Заметки о цифровом предприятии.

Зрелость технологий по S-образной модели

Первый ответ на вопрос, почему именно сейчас, можно дать на основе жизненного цикла технологической инновации, или так называемой S-образной модели. Посмотрим, какова зависимость результата технологии от затрат на её исследование, разработку и производство. Если по оси Y отложить результат, который дает новая технология, а по оси X – затраты на её исследование, разработку и производство, то увидим, что кривая имеет форму буквы S (рис. 5).

1. Область обучения, или становления. В начале затраты на исследование и разработку растут, а эффекта нет, полезные свойства (ключевые технологические параметры) технологии или продукта изменяются весьма незначительно. На данной стадии новая технология имеет очень ограниченное распространение, спрос на новые продукты и технологии либо пока не сформировался, либо ограничен очень узким сегментом. Эта область называется областью обучения, или становления, технологии.
2. Область повышенной отдачи. В некоторый момент наступает перелом, и отдача от технологии начинает резко расти. Мы продолжаем вкладывать в развитие технологии и продукта, но результат гораздо значительнее, чем на предыдущей фазе. Полезные свойства технологии или продукта резко увеличиваются. Наблюдается увеличение размеров рынка, образуются новые сегменты и потребности, которые удовлетворяются все более совершенной технологией. Эта область называется областью повышенной отдачи.
3. Область насыщения (убывающей отдачи). Высокая отдача продолжается до некоторого момента, когда вновь наступает перелом: мы продолжаем вкладывать в развитие технологии столько же, но полезные свойства практически не меняются. Потенциал развития идеи, лежащей в основе инновационного процесса, исчерпывается, технология приближается к своему естественному пределу. Эта область называется областью насыщения (или убывающей отдачи).

Рис. 5. S-образная модель жизненного цикла технологической инновации.

Многие технологии в своём развитии проходят именно такой путь, и информационные технологии не стали исключением. Эксперты World Economic Forum совместно с компанией Accenture построили S-образные кривые для наиболее важных информационных технологий (рис. 6). Например, мейнфреймы, по оценке специалистов, достигли области насыщения в конце 70-х, а после выпуска IBM System/360 в 1990 году их возможности вообще перестали расти, технология достигла естественного предела. И сейчас её можно назвать скорее умирающей. ПК и архитектура «клиент – сервер» тоже оказались в области насыщения примерно в конце прошлого века, и после 2010 года эта технология достигла естественного предела (пик продаж ПК наблюдался в 2010 году). Технологии Web 1.0 и онлайн-коммерции достигли области насыщения практически в то же время, может быть лишь на год-два позже, и сейчас их возможности уже исчерпаны.

А вот ряд других технологий — Web 2.0, облака и мобильность, большие данные, аналитика и визуализация, а также интернет вещей и «умные» устройства — сейчас находятся в конце области повышенной отдачи. То есть они уже около 8–10 лет назад вышли на отрезок резкого роста, активно набирали возможности, раскрывали свой потенциал и вот теперь сошлись в одной точке. Это как раз и говорит о том, что сегодняшний момент особенный, синергия трёх новых технологий уникальна, и это может восприниматься как некая революционная ситуация. Эта S-образная модель отчасти объясняет тот бум и шумиху, которые мы сейчас наблюдаем.

Рис. 6. S-образные кривые развития наиболее важных информационных технологий. Источник: World Economic Forum совместно с компанией Accenture.

Падение стоимости технологий

Отдельно рассмотрим экономический аспект — он даст второй ответ. Когда технология выходит из области становления, начинается драматическое падение стоимости и одновременно повышение пользовательских характеристик. 8–10 лет роста возможностей новых технологий привели к принципиальному изменению — огромному падению стоимости этих технологий. Любопытные примеры падения стоимости технологий, по оценкам World Economic Forum и Accenture, приведены на рис. 7. Например, на заре появления дрон стоил около $100 000, а в 2013 году — уже $700, а сейчас уже менее $100. Падение стоимости этой технологии за 7 лет — в 1000 раз. Другой пример — индустриальные роботы: за 7 лет их стоимость упала в 25 раз. Стоимость 3D-принтеров аналогичной функциональности за 7 лет снизилась в 400 раз! Но лидером по падению стоимости остаётся секвестирование генома — в 2007 году оно стоило $10 млн, в 2014 году — $1000, а сейчас уже около $100. То есть падение стоимости за 10 лет составило около 100 000 раз. Такие сверхсильные падения дополнительно показывают масштабы цифровой революции, которую мы переживаем.

Рис. 7. Примеры значительного падения стоимости новых технологий.

Ожидания от технологий по модели Hype Сycle

Наконец, третий ответ на вопрос, почему именно сейчас, даёт модель Hype Cycle компании Gartner. В 1995 году эксперты Gartner предложили модель Hype Cycle — кривую зрелости технологии, графически представляющую стадии, через которые проходит новая технология (прежде всего информационная) в процессе своего развития. По модели Hype Cycle, каждая технология проходит в своём развитии пять фаз (рис. 8).

Рис. 8. Пять фаз развития новой технологии по модели Hype Cycle компании Gartner.

1. Запуск технологии: технологический прорыв, запуск технологии, который обещает решение проблем; однако поначалу о технологии мало кто знает и ожидания небольшие, все спрашивают, что это такое.
2. Пик завышенных ожиданий: по мере того, как новая технология показывает какие-то результаты и оправдывает какие-то ожидания, шум вокруг неё усиливается (обратите внимание: не само её использование, а именно шум). Ажиотаж приводит к чрезмерному энтузиазму, нереалистичным ожиданиям (обычная человеческая психология) и в конце концов пику завышенных ожиданий. Успешное применение технологии в этой фазе возможно, но обычно неудач больше, чем успехов вследствие неверных и чрезмерно завышенных ожиданий.
3. Провал разочарования: происходит отрезвление, приходит понимание, что технология — не серебряная пуля и что ожидали от неё слишком многого. Ни одна технология не в состоянии соответствовать завышенным ожиданиям, поэтому энтузиазм быстро гаснет. Наступает разочарование в её возможностях, все говорят «пробовали, это не работает». Начинаются исследования ограничений новой технологии, выявляются разные факторы, которые препятствуют её эффективному использованию. Естественно, ожидания ещё больше снижаются. И в некоторый момент наступает нижняя точка (провал) разочарования.
4. Склон просвещения: происходит ещё одно отрезвление, все начинают понимать, что в определённых условиях новая технология реально работает и её можно использовать, она приносит ценность. Начинается подробное обсуждение ограничений и факторов, которые препятствуют эффективному использованию технологии, пересмотры поставленных ранее задач и ожиданий. Это фаза, когда формируются корректные и обоснованные правила использования новой технологии. И ожидания от технологии снова понемногу растут.
5. Плато производительности: преимущества технологии становятся очевидными и признаются всеми. Все говорят: «Технология надёжно работает, она стабильна и эффективна». Технология выходит на так называемое «плато производительности» — она даёт результаты, пусть не такие высокие, как ожидалось в начале, но всё-таки реальные, и ожидания от неё практически прекращают расти. Высота ожиданий плато производительности зависит от того, насколько широко применяется новая технология.

Оценка экспертов компании Gartner зрелости новых технологий по модели Hype Сycle на момент середины 2017 показана на рис. 9. По их мнению, из всех новых технологий на склон просвещения пока вышла только виртуальная реальность с прогнозом выхода на плато продуктивности в течение 2–5 лет. В провале разочарования находится технология дополненной реальности с прогнозом выхода на плато продуктивности в течение 5–10 лет (соответственно, сюда же стоит отнести технологии погружения/присутствия). А остальные технологии, входящие в пул прорывных — блокчейн, «умные» приложения, различные технологии, использующие искусственный интеллект, «умные» устройства, периферийные вычисления, диалоговые платформы и цифровые двойники, — находятся вблизи пика завышенных ожиданий (как до него, так и после). Это вполне объясняет ту шумиху, которую сейчас подняли вокруг них.

Отмечу ещё один аспект: специалисты Gartner оценивают картину ожиданий от технологии для  западного общества, российской версии этой кривой нет. Однако понятно, что реакция российских пользователей и потребителей технологии немного опаздывает — в среднем на год-два. Однако это не меняет самой сути происходящих событий.

Рис. 9. Модель Hype Сycle для новых технологий, июль 2017. Источник: Gartner.

Подведём некоторые итоги. Если кривая S-образной модели отражает объективную сторону развития новой технологии, присущее всему новому соотношение затрат на разработку и полученных эффектов, то модель Hype Cycle отражает субъективные ожидания и настроения потребителей и пользователей от новой технологии. И оба этих взгляда показывают особенность сегодняшнего момента: зрелость многих технологий достигла существенного уровня и ожидания от большинства из них сегодня завышены. Это даёт нам ответ на вопрос, почему именно сейчас.

* * *

Однако особенность сегодняшнего момента не только в некоторой синергии и шумихе вокруг технологий. Сейчас происходят и другие изменения, в области менеджмента, экономики и бизнес-моделей. Об этом мы поговорим в следующей части статьи.

Комментарии 0