Прямо сейчас у нас в гостях Владислав Викторович Еганов, заместитель генерального директора по информационным технологиям АО «Вертолеты России», с эксклюзивным интервью на тему «Практика применения современных технологий в проектах».
1. Какие трудности возникали при внедрении перспективных технологий в рамках проектов?
Основная сложность, с которой сталкиваешься при внедрении перспективных технологий, и особенно систем с применением искусственного интеллекта, это распиаренность этого направления и полное несоответствие действительности к заявляемым возможностям. Тема ИИ, в целом, очень хайповая. Все крупные экономики увлечены этими технологиями.
Правда пора уже определяться с терминологией. По сути, ИИ называют всё подряд. Хотя к интеллекту, пусть и искусственному, большинство технологических решений в этой линейке отношения не имеет. На текущем этапе развития технологий речь идет о машинном обучении, но не об искусственном интеллекте. С точки зрения предприятий ОПК есть ряд существенных ограничений, не позволяющий использовать информационные системы, использующие машинообучаемые алгоритмы. В качестве одного из примеров приведу запрет на обращение к внешним вычислительным ресурсам, которые требуются для работы таких алгоритмов.
Не стоит забывать об отсутствии четкого законодательного регулирования в этой области, что в условиях работы предприятий ОПК приводит к значительному количеству вопросов со стороны информационной безопасности в части гарантированной защиты данных, прозрачности алгоритмов и ответственности за действия ИИ. Интересный факт.
По проведенным опросам аналитиков «Яков и партнеры» подсчитано что в 2023 году ни одна российская компания не внедрила технологию генеративного ИИ. В рамках проводимых пилотов в нашем холдинге в течение года не удалось получить какого-либо ощутимого положительного результата при использовании технологий ИИ с различными встроенными алгоритмами от нескольких крупных вендоров и университетов. Полученные результаты имеют перспективу, но говорить об эффекте будет преждевременным. Мы продолжаем исследовать технологию.
2. Какие задачи в бизнес-процессах наиболее эффективно решаются с помощью программных роботов, использующих элементы ИИ?
В ответе на предыдущий вопрос я обрисовал достаточно мрачную картину по использованию технологий ИИ. Добавлю ложку меда в бочку дегтя. На текущий момент в рамках RPA-платформ используются отдельные элементы ИИ. Например, в части распознавания текста документа и перевод его в поля информационных систем. Программные роботы прекрасно справляются с решением задач, автоматизирующих рутинные операции.
В качестве примера можно привести такие операции как разбор входящей корреспонденции, поступающей по любым каналам или обработка заявок пользователей. Целесообразно применение RPA в работе финансовой службы при вводе данных по списаниям и поступлениям, в работе кадровых служб при работе с документами по приему/увольнению сотрудников и формированию справок по запросам сотрудников. Но экономические эффекты появляются только при применении таких роботов на операциях с высокой повторяемостью и/или большом количестве задействованных сотрудников.
Для себя мы планируем решать вопрос рентабельности путем совместного использования лицензий RPA как в управляющей организации, так и на предприятиях холдинга, иначе при текущей модели ценообразования, предлагаемой со стороны вендоров, применение RPA становится экономически нецелесообразно. Также не стоит впадать в эйфорию. Программные роботы – не панацея. Следует помнить, что если процесс имеет большое число исключений, или ветвлений, требующих принятие интеллектуальных решений человеком, применение программного робота будет неэффективным.
3. Какие ключевые преимущества дает AR/VR технологий?
Виртуальная реальность (VR) позволяет намного ускорить процесс обучения новых сотрудников в части их знакомства с теми узлами и агрегатами, с которыми им придется работать на производстве. По сути, в режиме VR, они могут потренироваться в сборке/разборке узлов, получить четкое понимание последовательности проведения этих операций.
С другой стороны, дополненная реальность может серьезно сократить время на проведении производственного процесса конечной сборки. При этой работе специалист постоянно обращается к конструкторской документации. При значительных размерах конечной продукции, таких как самолеты и вертолеты, предоставление данных на значительную высоту проводимых работ становится отдельной задачей. Чертеж не затащишь, электронные устройства требуют подачи электропитания на высоту проводимых работ и защиту таких устройств от банального падения. Добавлю, что часть работ проводится в сложнодоступных местах, куда специалист с трудом может получить доступ даже без электронных устройств планшетного типа. А для сверки с конструкторской документацией им приходится постоянно спускаться к информационным панелям и снова подниматься на место проведения работ.
Временные потери измеряются часами и днями. Дополненная реальность с применением AR-очков позволит решить эту задачу. Есть вопросы и к самим устройствам AR, а также к другим компонентам решений дополненной реальности: удобство управления, вес, подготовка контента и т.д. В связи с этим AR\VR пока больше применяется для маркетинга и обучения(инструктажа).
4. Как low-code платформы могут упростить процесс решения задач?
В классическом подходе решения любой задачи с точки зрения ИТ это длинная цепочка от подготовки ТЗ, его передачи разработчику/вендору, реализации, тестирования и развертывания в промышленной среде. Применение же low-code платформы неизбежно влечет за собой смену парадигмы мышления – отказ от «коробочных внедрений» под конкретные бизнес-функции или бизнес-процессы в пользу внедрения универсальной платформы, позволяющей автоматизировать разноплановые задачи и процессы.
Основная идея подхода с использованием low- или no-code платформ это разработка/изменение программного обеспечения без написания сотен или тысяч строк кода вручную, и создания приложений с использованием готовых компонент. При этом не требуется привлечение вендора или найм в штат высококвалифицированных и поэтому очень дорогостоящих разработчиков. Разработкой на таких платформах могут заниматься сотрудники с минимальными техническими навыками.
Основное преимущество использование low-code платформ это сокращение time to market – время от начала разработки идеи до конечного запуска решения в промышленную эксплуатацию. Немного магии цифр. Создание готового решения на low-code платформе занимает 3-6 месяцев, модификация ранее внедренного решения при изменении бизнес-процессов – от 1 недели до месяца. При этом будет задействовано меньшее количество ИТ-специалистов, а сам специалист по low-code платформе обойдется работодателю в 2-3 раза дешевле по сравнению с разработчиком. Опишу и ограничения использования данного подхода при решении задач. Не рекомендуется использовать low-code платформы при решении задач по тяжелым производственным процессам, а также в высоконагруженных процессах.