Начнем поиск перспектив с «искусственного интеллекта».

Поскольку с научной точки зрения рассуждения об «искусственном интеллекте» не имеют смысла вовсе (термин AI формально не определен), то далее используем понятие в его бытовом смысле: функциональный аналог человеческого интеллекта искусственной природы.

Настоящий «искусственный интеллект» — когда и если он появится — будет востребован исключительно в связке с человеческим разумом: либо для коррекции эволюционно унаследованных пороков мыслительного процесса homo sapiens, либо для их имитации.

Иными словами, искусственный интеллект — это либо аналог экзоскелета, то есть усилитель слабенького мозга homo, либо сфера развлечений: имитация характерных поведенческих реакций ненадежного биологического компьютера.

AI без взаимодействующего с ним натурального интеллекта просто не имеет смысла, как обувь без ноги.

Самолеты, корабли и поезда по причине отсутствия ног в обуви не нуждаются, и рациональные нужды промышленной генерации материальных благ будут полностью удовлетворены прогрессом роботизации: будь то конвейерные роботы для заводов, или быстро перенастраиваемые алгоритмы исполнения человеческого функционала, зашитые в интеллектуальных системах, заменяющих офисных сотрудников.

Именно в такой интеллектуальности (intelligence) и нуждается реальный бизнес: не меньше, но и не больше. Кассир метро идеально заменяется автоматом по продаже жетонов, а не искусственным интеллектом робота Бендера из известного мультсериала.

О модной Big Data замолвите слово

Действительные успехи индустрии больших данных относятся, в основном, к предприятиям финансовой сферы. В реальном секторе их куда меньше. Разве что знаменитая и повторенная в тысяче мест история про школьницу, о беременности которой отец узнал из скидочной рассылки Target? Правда, кинематографическая яркость истории наталкивает на сомнения в ее реальности, но… оставим это на совести PR-работников.

В любом случае, как декларируемые успехи Target в больших данных повлияли на профильный бизнес компании?

Ответ не вдохновляет: Target не входит в пятерку крупнейших ритейлеров США. В то время как Walmart как был номером один, так и продолжает им оставаться.

Подводная часть ERP

В материалах популярных СМИ о могуществе больших данных крайне редко сообщается, что сырьем для анализа должны быть идеально согласованные, нормализованные, отфильтрованные, и, в итоге, — достоверные в математическом смысле данные.

А если исходные данные этим критериям не удовлетворяют, то… Базовый принцип кибернетики: «мусор на входе — мусор на выходе».

«Истории», адресованные неподготовленному читателю, либо предполагают существование идеальных сырых данных a priori, либо столь несущественный вопрос не затрагивается вообще.

Что ж, тогда его затронем мы.

Итак, откуда ритейлеру взять качественные исходные данные? Казалось бы, детский вопрос. Естественно, из корпоративной информационной системы. Но... «гладко было на бумаге».

Типовая сеть магазинов, как правило, располагает ERP-системой, покрывающей набором модулей бизнес-процессы центрального офиса (модуль SCM, взаиморасчеты, CRM, финансовый модуль и т.д.). Иногда добавляется модуль WMS на распределительном складе. Вообще, количество и функциональное разнообразие модулей ERP ограничены лишь платежеспособностью компании и склонностью руководства к поиску ИТ-эликсира.

В сотнях магазинов стоят сотни же локальных систем, из которых данные о продажах с определенной периодичностью загружаются в центральную ERP-систему.

Однако именно в силу модульности конструкции центральная ERP не является «системой» в популярном понимании.

Это не более чем совокупность зависимых, полузависимых и вовсе независимых отдельных программ (модулей) с собственными наборами данных, которые тоже требуют постоянной синхронизации между собой: параллельно существует множество отдельных механизмов синхронизаций (интеграций), взаимодействующих и взаимно реагирующих на изменения слабо предсказуемым образом.

В результате все эти синхронизации ежедневно плодят нестыковки и расхождения. Или, выражаясь строже, однонаправленно наращивают энтропию и без того так мало упорядоченной системы.

Достоверный срез, релевантно интегрируемый по всей сети магазинов, могут дать лишь кассовые аппараты: данные чеков из магазинов. Характерно, что это можно сделать вопреки, а не благодаря монстрообразной корпоративной информационной системе: кассы живут вне ее периметра (связь односторонняя read only), и коррумпировать данные чеков КИС не в состоянии.

Из чеков мы получаем дату, время, контрагента, товары с ценами – крайне узкая база для анализа. Поэтому, хотя результаты могут выглядеть как точные цифры (массив цифр), но достоверность их вполне соответствует результатам плодотворного «метода научного тыка».

Например, полезная интерпретируемость данных о продажах, выгружаемых из касс, без точных и достоверных данных о динамике складских остатков за анализируемый период равна нулю. Отсутствие продаж товара Х на прошлой неделе может означать как его невостребованность, так и неконкурентную цену, или вовсе отсутствие на складе в этот период.

Более того, даже если на основе анализа узкого среза чековых данных получится обнаружить что-то толковое, то это, очевидно, будут либо со-зависимости продаж (пиво с чипсами) — полезные для редактирования выкладки в торговом зале, – либо материал для генерации успешных маркетинговых акций, рассылаемых клиентам и анонсируемых в магазинах.

И ничего более: потому что в чеке другой релевантной информации просто нет.

Скажете, это лучше, чем ничего? И тут поспорим: новации с подтвержденной эффективностью будут мгновенно скопированы конкурентами в силу предельной очевидной наглядности сути и логики этих новшеств. В итоге конкуренты, может быть, скажут спасибо, а вот акционеры — вряд ли.

А что с блокчейном?

С блокчейнами ситуация та же. Смарт-контракты, прикладываемые к реальности нашего типового ритейлера, повисают в воздухе: мы снова оказываемся в тупике недостоверных данных КИС, а мгновенность реакций ограничена ненормируемой скоростью межмодульных синхронизаций.

И проблема не в технологиях больших данных, или смарт-контрактов. Критически устарела сама основа, к которой их бесплодно прививают: парадигма модульных ERP-систем, мало изменившихся за последние, как минимум, 30 лет.

Здесь же лежит ответ на вопрос, почему получается у финансистов. Банки работают с единственным товаром — деньгами, и с фиксированной ценой — доллар всегда равен доллару. Тут даже примитивные банковские КИС как-то справляются.

Ритейлер же, как и все компании реального сектора на конкурентных рынках, существует в среде, многомерность, агрессивность, стохастичность и нарастающая скорость мутаций которой отличаются от экологии банков так же, как центр Солнца от внутренностей пароварки.

Понятно, что ERP-системы родом из 70-х гг. прошлого века тут плохие помощники.

Что вместо ERP?

Требования к новой парадигме автоматизации бизнеса естественным образом следуют из вышесказанного: единство информационного поля предприятия; гарантированная согласованность, достоверность и постоянная доступность данных; интеллектуальность, необходимая и достаточная для автоматического исполнения бизнес-процессов предприятия без участия людей.

Следовательно, необходимо обеспечить исполнение транзакций в реальном времени и в едином информационном поле. Для чего, в свою очередь, необходимы действительно высокая (притом гарантированная) производительность и надежность системы в целом.

Так мы получаем на выходе идеальные данные для анализа средствами Big Data (machine learning, data mining, вписать по вкусу), которые постоянно доступны в онлайн-режиме без предварительной обработки.

На этом же этапе готова почва для включения элементов интернета вещей в периметр новой парадигмы пост-ERP: данные вводятся напрямую RFID-датчиками, электронными весами, штрих-сканерами, веб-сайтами, автоматическими погрузчиками на складах, погодными станциями и беспилотными дронами.

Вспомним про затребованную ранее полезную интеллектуальность. Один из вариантов реализации которой — настраиваемые сценарные реакции системы произвольной сложности для обработки как внешних событий, так и изменений внутреннего состояния.

Мечты про IEM

Такого рода пост-ERP система будет способна не просто к планированию ресурсов (как мы помним, ERP — это enterprise resource planning), а к прямому и непосредственному управлению предприятием — enterprise managing.

Так мы приходим к парадигме управляющей системы предприятия — enterprise managing system, а с учетом требуемого уровня автоматизации бизнес-процессов она имеет все основания назваться интеллектуальной (intelligent).

Итого — intelligent enterprise managing system. В просторечии — IEM.

Характерно, что известные представители так называемой «новой экономики» — Amazon, Ebay, AliBaba и другие — работают отнюдь не на серийных ERP.

Более того, на «самописках» работают лидеры даже в консервативных отраслях (тот же Walmart, например).

Большинство из самописных КИС компаний-лидеров удовлетворяют многим требованиям IEM. Но можем ли мы их отнести к IEM-системам?

Определенно, нет.

Самостоятельная разработка полнофункциональной корпоративной учетной системы имеет важнейший плюс: идеальную приспособленность под требования заказчика. Обратная сторона — ресурсы (деньги и время) и риски.

Разрабатывать собственную КИС за последние несколько десятков лет пытались, наверное, сотни тысяч компаний по всему миру. У скольких получилось хорошо? Их знают все (Walmart, Amazon…)

Они заполнили обложки СМИ, а о печальном исходе 99,9% остальных попыток известно лишь профессионалам.

В таком раскладе серийные ERP выглядят куда привлекательнее: с вероятностью от 30% до 60% получится хоть что-то рабочее. А теоретические спекуляции на тему IEM имеют шансы на жизнеспособность только в случае одновременного удовлетворения двум довольно сложно сочетаемым критериям: кастомизируемости не хуже «самописок», и, одновременно, стоимости внедрения и рисках провала не выше серийных ERP.

Однако мир свободной экономики меняется куда быстрее, чем 30 лет назад, и система, которая подобно ERP как-то заработает через 5 лет (с вероятностью 30–60%), пользы не принесет. Бизнес, работающий в конкурентной среде и скованный ограничениями переходного периода, умрет быстрее.

Поэтому парадигма IEM будет жизнеспособной только в случае быстрого, намного более быстрого внедрения, нежели характерные сроки серийных ERP, не говоря уже о длительности самостоятельной разработки: месяцы, а не годы.

Теперь, возвращаясь к модным инновациям, получим следующее. В области больших данных вместо нищенского среза по 3–5 параметрам из магазинных касс IEM Система в режиме 24х7 будет предоставлять 100% достоверные данные для анализа по сотням и тысячам факторов, с колоссальным количеством связей между ними, каждая из которых имеет аналитический смысл.

Анализ принципиально непредставимых примитивным воображением homo sapiens мультифакторных зависимостей, управление по отклонениям (в частности, безошибочное выявление корпоративной коррупции), et cetera, et cetera.

Действительно открывающиеся возможности на порядки превзойдут самые смелые фантазии из ныне публикуемых.

Широко известный в узких кругах ритейлеров omni channel, который в парадигме ERP в общем случае является нерешаемой задачей, на платформе IEM в среде единого информационного поля предприятия с real-time транзакциями реализуется сам по себе совершенно натуральным и очевидным образом.

Блокчейны со смарт-контрактами, агрегированные с рабочей IEM Системой, превратят реальный сектор в подобие того, что мы видим в биржевой торговле уже вчера: роботы торгуют с роботами.

Транзакционные расходы сократятся путем непрерывного взаимного клиринга миллионов операций миллионов компаний и миллиардов людей каждый день.

Товар больше не будет ездить с завода на склад дистрибьютора, оттуда в магазин, а потом на дом покупателю, который живет за три квартала от завода.

Резюмируем: именно будущим IEM-системам суждено стать фундаментом для цифровой революции бизнеса в следующем десятилетии, сопоставимой по масштабу разве что с изобретением телеграфа и железных дорог в позапрошлом столетии. Именно практическое воплощение IEM — ключ, который откроет дверь в XXI век для реального сектора экономики.

Об IEM для ИТ-специалистов

Суровость и противоречивость требований к IEM System намекают на сложность поиска решения.

Посему не будем утомлять читателя обилием логических силлогизмов и анализом тупиковых решений, а сразу подсмотрим ответ в конце учебника.

Первым условием имплементации IEM является исключительная всеохватность, она же единственность.

Все без исключения цепочки создания стоимости компании находятся в контуре IEM (еще лучше – все структурированные бизнес-процессы вообще), а IEM является монопольной управляющей системой предприятия (в идеале – единственной системой вообще).

Реализация принципа единственности и всеохватности приводит к единству информационного поля предприятия с транзакциями в реальном времени, а также к работе всех сотрудников компании в одной «системе».

Функциональность всего зоопарка трехбуквенных «модулей» ERP реализуется средствами IEM.

В отдельных случаях, когда дублирование специфических операций вроде низкоуровневого управления контроллерами станков (или рисования дизайн-макетов во внешних графических пакетах) представляется избыточным, соответствующее ПО связывается с IEM Системой и далее взаимодействует с ней по подчиненной модели «плагин-браузер».

IEM и в этом случае остается монопольным хранителем и оператором информации о правилах исполнения бизнес-процессов и текущем состоянии предприятия.

ERP – интеграция функциональных блоков снизу вверх.

Рабочая ERP-«система» конструируется соединением разрозненных кусков программного кода, каждый из которых (по идее и уверениям продавцов) реализует в себе наилучшие «бест практисы», собранные со всего мира.

При ближайшем же рассмотрении такой подход является доведением «сферического коня в вакууме» до абсурда типа добычи изюма из булок, растущих на деревьях.

Представим себе попытку построить «лучшее предприятие» в мире, соединив «лучший отдел продаж» с «лучшим складом» и «лучшим отделом закупок», каждый из которых – призер профильного всемирного состязания.

При этом лучший склад в мире, например, принадлежит индийскому фармпроизводителю, отдел закупок – дубайскому спекулянту электронными компонентами, а отдел продаж – отечественному производителю «липовых» БАДов.

Получим ли мы что-то толковое, попробовав соединить эти «бестпрактисы» в одной системе? Ответ очевиден.

Выпустить «отраслевые решения» с «бест-практисами» для фармацевтов и для электронных спекулянтов по отдельности?

Специфичность бизнес-процессов отдельно взятого предприятия определяется далеко не только отраслевой принадлежностью. Организация склада «аптеки за углом» и многомиллиардного фармдистрибьютора отличаются примерно всем, хотя торгуются одни и те же таблетки.

А если вспомнить разнообразие регуляций по юрисдикциям? Понадобятся квадриллионы специализированных «решений», предусматривающих все мыслимые комбинации параметров.

Увы и ах: строгая логика заходом с любой стороны приводит к одному и тому же выводу: классическая ERP-система в общем случае неработоспособна. Исключения возможны, но в отдельных случаях: как известно, «даже стоящие часы дважды в сутки показывают правильное время, главное знать когда посмотреть».

Вендоры ERP в один голос заявляют о «гибкости» своих решений. Что полностью противоречит наблюдаемым фактам и мнению эксплуатантов, но допустим «гибкость» в качестве мысленного эксперимента.

Представим некий сверхмощный «модуль», например, WMS, качественно адаптирующийся к бизнес-процессам любого склада.

Оно?

Нет.

Подключив фантазию, нет смысла ограничивать ее полет одним функциональным блоком: с той же степенью правдоподобия представим себе универсальную систему для компании в целом, и... с обратной стороны придем к Первому принципу IEM.

Противоречивость, если не прямая антагонистичность, требований к IEM, выдвинутых первой частью, приводят ко Второму принципу IEM: дуализму природы IEM Системы.

По аналогии с квантово-волновым дуализмом, он же философский закон единства и борьбы противоположностей, он же «инь и ян».

Монолитно единая и всеохватывающая, с точки зрения эксплуатанта, система изнутри является суперпозицией двух жестко отделенных частей противоположной природы и назначения, которые мы назовем «платформой» и «пространством бизнес-логики» (business logic space – BLS).

Платформа – закрытая, инвариантная для всех инсталляций, универсальная. Является IEM-интерфейсом к СУБД.

BLS – открытая, специфично адаптированная к каждой инсталляции, то есть — уникальная для каждого эксплуатанта. Служит IEM-интерфейсом к прикладному разработчику (в собранном виде – к пользователям).

Платформа полностью скрывает низкоуровневые автоматические механизмы эффективной обработки данных и создает тем самым прикладному разработчику комфортные условия на уровне BLS.

Материальные бизнес-объекты естественно отображаются высокоуровневыми абстракциями IEM-модели: физическому складу соответствует объект «склад», документу – «документ», etc.

Суперпозиция дуалистически противоположных свойств платформы и пространства бизнес-логики, сопряженная с принципом логического единства и всеохватности IEM, и дают на выходе на порядки более высокую скорость прикладной разработки и внедрения, гарантированную достоверность и согласованность данных в любой момент времени, транзакции реального времени в едином информационном поле предприятия, и много что еще.

Скрытие от прикладного программиста сложных, затратных и высокорискованных механизмов обработки данных в платформе, с одной стороны, обеспечивает предпосылки рекордной в сравнении с ERP производительности, а с другой – не менее рекордной надежности.

Гарантированная изоляция прикладного разработчика от сложных механизмов обработки данных позволяет использовать в BLS произвольный высокоуровневый язык программирования.

А если мы вольны избрать любой, то нет смысла идти на компромиссы: выберем для целей профильного использования самый современный, популярный и функционально оснащенный.

Планка требований к квалификации прикладного разработчика IEM очевидным образом падает с космического уровня ERP-гуру на средний уровень современной прикладной разработки — вместе со сроками обучения и величиной заработной платы.

Вернемся к рекордной производительности.

Физическое обособление платформы необходимо, но недостаточно.

Удивительно, но факт: прогресс СУБД после появления технологии «клиент-сервер» (последние лет 30) прошел мимо ERP-систем.

Агрегирование типовой ERP с произвольной СУБД хорошо только на пресейле. Использование базового SQL гарантирует самую низкую производительность из всех возможных вариантов: шуруповерт без включения в розетку.

При этом случаи замены СУБД при сохранении той же ERP-системы если и встречаются на практике, то на правах курьеза.

Посему смело отбросим вымышленные преимущества произвольного выбора СУБД, и тесно интегрируем IEM-платформу с оптимальной СУБД, используя все доступные на сегодня средства обработки данных, предлагаемые лидерами рынка.

Плотность интеграции позволяет рассматривать СУБД как в некотором роде часть платформы. Или, наоборот, IEM-платформу как надстройку над СУБД, реализующую дополнительный уровень абстракции.

Сложные правила обработки данных IEM Системы, исполняющиеся при переходе документов по этапам бизнес-процессов, либо сценарии реакции на внешние события (алгоритмически это одно и то же), в сумме дают нам достаточную интеллектуальность (intelligence) для реальной замены людей IEM-алгоритмами на целых участках бизнес-процессов.

Несложно показать, что абстракция предприятия в IEM Системе является его виртуальной моделью с наилучшим возможным приближением. При этом степень детализации модели ограничена исключительно качеством стандартизации бизнес-процессов реального предприятия.

Чем лучше стандартизованы и формализованы бизнес-процессы компании (в реальности, а не в декларациях и бюрократической макулатуре), тем большая часть человеческого персонала естественным образом заменяется сценариями (виртуальными роботами) IEM Системы.

Очевидное сокращение затрат сочетается с не очевидным (сразу) ростом доходов – сбыт растет вследствие драматического роста качества сервисов («компьютер не ошибается») и их доступности (24х7).

Таким образом, на некоем высоком, — но более чем достижимом практически, — уровне стандартизации бизнес-процессов, предприятие, автоматизированное IEM-системой, превращается в полностью безлюдное.

Речь идет, безусловно, об операционном уровне, поскольку креативные функции никакая алгоритмическая система исполнять не может по формально-математическим основаниям (согласно Пенроузу).

Более того, никогда и не сможет – вне зависимости от вычислительной мощности или изощренности алгоритмов. Таким образом, тезис первой части о невостребованности ИИ усиливается невозможностью его создания в принципе (на алгоритмической основе).

В практической реальности виртуальные роботы IEM заменяют (не менее) виртуальный труд офисных сотрудников, рабочие производств заменяются промышленными роботами, водители – беспилотными автомобилями, etc.

Рэй Курцвейл предсказывает технологическую сингулярность к середине века.

Он ошибся.

Уже можно открывать глаза.