Глобализация экономики и её влияние на развитие инновационных бизнес-процессов

По данным Всемирного экономического форума (World Economic Forum) Россия в 2018 году заняла 43-е место в мировом рейтинге конкурентоспособности компаний. Такой низкий уровень говорит о наличии серьезных внутренних проблем на предприятиях России, связанных в том числе с крайне низким уровнем развития адресных инноваций и индивидуализма, неспособностью быстро адаптироваться к меняющимся условиям рынка, усложнением бизнес-процессов и глобализацией.

Безусловно, у каждого российского предприятия есть свои специфические проблемы - наличие долгов, старое изношенное оборудование, дефицит кадров и т.д. Но существуют и типовые проблемы, общие для всех российских компаний: низкая исполнительность персонала, несоблюдение инструкций, брак, медленное освоение новых технологий и оборудования [7, с. 40]. В результате уровень производительности труда в российских компаниях остается крайне низким, отстающим от западных стран в 5-10 раз.

Если рассматривать проблемы в свете необходимости активного перехода к цифровым технологиям, то для многих предприятий, а следовательно - экономики страны, появляется проблема неготовно- сти к таким быстрым изменениям. Это в свою очередь приводит к проигрышу в конкуренции с иностранными компаниями, как в плате качества, так и уже цены. Уровень развития технологий западных транснациональных компаний позволил им так организовать производство, сократить затраты, эффективно использовать ресурсы (в большей части закупленные у нас же) и существенно наращивать его объёмы, что цена их продукции зачастую сравнима с нашими российскими аналогами. И это при том, что уровень средней заработной платы в западных странах выше в 10 и более раз.

Финансирование науки, которая могла бы в данной ситуации решить подобные проблемы, сокращается, начиная с 2015 года. Так, в 2015 году расходы бюджета составляли 439 млрд. руб., а в 2017 году -уже 378 млрд. руб. Более того, бюджетные расходы на науку сократились и в относительном выражении, в частности по отношению к ВВП - с 0,53% в 2015 году, до 0,41% в 2017 году [9].

При этом, по данным за 2016 год, если в США общие затраты на исследования и разработки составляли 503 млрд. $ (больше годового бюджета всей России), то в России - всего 37,3 млрд. $.

Многие собственники и руководители российских предприятий перепробовали всё, чтобы повысить эффективность своих предприятий. Но ожидаемого результата не получили. И это не случайно. Проблемы управления в российских организациях настолько серьезные, что для их решения не обойтись без создания искусственного интеллекта.

Изначально стояла задача наладить эффективное управление организациями в условиях российского менталитета. И решение этой сложнейшей задачи было найдено – создание мыслящей, самоорганизующейся и самообучающейся системы -«Искусственный Управленческий Интеллект».

Первое упоминание об Искусственном управленческом интеллекте было опубликовано в 1996 году в журнале «Эксперт» № 27; второе – в 1997 году в книге В. Бовыкина «Новый менеджмент»; третье – в 2004 году во втором издании книги «Новый менеджмент»; четвертое – в журнале «Секрет фирмы» № 20 (59), 2004. Но все эти упоминания носили информационный характер, говорилось о создании мыслящей, самообучающейся и самоорганизующейся системы, что она успешно работает на практике, что название этой системы Искусственный управленческий интеллект. Однако, до настоящего времени нет полного теоретического обоснования данной системы.

Искусственный интеллект рассматривается в многочисленных публикациях исключительно с позиции компьютерного разума, математических методов и вычислений. Других вариантов даже не подразумевалось.

Таким образом, во внешнем информационном поле всё крутилось вокруг компьютера, математических методов и вычислений. В таких условиях трудно было по-новому объяснить природу Искусственного интеллекта. Объяснить с совершенно другой точки зрения.

Но с 1956 года, с появления термина "Искусственный интеллект", к две тысячи десятым годам так и не была на практике создана думающая машина, и теория машинного разума подошла к кризису. Тео- рия машинного разума перестала доминировать и объективно начала распадаться на различные теоретические направления, в том числе, сама теория «разумной машины», нейронные сети, мультиагентные системы и т.п.

Основная проблема теории машинного разума состоит в том, что за более чем полувековой период времени "машинный интеллект" на практике так и не был создан. Более того, вопрос возможности создать мыслящий компьютер до сих пор остается исключительно теоретическим.

Сегодня бухгалтерия инноваций чрезвычайно усложнена из-за разветвленности проектов. «Вокруг них складываются целые бизнес-экосистемы, – считает помощник исполнительного вице-президента IBM по новациям и технологиям Дженнифер Трелевич. – Клиенты исполнителя конкретного инновационного проекта в других проектах могут выступать как его конкуренты. Такие случаи нередки во взаимоотношениях IBM и Microsoft».

Пока мерить экономический результат научного исследования, внедренного в бизнес, научились разве что в области фармакологии. Например, ученым Медицинского колледжа Альберта Эйнштейна (Нью-Йорк) удалось в свое время «приручить» таксол (паклитаксел) – самую эффективную из открытых за последние 20 лет субстанцию для лекарственных средств против злокачественных опухолей. На исследования вещества ушло около $1 млн., а три фазы клинических испытаний вместе с патентованием обошлись в $40 млн. Зато один год продаж уже готового и рекомендованного препарата принес прибыль в размере $941 млн. Стоит отметить, что российские запросы инноваторов на порядок ниже общемировых. Примером может служить изготовление всё того же паклитаксела. Он содержится только в коре тиса, в количестве 0,00007%. Отечественное ООО «Биохиммаш» готово сделать процесс его получения эффективнее в тысячи раз. В ход пойдет генная инженерия, причем не самого тиса, а тех микроорганизмов, которые участвуют в биохимическом синтезе таксола. «Био-химмаш», естественно, ищет инвестора и венчурных партнеров, но в качестве обязательного условия выдвигает только $270 тыс. на разработку технологии и $150 тыс. – на создание производственного участка.

Несколько лет назад вышла книга международного обозревателя New York Times Томаса Фридмана «Плоский мир: краткая история XXI столетия», в которой впервые сформулирована уникальность современной ситуации: индивидуумы и небольшие группы людей получили возможность сотрудничать и конкурировать на мировом рынке идей, разного рода производств, банковского бизнеса, потребления товаров и услуг. Прежде глобализация была уделом государств и транснациональных корпораций. Теперь в нее включились отдельные люди и маленькие коллективы. Эти мини-объединения могут быть конкурентами и партнерами, а могут выполнять аутсорсинговые заказы третьих сторон. Шансы же для успеха формируются не благодаря гражданству и месту жительства, а благодаря образованию, изобретательности и доступу к коммуникационной мировой системе.

Инновационный процесс идёт лучше, если коллектив, решающий задачу, интернационален. Об этом свидетельствуют социологические исследования Государственного университета Мичигана, в которых были задействованы команды бизнес-менеджеров и программистов, призванные создать новые системы торговли в магазинах Нью-Йорка, Лондона, Парижа и Пекина. Первые три команды состояли из жителей западных городов, а пекинская – из представителей разных этносов, культур, научных школ. Она-то и добилась наилучших результатов.

В системе инновационных инициатив можно выделить определённые адреса. К США, Германии, Южной Корее, Японии и России привязано до 85% патентов регистрируемых соответствующими органами. Однако, исходя из соотношения числа научных кадров и населения в отдельных странах, зависимость получается иная [8, с. 6]. Так, по данным IBM, в России на 1 млн. жителей приходится 3,5 тыс. интересных инновационных разработок, причем 50% сделаны студентами вузов. По этим показателям к нам близка Германия, где на 1 млн. граждан – 3,15 тыс. инноваций (при доле студенчества 45%). Лидируют в списке Япония – 5,3 тыс. инноваций (из них 21% студенческих работ) и США – 4,5 тыс. инноваций (при студенческой доле 19%). Индия и Китай пока в отстающих – 157 и 580 инноваций на 1 млн. Зато студентам из них принадлежит 25% и 43%.

Инновационные инициативы в современных условиях приобретают общий вектор – объект воздействия постоянно уменьшается. В частности, компания IBM, создав суперкомпьютер Blue Gene/Q, достигла нового рекорда быстродействия – 20 петафлопс. В результате, стала реальностью возможность расшифровки молекулы белка. «Это серьезно преобразует медицину и фармакологию, поскольку появится возможность компьютерного моделирования белковых молекул – главных показателей наших болезней и недугов. Не нужны будут клинические испытания препаратов, все испытания – «на кремнии», а больного станут лечить по индивидуальной схеме», – что подтверждает Пьеро Корсини (в 2006 году – директор центра IBM в странах Ближнего Востока, Африки Центральной Европы). При этом становится очевидным, что дальнейшее увеличение требуемой скорости значительно увеличит и затраты.

Молекулярный уровень – это настоящее инноваций. Новый тип микросхем, непохожих на классические, основанные на транзисторах, используют молекулы окиси углерода, от 500 до 600. Если следовать закону Мура, то такие современные устройства смогут вытеснить предыдущие и захватить рынок уже через 20-30 лет, при этом сами также будут являться промежуточным звеном к новой эпохе наносистем и операций на атомарном уровне.

В своё время директор исследовательского центра IBM Almaden Research Center доктор Джон Эйглер, занимающийся созданием структур на атомарном уровне, на одном из семинаров в Москве, продемонстрировал возможности современного туннельного микроскопа. Установленный в Калифорнии, управляемый с помощью ноутбука, на расстоянии нескольких тысяч километров, прибор позволял перемещать отдельные атомы по поверхности вещества. Это была чистой воды фантастика, но воспринималась как нечто совершенно обыденное.

Сегодня дробятся и уменьшаются не только объекты инновационных проектов, но и их адресаты, то есть те, ради кого все разрабатывается. Многие проекты носят пафосный характер – помочь маленькому коллективу или вообще одному человеку. Недаром у IT-компаний так популярны разработки микрокредитования. Средства крупных банков в Европе и США привлекаются для того, чтобы крестьянская община богом забытой индийской или бирманской деревни могла получить кредит в $100-200 на развитие народного промысла или открытие точки по продаже сельхозпродукции. Можно себе представить, каких усилий и хитростей, напоминающих разведдействия военного времени, стоит сбор данных о микрозаемщиках.

Еще более индивидуалистичным выглядит проект создания новых электронных карт, которые разрабатываются американскими компаниями и будут внедряться сначала в США, потом в Великобритании. Карты должны содержать полную биологическую информацию о человеке, при этом он сможет пополнять ее по собственному усмотрению. Например, померил себе давление и внес результат в карту. Так будет составляться банк данных об индивидууме, который может оказаться носителем редкой болезни или уникальной аллергии. «Фишка» в том, что доступ к данным предоставляется хозяином электронной карты с выгодой для себя. Точнее, у него появится возможность торговать своей биологической информацией. Перспектива уже просматривается в медицине и фармацевтике, но со временем наверняка найдутся и другие сферы применения.