16 сентября 2021 г.

Ожидания рынка не всегда соответствуют реальности; иногда технологии, от которых ожидают прорыва и создания новых ценностей, так и остаются в узких нишах, не производя глобальных изменений. А иногда технологии, от которых ожидают прорыва, оказываются «растворены», то есть присутствуют буквально повсюду, оказывают мощное влияние на большинство сервисов, но при этом затруднительно оценить их общий вклад в развитие ИТ-рынка и экономики в целом. Рассмотрим пару примеров.

Блокчейн: время еще не пришло?

Блокчейн не «выстрелил» в качестве драйвера рынка, несмотря на модность, высокую технологичность и, казалось бы, положительное восприятие как ИТ-компаниями, так и потенциальными потребителями из разных сегментов. Три-четыре года назад эта технология присутствовала в каждом списке потенциальных «локомотивов завтрашнего дня». Например, в Dell ходе подготовки DT Index 2018 выяснили, что 30% компаний планировали инвестиции в блокчейн. Это огромная доля; например, инвестиции мультиоблачные среды тогда планировали немногим больше корпораций — всего 39% от числа опрошенных в ходе подготовки «Индекса»!

Сейчас ситуация радикально иная: блокчейн в качестве «локомотива» ИТ-рынка почти никто не воспринимает. Хотя эту технологию используют в ряде интереснейших нишевых решений и будут использовать. Например, проекты на Blockchain заявлены в перечне ключевых направлений поиска в финтех-акселераторе, который осенью запустит Московский кредитный банк (МКБ) совместно с платформой по развитию корпоративных инноваций GenerationS. Направление горячее и развивается бурно. «На финтех-рынке сегодня появляются новые игроки и крупные заказчики», — подчеркивает Екатерина Петрова, директор GenerationS. «Уверен, что нам удастся найти инновационные идеи и вырастить из них проекты, которые позволят вывести на рынок продукты и услуги на острие технологий», — говорит Сергей Путятинский, заместитель председателя правления МКБ.

Но при этом нигде — ни в финансах, ни в любом другом классическом сегменте ИТ — блокчейн не свершил революцию. Исключением, разумеется, являются криптовалюты, но это, согласитесь, несколько неклассическое направление.

AI: уже везде, хотя не все верят

Интересна показательна и судьба «искусственного интеллекта». Важность направления AI как направления никто не оспаривает, сотни компаний ведут разработки в этой области, в том числе и крупнейшие; некоторые из них делают особый акцент на «искусственном интеллекте», считая его ключевым драйвером.

«Мы в „Сбере“ считаем своим долгом не просто разрабатывать и внедрять лучшие AI-решения у себя, но и поддерживать AI-повестку на национальном и глобальном уровне, стимулировать актуальные и острые дискуссии, двигать вперёд научную мысль в нашей стране и сокращать разрыв между теорией и практикой», — говорит Александр Ведяхин, первый заместитель председателя правления «Сбербанка».

Но вот с практикой пока не все не все гладко. «Бизнес натыкается на скепсис», — отметила Татьяна Сорокина, генеральный директор IBM в России, комментируя ситуацию в области AI на MERLION IT Summit. Тому есть как субъективные причины, так и объективные.

К субъективным следует отнести завышенные ожидания от AI, которые во многом являются следствием неправильного понимания данного инструмента. Важно понимать, что «искусственный интеллект» никак не следует сравнивать с традиционным интеллектом, что особо подчеркнул Евгений Касперский, генеральный директор «Лаборатория Касперского». AI — современный метод построения программных решений, обладающий рядом актуальных особенностей (в частности, возможности самообучения), но способный «заменить» человека там же, где и обычные программы, в остальном же является лишь инструментом, помощником, средством для анализа.

К объективным причинам, становящимся источником проблем, следует отнести нехватку профильных специалистов и проблемы с инфраструктурой. Однако, уверена г-жа Сорокина, это известные вызовы, и рынку понятно, как с ними работать. А работают с AI-решениями весьма охотно, причем как в бизнес-сегменте, так и в госсекторе. Технологии «искусственного интеллекта» активно применяют даже в бизнес-критических приложениях, таких как распознавание лиц и прочей биометрии, «компьютерного зрения», анализа данных и т. д., как напомнил Алексей Иванов, глава представительства Intel в России, в выступлении на Саммите компании MERLION.

ИТ-инструменты активно применяют AI-алгоритмы. В качестве примера приведем систему HPE InfoSight, предиктивная аналитика в которой, как отметил Дмитрий Пенязь, директор департамента инфраструктурных решений HPE, активно использует AI для постоянного анализа «здоровья» корпоративной инфраструктуры, автоматизации техподдержки, контроля предсбойных событий и ряда других практических задач.

Аналогичная ситуация и в других сегментах, например, в обеспечении безопасности данных, напоминает Андрей Крючков, директор по маркетингу технологий компании «Акронис Инфозащита». AI в продуктах «Акронис Инфозащита» определяет активность вирусов-вымогателей — в том числе, их попытки шифровать резервные копии — но и его работу тоже не выделить из общего инструментария системы. Поэтому для корпоративных пользователей оказываются «невидимыми» AI-инструменты, работающие «под капотом» у важных программ, обеспечивающих непрерывность бизнеса, сохранность данных и т. д.

Ряд вертикальных рынков во всем мире «распробовали» возможности AI и активно ими пользуются: лидерами по внедрению монетизируемых решений на основе AI стали банки и другие финансовые структуры. Сейчас активно внедряют решения компании из сегмента «нефть & газ». Легко предположить, что подтянутся и другие сегменты экономики. На российском рынке ситуация аналогичная глобальной. «Долгосрочной тенденцией» считает внедрение AI-решений российскими предприятиями Кирилл Владимиров, генеральный директор Only: «Передовыми отраслями, которые всегда используют новейшие технологии для развития бизнеса, являются банковский сектор, ритейл, телеком-предприятия. Хорошо, что в последние годы сюда добавился и нефтегазовой сектор».

В качестве примера задачи, которая вряд ли может быть эффективно решена на современном уровне без AI-сервисов, г-жа Сорокина привела динамическое ценообразование, для которого ритейлерам и другим бизнесам нужно обрабатывать огромное количество данных, принимая решения практически в режиме реального времени.

Что дальше?

С тезисом о том, что время блокчейна ушло безвозвратно, согласны не все вендоры. В частности, представители Lenovo считают, что еще не все потеряно, что блокчейну нужно дать время, пока и сама технология, и ее восприятие рынком, и инфраструктура для нее созреют до нужной степени, и тогда реестры децентрализованных данных станут востребованы в большом количестве практических решений. Такую уверенность высказан Петр Анохин, представитель по работе с партнерами в Lenovo, выступая на MERLION IT Summit, сославшись на «Индекс технологий McKinsey».

AI перестал быть инновацией и стал коммодити, как отметил Андрей Солуковцев, директор департамента по продвижению технологических решений в IBM. Сегодня технологии AI реализованы во всех программно-аппаратных комплексах производства «Голубого гиганта», даже в самых простых, подчеркнул г-н Солуковцев.

Но иногда возникает потребность в инструментах с AI, которые решают уникальные или нишевые задачи. «Технологии „искусственного интеллекта“ и „машинного обучения“ динамичны по своей природе, они способны адаптироваться к рыночным изменениям и новым рискам, их можно быстро интегрировать в действующие комплаенс-системы», — подчеркивает Дэвид Стюарт, директор по борьбе с финансовыми преступлениям и комплаенсу SAS.

На первый взгляд, тут все просто: в большинстве случаев AI-решения базируются на opensource-инструментах. Но на практике оказывается, что далеко не все opensource-пакеты и не всегда беспроблемно могут работать вместе. Это не очень удобно для бизнеса, который заинтересован в получении готового к применению toolkit, а не «конструктора для сборки», элементы которого еще придется подгонять один к другому. Идя навстречу пожеланиям заказчиков, вендоры затрачивают ресурсы, чтобы «подружить» друг с другом opensource-инструменты для AI-разработок. В качестве примера можно привести продукт Lenovo LiCO, в котором, как отметил Антон Болдин, руководитель отдела продвижения решений для ЦОД в Lenovo, все компоненты уже «подогнаны», а поэтому пользоваться решением можно практически «из коробки».

Прототипирование AI-задач возможно и на отдельных рабочих станциях, но потом для обучения и работы над реальными данными могут потребоваться серверные мощности и даже «облака». Как видно, использование AI для решения бизнес-задач стимулирует спрос на оборудование и сервисы, которые вендоры, разумеется, готовы предоставить заказчикам.

Источник: Александр Маляревский, внештатный обозреватель CRN/RE