Давайте посмотрим на технологии в бизнесе с двух сторон. С одной стороны, без них сегодня никуда — их значение давно стало безальтернативным. С другой — сами по себе технологии не гарантируют успех. Настоящая эффективность кроется в том, как умело мы ими пользуемся. Отсюда и новая формула успеха: «Сегодня конкурируют не сами товары и услуги, а управленческие системы, стоящие за ними».
Попробуйте взглянуть на прилавок среднестатистического супермаркета. Там свыше 20 тысяч наименований, и большинство из них покупатель никогда не возьмёт в руки. Они ему просто никогда не понадобятся. А теперь представьте, что у каждого вашего товара есть десятки, а то и сотни аналогов или товаров-заменителей. Как в таких условиях добиться, чтобы выбрали именно вас?
Оказывается, отличный продукт — это лишь «допуск к игре», но не гарантия победы. Возьмем хоккей: технологии — как клюшки игроков. Без них и игры-то не будет. Но исход матча решают не они, а мастерство команды и тренера в стратегии и тактике игры. То же самое в бизнесе: наличие продвинутой CRM или системы машинных расчетов и аналитики еще не гарантирует успеха. Важно, кто и как этими инструментами пользуется, как планирует, организует, стимулирует, контролирует и координирует весь процесс.
В современном бизнесе всё меняется молниеносно, а сложность задач растет по экспоненте. Есть некий технологический минимум, без которого просто не зайти на рынок. Но сегодня мало просто «не отставать». Нужно уметь быстро собирать данные, анализировать их, реагировать на изменения — и при этом действовать проактивно, не просто латая дыры, а двигаясь к долгосрочным целям. Технологии, во многом, для этого и созданы: одни собирают информацию, другие помогают ее интерпретировать, третьи — быстро принимать решения.
Главное — использовать их как инструменты, а не как очередной модный аксессуар. Список решений может быть длинным: CRM, BI, SCM, ERP и т.д. Но сами по себе аббревиатура на организационно-управленческой схеме или даже статья расходов на цифровую трансформацию в бюджете ничего не дают. Вопрос в том, насколько эффективно они работают именно в вашей компании, в ваших процессах, в вашем контексте, с вашими людьми. Если внедрять технологии без четких целей и нужного профессионализма, можно не только не повысить эффективность, но, наоборот, увеличить расходы, создать информационные перегрузки в одних местах и лакуны в других.
При этом никакая технология не заменит человеческие качества: лидерство, интуицию, харизму, креативность, инициативность, ответственность. Машина не вдохновит команду и не заразит ее идеями. Она не научит человека мыслить нестандартно, не заменит эмпатию и мотивирующее слово.
В общем нужно и то, и другое, поскольку мы живем в эпоху распределенного человеко-машинного мышления: вычислительные и рутинные задачи постепенно переходят к машинам, а люди концентрируются на творчестве, управлении, развитии бизнеса. Поэтому, несмотря на все риски, я смотрю на технологии позитивно. Пусть искусственный интеллект и роботы возьмут на себя однообразные, нетворческие задачи, чтобы мы могли больше времени посвятить чисто человеческим сторонам бизнеса: предпринимательской смекалке, инженерному творчеству, лидерству. Такая эволюция открывает больше возможностей для роста и для реализации подлинного потенциала каждого человека в компании.
Примеры применения AI в бизнесе
Хотелось бы привести конкретные примеры применения ИИ в нашей области – производстве и распространении моторных и трансмиссионных масел. Роль искусственного интеллекта здесь уже нельзя назвать вспомогательной. В нашей отрасли он может быть задействован компанией в обеспечении стабильности качества, точности рецептур и контроля процессов – и это совсем не пустые слова, а ключи к конкурентоспособности. Добавьте к этому сложную логику продвижения, логистики и продаж, где в каждой сфере любая ошибка стоит времени и денег, и вам сразу захочется применить ИИ-инструменты. Вот так и становится ясно, что он уже далеко не роскошь и не «вишенка на торте», а стратегический инструмент для улучшения всех звеньев цепочки создания ценности.
Как ИИ улучшает бизнес в нефтехимии:
- Качество производства: Машинное обучение анализирует данные о базовых маслах и присадках, рекомендует оптимальные рецептуры и помогает поддерживать стабильные показатели качества. А также ИИ помогает быстро создавать прототипы масел с заданными свойствами для тестирования, что значительно ускоряет процесс разработки новых смесей.
- Совместная работа и обучение: Цифровые платформы на основе ИИ упрощают обмен знаниями, обучение сотрудников и командную работу.
- Снижение издержек и повышение эффективности: Предиктивная аналитика предсказывает сроки обслуживания оборудования, оптимизирует использование ресурсов и энергопотребление.
- Прогнозирование рынка и стратегия продаж: Алгоритмы анализируют сезонные и региональные тренды, чтобы заранее подготовиться к растущему спросу и предложить точные, конкурентоспособные цены.
Рассмотрим чуть более детально само производство
Для соответствия высоким стандартам (API, ACEA) и специфическим требованиям автопроизводителей требуется тонкая настройка состава масел. Крупные игроки, такие как Shell и ExxonMobil, уже давно используют машинное обучение, чтобы подбирать идеальные сочетания базовых масел и присадок. Российские компании — «ЛУКОЙЛ», «Газпромнефть – смазочные материалы» — также активно внедряют ИИ, учитывая климатические условия регионов и состояние автопарков. Наша компания, ориентируясь на масла для высоких нагрузок и экстремальных условий, применяет те же принципы, но несколько по-своему: анализируя массивы данных, мы «отбираем» рецептуры, добиваясь максимальной износостойкости и оптимизируя свойства продукта под конкретные задачи. При этом для нас важно обеспечение стабильности не только состава смеси, но и самих способов её блендинга.
Однако применение ИИ-технологий в нашей отрасли далеко не ограничивается только рецептурой. На конвейерных линиях компьютерное зрение проверяет маркировку и упаковку, а цифровая автоматизация позволяет ИИ алгоритмам давать рекомендации по более эффективному управлению логистикой и ценовой политикой.
Ещё один важный аспект — экология
ИИ помогает снижать отходы, оптимизировать энергозатраты и уменьшать углеродный след производства. В условиях ужесточения экологических норм это не просто бонус, а существенное конкурентное преимущество.
В области маркетинга и продаж ИИ, представленный связкой BI, LM и GPT технологий (о них позже) превращается в цифрового консультанта. Он подсказывает, как и где продвигать новую линейку масел, на какие каналы сделать ставку, а также прогнозирует изменение спроса. К примеру, увеличение продаж гибридных автомобилей — это сигнал, что спрос на трансмиссионные масла с низкой вязкостью будет расти. При этом ИИ может не просто обнаружить тренд, но просчитать емкость новой ниши и предложить способы ее заполнения. Используя такие данные, мы запускаем подходящие продукты и позиционируем так, чтобы попасть в нужные ниши.
В итоге ИИ, конечно, не заменяет здравый смысл или человеческие навыки, но дополняет и расширяет возможности человека, делая бизнес более гибким, точным и адаптивным. Поэтому для нас сегодня искусственный интеллект — рабочий инструмент, помогающий эффективнее использовать ресурсы и производить продукцию, совершенствуя её качество. А также лучше понимать свой рынок, отвечая на вызовы не вчерашнего, а завтрашнего дня.
Популярные инструменты автоматизации: «три кольца» современного бизнеса
В эпоху, когда технологии не только всё больше заменяют ручной труд, но и научились мыслить, инструменты автоматизации можно представить в виде 3-х пересекающихся колец (как в «Кольцах Борромео») — трёх основных техно-областей, которые, также как и связанные в замок 3 кольца Борромео, пересекаются и переплетаются друг с другом: функциональные технологии, коллаборационные инструменты и технологии поддержки бизнес-процессов и принятия решений.
1. Функциональные технологии: когда машина делает лучше, чем человек
Эти решения берут на себя выполнение или даже полную замену функций, которые раньше выполнялись людьми. 3D-принтеры буквально печатают детали сложного оборудования и прототипы различной продукции. Цифровые двойники — цифровые близнецы реальных объектов — анализируют и моделируют процессы в реальном времени, помогая избежать ошибок ещё до их возникновения.
Примеры:
3D-печать в промышленности — прототипы деталей и продукции, в медицине — персонализированные имплантаты. Цифровые двойники на производстве следят за состоянием оборудования и прогнозируют поломки. Роботы и автоматы для серийного производства вносят ювелирную точность в массовое производство сложных продуктов.
Каждая отрасль выбирает своё: архитекторы погружаются в чертежи через BIM-программы, дизайнеры создают цифровые макеты в профессиональных пакетах, а инженеры работают с аддитивными технологиями. Для корпоративного обучения на первый план выходят LMS (Learning Management Systems) и LXP (Learning Experience) платформы, дающие сотрудникам возможность повышать квалификацию, где бы они ни находились, в удобное для них время, через их собственный компьютер или телефон.
2. Коллаборационные технологии: сетевая командная игра с акцентом на гибкость
Если раньше коллективное обсуждение означало собрание за столом или вокруг флипчарта, то теперь это делается на цифровых площадках, которые, в определённом смысле, можно сравнить с виртуальными кофейнями для командной работы. Сетевые, или нетворкинговые, технологии помогают командам эффективно и сплочённо работать, даже если их участники работают из разных уголков страны и даже мира.
Примеры:
Яндекс Доски, Yougile: облачные Канбан-доски, где создаются SCRUM-спринты и прочие формы проектирования и сотрудничества в выполнении задач. Bitrix24, Notion: многофункциональные рабочие пространства с базами знаний, чатами и дашбордами. IP-телефония (Телфин), ВКС (VK Звонки, Яндекс Телемост), корпоративные мессенджеры в известных сетях (Телеграм, VK): виртуальные телефонные станции и сетевые переговорные комнаты для общения с коллегами, клиентами и партнёрами.
Также важны общие базы знаний и управление ими в интеграции с машинным обучением. Для простого хранения и сортировки знаний подойдут отечественные решения Bitrix24, ПланФикс, Тезарус, если нужна продвинутая система подключения баз знаний к коммуникации с клиентами и клиентской поддержке, то лучше использовать Naumen или Docsvision. Для накапливания обучающих материалов лучше использовать какие-то системы для управления обучением, например Ispring Learn или собственные разработки на Moodle.
Если же ваша компания занимается разработкой и созданием пользовательского контента и совместно работает с массами текстов, то могут подойти приложения для совместного редактирования текстов. Они есть в таких отечественных программных пакетах, как МойОфис, Bitrix24, OnlyOffice, или международных решениях Google Документы, ZohoWriter. По своим личным предпочтениям я до сих пор предпочитаю Zoho и Google, хотя время переходить на отечественные решения. А также есть различные корпоративные WIKI-системы, позволяющие не только накапливать, но и совместно создавать пользовательский контент. Такие базы знаний можно частично или полностью загружать в системы машинного обучения в специальных LM-решениях, например от Яндекса или VK, и совместно машинно-обучаться и развивать аналитику для принятия решений.
Эти инструменты помогают превращать проектную работу в стройную, прозрачную и гибкую структуру, где каждый знает, что и когда от него требуется. А также дают возможность эффективно работать над развитием «корпоративного мозга» компании.
3. Технологии поддержки бизнес-процессов и принятия решений: искусственный интеллект в помощь управленцу
Здесь технологии превращаются в контроллера скорости и качества выполнения операций и в интеллектуального советника. Они контролируют качество реализации бизнес-процессов и одновременно подсказывают, кому и когда лучше продавать, когда и где лучше закупать, куда вкладывать ресурсы, как оптимизировать производство или чего ждать от рынка через год.
Примеры:
- САУП (системы автоматизации управления производством): следят за всем, от сырья до упаковки.
- CRM: автоматизируют взаимодействие с клиентами, помогая ничего не забывать и быть внимательными к каждому.
- SCM и WMS: управляют цепочками поставок и складскими запасами.
- BI + ML + GPT: аналитика больших данных, которая помогает видеть скрытые тренды и прогнозировать будущее.
- ERP-системы: объединяют всё — финансы, производство, склад, персонал — в единый центр управления компанией;
- HCM (Human Capital Management) системы (например, WEBSOFT) помогают не только управлять кадрами, но и мотивировать их, превращая сотрудников в ключевой актив компании.
Интересно, что практически все решения из этой группы можно получить либо «в аренду» как SaaS (подписка и облачные технологии), либо «в собственность» как SAAP (традиционная модель установки ПО на локальные серверы). Что выбрать — зависит от бюджета и стратегии компании. Но помните, что в SaaS-решениях другие учатся на вас делать свой собственный бизнес и на определённых условиях получают доступ к вашим данным.
Для современного управленца, даже из небольшого бизнеса, перечисленные инструменты — не абстрактная теория, а повседневность. Малые предприятия давно используют хотя бы один инструмент из каждой категории. Архитектор может проектировать дома с помощью BIM-моделей, его команда сотрудничает в Trello, а ERP-система следит за расчётами и логистикой. Автоматизация — это не только путь к оптимизации, но и возможность для бизнеса быть быстрее, умнее и точнее. И если раньше это казалось дорогой игрушкой крупных корпораций, то сегодня даже небольшой стартап может почувствовать себя уверенно в конкурентной борьбе, вооружившись правильными инструментами.
Влияние автоматизации на рабочую силу
Представьте цех, где канистры с моторным маслом раньше вручную пломбировали работники в спецовках. Теперь большую часть делает автоматика (ни в отпуск не просится, ни в профсоюз не вступает).
Автоматизация, уверенно пришедшая в нефтехимический сектор, как и в остальные области, меняет привычный расклад сил:
- Меньше ручной работы, больше умственной: вместо того, чтобы часами отмерять и фасовать присадки, теперь операторы управляют компьютером, следят за процессами через монитор, настраивая и корректируя параметры… Уже не работники на конвейере, а, скорее, «айтишники в касках».
- Неквалифицированные кадры оказываются востребованными всё меньше: там, где ранее большое количество низкоквалифицированных рабочих носили канистры и клеили наклейки, теперь несколько или даже вообще один специалист запускает и контролирует конвейер. Рабочие места сокращаются. Требования к квалификации, к сложности мышления и труда растут.
- Безопасность и комфорт: кипящие открытые чаны с маслом, контролируемые людьми в рискованных и дискомфортных условиях, шаг за шагом уходят в прошлое. Автоматизированное оборудование становится всё более безопасным, а роботы выдерживают нагрузки, в том числе температурные, значительно лучше человека. Рабочим остаётся лишь контролировать показания датчиков.
- Стабильность качества: автоматизация на порядки сокращает число случайных ошибок и сбоев. Смазочные жидкости смешиваются автоматикой строго по рецептуре – точно и, главное, стабильно точно.
- Инвестиции в образование: компаниям приходится, с одной стороны, учить людей обращаться с умной техникой, а с другой — заниматься тем, что сейчас называется когнитивным моделированием и управлением — обучением машин выполнять рутинные операции быстрее, качественнее, стабильнее и точнее человека, и управлением этим процессом.
Таким образом, автоматизация — это не фильм «Терминатор», где роботы охотятся за людьми. Автоматизация процессов упрощает жизнь, повышает качество и безопасность и даёт шанс тем, кто настроен профессионально развиваться. Конечно, многим приходится переучиваться. Но разве перемены — это плохо, если в итоге можно сидеть в операторской с кондиционером, а не катать бочки по цеху в замасленном комбинезоне, и заниматься более творческой и интересной работой, нежели наклеивание вручную этикеток на канистры?
Советы по внедрению технологий в малом и среднем бизнесе
Есть проверенная максима: ориентируйтесь на непосредственных конкурентов и старайтесь быть на шаг впереди. Потребитель, безусловно, важен. Но в нынешней высококонкурентной среде он может к вам так никогда и не прийти, если вы технологически слабее конкурентов, работающих с тем же продуктом на том же рынке.
Функциональные технологии — это, можно сказать, главное условие игры. Если вы не можете создать технологически конкурентный продукт — время сворачивать бизнес. Если вы только начинаете бизнес, сразу продумайте технологическое измерение вашего продукта или услуги. А для этого хорошо разберитесь в оборудовании, программном обеспечении и технологиях, используемых конкурентами.
Разберитесь, зачем и для каких целей они их используют, и спроектируйте свою уникальную технологическую конфигурацию, которая будет вас отличать от них. Составьте план освоения и внедрения конкурентоспособных технологий. Не гонитесь за всем сразу. Расставьте приоритеты внедрения. Начните с жизненно важных технологий. К примеру, если решили заняться производством — без конкурентоспособных технологий производства вы вообще никуда не двинетесь. Если у вас уже работающий бизнес, то здесь сложнее давать советы. Однако главный принцип тот же: какова ваша сегодняшняя технологическая позиция в конкурентной борьбе? В каких технологиях создания своего продукта я лучше, а в каких хуже конкурентов? Выберите вектор изменений и действуйте системно.
Социально-сетевые (коллаборационные) технологии — это способ добиться синергии совместного мышления и действия и превратить коллектив в уникальный «супермозг» компании. Для этого нужно, во-первых, создать единую и комфортную сетевую среду для коммуникаций и совместной работы по проектам и задачам, а во-вторых, защитить ее разумной поддержкой и модерированием. В этой среде должен быть инструмент для мгновенного обмена сообщениями (например, Телеграм-мессенджер), а также инструмент для создания и контроля реализации проектов и задач (Kanban-доски Trello, Yougile, Bitrix24).
Важно договориться, что все коммуникации и проекты идут только через них, и перестать раздавать задания «на словах». Если вы будете делать это системно, уже через пару недель вы увидите больше прозрачности и контроля. Также важно договориться о единой сетевой базе знаний компании — нужных документов, регламентов, обучающих материалов, маркетинговых материалов и пр. Удобно, для начала, хранить их на каком-то корпоративном облачном диске или на корпоративном сервере, на который есть доступ у сотрудников. Если же делать это более системно, то многие компании используют программные решения для управления знаниями, описанные выше.
Технологии для управления бизнес-процессами и принятия решений: превратите автоматизацию данных в обычное дело, помогающее контролировать качество и скорость процессов и эффективнее реализовывать цели компании. ERP, BI, CRM, SCM, WMS, HCM — звучит пугающе, но, по сути, это системы, которые помогают управлять ключевыми процессами работы. Помогают понять, где ваша прибыль, где провал в логистике, как колеблется спрос, какой у вас запас на складе и почему упали продажи в конкретном регионе. Для развития этих технологий рекомендую начать с самого актуального узкого места: если у вас хаос в запасах или сложности в согласовании и управлении поставками — возьмите WMS или SCM. Если непонятно, почему «съедаются» деньги — нужна BI-аналитика для прозрачности финансовых потоков. Если падают продажи, подумайте о развитии CRM со всеми интеграциями (IP-телефонией, бухгалтерией, эквайрингом, аутсорсинговым кол-центром и пр.).
Интегрируйте поэтапно: не пытайтесь за пару месяцев запустить ERP, CRM, BI и ещё пять систем сразу. Начинайте с одной ключевой системы, доведите до рабочего состояния, потом на её базе добавляйте остальные, интегрируя с первой.
Поддерживайте культуру анализа данных: важно, чтобы сотрудники усвоили: аналитика данных — это не «еще одна непонятная табличка», а реальный ориентир. Показывайте, как данные помогают принимать решения, например: «Мы видим, что спрос в регионе X падает из-за такого-то фактора, давайте вовремя изменим ассортимент или цену».
Делегируйте «цифру» ответственному человеку или небольшой группе: пусть будет один менеджер по цифровой трансформации, который знает, что и где внедряется, и отвечает за сроки и результаты. Без лица, несущего ответственность, технологии будут буквально «витать в электронных облаках».
Обучайте персонал и меняйте культуру постепенно. Введите понятные регламенты: «Все заказы проходят через CRM», «Реализуем проекты и ставим задачи только через доски в YouGile». Когда люди поймут, что инструменты реально облегчают жизнь, сопротивление будет уменьшаться.
Не бойтесь проб и ошибок: на маленькой компании проще быстро протестировать инструмент и, если он не зашёл, переключиться на другой. Масштаб МСБ позволяет быть гибкими, и в этом большой плюс небольшой компании.
Постоянно оценивайте результаты: не кидайтесь на новинку только потому, что она популярна. Важно оценить конкретные выгоды и риски её внедрения. И внедряйте, только если польза ясна.
Заключение: Будущее технологий в бизнесе
В ближайшие 10 лет ожидаются значительные технологические изменения, которые повлияют практически на все отрасли. Ключевые направления этих изменений можно определить следующим образом:
- ИИ останется одной из главных движущих сил инноваций. В ближайшем десятилетии ожидаются полная интеграция ИИ в управление бизнесом, углубление персонализации товаров и услуг через ИИ-технологии, создание автономных полностью роботизированных систем производства — заводы будущего будут управляться ИИ, минимизируя участие человека и повышая производительность.
- Ориентация на устойчивое развитие и экологичность технологий: ожидается развитие рециклинговой экономики, инвестиции в возобновляемые источники энергии, разработка экологичных материалов.
- Интернет вещей (IoT): ожидается, что он будет развиваться в направлениях улучшения управления цепочками производства и поставок, складами и техникой, создавать умные, самодиагностирующиеся товары, повышать безопасность производства и т.п.
- Цифровизация и облачные технологии скорее всего приведут к установлению облачных решений как нового стандарта в бизнесе, к интеграции в бизнес технологий больших данных, к дальнейшему расширению цифровой торговли (включая внедрение VR/AR для создания уникального клиентского опыта).
- Кибербезопасность: с развитием цифровых технологий возрастает и риск киберугроз. В будущем компании будут больше инвестировать в комплексные системы защиты данных, использовать блокчейн-технологии для защиты транзакций и интеллектуальной собственности, кибербезопасность станет важной частью культуры компаний.
- Развитие искусственной виртуальной реальности: в этой сфере ожидается, что VR и AR-технологии трансформируют обучение, маркетинг и взаимодействие с клиентами, начиная с VR-обучения сотрудников и до использования AR в системах ремонта и обслуживания техники. Компании смогут предлагать использовать погружающий маркетинг, предлагая клиентам виртуальные VR-туры и демонстрации продуктов.
- Гибридные модели трудоустройства: пандемия COVID-19 ускорила переход к удаленной работе, и эта тенденция сохранится. Ожидается, что в ближайшие 10 лет технологии поддержки удаленной работы также станут стандартом. Это включает платформы для видеоконференций, управления проектами и виртуальной реальности для создания офисного пространства, а автоматизация рутинных задач освободит время сотрудников для стратегического планирования и творчества.
Таким образом, будущее технологий в бизнесе обещает быть захватывающе интересным и одновременно все более сложным — усложняющим требования к мышлению и действиям людей, и повышающим общий уровень ответственности. И, помимо прочего, общим рефреном изменений является скорость — как будто вы несётесь в будущее на очень мощном мотоцикле на большой скорости — очень интересно и страшновато. Поэтому умение балансировать между техно-инновациями и ответственностью, на мой взгляд, станет ключом к процветанию в ближайшие 10 лет.
