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».
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.
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.
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).
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.