Современную динамичную и технологически насыщенную, а значит многовекторную и стремительную экономику всё чаще награждают соответствующими эпитетами. Одно время её оценивали как VUCA (volatility, uncertainty, complexity, ambiguity). Затем она превратилась в BANI (brittle, anxious, nonlinear, incomprehensible). И относительно недавно появились такие характеристики, как RUPT (rapid, unpredictable, paradoxical, tangled), TUNA (turbulent, uncertain, novel, ambiguous) и даже SHIVA (split, horrible, inconceivable, vicious, arising). Можно ли было ожидать, что в условиях подобной турбулентности и непрерывного активного поиска оптимальных экономических и потребительских сценариев, набиравшая популярность в
Множество разнонаправленно влияющих факторов и рисков, стремление бизнеса оптимизировать и даже минимизировать технологические и рыночные изменения, инерция перераспределения капиталов и консервативная политика государственных и отраслевых регуляторов, сдержанность корпоративной культуры и настороженная позиция социальных групп и общественных объединений — всё это не могло не отразиться на трендах и темпах перехода глобальной экономической системы к цифровому будущему. Вполне предсказуемо произошло снижение интереса к проблематике цифровой экономики. Следуя логике модели Gartner Hype Cycle — вначале восхождение на пик наивысших ожиданий, а затем падение в точку избавления от иллюзий. Однако достаточно любопытно то обстоятельство, как был специализирован, с одной стороны, и утилизирован, с другой, неподдельный первоначальный интерес к цифровой экономике. Он ведь не просто пошел в какое-то время на спад, а стал поэтапно видоизменяться. И во многом из-за того, что исходная потребность никуда не делась.
Проблема качественного перехода бизнеса и индустрий к новым принципам, ценностям, формам и форматам рационального хозяйствования при масштабном применении высокого уровня информационных технологий так и не перешла пока к массовой системной реализации. Вдобавок выделенные ресурсы (инвестиционные, административные, информационные, маркетинговые, кадровые) требовалось превратить в реальный рыночно значимый результат, а подходящих концепций, технологий, методик и инструментов на практике оказалось катастрофически мало.
Цифровая экономика как концепция развития стала поэтапно примитивизироваться
Изначально она была воспринята в качестве пула задач внедрения цифровых технологий и кардинального изменения бизнес-моделей при исключительно ведущей роли CDTO (руководитель офиса цифровой трансформации). Причем всё чаще делался упор на ИТ-компонент, как на более практичный и понятный — его легко посчитать и проконтролировать результативность. Что существенно выигрывает по рискам и часто позволяет изящно уйти от необходимости комплексного и детального реинжиниринга бизнес-модели. Но в первоначально обсуждавшихся схемах перехода к цифровой экономике присутствовали более важные компоненты — рыночный и управленческий. Первый нацелен на максимизацию ценностей поставляемых потребителям благ. Второй предполагает мощные возможности глубокого преобразования и автоматизации сути, форм и цепочек производства, логистики, инвестирования, потребления, продаж за счет разработки и комплексного внедрения инновационных технологий — информационных, управленческих, потребительских. Но эти два компонента оказались избыточно сложными — концептуально, технологически, компетентностно. Потребовалось упрощение в работе с ними, которое на практике стало превращаться в отказ от избыточной сложности, запустивший цепную реакцию примитивизации.
На следующем шаге акценты с цифровой экономики плавно сместились в сторону цифровой трансформации. При этом ещё и избегая трудностей научно-практического подхода, за фасадом цифровой трансформации иногда прятали внутреннюю (корпоративную) автоматизацию. Пусть и продвинутую с применением особого уровня информационных технологий, но всё же ограниченную по эффективности и экономическим масштабам. Случалось намеренно смешивали трансформацию бизнес-модели с автоматизацией бизнес-процессов — что порой выгодно для отражения достижений в рамках контрольной отчетности или публичной демонстрации успеха. Безусловно, управление цифровой трансформацией (как практика перехода к цифровому бизнесу в условиях цифровой экономики) не должно вызывать противоречий и сомнений в своей полезности. Это некая специализация, в целом объективно выделившаяся в ответ на потребность находить решения по проблемам менеджмента цифрового развития. Но нельзя не заметить, что одновременно часть вопросов была просто проигнорирована: реальная клиентоцентричность, платформизация и платформенные решения, построение цифровых экосистем, формирование инфраструктуры цифровых индустрий, архитектура цифровых экосистем и пространств, капитализация и трансфер компетенций и др. Что в свою очередь исказило и смысл самой цифровой трансформации. Она всё больше теряла в фокусе клиента, а значит и отдалялась от стратегических целей кардинального повышения экономической и рыночной ценности новой парадигмы развития. В результате цифровая трансформация постепенно стала толковаться как некая специфичная управленческая задача, прямо связанная с расширенной и дорогой автоматизацией, подспудно — но не обязательно — подразумевающей реинжиниринг бизнес-процессов. Команды, проекты и бюджеты формировались под это.
Логичным кажется следующий шаг упрощения. Раз цифровая трансформация — это комплексная автоматизация с применением цифровых технологий, то приоритетом правомерно сделать их целевое предметное внедрение. Акцент на автоматизации вполне объясним ввиду её предельной материальности, измеримости результатов и накопленной практики.
Идя на компетентностный компромисс с корпоративным управлением и избегая кардинальных рискованных преобразований, цифровая трансформация начала подменяться активным внедрением информационных/цифровых технологий. А поскольку из всего множества технологий, попадающих в списки цифровых, широко привлекли внимание те, что приписываются разработчиками к искусственному интеллекту (ИИ), то его объявили флагманом. Кроме того, интерес подогревался и подогревается активной дискуссией об этических проблемах, разговорах о высоких и необычных рисках, а также публикациями научно-фантастического или даже фэнтезийного толка. ИИ в общем ряду цифровых технологий продемонстрировал впечатляющие маркетинговые результаты. И для восприятия менеджментом оказался достаточно удобным — ведь без погружения в детали складывается ощущение, а затем и убежденность в том, что ИИ несет грандиозную выгоду. При этом кажется, что, по аналогии с любой другой информационной технологией, легко имплементируется в какую угодно корпоративную информационную систему.
Дискуссия про волшебное и опасное будущее с вездесущим искусственным интеллектом началась даже, пожалуй, намного раньше появления в поле зрения экспертов понятия «цифровая экономика». Тем не менее именно ИИ удалось перехватить инициативу, затмив в определенный момент и саму цифровую трансформацию, и прочие цифровые технологии.
Следует оговориться, что определение термина «цифровая технология» не обрело четкости и оказалось трудноотделимым от понятия «информационные технологии». А перечни цифровых технологий составляются авторами или группами экспертов с небольшими разночтениями, но всё-таки разные. Поэтому отнесение той или иной разработки к классу цифровых технологий оказывается скорее творческой задачей на аналогию без строгих критериев. В такой обстановке, да при PR-давлении со стороны адептов ИИ, ничего удивительно в том, что цифровую трансформацию стали представлять как повсеместное и очень энергичное внедрение широкого спектра ИИ-решений. Концепция цифровой экономики фактически упростилась до одного специализированного типа информационных технологий. Но ведь понятно, что экономическая система даже условно и при очень большом допущении не может отождествляться с одним или несколькими классами информационных технологий. Вероятно в этом кроется всё-таки ненамеренная, но ошибка.
В самом начале бурной полемики была высказана, в последующем развернута и активно поддержана мысль о том, что цифровая экономика — экономика, основанная на данных. Это стало до некоторой степени приоритетной инновационной идей для управленцев и маркетологов. Хотя для экономических аналитиков и статистиков она не такая уж и новая. Профессионалам из ИТ-сферы это вообще может показаться неоправданно раздутой историй. На данных основана работа всех информационных систем (программно-аппаратных комплексов). Данные — это и есть сама суть информационных систем. А гипотетически можно и программный код рассматривать как набор данных, предназначенных для обработки компьютерными системами. В ситуации же, когда фронтиром цифровой экономики назначается ИИ, особенность которого в потреблении огромных массивов данных (big data), мысль о критической их важности стала распространяться ещё бодрей и навязчивей. И, кажется, в настоящее время уже многие готовы признать: данные — это не просто новая нефть для новой экономики, но и единственное, на что хочется обратить пристальное маркетинговое внимание. Получается, ИИ долго не продержится в качестве базовой парадигмы цифровой экономики, а постепенно уступит на пути примитивизации свою главную роль данным.
Сводить цифровую экономику к экономике данных кажется логичным только отчасти. Ровно настолько, насколько можно свести экономику гражданской авиации к постройке взлетных полос, забыв о безопасных, экономичных и комфортных авиационных судах и всей системе сервиса пассажирских авиаперевозок. Или настолько, насколько можно свести экономику строительства к производству кирпичей, экономику грузоперевозок к укладке асфальта, а экономику банков к выдаче микрокредитов. Акценты и специализации неизбежны, но они имеют смысл только как элементы общей комплексной системы, пусть со своими пределами и границами. Поэтому смотреть на данные с управленческой и коммерческой точек зрения исключительно полезно. Однако также целесообразно уделять внимание методам, технологиям и инструментам использования данных для поставки на целевых рынках благ потребителям в автоматизированном или автоматическом режимах — то есть с помощью цифровых продуктов и сервисов на основе платформенных решений.
Как ни странно, но упрощение можно продолжать. У этого пути найдется немало сторонников и заинтересованных лиц. С уровня данных удобно опуститься дальше, уже на технологическую и аппаратную инфраструктуру — то есть обратиться к материальным аспектам цифрового развития. В таком случае в центре внимания оказываются, например, центры обработки данных, сети связи, программно-аппаратные комплексы, производство роботов, технологии распознавания и конвертации, системы протокольного обмена обособленными наборами данных. Ведь это то, что более материально, чем сами данные, и связано с прямым извлечением, несложной обработкой и физическим их хранением. Кажется, что проще и понятней работать не с какими-то нематериальными активами, а с физическими объектами, имеющими инвентарные номера и балансовую стоимость. Их легко увидеть, посчитать, объяснить, продемонстрировать.
Объявить новый более приземленный — овеществленный — подход к развитию цифровой экономики с точки зрения маркетинга надо ярко. Здесь не годятся унылые и привычные понятия вроде «ИТ-инфраструктура», «аппаратное обеспечение», «вычислительные сети», «программные интерфейсы». Поэтому, что-то типа «экономика киберсистем» или «экономика роботов» подойдет для замены в последующем «экономики данных». Переход рационально обосновывается потребностями в более производительных компьютерах и высокоскоростных сетях связи. Но скорее всего сконцентрируется на производстве и поставках соответствующего типа вычислительных машин, роботов и роботизированных комплексов, телеком-инфраструктуры. Тем более, что предпосылки заложены ранее в рамках стратегий и проектов развития квантовых компьютеров, Интернета вещей и 5G-сетей. Стоит ожидать, что очередное смещение акцентов произойдет достаточно плавно. Но насколько это будет полезно для реального развития цифровой экономики в интересах конечных потребителей?
Анализ пути пошагового упрощения понимания сути экономического развития, в условиях масштабного и стремительного внедрения цифровых платформ, цифровых технологий и платформенных решений, позволяет предварительно обозначить некоторые причины, способствовавшие примитивизации трактовки цифровой экономики.
Во-первых, инфраструктурные барьеры
Приводят к сдержанности при интеграции в цифровые экосистемы и к отказу от построения комплексных взаимосвязанных платформенных решений отраслевого уровня. Бизнес, уходя от идеи клиентоцентричности, всё больше фокусируется на решении внутренних проблем.
Характерная для традиционной экономики закрытость бизнес-моделей отразилась на тренде монополизации цифровых экосистем. Опасаясь острой конкуренции, немногие рискуют строить открытые экосистемы или открываться экосистемам. Взаимная синергия платформенных решений и следующая за ней эффективная клиентоцентричность в такой ситуации оказываются трудно и долго достижимы. Что серьезно замедляет формирование инфраструктуры цифрового пространства, в котором появление каждой новой цифровой платформы является логичным объективным следствием усиления специализации и опирается на существующие цифровые решения (технологии, сервисы, системы). Добавим пристальное и часто избыточное внимание регуляторов, как государственных, так и отраслевых. А также учтем, что принципиально остаются нерешенными существенные риски: безопасности, технологические, экономические, рыночные, социальные. А они вызывают серьезные сомнения участников экономической деятельности и препятствуют интенсивному появлению многих интересных и перспективных, но основанных на кооперации цифровых продуктов и сервисов.
Во-вторых, инвестиционные факторы
Ограничивают скорость появления и проверки гипотез в части развития обособленных цифровых платформ и их интеграции в рамках экосистем. Требуя при этом понятных и простых доказательств успешности инвестиций, заставляют инновационный бизнес обосабливаться, снижая кооперационные риски, и отказываться от длительных усложненных вариантов проверки целевых потребностей и предпочтений клиентов.
Инвестирование в цифровые технологии, цифровые платформы, платформенные решения и экосистемы оказывается кратно сложнее по срокам, объемам, рискам, ответственности и результатам. Подстройка самой инвестиционной системы требует соответствующего времени и адекватных решений (в том числе платформенных). Ведь она должна учесть формат и технологичность цифровой экономики, предполагающей высокую открытую конкурентность, специализацию и фрагментирование инвестиционных решений. В противовес традиционным объемным закрытым пакетным инвестициям возникает потребность в переходе на алгоритмически регулируемые публичные децентрализованные инвестиционные сделки. Следует отметить низкую ответную готовность инноваторов принимать инвестиции в новых режимах и форматах. Во многом такая ситуация сложилась из-за недостаточной дифференциации и отстройки по ценностям и механикам трансформационных проектов от других инновационных проектов, проектов создания и поставки программного обеспечения, проектов разработки и внедрения технологий. Относительно медленно пока формируются методики, технологии и инструменты, помогающие на практике выстроить эффективную инвестиционную среду, поддерживающую непротиворечивое и комплексное развитие субъектов цифровой экономики.
В-третьих, проблемы профессионального развития
Сдерживают формирование и распространение знаний и компетенций в сфере цифровой экономики и управления цифровой трансформацией. Что повышает инвестиционные, рыночные и технологические риски, способствует повторению простых, но затратных ошибок, одновременно заставляя искать и поставлять на рынки платформенные решения (цифровые продукты и сервисы) с ограниченным функционалом и потребительскими характеристиками.
Специализировать автоматизацию, цифровизацию и цифровую трансформацию (вкупе с цифровыми платформами, платформенными решениями и цифровыми технологиями), дав им понятное, целостное и практически значимое объяснение, кажется не таким уж важным. Тем более, что динамика цифровой экономики не располагает к длительным аналитическим рассуждениям и глубокой рефлексии. Особенно если речь идет не о реальных бизнес-процессах, а о реализуемых концепциях и стратегиях, о применяемых методиках и инструментах. Выделение же в отдельный затратный параллельный процесс концептуализации и методологической проработки тех успехов, проблем и ошибок, что имеют место на практике, оказывается мало востребованным, а порой и просто неосуществимым из-за ограничений по ресурсам. Трудности с изучением и упорядочиванием опыта цифровой трансформации впрямую влияют на уровень и скорость наработки соответствующих специализированных компетенций и на их последующий трансфер между субъектами, индустриями, видами деятельности и секторами экономики. Технологический акцент начинает превалировать, вызывая несбалансированность компетенций в ущерб управленческому и потребительскому. В итоге ценность создаваемых и поставляемых цифровых платформ, цифровых технологий и платформенных решений растет ниже запланированных значений или замирает на одном уровне. У конкурентов появляется шанс действовать на опережение.
Каждый из этапов упрощения отношения к цифровой экономике выделяет ту или иную профессиональную специализацию
Фокус на цифровой трансформации помог обозначить управленческую проблематику в интересах экономических субъектов, стремящихся к переходу на качественно иной уровень применения информационных технологий. Акцент на цифровых технологиях и, в частности, на ИИ заставил задуматься о формировании эффективных технологических стеков, о ценности и рисках отдельно взятых технологий. Переключение внимания на данные ставит серьезные вопросы об их качестве и количестве, об извлечении из них необходимых знаний и построении целостных процессов и решений по их накоплению и предметной обработке. Подсвечивая ту или иную часть цифровой экономики, постепенно удается решать порой узкие, но актуальные задачи. Но рано или поздно неизбежен полноценный возврат к комплексному многоаспектному мультидисциплинарному подходу к построению сбалансированной цифровой экономики. Системные вопросы и узловые проблемы заставят вернуться ко многим важным компонентам цифрового развития, которые постепенно отодвигались от текущей повестки и забывались по тем или иным причинам.
