки, которое есть у Минпромторга, иногда оно представляется мне прожженным реаниматологом, который передвигается исключительно с заряженными дефибриллятором и воскрешает застывшие заводы. Но если такие меры поддержки используются, то и баланс между авторством и типографией в машиностроении должен соблюдаться.
В 2019 году Фонд развития промышленности (ФРП), который тогда был подведомственным учреждением Минпромторга, одобрил и выдал первые займы по новой для себя программе «Цифровизация промышленности». В разделе «Ключевые направления расходования средств займа» правил программы изначально было два пункта: «Системы управления производством» и «Системы проектирования, разработка».
И хотя я считаю, что порядок «ключевых направлений» неверен, но сам факт того, что во время разработки нового и очень хорошего инструмента поддержки промышленности авторская часть не была забыта — уже большой прогресс. Ирония судьбы в том, что в 2019 году я уже не работал в PTC, а в 2020 году, работая в Softline, объяснял конкуренту PTC, как использовать программу ФРП «Цифровизация промышленности».
Искусственный интеллект
В конце 2018 года, уйдя из PTC и договорившись с руководством Strategy Partners, что я выхожу в начале следующего года партнером и руководителем «Центра цифровой трансформации» компании, я в прекрасном настроении улетел в Новую Зеландию, где почти месяц провел, двигаясь с севера на юг на автомобиле, на автобусе, на лодке, на велосипеде, пешком, посещая ледники, гейзеры, заброшенные железные дороги, озера, поля, леса секвой и Хоббитон. А в это время в Москве происходили гораздо более интересные события: специалисты Сбербанка и сотрудники дружественных компаний и учебных заведений разрабатывали национальную стратегию по развитию искусственного интеллекта.
Вообще говоря, государственные стратегии серьезным образом отличаются от стратегий отдельных компаний. Если компания старается с помощью стратегии договориться о едином понимании внутри коллектива, где она сейчас находится и куда держать путь, то государственная стратегия больше похожа на составление правил очковой квалификации в велогонке. В генеральной классификации выигрывает тот спортсмен, который пройдет всю дистанцию за наименьшее время. В очковой же организаторы дают специальное количество очков за достижение тех или иных результатов. Победители генеральной и очковых классификаций чествуются практически одинаково.
Цель любой государственной стратегии определить, какие у государства есть компании или сообщества-спортсмены, кто из них обычно побеждает в конкурентной борьбе (генеральная классификация), составить специальные условия для очковой классификации, победители которой будут максимально толкать рыночную ситуацию в ту сторону, куда задумал организатор (более зрелищные велогонки или, например, развитие искусственного интеллекта, как в нашем случае).
Разберем, что получилось у коллег именно с точки зрения той очковой классификации, которая была принята в качестве национальной стратегии ИИ. Если открыть первую страницу презентации, то можно узнать, что к 2019 году уже более 30 стран разработали национальную стратегию ИИ, включая не только США, Китай или Евросоюз, но и Тунис, и Кению. Безусловно, это был важный аргумент в устах представителей Сбербанка при переговорах с правительством, фактический триггер, который запустил инициативу Сбербанка. С другой стороны, 30 стратегий ИИ — это прекрасный строительный материал и для 31-й стратегии.
А что же по очковой классификации? Вот, например, движущий фактор «Алгоритмы»: к 2024 году Россия должна войти в топ-10 стран по количеству научных статей и участию в конференциях, а к 2030 году в топ-10 стран по среднему уровню цитируемости в области ИИ. Представьте, что Сергею Павловичу Королеву и его коллегам поставили бы задачу не запустить искусственный спутник Земли или создать ракету для переноса заряда на территорию противника, а войти в первую десятку по среднему уровню цитируемости в области ракетостроения.
Или вот, в рамках движущего фактора «Программное обеспечение»: к 2024 году разработать решения, аналогичные или способные превосходить человеческие показатели по узкому кругу задач, а к 2030 году — и по широкому кругу. Из мер поддержки для данного фактора предполагаются: стимулирование внедрения решений, стимулирование продвижения решений за рубежом, финансовая поддержка молодых специалистов, организация конференций и соревнований, создание открытых тестовых сред, разработка открытых библиотек. У меня есть очень хорошие новости для страны: многие животные вполне себе превосходят человека по узкому кругу задач, например рысь быстрее бегает, прыгает выше и дальше, чем человек. Более того, многие механизмы вполне себе превосходят человека, в том числе и компьютеры до появления термина «искусственный интеллект», так что цель к 2024 году мы уже выполнили.
В целом на начало 2019 года Сбербанк инициировал процесс разработки национальной стратегии по развитию ИИ и добился преимущества (асимметрии) в аппаратной борьбе, когда многие министерства и ведомства воспринимали Сбербанк как проводника «цифровой трансформации», при этом стратегия оказалась довольно однобокой, например там не учитывалось внедрение ИИ в ключевых отраслях экономики, то есть для коммерческих и государственных предприятий не организовывалось соревнование по очковой классификации, когда внедрение ИИ позволило бы компаниям быстрее расти за счет использования государственных программ.
В любом случае это была хорошая инициатива в области регуляции на начальном этапе, даже слишком хорошая, и инициатива у Сбербанка была перехвачена. Когда я описывал дилемму инвестиций в автора текста или типографию, то само поднятие этой темы приводило в конце концов к смещению дисбаланса инвестиций собственно в производство к более гармоничному сценарию инвестиций и в проектирование, и в производство. Поднимая на щит такую во многом маркетинговую абстракцию, как «искусственный интеллект» или «цифровой двойник», нельзя защититься от «интеллектуальных рейдеров».
Тут нужно немного рассказать о том, что же за зверь такой искусственный интеллект, и объясню я это на примере нахождения корней квадратного уравнения, которое все так или иначе изучали в школе. Напомню, что квадратным уравнением называется уравнение вида ax2 + bx + c = 0, где a, b и с — коэффициенты, причем a ≠ 0, а x — неизвестное. Сразу приведем стандартное аналитическое решение квадратного уравнения:
Подставив в данное выражение наши коэффициенты, мы найдем один или два корня нашего уравнения.
Для решения задачи с помощью искусственного интеллекта или практически синонимичного в настоящее время выражения «с помощью машинного, в том числе глубокого обучения», вспомним еще обратную теорему Виета. Согласно этой теореме, всякая пара чисел x1 и x2, будучи решениями системы уравнений
является и корнями уравнения x2 + px + q = 0, которое называется приведенным уравнением, где все коэффициенты оригинального уравнения поделены на первый коэффициент а.
Итак, берем любой генератор случайных чисел и создаем два числа x1 и x2, после чего находим их сумму и умножаем на –1, получаем число p, а потом умножаем наши случайные числа друг на друга и получаем q. Записываем числа p, q, x1 и x2 в любой электронной таблице и повторяем эту процедуру много-много раз. Поздравляю, мы получили датасет, теперь с его помощью мы сможем обучить компьютер решать квадратные уравнения!
Марина Онищенко, руководитель Softline AI — департамента по работе с данными Softline, — как-то пожаловалась, что на собеседования приходит все меньше глубоких математиков, а все больше людей, которые скачивают доступные реализации нейросетей и тоже считают себя специалистами по работе с данными. В целом рекомендую скачать нейросетку, которой можно скормить полученный нами датасет, и она, переварив множество четверок чисел p, q, x1 и x2, научится по числам p и q определять корни уравнения x1 и x2. По крайней мере до того момента, пока ей не подсунут уравнение, которое имеет решения лишь в комплексных числах (школьный вариант: не имеет решений). Мне было бы интересно посмотреть, что будет выдавать обученная таким образом нейросеть.
Конечно, никто с помощью машинного обучения не решает квадратные уравнения. Но, по сути, вся работа с искусственным интеллектом сводится именно к таким фокусам: мы подсовываем компьютеру наборы данных, которые нам известны, надеясь, что в них есть какая-то взаимосвязь и машина сможет ее найти, а потом по известной части данных пытаемся найти неизвестную. Сами принципы работы нейросетей не выходят за пределы моего диплома инженера-математика, просто комбинаций математических методов довольно много. В национальной стратегии развития искусственного интеллекта как раз и перечислены основные варианты использования машинного обучения: компьютерное зрение, рекомендательные системы, обработка естественного языка, распознавание и синтез речи.
Таким образом искусственный интеллект — это один из методов декларативного программирования, очень хорошего, когда мы работаем с задачами, для которых не можем в явном виде найти аналитическое решение или даже хуже — не можем предположить какие-либо счетные критерии, которые позволили бы компьютеру найти правильный ответ.
В 1997 году мой преподаватель информатики Юрий Михайлович Носков на первом курсе задал мне задачку: есть два текста программы на языке Паскаль, программа должна определить, является ли один текст плагиатом другого. Недолго думая, я сформулировал 36 различных критериев, которые моя собственная программа могла посчитать за один-два прохода по текстам исходных программ, и запрограммировал их все. Я даже сам удивился, когда семь критериев очень точно определяли плагиат. Принеся результаты своей программы на проверку, я сказал: «Юрий Михайлович, я принес вам ваш искусственный интеллект». Юрий Михайлович посмеялся в усы и ответил, что у него пока и с естественным все в порядке. Так вот, машинное обучение — это отличный способ программировать, когда мы даже не можем сформулировать 36 критериев, из которых хоть один дает правильное решение. В любом другом случае машинное обучение — один из самых неэффективных способов решать задачи.
Но вернемся к инициативе Сбербанка по разработке национальной стратегии развития искусственного интеллекта. Все начало 2019 года руководство Strategy Partners, ключевым акционером которого выступал Сбербанк, активно предлагала помощь в разработке стратегии, но данные призывы оставались без ответа до 1 марта, когда госкорпорация «Росатом» объявила конкурсы на разработку дорожных карт на сквозные цифровые технологии, один из которых был на дорожную карту СЦТ «Нейротехнологии и искусственный интеллект».
Данные конкурсы были объявлены в рамках реализации федерального проекта «Цифровые технологии» национального проекта «Цифровая экономика». Дорожная карта — это оценка развития технологии с точки зрения ее зрелости и готовности к применению в реальной жизни. Такая оценка необходима с точки зрения калибровки государственных инструментов поддержки: некоторые из них должны работать только со зрелыми технологиями, максимально расширяя область их использования, а другие меры помогают предприятиям пилотировать сырые технологические подходы.
Этот процесс не имел никакого отношения к стратегии развития ИИ, однако Сбербанк хотел контролировать любые государственные активности, связанные с искусственным интеллектом, поэтому принял решение участвовать в разработке дорожной карты. Но одно дело — писать стратегию, результатом которой станет поручение правительству разработать дорожную карту развития искусственного интеллекта, а другое — участвовать в конкурсе, выиграть и самим разработать дорожную карту в необходимом формате. Вот здесь инициативной команде Сбербанка потребовалась помощь, и по множеству административных, временных и квалификационных обстоятельств оказать ее могла только Strategy Partners, а я оказался внутри процесса.
С дорожной картой совместная команда Сбербанка и Strategy Partners справилась очень хорошо, настолько хорошо, что наш документ поглотил и дорожную карту «Большие данные», что было несложно, но при этом на деятельность Сбербанка обратили внимание очень многие игроки в правительстве, которые поняли, что «такая корова нужна самому», и руководитель разработки национальной стратегии в Сбербанке, вернувшись с очередного совещания, объявил, что им после хорошо проведенной работы доверили написать и федеральный проект «Искусственный интеллект», который войдет в национальный проект «Цифровая экономика».
Неосознаваемая многими проблема состояла в том, что если национальная стратегия развития ИИ была исключительно инициативой руководства Сбербанка, реализованной через прямой контакт Германа Оскаровича Грефа с президентом, то разработка федерального проекта была контринициативой определенной части правительства, при этом на плечи Сбербанка легла не только разработка, но и согласование этого документа с многочисленными министерствами и другими заинтересованными организациями.
Поначалу команда Сбербанка не осознавала этого изменения условий инициативы и отказывалась следовать советам партнеров Strategy Partners о разработке федерального проекта в методологии Agile: быстрое минимальное рабочее предложение, которое выносится на широкий круг обсуждения с последующим учетом всех замечаний. Более опытные коллеги понимали, что от изначальной версии не останется практически ничего, поэтому не было большого смысла выверять каждую запятую. Но, например, мы постоянно слышали, что «наш дизайнер» не умеет рисовать профессионально, что следовало читать «не так, как у McKinsey» в представлении одного конкретного человека. С моей точки зрения, и дизайн McKinsey, и дизайн Strategy Partners были одинаково непригодны для нормальных людей, но я добивался от коллег-дизайнеров очень классного вида своих собственных презентаций.
Правительству же понравилось такое рвение Сбербанка, и оно в июле 2019 года даже подписало с ним дополнительное соглашение о намерениях по развитию ИИ, видимо, чтобы не передумали и не сбежали. Идея заставить корпорации заниматься работой правительства настолько пришлась ко двору, что подобные соглашения о намерениях были подписаны и с другими государственными корпорациями по оставшимся сквозным цифровым технологиям.
Не только правительство беспокоил этот вопрос. Коммерческие компании также ощутили себя причастными к развитию главного драйвера экономики России — искусственного интеллекта, но не теснили Сбербанк с пьедестала, а образовывали свою очковую квалификацию, например развитие ИИ в промышленности. Во время работы над федеральным проектом я познакомился со многими интересными и увлеченными людьми, за проектами которых интересно следить и сегодня. Но тут я повстречал человека, который на полном серьезе утверждал, что они вместе с Петей (чиновник Минпромторга, имя изменено) думают, как разделить промышленные и персональные данные для безбарьерного развития ИИ. Как писал Марк Твен в «Приключениях Тома Сойера», «опустим завесу жалости над концом этой сцены».
Я перестал активно участвовать в федеральном проекте где-то в октябре 2019 года, но следил за разрабатываемым текстом до февраля 2020-го. Глядя на исходный текст, который при всех его недостатках все же отражал общее мнение ИИ-сообщества России, и сравнивая его с принятым осенью того же года федеральным проектом, понимаешь, что очковая квалификация была существенным образом изменена.
Например, в февральской версии первой целью было записано: количество компаний-разработчиков ИИ с выручкой не менее 500 млн руб. должно увеличиться с 4 до 40 к 2024 году. С одной стороны, может показаться, что основными участниками выступают компании-разработчики, но такая цель не может быть достигнута без стимулирования потребителей продукции этих разработчиков. В принятой версии разработчики упоминаются только в пятой цели: государство обязуется оказать поддержку 1199 компаниям-разработчикам. О размере выручки этих разработчиков по продуктам, в которых используется ИИ, не сообщается. Зато во второй цели действующими лицами объявлены уже федеральные органы исполнительной власти, которые утвердят изменения в ведомственные проекты цифровой трансформации и начнут внедрять ИИ и подготавливать датасеты.
Таким образом, новыми игроками в очковой квалификации объявлены не коммерческие компании, а министерства и ведомства, сам же федеральный проект существенно отличается по духу от ранее принятой национальной стратегии развития ИИ. Даже если вы крупнейший банк в стране, не стоит подменять собой деятельность государства. Если есть идея, которую требуется овеществить в государственной регуляции, то гораздо эффективнее это сделать маленькими шагами — изменениями текущего работающего или даже неработающего механизма.
Цифровая доступность и инклюзия
«Война — дело молодых», — пел Виктор Цой в песне «Звезда по имени Солнце». Однако кроме войны делом молодых и здоровых были долгое время и IT. Информационные технологии уже более 40 лет служат (и довольно исправно) социальным лифтом, тем самым привлекая умных перспективных молодых людей. Однако всеобщая цифровизация в том числе государственного управления серьезно изменила эту асимметрию, а повсеместный переход на цифровые рельсы в связи с пандемией в 2020 году только ухудшил ситуацию.
Большую часть этой главы я написал, находясь в отеле, построенному по последнему слову техники в 1977 году с многочисленными подогреваемыми бассейнами с морской водой, в том числе панорамным, откуда можно было наблюдать уходящую к морю зелень. Бассейны причудливо соединялись множеством проходов с лестницами так, что практически к каждому можно было добраться по теплому контуру. Это особенно полезно, когда на улице три градуса по Цельсию. Но это относилось только к здоровым людям. Отель во многом опередил свое время, но совершенно не учитывал фактора доступности среды. Владельцы попытались к некоторым лестницам приделать деревянные брусья, имитирующие пандус, но угол наклона был настолько крут, что я не знаю, кто осмелился бы воспользоваться таким приспособлением на инвалидной коляске.
Думаете в цифровом мире все обстоит лучше? В России есть национальный стандарт ГОСТ Р 52872-2019 «Интернет-ресурсы и другая информация, представленная в электронно-цифровой форме. Приложения для стационарных и мобильных устройств, иные пользовательские интерфейсы». Когда весной 2020 года в Москве вводили цифровые пропуска, человек, который многое сделал для появления в России этого стандарта, не смог без посторонней помощи использовать приложение для получения пропусков, так как оно не соответствовало ГОСТ Р 52872-2019.
А как вы себе представляете использование электронных средств коммуникаций, например, Zoom, глухими и слабослышащими людьми? Да, в Microsoft Teams есть функция автоматического субтитрирования, но только для английского языка, а для других языков, включая русский, доступных автоматизированных инструментов сейчас не существует, по крайней мере, сравнимых по уровню качества. Zoom также совместно с Otter.ai разрабатывает подобную функциональность, но опять же речь идет исключительно об английском языке. Юлия Сарвиро, старший проектный менеджер международной НКО «Глобальная инициатива за инклюзивные информационно-коммуникационные технологии» (G3ict), говорит, что альтернативой автоматизированным субтитрам может служить услуга синхронного создания субтитров. Она пыталась для мероприятия, которое организовывало G3ict, найти специалистов для создания субтитров на русском языке в режиме реального времени, но количество предложений таких услуг в США и в России оказалось просто несоизмеримо.
Сколько в человеческой популяции людей, которые не могут полноценно использовать цифровые инструменты? По разным оценкам доля людей с инвалидностью, которые нуждаются в специализированной функциональности для доступа к информационным технологиям, может достигать 15%, а с учетом временно потерявших возможность полноценно видеть, слышать и передвигаться из-за травм, ситуационных и иных причин таких людей еще больше.
С одной стороны, случай цифровой доступности и инклюзии — это хороший пример асимметрии рынка, которую мы обсуждали в прошлой главе, но наиболее дальновидные IT-компании рассматривают его и как возможность для инициативы в сфере регулирования. Надо признать, что Microsoft всегда очень серьезно относилась к теме доступности своих решений для людей с ограниченными возможностями. Я помню, что в какой-то очень древней по нынешним меркам Windows включал огромную «лупу» и смотрел некоторые изображения в увеличенном виде. Когда Сатья Наделла стал гендиректором Microsoft, фокус на цифровую доступность серьезным образом усилился.
Microsoft активно работает с такими организациями, как G3ict, поддерживая разработку моделей зрелости для цифровой инклюзии «умных» университетов, «умных» городов, доступной и цифровой системе правосудия. Компания участвует в разработке международных и национальных стандартов по всему миру и даже помогает отдельным социальным организациям финансировать проведение аудита цифровой доступности и инклюзии.
Особым подходом Microsoft можно считать активно продвигаемый принцип, что поддержка технологий цифровой доступности должна входить в базовую стоимость цифрового решения, а не приобретаться отдельно. Также очень важно реализовать принцип единого программного интерфейса, одинаково удобного как для здоровых людей, так и для людей с инвалидностью. Конечно, так Microsoft использует свои наработки в данном направлении и добивается положительной асимметрии восприятия клиентами своих продуктов.
Также стоит отметить, что цифровая инклюзия не боится интеллектуального рейдерства, как искусственный интеллект или интернет вещей, ведь принятие ее принципов большинством производителей ПО будет победой всего общества, а стремление сделать цифровой мир доступным для людей с инвалидностью не только по законодательному принуждению, но и как общий моральный принцип, заслуживает уважения.
И да, нужно понимать, что лидер в области цифровой доступности и инклюзии будет гарантированно контролировать 15+% рынка, а через них, возможно, и все 100%. Юлия Сарвиро также уточняет, что во многих программных продуктах функциональность цифровой доступности до сих пор не реализована, так что для разработчиков программного обеспечения это абсолютно новый рынок, причем с очень лояльными потребителями.
IT-сервисы и система образования
Закончить главу и книгу я хочу обильным цитированием своей собственной статьи «Как IT-сервисы могут изменить систему образования в России», которая была опубликована на портале «Цифровая Россия» (d-russia.ru) 9 октября 2020 года. Надеюсь, что этот текст позволит читателю немного подглядеть механизм инициативы в области регуляции, направленной в пояс антихрупкости. И всегда помните, что мнение авторов инициатив может существенным образом отличаться от высказанных суждений, и при анализе чужой регуляторной инициативы смотрите даже не за теми, кто может выиграть, а за теми, кто привык побеждать по генеральной классификации.
Порядка двадцати мероприятий национального проекта «Образование», согласно информации, указанной в описании федеральных проектов, так или иначе связаны с темой IT, и восемь из них предполагают поставки компьютерного оборудования: ноутбуков, планшетов, МФУ и др. в школы и учреждения дополнительного образования на общую сумму 20–24 млрд руб. ежегодно c 2019 по 2024 год. На начало 2025 года федеральные власти вполне могут признать эти мероприятиями национального проекта успешными по критерию 100% исполнения расходов бюджета, но при этом на региональном уровне тому же государству придется списать на невозвратные расходы как минимум 40% всех этих инвестиций (40–45 млрд руб.). При исполнении менее 100% абсолютные цифры будут меньше, но процент таких нерационально использованных ресурсов будет тем же.
Причины таких финансовых потерь региональных бюджетов при успешном выполнении национального проекта связаны, в первую очередь, со стоимостью обслуживания приобретенного IT-оборудования на местах. В их числе моральное устаревание оборудования, особенно купленного в первые годы реализации нацпроекта; поломки оборудования при отсутствии существенных региональных бюджетов на его ремонт; поставки оборудования низкого качества по самым низким ценам.
Кардинального решения проблемы неэффективности инвестиций в образовательную компьютерную инфраструктуру при сохранении классической практики закупки оборудования и постановки его на баланс образовательных учреждений не существует. Компьютеры дороже стоят, быстрее устаревают, чаще ломаются и требуют более высокой квалификации для их обслуживания, чем парты и книги.
Тем не менее переход школ на покупку сервиса аренды IT-оборудования образовательными учреждениями сможет решить большинство из вышеуказанных проблем.
Сегодня ноутбуки, планшеты, МФУ и другое IT-оборудование в рамках мероприятий национального проекта «Образование» закупаются согласно так называемым инфраструктурным листам Фонда новых форм развития образования. Если региональные власти захотят приобрести не оборудование, а сервис, они должны согласовать свое решение с Фондом, что на деле невозможно — практически всегда приходит отказ.
При этом предпочтение отдается поставщикам, предлагающим наименьшую цену при минимальном количестве критериев, которым должно соответствовать закупаемое оборудование. Данный подход принципиально не учитывает расходы, связанные с IT-оборудованием после его постановки на баланс учебных заведений, которые со временем могут достигать половины его первоначальной стоимости. Это можно сравнить с шахматной партией, в которой не просчитывают позицию на несколько ходов вперед.
Успешные примеры аренды сложного оборудования вместо его покупки давно известны: так, Rolls-Royce c 80-х годов продает летные часы, а не двигатели, BASF Coating с конца 90-х получает деньги за окрашенные изделия, а не литры краски, клиенты Xeroх платят за распечатанные страницы — а производитель берет на себя техническое обслуживание.
Государство, закупая не оборудование, а сервис, избежит авансовых расходов и увеличит прозрачность и стабильность в отношении стоимости владения цифровой инфраструктурой для организации образовательного процесса. Школы и вузы смогут обновлять оборудование по мере необходимости, а вся забота о стабильности его работы будет лежать на плечах IT-провайдеров.
В госсекторе доля использования сервисной модели потребления IT до 2019 года была незначительной. Изменения начались в рамках реализации НП «Цифровая экономика»: создавалась государственная единая облачная платформа (ГЕОП), автоматизированные рабочие места для чиновников и других решений, которые должны работать с использованием сервисной модели и обеспечивать эффективное использование IT-ресурсов. При этом в нацпроектах «Образование» и «Здравоохранение» буквально прописаны закупки оборудования по схеме on-premise, т.е. размещение закупаемого оборудования на самом предприятии.
Существенным отличием российской практики является формирование отдельных государственных центров оказания услуг (например, ГЕОП), в то время как за рубежом предпочитают отдавать сервисные контракты частным компаниям, давая им доступ и возможность развития на широком рынке госсектора. Подобных примеров немало, самый последний и заметный из них — SpaceX, имеющая контракты с NASA и военно-воздушными силами США. На начальном этапе жизни практически всех крупных частных корпораций многие из них получали большие государственные контракты, например, Oracle создала программы для разведки, а Apple осуществляла поставку компьютеров в школы.
Существует ряд причин, которые мешают облакам и IT-сервисам проникнуть в российскую систему образования. Одна из главных — инертность распределения государственных субсидий на образование, а также системы отчетности по закрытым проектам. В школьном бюджете, как правило, нет статьи на нематериальные закупки. Пока неясно, как реализовать механизм оплаты за фактическое использование с существующими механизмами закупок, когда выбор поставщика и оплата производятся максимум раз в год.
Существенным препятствием является консерватизм преподавателей и менеджмента образовательных учреждений, умноженный на менталитет сотрудников отделов госзакупок, для которых HaaS и SaaS по сей день остаются «неведомой зверушкой».
Отсутствие спроса сказывается и на развитии рынка IT-сервисов — конкурентоспособных предложений, учитывающих специфику работы образовательных учреждений, на нем практически нет, а потому и частные школы не торопятся уходить от инфраструктуры on-premise к аренде ПО и оборудования.
Переход к сервисно-арендным контрактам на цифровое оборудование в образовательных учреждениях можно сделать постепенным. Для начала государство может закупать компьютеры с дополнительной страховкой от поломок, а не только с гарантийными обязательствами. Оборудование можно приобретать в лизинг или брать в аренду с возможностью последующего выкупа. Это также гораздо выгоднее как по цене, так и с точки зрения централизации технического обслуживания. Облачные технологии можно использовать при организации дистанционного обучения, обеспечив доступность образовательного контента через интернет.
Практика закупок оборудования в рамках нацпроекта «Образование» в 2019–2020 годах заслуживает пристального анализа на предмет того, как цифровая инфраструктура используется в реальном образовательном процессе и во сколько это обходится государству. Мы убеждены, что переход на сервисные контракты существенно увеличит скорость построения цифровой образовательной среды и цифровой экономики России в целом.
