Потребность во внедрении цифровых инструментов продолжает расти — этому способствуют как стремление оптимизировать затраты на поддержание текущего уровня качества ИТ-сервисов, так и поиск новых источников дохода. Однако в экономике существуют ограничения, которые необходимо учитывать. В частности, доступ к ряду технологий с высокой степенью зрелости и масштабной инсталляционной базой на других рынках в России в настоящее время ограничен. Это требует активного наращивания внутренней экспертизы: увеличения количества экспериментов и повышения гибкости ИТ-ландшафтов для обеспечения устойчивости.
Наиболее показательный пример — внедрение генеративного искусственного интеллекта. Исследования и рыночная практика подтверждают: такие технологии действительно позволяют значительно повысить производительность без увеличения численности персонала. Однако результат достигается только при глубокой интеграции ИИ в бизнес-процессы и ИТ-инфраструктуру компании.
Супервызов, с которым сталкивается бизнес на этом пути, заключается в том, что, развивая ИТ-ландшафт и внедряя инновации, приходится вносить огромное количество изменений, при этом нельзя допускать снижения устойчивости систем или ухудшения клиентского сервиса.
На примере «Билайна» видно, насколько масштабными стали эти процессы: за последние несколько лет число изменений в системе выросло на порядок — с десятков тысяч до сотен тысяч в год, и мы ожидаем дальнейшего роста. К моменту перехода на российские серверные платформы и отечественное ПО нашему ИТ-ландшафту уже было более 30 лет. Он включает свыше 1 тыс. систем, и каждая из них требует стабильной, непрерывной работы.
Чтобы обеспечить надежность в условиях постоянных изменений, мы разработали специальную экспериментальную среду, основанную на подходе «всё как код» (everything as code) — с полной инфраструктурной автоматизацией. Автоматизация и использование облачных решений позволяют быстро запускать тестовые окружения, не затрагивая действующие системы, что резко ускоряет внедрение инноваций и сокращает время выхода новых решений на рынок. Фактически мы создали безопасное и масштабируемое пространство, ставшее драйвером трансформации устаревших систем (legacy).
Следом за технической готовностью появилась задача ускорения анализа результатов. Здесь нам помог генеративный ИИ. Мы описали контекст экспериментов в машиночитаемом виде, и это дало возможность перейти к следующему уровню управления производственными процессами.
Интеграция генеративного ИИ с оркестраторами в облаке открыла новую эру автоматизации. Мы больше не просто тестируем гипотезы, мы их автоматически генерируем. Цикл трансформации становится самоподдерживающимся и глубже интегрированным. И это не только наша история: по данным McKinsey, 78% компаний в мире уже используют ИИ хотя бы в одной функции и 71% — именно генеративный ИИ.
Мы наблюдаем активное применение таких решений в российской промышленности — от систем предиктивной аналитики до цифровых двойников и оптимизации энергопотребления на базе машинного обучения. Для этого необходима производительная инфраструктура: GPU-ускорители, высокоскоростные хранилища и гибкие облачные платформы. Именно такие функциональные возможности сейчас развиваются в рамках Beeline Cloud — мы открываем новые PaaS-решения для ИИ/ML-задач.
Подход, который мы апробировали на себе, помогает другим компаниям пройти путь импортозамещения быстрее и безопаснее. Мы не требуем отказа от существующей ИТ-базы — напротив, предлагаем гибридную модель, которая обеспечивает плавный переход. Благодаря совместимости с действующей инфраструктурой клиенты сохраняют предыдущие инвестиции, а облачные решения Beeline Cloud, включая гибридные и мультиклаудные, делают трансформацию доступной.
Комплекс цифровых решений — облака, автоматизации и ИИ — становится универсальным ответом на вызовы времени. Они ускоряют эксперименты, помогают модернизировать ИТ-наследие, развивают новые компетенции и обеспечивают нужную гибкость. Для этого нужно поэтапно адаптировать инфраструктуру — сначала под облако, затем под искусственный интеллект. Да, это непростой путь, особенно для крупного бизнеса. Но именно симбиоз облака и ИИ позволяет быстрее адаптироваться к изменениям и находить новые точки роста.
Для успешной цифровой трансформации особенно важна кооперация — как внутри отрасли, так и между секторами. Совместное использование накопленного опыта — это не просто экономия времени и денег, это ускорение всего рынка, где каждый следующий проект будет стартовать с более высокой планки.
Больше новостей читайте в нашем телеграм-канале @expert_mag
