«Слабая троечка»: почему у российских компаний низкий цифровой интеллект и как это
можно изменить

Российский бизнес оказался невысокого мнения о собственном уровне цифровой зрелости. Большинство руководителей, которых опросили в рамках первого локального исследования PwC и ABBYY «Digital IQ Russia», оценили цифровой интеллект своей компании ниже, чем на «троечку» — на 2,8 баллов из 5, а в числе лидеров назвали всего три компании: Сбер, Тинькофф и Яндекс. Приятно быть инноватором, когда трансформацией занимаются уже целые подразделения, а цифровые инициативы поддерживает высшее руководство. Но как меняться остальным участникам рынка, да еще и в условиях кризиса? Вот несколько идей.

Начать собирать «цифровые следы»

Большинство опрошенных руководителей сообщили, что для оценки бизнес-процессов все еще используют отчеты, собранные вручную. На практике это означает, что менеджеры опрашивают сотрудников и верят им на слово. Около 20% «копаются в прошлом» — анализируют исторические данные о происходящем в компании. Это полезно, но не дает полной картины, так как бизнес-информация устаревает очень быстро и становится неактуальной.

Глубинное изучение всех бизнес-процессов и данных в реальном времени — первый шаг к цифровой зрелости. Каждый день ваши сотрудники продают товары или услуги, отвечают на запросы в поддержку, ведут бухгалтерский учет или оформляют доставку груза. Это не просто рутинные операции, а фрагменты данных о процессах в компании. Если они существуют только в виде устных договоренностей, бумажных документов или таблицы на чьем-то компьютере, то эти процессы невидимы для руководителя и ими невозможно быстро управлять. Все значимое, что происходит в компании, должно также существовать в цифровом виде. В промышленности и строительстве используют термин «цифровой двойник», означающий виртуальную копию объекта или процесса. Задача двойников – помогать специалистам быстрее обнаруживать проблемы, точнее предсказывать результаты производства и создавать более качественные продукты. В широком смысле любые комплексные системы, которые переводят данные в структурированный электронный вид, можно считать цифровыми двойниками процессов.

Suzuki Motorcycles в Австралии долгие годы продавала свои мотоциклы исключительно офлайн, в дилерских центрах. Из-за этого компания плохо знала и понимала своих клиентов, а продажи падали. Первым шагом стало изменение настроек сайта: Suzuki начала анализировать, на какие страницы заходят покупатели, дала возможность искать дилерские центры поблизости, а также добавила сервис Build Your Bike, позволивший немного менять внешний вид мотоцикла. Небольшое изменение, но конверсия увеличилась на 33%. Пример из России — «Северсталь». Компании нужно было ускорить выпуск новых видов сплавов. Чтобы создать новый продукт, надо анализировать ранее проведенные исследования, разработки и решения. За годы работы накапливаются терабайты несистематизированной информации, которую неудобно искать и использовать. «Северсталь» оцифровала проектную документацию и внедрила поиск на основе искусственного интеллекта — систему, в которой специалисты могли быстро находить разработки за все годы существования по синонимам и смыслу. Такой подход ускорил поиск информации в 1,7 раза.

Когда организован сбор данных в режиме реального времени, можно подключать интеллектуальный анализ бизнес-процессов. Для этого используют платформы Process Mining, которые объединяют в логическую цепочку информацию, даже если она «живет» в нескольких системах. Банк Уралсиб использует такие технологии, чтобы корректировать план продаж для сотрудников кредитного отдела. На интерактивных дашбордах можно не просто изучать данные, а отслеживать ход процесса в workflow-системе, АБС и браузерах, вносить изменения и смотреть, как это отразится на общих результатах банка.

Оценивать эффективность перед внедрением

Организации, которые мы опросили в рамках исследования, сообщили, что в 2021 году будут внедрять технологии, повышающие эффективность бизнеса. Но на практике реализация цифровых инициатив лишь частично оправдывает финансовые ожидания компаний. Проблема кроется в подготовке к проекту: если бизнес «на ручном управлении», то и посчитать затраты на внедрение и оценить, насколько выгодно использовать решение, будет сложнее. Например, вы автоматизировали обработку первичных документов. Ввод данных в корпоративную учетную систему ускорился в 3—4 раза. Но имеет ли это значение для всего бизнес-процесса, если дальше с этими данными работают по устаревшим регламентам? После пандемии компании стали более внимательно смотреть, как технологии влияют на бизнес в целом. Именно поэтому спрос на ИТ-консалтинг сохраняется даже несмотря на кризис. Если же компания хочет оценить проект самостоятельно, то хорошим подспорьем также может быть процессная аналитика с элементами искусственного интеллекта. Такие решения позволяют проводить так называемый what-if анализ – предсказывать, как изменится процесс, как повлияет на всех его участников и сколько денег компания сможет сэкономить за счет программы цифровизации.

Не бояться копировать

Не так давно лучшие технологические разработки появлялись сначала у военных и для освоения космоса. Сейчас же моду задают корпорации. По итогам 2020 года, больше всего в R&D инвестировали Samsung, Google, Volkswagen, Microsoft и Huawei. У крупных компаний больше возможностей для экспериментов, в том числе и неудачных. Но это не значит, что лучшие идеи нельзя копировать. Интересные новые фасоны одежды тоже сначала появляются на подиумах модных домов, а потом в масс-маркете, но все их с удовольствием носят, не переплачивая кутюрье.

Если кто-то сделал первым, это не значит, что все остальные компании опоздали. Facebook* не был первой социальной сетью, iPhone не был первым телефоном с сенсорным экраном, а Airbnb и Booking не первые сервисы для бронирования отелей. Учась на ошибках Uber, его более молодой конкурент Lyft был оценен дороже при выходе на IPO, пока эксперты рассказывали, какая у первой великолепная бизнес-модель. Не нужно отказываться от повторов, но можно умело пользоваться чужими идеями, дополняя и улучшая их. Так происходит и на российском рынке. К примеру, сначала Сбербанк создал систему на основе искусственного интеллекта, которая автоматически одобряет кредиты для юридических лиц, — она уже выдала займов на 330 млрд руб. А сейчас подобные технологии внедряют и другие банки — например, ВТБ. Конкуренты почувствовали, что появилась ниша, и разработали похожее решение. Кроме того, необязательно смотреть только на проекты своей отрасли, стоит отслеживать перспективные кейсы в других индустриях. Подтверждением может служить интерес российских компаний к RPA. Первые проекты появились несколько лет назад в банках и телекоме — одними из первых о масштабной роботизации сообщили Альфа-банк и «ВымпелКом». Сейчас роботами уже никого не удивишь, их используют все крупные игроки, от розничных сетей до черной металлургии.

Мыслить, как инноватор

Наконец, еще одна причина низкого Digital IQ кроется не в организации бизнес-процессов, а в мышлении самих руководителей. Только 51% российских компаний считают, что реализация цифровой стратегии — это непрерывный процесс. Для сравнения, в мире так думают 88% организаций. Такие цифры говорят о том, что у российских менеджеров пока недостаточно развита культура инноваций. Распространено убеждение в том, что если что-то и так работает, то его не нужно улучшать. Например, если у бизнеса маржинальность 7%, а можно ее удвоить, используя технологии. Но у руководителя нет мотивации что-то менять, пока показатели не начнут стремиться к нулю. Непрерывный поиск новых идей, проектов, инноваций — это еще один шаг к тому, чтобы стать цифровым лидером.

Об авторе. Дмитрий Шушкин — генеральный директор компании ABBYY Россия.

* принадлежит Meta, которая признана в России экстремистской и запрещена