Проблематика, которой обрастают такие аморфные и зонтичные понятия, как цифровизация и, того хуже, цифровая трансформация и цифровая экономика, волнует широкие общественные круги. Однако во всех ньюансах информационных технологий (ИТ) и приложений на их основе не разбираются и те, кого в обществе принято называть айтишниками. Что же говорить о профессиональных сообществах, которые в силу своей занятости по основному профилю работы далеки от проблематики ИТ.
На страницах ЗаконРу в связи с этим встречаются довольно эклектичные тезисы и утверждения. В качестве примера (далеко не единственного, но относительно недавнего) можно привести цитату:
Цифровизация столкнула лбами самые разные движущие силы. Те люди в Европе, которые борются за защиту персональных данных и против американских интернет-гигантов, очевидно, сдержанно относятся к дальнейшей цифровизации права. В то же время за цифровизацию выступают те авторитарные режимы, которые достигли в ней успеха, прежде всего Китай, уже превративший цифровую отрасль в систему социальной оценки людей.
Очевидно (ИМХО), что здесь, например, в одну дискуссионную телегу грузятся вопросы информационной безопасности (ИБ) (борются за защиту персональных данных), антимонопольного законодательства (против американских интернет-гигантов) и вопросы то ли автоматизации трудовой деятельности юристов, включая технологии искусственного интеллекта (ИИ/AI) и (или?) машинного обучения (ML) (к дальнейшей цифровизации права), то ли создания нового ответвления права (если исходить из терминологической неопределённости словосочетания цифровизация права).
В этой же цитате необоснованно навешивается ярлык системы социальной оценки людей на всю т.н. цифровую отрасль, тогда как упомянутая система это лишь часть внутренней политики ряда государств, которые сегодня пытаются использовать вычислительную технику для сбора и обработки данных, и которые [государства] могут предлагать весьма сомнительные алгоритмы социальной оценки людей на основе сомнительных и спорных наборов данных.
К вопросу об уровне регуляторики цифровизации
Одной из проблем цифровизации в контексте права стали активные попытки некоторых слоёв юридического сообщества и некоторых представителей законодательной власти отрегулировать на самом высоком законодательном уровне те сферы применения ИТ, которые в одних случаях ещё не вышли за пределы поисковых научно исследовательских и опытно-конструкторских работ (НИОКР) и не факт, что выйдут, а в других случаях вполне могут регламентироваться уже существующим законодательством, как, например, регулирование снабжения природным газом вполне укладывается на уровне Гражданского кодекса РФ в нормы, относящиеся в ГК к энергоснабжению.
В связи с этим возникают серьёзные сомнения в необходимости, например, конституционного права на цифровизацию, понимаемого как возможность человека использовать современные цифровые формы (продукты, технологии и механизмы и т.д.), либо отказаться от их использования, вернувшись к прежнему образу жизни. И тем более неуместно пытаться втиснуть в рамки конституционного законодательства условия о том, чтобы это право на отказ [от использования современных цифровых форм] не было чрезмерно дорогостоящим. Вполне достаточно, чтобы на уровне регуляторики отраслевого уровня не пропали ныне существующие наличные деньги, возможности аналогового обращения граждан в органы власти и компании ЖКХ, торговли и аналогичные структуры и иные апробированные аналоговые возможности жизнеобеспечения граждан.
И, конечно же, сомнительно выглядят предложения бороться со злоупотреблением правом отказа от цифровизации дополнительными издержками для злоупотребленцев.
Люди примут цифровизацию, если она будет им выгодна. Плюсов от неё должно быть больше, чем минусов (с)
Нынешние экономические и политические события стимулируют интерес к таким казалось бы архаичным трудам, как Капитал Карла Маркса и Развитие капитализма в России В.И. Ленина. Однако сегодня эти работы полезно было бы дополнить главами, отражающими влияние на экономику явлений, объединяемых зонтичными брендами цифровая экономика и цифровая трансформация. Ведь они влияют и на развитие капитализма, и на способы получения и присвоения того, что стоит за понятием прибавочная стоимость и на само это понятие, и на технологии эксплуатации человека человеком.
Некоторые особенности цифрового капитализма
Появившееся несколько лет тому назад в программе Цифровая экономика Российской Федерации утверждение о том, что данные в цифровой форме являются ключевым фактором производства во всех сферах социально-экономической деятельности, что повышает конкурентоспособность страны, качество жизни граждан, обеспечивает экономический рост и национальный суверенитет в первый момент может стать причиной когнитивного диссонанса.
Можно ли говорить о повышении качества жизни граждан, когда одни благодаря цифровым технологиям дистанционно легко оплачивают покупки в Хэрродс, переводя в один клик миллионы долларов, а другие работают за рулём такси по 16 часов в день в связи с тем, что цифровые технологии заказа снижают в конечном итоге удельные доходы водителей?
Сомнения возникают и при попытках представить улучшение качества жизни граждан в цифровом мире видеофиксации нарушений ПДД и интеллектуального видеонаблюдения общего назначения и реальности вынесения постановлений о наказаниях Искусственным Интеллектом (он же AI или Artificial Intelligence) без суда.
Тем не менее, устранение диссонанса возможно, если предположить, что термин социально-экономический призван определить принципиальную новизну процессов в цифровом обществе, когда ИКТ формируют виртуальную экономику услуг, объектами эксплуатации в которой становятся столь же виртуальные цифровые профили клиента?
При таком предположении под конкурентоспособностью страны можно понимать спектр возможностей превращения человека в квалифицированного потребителя, подобного предсказанному братьями Стругацкими кадавру, неудовлетворённому во всех отношениях. При этом термин кадавр становится ещё более наполненным по сравнению с представлениями времён братьев Стругацких за счёт синтеза описания их кадавра со смартфоном и обозначение этого кентавра цифровой экономики термином смарткадавр.
Тем более, что в цифровой экономике личность человека зачастую подменяется цифровым набором данных, в число технологий для формирования цифровых профилей смарткадавров входят основанные на Data Mining&Big Data&Machine Learning маркетинги с префиксами интернет-, диджитал-, директ-.
С одной стороны, это открывает новые возможности для планирования и, как утверждается гуру дижитал-маркетинга, способствует повышению эффективности бизнеса. Но погрешности и ошибки в цифровых профилях приводят также к кризису доверия между людьми и общественными (государственными) институтами, между людьми и бизнесом.
Внедрение в оборот термина смарткадавр позволяет снять вопрос о непонимании возможностей цифровой экономики для повышения качества жизни граждан, поскольку термин гражданин можно будет оставить лишь за теми, кто наберёт в ходе тотального цифрового учёта и контроля приемлемый цифровой социальный рейтинг.
Экономика, не экономная и не эффективная
Ответ на вопрос о влиянии цифровой трансформации на рост экономики, по крайней мере, неоднозначен. Внедрение компьютеров в офисах, контроллеров (программируемых логических или на основе промышленных компьютеров) на производстве и средств автоматизированного проектирования (САПР) в КБ и проектных институтах формально повышает производительность труда, позволяет сократить персонал и связанные с ним накладные расходы. Но, одновременно растут затраты на приобретение и обслуживание средств автоматизации, от оставшихся рабочих рук потребуется большая квалификация и они могут потребовать большей зарплаты.
Каков финальный результат балансирования упомянутых факторов с точки зрения экономности и эффективности?
В первой декаде 21 века в России представительства голубых фишек ИТ-рынка частенько докладывались на конференциях пресс- и просто конференциях о результатах своих проектов в крупнейших отечественных финансовых и нефтегазовых компаниях. На слайдах обращала на себя внимание инфографика, из которой следовало, что вероятности соблюдения сроков выполнения проектов и удовлетворённости результатами описываются вероятностью выпадения орла или решки по приземлении монеты после её броска в воздух.
Цифровая трансформация заказчика как добавленная ценность
Экономические результаты цифровой трансформации реального сектора экономики более прозрачны (современный мировой добывающий и перерабатывающий нефтегаз исключим из-за таинственной многослойности его бизнес-процессов).
Рассмотрим пример проектирования и управления жизненным циклом инфраструктуры промышленных объектов. В современном мире соответствующие процессы всё чаще стартуют с цифрового проекта, в ходе которого по умолчанию формируется информационная система для управления инженерными данными (СУИД) на стадии проектирования. Информационное моделирование может позволить не только слегка (по сравнению с хайповыми цифрами) сэкономить, повысить конкурентоспособность и соблюсти то, что сегодня называется простым русским словом комплаенс на этапе проектирования. Эта цифровая технология позволяет также предложить заказчику проекта новый продукт СУИД для поддержки технологических и бизнес- процессов в ходе последующих этапов жизненного цикла объекта.
По окончании этапа цифрового проектирования по факту создаётся как документарный комплект чертежей, спецификаций и прочего (документы могут быть как реально бумажные, так и бумажные виде файлов в .pdf и графических форматах), так и информационная система с открытыми интерфейсами для её развития на последующих этапах (строительства, эксплуатации, модернизации, вывода из эксплуатации) жизненного цикла промышленного объекта.
По часто цитируемым данным [1] использование методологии информационного моделирования в работах по проектированию и сооружению капитальных объектов обеспечивает:
-
до 40% сокращение затрат на внесение изменений в проект
-
до 10% экономии от стоимости проекта за счёт раннего обнаружения коллизий
-
до 7% сокращение сроков реализации проектов
В этих цифрах обращает на себя внимание предлог до, означающий, что не исключена и цифра 0. Также не удалось найти материалы, содержащие статистику распределения цифр в интервале до.
Оценка до 10% от стоимости проекта неплохо согласуется с цифрой китайской строительной индустрии до 5% от стоимости проекта [2] и может быть связана с повышением точности в передаче информации и сокращением количества изменений между этапами проектирования и строительства.
Также нет причин не доверять цифре до 40% сокращение затрат на внесение изменений в проект: многие сталкивались на практике и согласятся, что вносить конкретные изменения в цифровой проект проще, чем в бумажный.
Медианная оценка до 10% в качестве величины эффективности для сторон процесса не выглядят впечатляюще, но это неплохой результат. Особенно на стадии проекта, когда будущий объект это зачастую чёрная дыра затрат. Информационное моделирование (ИМ) позволяет сделать эту дыру прозрачной да ещё сэкономить. В абсолютных цифрах это могут быть полновесные миллионы.
Но есть ньюанс (с)
Что же касается высказываний о данных в цифровой форме, как ключевом факторе производства вкупе с утверждениями о том, что &hellip, пройдет какое-то время, и любой товар будет так оцифрован и будет находиться в таких информационных цифровых платформах, что без использования информации из этих платформ вообще нельзя будет ничего построить и модернизировать &hellip,, то эти тезисы не вполне корректны.
Модернизация всегда (а не только пройдёт какое-то время) осуществляется в рамках тех платформ, где хранится информация об изделии. Будь этой платформой кульман, арифмометр и чертёж или будь этой платформой компьютер с графической периферией (монитор, плоттер, принтер).
При этом по чертежам, какими древними бы они не были, всегда можно поднять проект в самом современном компьютере: ввести данные с чертежей и спецификаций в ту или иную платформу, которая выбрана на смену кульману.
А вот сохранённая в компьютере информационная модель лет через пять уже может и не прочитаться новой ещё более лучшей платформой.
Большие Данные, вы чьи?
Другой пример из сферы эксплуатации транспортной инфраструктуры. И уже не за счёт использования информационного моделирования, а благодаря инженерному анализу на основе обработки Больших Данных (Big Data).
По данным компании Siemens (того её подразделения, что занимается железнодорожным транспортом) при контроле условий эксплуатации составов на маршруте в год генерируется до 4 млрд снимков данных для подвижного состава и до 1 млрд для путевой инфраструктуры. К этим наборам добавляются ещё и данные, связанные с проведением обслуживания и ремонтов, о погодных условиях при эксплуатации и ряд других.
Железнодорожниками Siemens разработано и используется в интересах заказчиков решение Railigent (можно предположить, что это свёртка от Rail Intelligent Agent), которое позволяет по результатам анализа упомянутого громадья данных экономить до 5% (а иногда и до 10%) затрат в ходе эксплуатации железнодорожной транспортной инфраструктуры. Использование обработки железнодорожных Больших Данных позволяет также сократить инвестиционные расходы на величину до 10%, повысив на эту же величину (с учётом до) доходы.
Кроме приведённых числовых показателей пример с Railigent интересен ещё одним аспектом. Железнодорожные Большие Данные с правовой точки зрения остаются собственностью заказчика услуги Railigent. Это владелец (или владельцы) железнодорожной инфраструктуры и поездов, напичканных датчиками IoT (как говорят теперь, а чуть раньше использовали термин M2M, а ещё раньше возможно использовали бы слово телеметрия). За Siemens интеллектуальные права на алгоритмы обработки данных и на воплощение этих алгоритмов в системе Railigent.
Если добавленная ценность продукта проектных организаций это СУИД, информационная система, передаваемая (наряду с комплектом проектной документации) заказчику и используемая этим заказчиком при управлении жизненным циклом объекта, то добавленная ценность железнодорожной продукции немецкого концерна достигается за счёт тиражирования компетенции Railigent (ядро которой методология сбора Больших Данных и алгоритмов их анализа), появившейся в результате проведённых концерном НИОКР.
При этом для концерна Siemens возникающие в работающей на заказчика системе Railigent данные не представляют ценности в качестве интеллектуальной собственности, а являются своеобразным расходным материалом для работы Railigent. Вряд ли есть основания считать, что эти данные могут рассматриваться как интеллектуальная собственность заказчика. В лучшем случае это конфиденциальная служебная информация, которую не стоит разглашать конкурентам, ход мыслей которых при знакомстве с этой информацией может быть весьма извилистым. Будучи конфиденциальными с этой точки зрения данные Railigent лежат в защищённой от несанкционированного доступа информационной системе.
Люди это новая нефть (с)
Классики марксизма-ленинизма во главу угла теории капиталистической эксплуатации и обогащения одних за счёт других ставили прибавочную стоимость [3]. Эти идеи возникли в те времена, когда спрос определял предложение.
Сегодня предложение агрессивно формирует спрос. Рекламные технологии вкупе с оглупляющими технологиями образования формируют благодатную почву для навязывания товара. А дополнение рекламы и принципа воспитания квалифицированного потребителя технологиями кредитования позволяют устанавливать цены на товар практически произвольно. Спрос и платежеспособность обеспечиваются рекламой и кредитами.
Неоднократно приходилось слышать экспертные мнения о том, что стоимость, например, автомобиля или настольного компьютера существенно превосходит затраты на их производство. Возможным и вполне добросовестным объяснением этого является упоминание о необходимости компенсации затрат на НИОКР в этих областях. Хотя всё чаще новыми чертами автомобилей становятся новая решётка радиатора и появление 4-х подстаканников вместо 2-х.
На первый взгляд, менее объяснима возможность повышения продажной стоимости джинсов до сотни, а то и сотен долларов при стоимости производства до 10 долларов, редко на пару долларов выше.
Но только на первый взгляд.
Глубокое бурение недр Интернета позволяет извлекать новые ресурсы, полезные в деле обогащения за счёт формирования спроса.
С ростом числа социальных сетей и с повышением уровня их оснащённости системами сбора данных и аналитики понижается уровень приватности частной жизни, причём с помощью самих же участников социальных сетей, сообщающих о себе не только базовые сведения (Ф.И.О., возраст и места рождения и проживания, уровень образования), но и в реальном времени о своих перемещениях, социальном окружении, интересах и прочем. Известная многим косметическая компания через своё приложение для смартфонов частой гребёнкой вычёсывает данные о внешнем облике и косметических предпочтениях заказчиц, включая и тех, что выбирают товар бюджетного, как иногда говорят, ценового диапазона.
Эти данные, подкреплённые сведениями от операторов связи и обработанные аналитическими системами, позволяют получить полезнейшую информацию для продвижения услуг финансовых организаций и товаров ритейла.
Социальные сети начинают получать лицензии на финансовую деятельность, и их успех на этом поприще весьма вероятен, ведь сеть обладает исчерпывающей информацией о членах своего сообщества на основе анализа социальных Больших Данных.
При этом современные цифровые технологии, подспудное навязывание дистанционного банкинга и прорехи законодательства позволяют как минимум пару дней крутить деньги мелкого клиента.
Несколько финальных аккордов
Основатель компании ABBYY Давид Ян, используя понятие цифрового бизнеса, оценивает конкурентоспособность компаний показателем price-to-earning (P/E, соотношение рыночной капитализации к чистой прибыли), приводя в своей статье (см. Forbes, 2017, №2, с.80) соотношение этих показателей для пар (Amazon/Wallmart, 175,48 против 15,52) и (Netflix /TimeWarner, 378,74 против 16,5).
Однако остаётся загадкой, можно ли считать успешной Uber, у которой (см. Forbes, 2017, №2, с.81) капитализация $80 млрд при выручке $2,06 млрд и отрицательной прибыли (убыток Uber в первом полугодии 2016 года составил $1,27 млрд)?
Ведь P/E для Uber не то, что бы невелико, а просто отрицательное.
Давид Ян считает, что можно, ведь Uber не просто эффективно удовлетворяет запрошенную услугу, но и предсказывает потребность и даже пытается потребность (в беспилотном транспорте) формировать.
В отличие от Uber на тот же 2017 год Сургутнефтегаз, например, имел на депозитах $36 млрд, а стоил лишь $20 млрд (см. Forbes, 2017, №8, с.17).
Литература
[1] Salman Azhar, Abid Nadeem, Johnny Y. N. Mok, Brian H. Y. Leung Building Information Modeling (BIM): A New Paradigm for Visual Interactive Modeling and Simulation for Construction Projects / First International Conference on Construction in Developing Countries (ICCIDCI) Advancing and Integrating Construction Education, Research & Practice August 4-5, 2008, Karachi, Pakistan, p.p. 435 446
[2] Гэ Цин: BIM это революционная технология, а революции начинаются в головах / http://isicad.ru/ru/articles.php?article_num=16481
[3] К.Маркс Капитал, 2017, Эксмо, 1200 с.
