Буллинг и культ благополучия

"Мало того, что вся индустрия здорового образа жизни — полная чушь, так она еще и существует из-за людей, которые особенно доверчивы". Брайан Даннинг.

Что означает это слово bullibility. Это слово-гибрид двух слов, первое из которых начинается с bull и часто сокращается до BS, и gullibility. Придуманное Петрочелли и др. в публикации 2024 года, bullibility относится к предрасположенности человека легковерно верить в любую случайную чушь, которая встречается. Например, поколение TikTok отличается высокой bullibility. Сегодня мы рассмотрим роль bullibility в превращении стольких людей в членов того, что по сути стало культом: культуры здорового образа жизни.

Самое главное, что нужно прояснить в этом эпизоде, — это недвусмысленное различие между здравоохранением и благополучием. Это две не связанные между собой отрасли, хотя обе часто заимствуют язык друг у друга в маркетинговых целях, и важно это осознавать. Здравоохранение — это бизнес по лечению болезней, но индустрия благополучия ничего не лечит. Ее клиенты уже здоровы — здоровье определяется как отсутствие болезней — и вместо этого она продает обещание стать здоровее, чем просто здоровой. Всегда есть еще одна мода на благополучие, на которую вы можете купиться: вся индустрия использует практики и предписания New Age, восточного мистицизма и западного эзотеризма для продвижения и продажи коммерческих продуктов органической пищевой промышленности, альтернативной медицины, суперпродуктов и таких услуг, как звуковое исцеление, обучение йоге, направленная осознанность и бесчисленное множество других. Она настолько широка, что продукт или услуга есть для каждого — шлюз для привлечения любого нового рекрута в культ. Независимо от того, покупаете ли вы невинный фруктовый сок на рынке или записываетесь на семинар, поздравляем, вы только что сделали свой первый шаг в культ здорового образа жизни.

Такой широкий ассортимент продукции не только стимулирует рост отрасли, но и приносит огромную прибыль. Согласно отчету McKinsey & Company за 2024 год, многонациональной консалтинговой компании по управлению, "здоровье" — это мировая индустрия стоимостью 1,8 триллиона долларов, из которых 480 миллиардов долларов были потрачены клиентами сферы "здоровье" в Соединенных Штатах только в прошлом году. Не заблуждайтесь: "здоровье" — это индустрия.

Конспирология также сыграла значительную роль в появлении культуры здорового образа жизни. Многие люди разочаровались в традиционной медицине. Они склонны принимать заговоры Большой Фармы и принимают альтернативные системы. Культура здорового образа жизни предлагает решения для всего этого: обещание, что вам не нужна традиционная медицина, и на духовность можно махнуть рукой

Почему духовность? Участие в организованной религии резко сократилось за последние 30 лет. Но жажда духовности осталась прежней. Люди просто нашли другие выходы для нее, отсюда и рост фразы «духовный, но не религиозный».

И вот мы сталкиваемся с большой группой людей, жаждущих альтернативной медицины и новых способов духовной практики, с сильным недоверием к общепринятым научным методам лечения. Недоверием, подпитываемым теориями заговора. Также был обнаружен еще один фактор, который делает людей более восприимчивыми к культуре здорового образа жизни: уязвимость к псевдоглубокой чуши.

Термин псевдоглубокая чушь (pseudo-profound BS) был придуман в статье 2015 года и относится к «модным словечкам, хаотично организованным в утверждения с синтаксической структурой, но без различимого смысла (например, «Целость успокаивает бесконечные явления»)» — и, конечно же, исследование включало множество псевдоглубоких глупостей, взятых непосредственно из твитов Дипака Чопры (Deepak Chopra). Они обнаружили, что люди, склонные верить в странные вещи, такие как паранормальные, с большей вероятностью считали псевдоглубокую чушь глубокой и глубоко осмысленной, хотя на самом деле она вообще не имела смысла. На языке более поздней статьи таких людей называют bullible: доверчивыми к чуши.

Принимая все это во внимание, исследования, проведенные на сегодняшний день, подтверждают ряд общих наблюдений относительно людей, приверженных культуре здорового образа жизни:

• Они скорее идентифицируют себя как духовные, чем как религиозные люди.
• Они, скорее всего, сочтут бессмысленные рассуждения в стиле Дипака Чопры глубокомысленными.
• Они с большей вероятностью примут ложные теории заговора в отношении институтов, которым они нашли альтернативы, таких как психология и научная медицина.
• Они с большей вероятностью воспримут ложные утверждения в Интернете как истину.
• Они с большей вероятностью отвергнут профессионалов с законными аккредитованными степенями в пользу людей с самопровозглашенными квалификациями, которые юридически и с медицинской точки зрения бессмысленны (например, гуру, тренер, шаман, диетолог, влиятельный человек, целитель, мастер, проводник, советник, практик, учитель и т. д.).
• Они с большей вероятностью купят продукцию, продаваемую под маркировкой «органическая» .
• И, конечно, они с большей вероятностью будут заниматься большей деятельностью, которая есть в культуре здорового образа жизни: книги, семинары, продукты, ретриты и все бесчисленные практики и услуги, продаваемые и направляемые людьми со всеми этими самопровозглашенными титулами. 

И они делают это на сумму $1,800,000,000,000 в год.

Сейчас многое из этого звучит нехорошо, как будто мы здесь только для того, чтобы быть циничными и высмеивать чудаков. Это было бы ошибкой, потому что это полностью упускало бы суть. Ни одна из причин, по которой люди стали поддающимися на уговоры, не является неразумной в какой-либо серьезной степени. Каковы бы ни были их убеждения, они тратят так много денег, потому что они являются жертвами высокоцелевого и высокоэффективного маркетинга со стороны людей, которые продают эти вещи. Если уж нам нужно указать пальцем на виновных, то на тех, кто обогатился за счет поддающихся на уговоры — немногие так поступают, как сам Дипак Чопра и продавцы вроде Гвинет Пэлтроу (Gwyneth Paltrow). В этом контексте мы не должны придираться к любой молодой женщине, которая обратилась к сообществу здорового образа жизни в отчаянной попытке быть «приемлемой» в соответствии с требованиями ее индустрии. Но давайте не будем отвлекаться, говоря конкретно о Гвинет Пэлтроу, суть в том, что на каком-то уровне она была жертвой культа; поэтому мы можем легко увидеть, что любой менее известный и успешный, как она, но все еще тратящий деньги, является безусловной жертвой.

Вот список преобладающих характеристик культуры здорового образа жизни, и каждая из них также описывает культы:

• Харизматичные лидеры. Оздоровление в значительной степени продвигается влиятельными лицами в социальных сетях, харизматичными личностями, которые продвигают свою личную философию и продукты как пути к здоровью и просветлению. Эти лидеры часто создают преданных последователей.
• Эксклюзивные знания. Индустрия здорового образа жизни предоставляет знания (часто именуемые «секретными» или «эксклюзивными») о здоровье, диете и образе жизни, которые не признаются и не одобряются официальной наукой или медициной.
• Мысли «Мы против них». Может быть ментальность противостояния, когда приверженцы считают, что они более просвещены или здоровы, чем те, кто не следует их практикам. Это может создать сильную внутригрупповую идентичность, которая изолирует членов от более широкого общества.
• Высокие затраты. Участие в оздоровительных программах часто подразумевает дорогостоящие продукты, курсы, семинары и ретриты, которые могут быть финансово недоступны для многих людей. Высокие затраты могут способствовать восприятию исключительности и приверженности.
• Обещания трансформации. Индустрия оздоровления часто обещает глубокую личную трансформацию или исцеление, что может быть очень привлекательным, особенно для тех, кто разочаровался в традиционной медицине.
• Сомнительные заявления и практика. Многие оздоровительные практики основаны на псевдонауке и содержат непроверенные или ложные заявления о пользе для здоровья, которые могут быть вредными или вводящими в заблуждение.
• Социальное давление и отзывы. Индустрия часто использует отзывы и давление со стороны коллег в качестве инструментов для набора и удержания сотрудников, подчеркивая личные истории успеха и трансформации без существенной научной поддержки.

Гуру здорового образа жизни быстро возразят, что не все, что они прописывают, является лженаукой. Они также рекомендуют релаксацию, снижение стресса, прогулки, употребление большего количества фруктов и овощей, хороший ночной сон — тогда, возможно, они обвинят нас в том, что мы утверждаем, что это тоже лженаука. Нет. Они также не являются здоровьем. Все рекомендуют эти вещи, особенно каждый врач; это просто здравый смысл, и гуру здорового образа жизни не могут претендовать на право собственности на них. Они уже ваши, вам не нужно никому за них платить.

Так что не будьте заносчивым конспирологом. А если вы знаете кого-то, кто им является, сделайте все возможное, чтобы увести его, хотя это часто может быть сложной и неблагодарной задачей.

Источник.
https://skeptoid.com/episodes/4944
"Bullibility and the Cult of Wellness". By Brian Dunning/

Определение простого числа с помощью регулярного выражения

Финт здесь в том, что число представляется в виде одинаковых символов длиной, равной самому числу. Далее проверяется, если ли какое число, которое точненько укладывается в строку

Аналог задачки начального класса - разделить например яблоки на несколько ребят. Всем ли достанется одинаково. И если яблоки можно разделить только по одной штуке, то число простое.

Код.

JAVA

public static boolean isPrime(int n) {
     return !new String(new char[n]).matches(".?|(..+?)\\1+");
}

Python

def is_prime(n):
   return not re.match(r'^.?$|^(..+?)\1+$', '1'*n)

JavaScript ECMA6

function isPrime(n) {
    var re = /^.?$|^(..+?)\1+$/;
    return !re.test('1'.repeat(n));
}

JavaScript

function isPrime(n) {
   var re = /^.?$|^(..+?)\1+$/;
   return !re.test(Array(n+1).join('1'));
}

Perl

sub is_prime {
   return !((1x$_[0]) =~ /^.?$|^(..+?)\1+$/);
}

C#

public static bool IsPrime(int n) {
   return !Regex.IsMatch(new string('1', n), "^.?$|^(..+?)\\1+$");
}

Источник

https://illya.sh/the-codeumentary-blog/regular-expression-check-if-number-is-prime/

Десять принципов стоицизма

Марк Тьютерт сводит стоическое мышление к десяти четким принципам:

• Используйте неудачи как указатели
• Меньше суди, больше понимай
• Выиграй, не сосредотачиваясь на победе
• Что хорошо для команды, хорошо и для вас.
• Прими свою судьбу (и полюби ее)
• Смерть делает жизнь эпической
• Счастье — это побочный эффект
• Карта хорошо, а компас лучше
• Персонаж — ваш самый важный проект
• Действия говорят громче слов

Адаптировано из книги «Мышление стоика: жизнь по десяти принципам стоицизма» (St. Martin's Essentials/Macmillan Publishers, апрель 2024 г.) Марка Туитерта .

"Жить с целью и смыслом — это наше дело. Если мы не принимаем осознанного решения, то нас ведут внешние факторы, такие как социальные сети, другие люди и другие ситуации".

"Мы фокусируемся на результатах, которые не зависят от нас. Единственные элементы, которые мы можем контролировать, — это процессы и осознанное принятие правильных решений каждый день".

Бизнес-процесс - как это может выглядеть

В статье McKensey (ссылка внизу) приведен примечательный рисунок в части построения и реализации бизнес-процессов. Для нетривиальных бизнес-процессов это почти стопроцентное попадание.

Итак

Процесс должен выглядеть так.




Процесс был реализован так.




Команда полагает, что процесс выполняется следующим образом



Актуальный бизнес-процесс.




Вот так то.




Оригинальный рисунок выглядит следующим образом:





Источник.

Today’s industrial revolution calls for an organization to match. July 23, 2024. Article. By Dado Misljencevic, Sven Houthuys, Tom Welchman and Ulf Schrader

https://www.mckinsey.com/capabilities/operations/our-insights/todays-industrial-revolution-calls-for-an-organization-to-match

Инструменты ИИ в логистике

Быстрое развитие передовых цифровых инструментов открывает новые возможности в планировании цепочки поставок, операциях и управлении рисками. Эти инструменты уже формируют планы оцифровки организаций, о чем свидетельствует существенный рост интереса к инструментам планирования спроса. В ближайшие годы McKinsey ожидаеn, что эти технологии предоставят дополнительную функциональность в других областях.

Источник.

Supply chains: Still vulnerable. October 14, 2024. Article by Knut Alicke and Tacy Foster with Vera Trautwein.

https://www.mckinsey.com/capabilities/operations/our-insights/supply-chain-risk-survey

Квантовые вычисления

Квантовые вычисления находятся на переднем крае технологических инноваций, предлагая заманчивые обещания революционизировать обработку информации. Используя принципы квантовой механики, квантовые компьютеры могут решать сложные задачи, далеко выходящие за рамки возможностей классических компьютеров. Однако, несмотря на огромный потенциал, реализация всех возможностей квантовых вычислений сопряжена со значительными трудностями.

Квантовые вычисления — это тип вычислений, использующий принципы квантовой механики. В отличие от классических компьютеров, которые используют биты, представляющие либо 0, либо 1, квантовые компьютеры используют квантовые биты - кубиты. 

Кубиты могут представлять как 0, так и 1 одновременно благодаря свойству, называемому суперпозицией. Они также могут быть запутанными, то есть состояние одного кубита может зависеть от состояния другого, независимо от расстояния между ними. 

Это позволяет квантовым компьютерам выполнять множество вычислений одновременно, возможно решая определенные сложные задачи намного быстрее, экспоненциально быстрее, по сравнению с классическими компьютерами. Но квантовые вычисления еще находятся на экспериментальной стадии, хотя и обещают достижения в криптографии, материаловедении и моделировании сложных систем.

Технологический скачок может преобразовать криптографию, взломав коды, которые в настоящее время не поддаются взлому. Позволяют продвинуть материаловедение с помощью точного моделирования молекулярных структур, решить проблемы оптимизации в логистике и цепочках поставок. Кроме того, квантовые вычисления могут улучшить искусственный интеллект, быстро обрабатывая огромные наборы данных, а это приведет к более сложным интеллектуальным системам. Квантовые вычисления имеют потенциал для решения сложных проблем в науке и промышленности, открывая новые горизонты инноваций и открытий.

Несмотря на эти многообещающие перспективы, на пути практического применения квантовых вычислений стоит ряд серьезных препятствий:

• Стабильность кубита. Кубиты очень чувствительны к окружающей среде. Даже малейшее вмешательство внешних факторов, известное как декогеренция, может привести к потере кубитами своего квантового состояния. Поддержание стабильности кубита достаточно долго для выполнения значимых вычислений - серьезная проблема.
• Исправление ошибок. Из-за своей деликатной природы кубиты склонны к ошибкам. Разработка эффективных методов исправления квантовых ошибок имеет решающее значение для обеспечения надежных вычислений. Текущие показатели ошибок слишком высоки для практического использования, и создание системы, которая может исправлять эти ошибки, не требуя непрактично большого количества кубитов, является проблемой.
• Масштабируемость. Создание квантового компьютера с достаточным количеством кубитов для решения реальных задач — это огромная инженерная задача. Технология одновременного контроля и управления большим количеством кубитов еще находится в зачаточном состоянии.
• Ресурсы и стоимость. Квантовые компьютеры требуют чрезвычайно низких температур и сложной инфраструктуры для работы, что делает их создание и обслуживание дорогими. Ресурсы, необходимые для разработки и работы квантовых компьютеров, существенны. Это ограничивает их доступность.
• Разработка алгоритмов. Хотя некоторые квантовые алгоритмы показали себя многообещающими, разработка новых алгоритмов, которые могут в полной мере использовать мощь квантовых вычислений - сложная задача. Исследователи все еще изучают наилучшие способы применения квантовых принципов для решения практических задач.

Учитывая эти проблемы, нет никаких гарантий, что мы когда-либо полностью реализуем потенциал квантовых вычислений. Для преодоления препятствий необходимы значительные научные и инженерные прорывы. Тем не менее, стремление к квантовым вычислениям продолжает стимулировать инновации и вдохновлять исследователей по всему миру. Путь к практическим квантовым вычислениям неопределен и сложен, но потенциальные выгоды делают его привлекательной областью исследований. Независимо от того, реализуем ли мы его полный потенциал или нет, стремление к квантовым вычислениям, несомненно, приведет к новым открытиям и достижениям в понимании квантового мира.

Katie Mack, Hawking Chair in Cosmology and Science Communication, Perimeter Institute

Будет ли эта компьютерная революция полезна для человечества или принесет нам массу непредвиденных проблем? Если вы спросите меня, то и то, и другое.

Источник.

Фрэнк Диана. Перспективы и проблемы квантовых вычислений. 12 июля 2024 г.

https://frankdiana.net/2024/07/12/the-promise-and-challenges-of-quantum-computing/

К вопросу критических областей в развитии ИИ

Развитие ИИ требует очень больших ресурсов, что пока выглядит как чрезмерно затратным делом. Но тем не менее, за красивыми картинками в Интернете лежат огромные усилия и деньги.

В статье McKinsey приводится целостный взгляд на развитие ИИ и узкие места. В статье производится сравнение Европы и США. Сравнение само собой имеет значение. А вот дополнительный бонус - это перечень критических ресурсов для развития ИИ.

Небольшое извлечение из статьи по вопросу критических областей в развитии ИИ.

Сырье (Raw materials). Для производства микросхем и полупроводников требуется более 40 видов сырья, 16 из которых (например, галлий, магний и кремний) Европейский союз классифицирует как критически важные и стратегические. Около 5% этих материалов поставляются европейскими компаниями. В результате регион в значительной степени зависит от импорта из таких стран, как Китай, который обеспечивает около 75% потребностей Европейского союза в кремнии и 90% потребностей в галлии и магнии. Закон о критически важном сырье (CRMA) поддерживает местное производство, оптимизируя процессы получения разрешений и стимулируя переработку ключевых материалов.

Полупроводниковое оборудование для ИИ (AI semiconductor equipment). Базирующаяся в Нидерландах компания ASML является лидером на рынке литографических машин, необходимых для производства высококачественных полупроводников (логика до семи нанометров), подходящих для ИИ. Европейские компании также лидируют в других сегментах оборудования, таких как атомно-слоевое осаждение (ASM International, также базирующаяся в Нидерландах, с долей рынка около 50^) и химическое осаждение из паровой фазы металлоорганических соединений (немецкая компания AIXTRON с долей рынка от 70 до 80%). Однако в других ключевых нишах, таких как машины для сухого травления и машины для нарезки кубиками, европейские компании представлены в меньшей степени.

Проектирование полупроводников с использованием искусственного интеллекта (AI semiconductor design). Такие европейские компании, как Infineon Technologies, NXP Semiconductors и STMicroelectronics, играют глобальную роль в сфере комплексного проектирования и производства полупроводников, имея около 15% доли рынка в 2023 году. Однако Европа менее представлена ​​в области разработки полупроводников, пригодных для ИИ, — в этой области лидирует Nvidia. Тем не менее, некоторые европейские игроки предпринимают шаги для преодоления разрыва. Британская компания ARM планирует запустить полупроводники ИИ в 2025 году. Европа также играет важную, хотя и косвенную, роль в разработке полупроводниковых устройств ИИ благодаря своим сильным позициям в разработке и производстве силовых полупроводников (например, через Infineon и STMicroelectronics).

Производство полупроводников ИИ (AI semiconductor manufacturing). Европа производит всего около 8% мировых полупроводников и менее 1% логических полупроводников емкостью до семи нанометров, подходящих для ИИ. У Европы нет мощностей для высокоскоростной памяти (HBM) и передовой упаковки. Заглядывая вперед, ожидается, что глобальные мощности для передового производства полупроводников по-прежнему будут полностью принадлежать неевропейским игрокам, таким как TSMC. Во многом это связано с тем, что время окупаемости в Европе выше, чем в Юго-Восточной Азии, в частности, из-за более высоких затрат на рабочую силу и электроэнергию. Помимо более высоких затрат, европейские компании также сталкиваются со сложными административными процессами. В Европе может потребоваться до четырех лет, чтобы запустить полупроводниковый завод, по сравнению с одним годом на Тайване.

Облачная инфраструктура и суперкомпьютеры (Cloud infrastructure and supercomputers). Европа отстает от США по вычислительной мощности. На Европу приходится 18% установленной мощности мировых центров обработки данных по сравнению с 37% в США (при этом ВВП Европы и США сопоставимы и составляют около 23 триллионов и 27 триллионов долларов соответственно). И в большинстве случаев европейские центры обработки данных принадлежат американским компаниям. В 2023 году европейские облачные компании (например, OVH и UpCloud) имели около 5% доли мирового рынка (около 15% в Европе), в то время как американские игроки (например, Amazon Web Services, Google и Microsoft) имели более 70% доли мирового рынка. Более того, в Европе требуемая мощность суперкомпьютеров, измеряемая в флоп/с составляет всего половину необходимого. А это становится все более необходимым в фундаментальных и прикладных исследованиях. Это отчасти связано с тем, что в США появились частные игроки, специализирующиеся в этом сегменте (например, CoreWeave), тогда как в Европе суперкомпьютеры в основном находятся в исследовательских центрах. Более того, эксплуатационные расходы европейских центров обработки данных обычно более чем на 50% выше, чем в США, что в значительной степени обусловлено более высокими расходами на электроэнергию в Европе.

Базовые модели (Foundation models). В 2023 году 61 модель ИИ были созданы организациями, базирующимися в США, что значительно превышает число европейских организаций(всего 25). Несколько европейских моделей конкурируют на мировом уровне. Одна из них — французская Mistral AI, ведущий поставщик моделей с открытым исходным кодом, собравший $1 млрд с 2023 года. Однако в технологической гонке за постоянное улучшение характеристик моделей компания по-прежнему недофинансирована по сравнению со своими конкурентами из США. Например, OpenAI привлекла $11,3 млрд, а Anthropic — $8,7 млрд.

Приложения ИИ (AI applications). В Европе есть несколько новых уникальных экземляров ИИ (например, DeepL, Synthesia и Wayve). В регионе также находятся ведущие мировые компании-разработчики программного обеспечения (такие как Dassault Systèmes, Hexagon и SAP), которые все чаще встраивают технологии ИИ поколения в свои решения. Например, в 2023 году SAP пообещала инвестировать более 1 миллиарда долларов в компании ИИ поколения. Однако Европа отстает от США, привлекая по состоянию на 2023 год лишь 12% мирового пула частного капитала и венчурного финансирования для SaaS-компаний ИИ. Более того, несколько ведущих европейских стартапов и масштабируемых компаний в сфере искусственного интеллекта (например, Hugging Face с оценкой в ​​4,5 млрд долларов и Dataiku с оценкой в ​​3,7 млрд долларов), перенесли свою штаб-квартиру из Европы в США.

Услуги ИИ (AI service). На долю Европы приходится около 15% мирового рынка услуг ИИ, что ставит ее сразу за Соединенными Штатами, которые лидируют с долей около 40%. Такое значительное присутствие на рынке обеспечивает Европе основу для расширения услуг, связанных с ИИ.

Спрос на электроэнергию.

По оценкам McKinsey, растущий спрос на электроэнергию для центров обработки данных может привести к увеличению потребления электроэнергии в Европе как минимум на 180 тераватт-часов к 2030 году, что эквивалентно более 5% от общего годового потребления электроэнергии в Европе в 2023 году. Это обусловлено спросом на вычислительную мощность центров обработки данных в Европе, который, по прогнозам McKinsey, к 2030 году увеличится более чем втрое и достигнет 35 гигаватт установленной мощности. Действительно, центры обработки данных являются крупными потребителями энергии: гипермасштабный центр обработки данных может потреблять столько же энергии, сколько 80 000 домохозяйств.

Эти новые требования окажут дополнительное давление на европейскую энергосистему, которая и так испытывает значительные нагрузки. Во-первых, ожидается, что спрос на электроэнергию в регионе возрастет на фоне растущих усилий по декарбонизации и электрификации в различных секторах, при этом абсолютный спрос на электроэнергию, как ожидается, увеличится на 20–25% к 2030 году (с 3200 тераватт-часов в 2023 году до примерно 4000 тераватт-часов в 2030 году, включая спрос со стороны центров обработки данных). Кроме того, конкурентоспособность цен на энергоносители в Европе низкая: в мае 2024 года цены на промышленную электроэнергию в Европе будут примерно на 70% выше, чем в Соединенных Штатах. Наконец, в Европе самая старая электросеть в мире (в среднем 45–50 лет по сравнению с 35–40 годами в Северной Америке и 15–20 годами в Китае). Это может привести к неэффективности распределения электроэнергии.

С другой стороны, этот значительный рост потребления электроэнергии может послужить положительным стимулом для энергетических операторов инвестировать в новые мощности. Кроме того, Европа имеет преимущество в чистой энергии, имея 61% низкоуглеродных источников в своем электроэнергетическом балансе по сравнению с 40% в Соединенных Штатах и ​​34% в Китае.

Источник.

Время делать ставки: возможности искусственного интеллекта в Европе. 1 октября 2024 г. Александр Сухаревский, Эрик Хазан, Свен Смит, Марк-Антуан де ла Шеваснери, Марк де Йонг, Сольвей Иеронимус, Ян Мишке и Гийом Дагорре.

https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/time-to-place-our-bets-europes-ai-opportunity

Time to place our bets: Europe’s AI opportunity. October 1, 2024. By Alexander Sukharevsky, Eric Hazan, Sven Smit, Marc-Antoine de la Chevasnerie, Marc de Jong, Solveigh Hieronimus, Jan Mischke, and Guillaume Dagorret.

Автоматизация закупок

Из статьи "Почему уход SAP не обрушил автоматизацию закупок: семь заблуждений рынка". B2B-CenterMarch 12, 2024.

Когда в России формировался рынок электронных торгов и закупок, вокруг них существовало много мифов. «Электронные тендеры долго и сложно внедрять», «без бумажных документов не обойтись». Но эти прогнозы не подтвердились!

Теперь о прогнозах, что без западных программ в бизнес-процессах закупок невозможно обойтись.

Компании активно переходят к сквозной автоматизации закупочного процесса и цифровыми становятся все этапы: от заявки внутреннего заказчика до поставки товара. В профессиональном сообществе появились мифы.

Миф 1. Комплексную сквозную автоматизацию умели делать только ушедшие западные вендоры

Еще недавно российские разработчики были не столь заметны на рынке, потому что не могли так громко заявлять о себе, как мировые гиганты. Между тем отечественные IT-компании за последние годы добились значительных результатов.

На рынке представлен целый ряд конкурентных отечественных решений для управления закупками. Это SRM-системы непосредственно для закупочного процесса, ERP-системы для бюджетирования и оплат, BI-системы для аналитики и отчетности, MDM-системы для управления мастер-данными.

Существуют и решения, которые охватывают сразу все этапы закупочного процесса, такие как B2B Altis, Agora, Isource.

Миф 2. В каждой компании процессы уникальны, поэтому их лучше автоматизировать своими силами

Уникальность присутствует, но лишь до определенной степени. Закупочный процесс состоит из довольно стандартных шагов. Предприятию нужно спланировать закупку, согласовать, найти поставщиков и аккредитовать их, провести торги, выбрать победителя, заключить договор, отследить факт поставки. Эти шаги могут различаться в деталях, но сам процесс у всех будет выглядеть примерно одинаково.

Оптимальная стратегия - не пытаться создать собственный инструмент с нуля, а найти уже существующий, который охватывает все этапы закупок. И настроить существующее IT- решение под свои индивидуальные задачи.

Миф 3. Автоматизировать надо сразу весь закупочный контур

Многие компании полагают, что нужно внедрить единую монолитную IT-систему, которая сразу охватит все этапы закупочного процесса. Это сложная и трудоемкая работа, особенно для крупного предприятия с большим количеством филиалов.

Альтернативный подход основан на модульной архитектуре IT- решения. В отличие от монолита, он позволяет начать с автоматизации одного-двух этапов, постепенно охватывая весь закупочный процесс.

Важно провести анализ закупок, чтобы понять, где в компании наиболее остро ощущаются сложности. Это может быть автоматизация малых закупок, поиска поставщиков или контрактов. Благодаря модульной структуре можно в короткие сроки запустить пилотный проект, устранить узкие места и при минимальных затратах получить наибольший эффект.

Миф 4. Необходимо на старте проекта предусмотреть все нюансы бизнес-процессов

Почти всегда задача на входе значительно отличается от результата на выходе. Когда автоматизируется сложный процесс, невозможно все изначально продумать. Иначе можно изобрести запутанную систему, которая на практике просто не будет работать.

Избежать такой ситуации помогает гибкий подход. В продукт непрерывно шаг за шагом вносятся улучшения: сделали, проверили, доработали, начали следующий этап. Благодаря чему сохраняется устойчивость, появляется возможность уточнять бизнес-требования в процессе разработки.

Миф 5. Комплексная автоматизация требует гигантских бюджетов и длительных сроков внедрения

Бюджет всегда зависит от контура проекта. Зачастую в компаниях уже внедрено несколько разрозненных систем, и возникла так называемая лоскутная автоматизация. Для начала стоит объединить несколько этапов в единый контур, например, выстроить процесс от закупки до оплаты (procure-to-pay). Такой подход поможет при меньших затратах сразу получить эффект от автоматизации. И в перспективе охватить уже весь сквозной процесс.

Сроки также гибко варьируются в зависимости от того, какой модуль внедряется. Если компания хочет автоматизировать сорсинг поставщиков на базе электронной торговой площадки, то потребуется один-три месяца. После чего достаточно быстро можно настроить контрактный модуль, так как информация о контрагентах и результатах торгов уже автоматически собирается в системе.

Миф 6. Проекты по автоматизации всегда содержат излишнюю функциональность

Коробочные монолитные решения могут содержать излишнюю функциональность. Но на рынке представлены различные платформы, которые можно настраивать под специфику каждой компании. Таким образом, компания может подключить только ту функциональность, которую она будет фактически использовать.

Миф 7. В первую очередь нужно автоматизировать сложные процессы

Многие предприятия начинают со стратегически важных процессов, забывая о низкостоимостных закупках. При этом обслуживание таких закупок требует значительных ресурсов. Их цифровизация на базе корпоративного интернет-магазина дает возможность до 30% сократить транзакционные издержки.

В корпоративном магазине пул партнеров формируется заранее закупщиком. Покупки в системе осуществляют непосредственно заказчики продукции из профильных департаментов с учетом выделенных им финансовых лимитов. За счет такого самообслуживания повышаются персональная ответственность и осознанность заказчиков, снижается число претензий к качеству закупаемых товаров. Упрощаются процесс взаимодействия с поставщиками и документооборот, сокращаются складские запасы. Отдел закупок освобождается от большого количества рутинных задач и может сосредоточиться на более сложных стратегических категориях товаров и услуг.

Отечественные IT-решения для закупок доказали, что способны заменить продукты зарубежных вендоров. Они гибко настраиваются, учитывают особенности разных компаний и их закупочных систем, а внедрение не требует больших бюджетов и может проводиться в сжатые сроки.

Источник.

Автор: Бойко Андрей, коммерческий директор B2B-Center
https://telegra.ph/Pochemu-uhod-SAP-ne-obrushil-avtomatizaciyu-zakupok-sem-zabluzhdenij-rynka-03-12