logo

Татьяна Берштейн: «Ни одна компания в мире не может заниматься инновациями в одиночку»

high res.jpg


В гостях у Realist Татьяна Берштейн, управляющий директор департамента «Услуги для организаций сектора природных ресурсов» и руководитель практики нефтегазового консалтинга российского подразделения компании Accenture – одной из крупнейших мировых компаний в области цифрового консалтинга. Она рассказала о том, как проходит цифровая трансформация в крупном российском бизнесе, о востребованности искусственного интеллекта, даже несмотря на случающиеся неудачи, а также о том, как лучше адаптировать компанию к новым технологиям.

Этапы цифровой трансформации

Татьяна, сколько времени может занимать цифровая трансформация в компании, и что вообще это означает на практике? Можете привести несколько примеров, как проходила такая трансформация?

Цифровая трансформация – это, в первую очередь, изменение культуры компании. Компания должна не бояться пересмотреть свои основные процессы, чтобы понять, где могут быть применены новые технологии для повышения эффективности, безопасности, скорости и т.д. Данная трансформация может охватывать как отдельные подразделения, так и всю компанию в целом. Она приводит к пересмотру процессов, технологий и культуры.

Для того чтобы цифровые технологии приносили максимальную пользу, необходимо использовать крайне прагматичный подход: надо понять, где цифровые технологии могут помочь создать совершенно новые рынки и источники прибыли, сместить фокус с выпуска продукта на создание персонализированного опыта конечного клиента. Для максимизации возможностей каждая компания должна выстроить вокруг себя партнерскую экосистему, включающую поставщиков, потребителей продукции, инновационные стартапы и технологических партнеров. Ни одна компания в мире не может заниматься инновациями в одиночку.

И последний, но при этом самый важный пункт – сотрудники. Потребуется не только адаптировать процессы набора, обучения и переобучения людей, чтобы обеспечить наличие компетенций для работы с цифровыми технологиями. Сама природа труда меняется – появляются новые роли, новые профессии, которых раньше не существовало. Хотим мы этого или нет, люди будут работать совместно с машинами.

Использование технологий следующего поколения – API (интерфейс прикладного программирования), интерфейсы M2M (межмашинное взаимодействие), граничные вычисления – требует от компаний отрасли принятия важных решений в вопросах подхода к управлению данными. Например, норвежская Equinor, перенося данные в «облачные» сервисы, разрабатывает параллельно собственную платформу для анализа данных. Американский производитель нефти и газа EOG пошел еще дальше и разрабатывает собственные инновационные решения для хранения и анализа данных.

Рынок AI довольно волатилен

Насколько востребован в российских компаниях искусственный интеллект (Artificial intelligence, AI)? Есть ли на него запрос со стороны крупного бизнеса?

Конечно! Сейчас рынок искусственного интеллекта довольно волатильный. С одной стороны, он очень разогрет, и у компаний чаще всего нереалистичные ожидания. С другой стороны, есть технологические компании, позиционирующие свои продукты как продукты с AI-составляющей, которые, однако, часто таковыми не являются.

Просто налепить значок AI на любой продукт, работающий с данными и реализующий математические модели, недостаточно. Должны действительно использоваться новейшие научные разработки и подходы. При этом все прекрасно понимают, что, например, сокращение стоимости строительства скважин или повышение эффективности добычи хотя бы на несколько процентов – это огромные деньги. Технологии AI действительно могут дать такой эффект, поэтому компании даже после неудачных первоначальных опытов готовы вкладываться в них.

Вы занимаетесь, в том числе консалтингом в нефтегазовой сфере. Какие инновационные решения сейчас наиболее актуальны в этом секторе?

Нефтегазовая индустрия сейчас переживает не самые простые времена, связанные как с волатильностью цен на нефть, так и изменением структуры рынка энергопотребления: в первую очередь ростом доли возобновляемых источников энергии. Для нефтяников повышение операционной эффективности является одним из ключевых стратегических направлений. На первый план выходят решения, которые позволяют оптимизировать расходы и повысить прибыль компании. В первую очередь, это решения, связанные с AI.

Технологии, включаемые в это понятие, способны существенно повысить как эффективность процессов принятия решений по всей цепочке производства, так и уровень промышленной и информационной безопасности. Традиционные методы прогнозирования уже достаточно успешно дополняются и замещаются технологиями AI, которые позволяют учесть значительно большее число влияющих факторов и их взаимозависимости.

Среди наиболее актуальных, с точки зрения добавленной ценности, направлений следует выделить сегмент геологоразведочных работ, где AI позволяет не только более эффективно обнаруживать новые нефтяные залежи, но и определять оптимальные конфигурации их разбуривания, при этом с высокой степенью точности прогнозируя успех буровых операций. Непосредственно в ходе бурения анализ «больших данных» позволяет своевременно реагировать на малейшие аномалии процесса, тем самым избегая инцидентов, имеющих катастрофические последствия для окружающей среды и персонала.

В сегменте добычи AI позволяет более эффективно планировать мероприятия по увеличению нефтеотдачи, оптимизировать режимы работы подземного оборудования, прогнозировать его отказ. В мире уже сегодня активно начинают применяться технологии дополненной реальности (augmented reality, AR) в качестве вспомогательного канала связи между центрами принятия решений и сотрудниками на местах. Такие же технологии, как виртуальная реальность (virtual reality, VR) применяются для обучения сотрудников и моделирования нештатных ситуаций.

IT-гиганты приходят в нефтегазовый сектор

Как поменялась нефтегазовая отрасль, по вашим оценкам, за последние пять лет? И какие изменения ожидаются в следующию пять лет?

Отрасль уже довольно давно двигается в сторону цифровизации производства. Мы начинали делать проекты по оценке цифровых компетенций еще в начале 2010-ых, но за последние несколько лет наблюдаем ускоренное движение в сторону повышения цифровых компетенций и внедрения новых технологий по всей цепочке добавленной стоимости. Если говорить о будущем, то основное ожидание – это индустриализация инноваций.

Сейчас цифровые проекты проходят довольно мучительный путь от пилотирования до производства. Очень много проектов так и остаются на фазе пилотирования технологий. Процесс запуска инноваций в производство для большинства компаний пока не отлажен. Это основная точка роста в ближайшие годы. Следует отметить и зарождающийся тренд на увеличение доли присутствия IT-гигантов, таких как Amazon, Google и Microsoft, в нефтегазовом секторе. Рост их отраслевой экспертизы обеспечивается уникальными компетенциями по работе с Big Data. По некоторым оценкам, мировой рынок «больших данных» в нефтегазе будет расти на 13% в год и достигнет к 2022 году $2,48 млрд. При этом развитие спроса на огромные массивы данных невозможно без сопутствующего аналогичного роста рынка «облачных сервисов».

Провести цифровой бенчмаркинг

Цифровизация современной экономики уже давно затрагивает даже самые традиционные сферы. Как вы считаете, Татьяна, как членам советов директоров российских компаний в такой ситуации следует развивать свои «цифровые» компетенции? На что ориентироваться, когда приходится, например, принимать бюджеты по цифровизации?

Процесс адаптации новых технологий стоит разделить на две части. В первую очередь, нужно проводить бенчмаркинг и сравнивать себя с рынком, анализировать лучшие практические примеры использования технологий. С другой стороны, каждый крупный бизнес сейчас должен развивать в себе венчурную составляющую – без большого количества экспериментов компании не удастся нащупать цифровую «золотую жилу».

Важно помнить, что стоимость этих экспериментов очень невысока по сравнению с привычными для компаний ресурсного сектора инвестиционными программами. Тем не менее, компания, встав на рельсы цифровой трансформации, не должна двигаться по модели «вижу цель – не вижу препятствий». Важно разумно балансировать, распределяя инвестиции как в основной бизнес и стандартную автоматизацию, так и в цифровую трансформацию.




  • Facebook
Подписывайтесь на Telegram-канал @realistmedia