Что можно сделать в управление проектами ИТ

В основе успешных инициатив лежит часто недооцененный, но критически важный компонент: Офис управления проектами (PMO).

PMO выступает в качестве стратегического командного центра для трансформационных путешествий, координируя ресурсы, сроки, методологии и ожидания заинтересованных сторон. Поскольку организации продолжают преодолевать трудности цифровой трансформации, роль PMO превратилась из чисто административной функции в стратегический центр, который управляет реализацией бизнес-ценностей.

Хотя технологии и данные являются важнейшими движущими силами трансформации, человеческий фактор остается центральным для успеха.

Человеческий фактор в управлении проектами

Переход от технологически-ориентированных подходов к человеко-ориентированным

Техническое совершенство само по себе не гарантирует успеха проекта. Самое сложное решение не принесет пользы, если люди, которым оно предназначено, не вовлечены, не обучены и не мотивированы на принятие новых методов работы.

Гуманный подход к трансформации ставит во главу угла:

• Взаимодействие с заинтересованными сторонами: создание подлинной поддержки, а не обязательного соответствия. 
• Управление изменениями: поддержка людей на психологическом пути трансформации. 
• Создание знаний: развитие внутренних возможностей, которые обеспечивают самодостаточность. 
• Культурное соответствие: обеспечение соответствия технических решений организационной культуре и ценностям. 
• Пользовательский опыт: проектирование процессов и интерфейсов с учетом человеческого опыта.

Принятие решений на основе данных: необходимое дополнение

Хотя человеческий фактор является основным, данные - это компас, который указывает  направление усилий по трансформации. Данные используются для:

• Идентификация узких мест и препятствий до того, как они повлияют на сроки проекта.
• Измерение вовлеченности принятия изменений пользователями в режиме реального времени.
• Количественная оценка влияния на бизнес, а не только на техническое завершение проекта.
• Распределение ресурсов на основе потенциала создания ценности.
• Корректировка курса.

Интеграция гуманного лидерства с принятием решений на основе данных создает мощную синергию — ту, которая уравновешивает эмпатию и аналитику, сердце и голову, людей и показатели производительности. Такой подход признает, что данные и человечность являются взаимодополняющими силами, а не конкурирующими приоритетами.

Современный офис управления проектами (PMO) - стратегический партнер в трансформации бизнеса

Переосмысление роли и ценностного предложения PMO

PMO функции как стратегического партнера в трансформации бизнеса:

• Business Value Orchestrator: обеспечение того, чтобы технические реализации трансформировались в измеримые бизнес-результаты. 
• Transformation Facilitator: руководство организацией в ходе сложных изменений. 
• Cross-Function Connector: разрушение разрозненности между ИТ- и бизнес-подразделениями. Innovation Catalyst: выявление возможностей использования возможностей программного обеспечения для получения конкурентного преимущества. 
• Knowledge Hub: формирование институциональной экспертизы, способствующей самодостаточности.

Ключевые функции современного PMO

Объем обязанностей PMO продолжает расширяться в связи с растущей сложностью решений и ускорением темпов бизнес-изменений:

• Стратегическое согласование: обеспечение поддержки инициативами более широких бизнес-целей. 
• Управление и методология: создание фреймворков, которые уравновешивают структуру и гибкость. 
• Оркестровка ресурсов: оптимизация развертывания специализированных навыков. 
• Управление изменениями: руководство человеческой стороной трансформации. 
• Отслеживание ценности: измерение и информирование о полученных бизнес-преимуществах.
• Управление знаниями: сбор извлеченных уроков и наращивание организационных возможностей.
• Координация поставщиков: управление экосистемой партнеров по внедрению.

Критические факторы успеха PMO, ориентированных на человеческие ресурсы и данные

Спонсорство руководства и управление, ориентированное на человека

Успешные PMO работают при сильной поддержке руководства, которое принимает человеческий фактор трансформации. Без лидеров, которые ставят людей на первое место наряду с технологиями, проекты могут быть завершены, но трансформация потерпит неудачу.

Структура управления, ориентированная на человека, обычно включает в себя:

• Исполнительные руководящие комитеты с представителями, которые понимают как технические, так и человеческие факторы. 
• Четкие роли и обязанности с ответственностью как за техническую поставку, так и за принятие пользователями. 
• Прозрачные процессы принятия решений, которые включают отзывы заинтересованных сторон.
• Регулярные совещания по управлению, на которых рассматриваются как показатели прогресса, так и человеческий опыт. 
• Сбалансированные системы показателей, которые отслеживают техническое завершение, влияние на бизнес и принятие пользователями.

Интегрированное управление изменениями

Управление изменениями больше не является второстепенной задачей, а интегрировано в каждый аспект планирования и реализации проекта:

• Анализ заинтересованных сторон, позволяющий выявить ранние воздействия и точки сопротивления. 
• Стратегии коммуникации, адаптированные к различным потребностям и проблемам аудитории.
• Подходы к обучению, выходящие за рамки функций/возможностей, чтобы сосредоточиться на новых способах работы. 
• Оценки воздействия изменений включены в технические проектные решения. 
• Показатели готовности к изменениям отслеживаются вместе с показателями технического прогресса.

Управление ресурсами на основе данных

В новой норме управления проектами управление ресурсами выходит за рамки электронных таблиц и целевых показателей использования:

• Инвентаризация навыков, которая охватывает как технические возможности, так и гибкие навыки.
• Планирование мощностей на основе фактических данных об эффективности, а не теоретических оценок. 
• Протоколы распределения ресурсов, которые подбирают членов команды к ролям, которые используют их сильные стороны. 
• Подходы к обучению и передаче знаний, основанные на данных о стиле обучения.
• Метрики баланса между работой и личной жизнью для предотвращения выгорания и поддержания здоровья команды.

Постоянное обучение и совершенствование

Отличительной чертой зрелых офисов управления проектами является их приверженность накоплению знаний и постоянному совершенствованию:

• Систематическое извлечение уроков из опыта ретроспектив проектов.
• Сообщества практиков, способствующие обмену знаниями между командами.
• Сравнительный анализ эффективности по отраслевым стандартам и предыдущим проектам.
• Экспериментальные подходы, поощряющие инновации в реализации проектов.
• Циклы обратной связи, включающие идеи со всех уровней организации.

Распространенные проблемы при трансформации и человеко-ориентированный подход

Несмотря на лучшие намерения, внедрения ПО часто сталкиваются с проблемами, которые могут свести на нет прогресс. Ориентированный на человека и управляемый данными подход предлагает новые способы решения этих вечных проблем:

Согласование заинтересованных сторон и управление ожиданиями

Согласование заинтересованных сторон остается одной из наиболее распространенных точек отказа в проектах внедрения ПО. Гуманный подход решает эту проблему следующим образом:

• Разработка карт взаимодействия с заинтересованными сторонами, которые предвосхищают проблемы и вопросы.
• Создание индивидуальных планов коммуникации на основе потребностей и предпочтений заинтересованных сторон.
• Установление регулярных точек соприкосновения, откалиброванных по соответствующей частоте и уровню детализации.
• Использование визуализации данных для предоставления сложной информации заинтересованным сторонам, не являющимся техническими специалистами.
• Достижение консенсуса посредством организованных семинаров и совместных рамок принятия решений.

Техническая сложность и интеграция

Технические аспекты внедрения ПО представляют собой уникальные проблемы, для решения которых необходим комплексный подход, основанный на анализе человека и данных:

• Использование понятного, нетехнического языка для объяснения сложных концепций заинтересованным сторонам бизнеса.
• Создание визуальных представлений технических архитектур и точек интеграции.
• Баланс стандартных процессов с законными требованиями, специфичными для бизнеса.
• Обеспечение того, чтобы сценарии тестирования отражали реальные рабочие процессы людей, а не только технические пути.
• Сбор и анализ отзывов пользователей о технических решениях по проектированию.

Баланс скорости и качества с учетом человеческих ограничений

В современной быстро меняющейся бизнес-среде офисы проектов внедрения ПО сталкиваются с постоянным давлением, связанным с необходимостью ускорения сроков внедрения:

• Внедрение гибких подходов, адаптированных для контекстов, которые поддерживают устойчивый темп.
• Приоритизация функциональности на основе как деловой ценности, так и готовности людей к адаптации.
• Разработка стратегий тестирования, которые гарантируют качество без перегрузки команд.
• Создание реалистичных сроков, которые учитывают человеческие факторы, такие как кривые обучения и усвоение изменений.
• Мониторинг показателей благополучия команды наряду с индикаторами прогресса.

Использование аналитики для гуманной трансформации на основе данных

Интеграция ориентированного на человека лидерства с мощной аналитикой данных представляет собой передовую линию эволюции PMO.

Комплексная экосистема панели мониторинга, ориентированная на человека

Панели мониторинга удовлетворяют разнообразные потребности заинтересованных сторон на всех уровнях, предоставляя нужную информацию в правильном формате нужным людям:

• Панель мониторинга сегментов портфеля: предоставляет руководителям PMO, ИТ-директорам, вице-президентам и ИТ-директорам стратегическую видимость статуса завершения по фазам, запланированных и фактических показателей и статистики сегментов.
• Панель мониторинга руководства: эта панель мониторинга, разработанная специально для вице-президентов и ИТ-директоров, предоставляет краткое изложение показателей для выделения самого важного. Руководителям не нужны все детали — им нужна ясность относительно влияния на бизнес и критических точек принятия решений.
• Панель мониторинга проекта: менеджеры проектов, менеджеры по тестированию и ИТ-менеджеры получают в режиме реального времени информацию о статусе рабочих элементов, использовании ресурсов и всестороннем отслеживании задач, проблем и тестовых случаев.
• Приборная панель: обеспечивает визуализацию прогресса проекта по фазам, что позволяет осуществлять стратегический надзор на протяжении всего жизненного цикла внедрения.
• Персонализированное рабочее пространстов: централизация персональных задач, проблем, тестовых случаев, утверждениий, пользовательских историй, рисков и призывов к действию.

Расширенная аналитика для принятия обоснованных решений

Преобразование необработанных данных проекта в полезную информацию, которая помогает человеку принимать решения:

• Аналитика процессов: руководители проектов, менеджеры по тестированию и ИТ-менеджеры получают информацию о владельцах процессов, уровнях процессов и статусе направления бизнеса. Эти сведения позволяют оптимизировать процессы, не упуская из виду влияние изменений процессов на человека. 
• Аналитика обеспечения качества: руководители тестирования и руководители PMO могут отслеживать общее количество тестовых случаев, просроченные рабочие элементы, дефекты и использование ресурсов. Этот комплексный обзор помогает обеспечить качественные результаты, одновременно балансируя рабочую нагрузку между членами команды, чтобы предотвратить выгорание.
• Пульс проекта: руководители PMO и ИТ-директора могут отслеживать ключевые показатели, включая даты начала и окончания проекта, а также проценты прогресса на основе количества задач, веса и вех. Этот целостный обзор состояния проекта позволяет проактивно управлять как техническим прогрессом, так и благополучием команды.
• Статистика вех: руководители PMO получают углубленный анализ всех вех проекта, облегчая стратегическое планирование, гарантируя, что критические действия пути получат соответствующее внимание и ресурсы без перегрузки команд.
• Задачи-инсайты: руководители проектов получают поэтапные инсайты для каждого члена проекта, обеспечивая целенаправленное руководство и обоснованные решения о распределении ресурсов. Такая детальная прозрачность способствует эффективному управлению командой и балансировке рабочей нагрузки.

Инструменты для совместной работы, улучшающие взаимодействие людей

Расширяют, а не заменяют человеческое сотрудничество с помощью инструментов, призванных сделать командную работу более эффективной:

• Обзор согласований и утверждений: заинтересованные стороны проекта получают видимость родительских и дочерних подписей через интуитивно понятное пирамидальное представление. Эта ясность относительно статуса утверждения и обязанностей заинтересованных сторон оптимизирует принятие решений, обеспечивая при этом надлежащее распределение ответственности.
• Автоматически генерируемые отчеты: автоматическая генерация отчеты о встречах, отслеживание CTA, отчеты о проблемах и полную документацию по рабочим элементам. Эта автоматизация снижает административную нагрузку, одновременно повышая прозрачность коммуникации — ключевой аспект управления проектами, ориентированного на человека.
• Аналитика событий: руководители PMO и ИТ-директора получают видимость деталей сеансов и процентов посещаемости, максимизируя влияние событий проекта и обеспечивая эффективное использование совместного времени. Хорошо организованные встречи создают ценность, а не потребляют ее.
• Группы портфелей: настраиваемые представления портфелей, которые способствуют бесперебойному сотрудничеству между всеми ролями проекта, сохраняя стратегическое соответствие для заинтересованных сторон-исполнителей. Эта гибкость позволяет командам организовывать информацию способами, которые наилучшим образом соответствуют их конкретным потребностям и стилям работы.

Трансформирующее влияние возможностей PMO

Ключевые способы трансформации возможностей PMO:

• Улучшенная видимость с человеческим контекстом: обеспечение видимости всех аспектов внедрения ПО, сохраняя при этом осведомленность о человеческих факторах, которые влияют на успех.
• Ускоренное выполнение с устойчивым темпом: оптимизированные рабочие процессы и автоматизированная отчетность сокращают административные издержки, позволяя командам сосредоточиться на деятельности по добавлению ценности, не создавая неустойчивых рабочих нагрузок или условий выгорания.
• Улучшенное качество за счет сбалансированного надзора: специализированная аналитика для обеспечения качества помогает выявлять потенциальные проблемы на ранних этапах, гарантируя при этом последовательное выполнение контрольных показателей качества — без создания культуры микроменеджмента или чрезмерного давления.
• Оптимизированное использование ресурсов с фокусом на благополучие: подробные сведения о распределении ресурсов позволяют более эффективно планировать мощности, помогая руководителям гарантировать, что специализированные ресурсы будут использованы.
• Лучшее согласование заинтересованных сторон за счет прозрачной коммуникации: настраиваемые панели мониторинга и автоматизированные отчеты гарантируют, что все заинтересованные стороны будут оставаться информированными и согласованными на протяжении всего пути внедрения, создавая прозрачность, которая необходима для сотрудничества, основанного на доверии.
• Создание знаний для долгосрочного успеха: централизация информации о проектах и ​​предоставление структурированных репозиториев для документации и аналитических данных помогает организациям создавать институциональные знания, которые приносят пользу как текущим реализациям, так и будущим инициативам.
• Решения на основе данных с человеческой мудростью: аналитические возможности преобразуют необработанные данные проекта в применимые на практике аналитические данные, не исключая из уравнения человеческое суждение, создавая сбалансированный подход к принятию решений, который имеет решающее значение для «новой нормы» управления проектами ПО.

Реальное воздействие: гуманная трансформация на основе данных в действии

Возможные улучшения:

• Ускоренное время окупаемости: сроки внедрения сокращены на 20–30 % за счет улучшения координации и упреждающего решения проблем.
• Более высокие показатели адаптации пользователей: увеличение адаптации пользователей на 40–50 % на начальных этапах ввода в эксплуатацию благодаря лучшему управлению изменениями и взаимодействию с заинтересованными сторонами.
• Оптимизация ресурсов: улучшение использования ресурсов на 25 % за счет лучшего планирования мощностей и балансировки рабочей нагрузки.
• Улучшение качества: сокращение критических дефектов на 35 % за счет улучшения координации тестирования и аналитики качества.
• Удовлетворенность команды: значительное повышение удовлетворенности проектной группы и снижение выгорания, что приводит к лучшему удержанию талантливых сотрудников.

Заключение

Будущее совершенства PMO заключается в продуманной интеграции человеческой мудрости и цифровых возможностей — сочетании эмпатии, креативности и адаптивности опытных профессионалов с мощностью обработки данных, аналитическими возможностями и автоматизацией процессов.

Используя комплексные возможности в рамках философии трансформации, ориентированной на человека, офисы управления проектами могут выйти за рамки своей традиционной роли администраторов проектов и стать настоящими катализаторами развития бизнеса, способствуя не только успешным внедрениям, но и значимому прогрессу человечества и устойчивому успеху бизнеса.

Источник

Незначительно переработанный материал:

Продукт: SAP Portfolio и Project Management для SAP S/4HANA

Что такое цифровой близнец?

Цифровой двойник — это виртуальное представление физического продукта, системы или процесса, используемое для понимания и прогнозирования производительности физического аналога. 

Цифровые двойники используются для моделирования и оптимизации продукта и производственной системы перед инвестированием в физические прототипы или внедрением действующего завода (экспонат). Этот экспонат демонстрирует высокоуровневый вид цифрового двойника, чтобы охватить как можно больше конфигураций, но мощь цифрового двойника проявляется при добавлении деталей. Каждый шаг процесса может включать бесконечное количество деталей, чтобы максимально использовать цифровой двойник и оптимизировать весь процесс.

Цифровые двойники могут использоваться для решения типичной проблемы производственных затрат путем тестирования и итерации входных параметров проектирования для оптимизации затрат (нормированной стоимости «X» (LCOx) и чистой приведенной стоимости (NPV)) на протяжении всего срока службы актива.

Используя вероятностную расширенную аналитику (AA) и методы генеративного ИИ (gen AI), цифровые близнецы могут помочь прояснить жизнеспособность проекта, количественно оценивая влияние внешних факторов на экономические показатели потенциального проекта в течение его срока эксплуатации. При полном использовании цифровых близнецов производственные затраты (LCOx) могут быть снижены на 5–15%.

42 важных ИТ технологий

42 наиболее важных изменения и развития по трем направлениям трансформации технологий

Переосмысление роли и стратегии

Упрощение продуктового портфеля

Сокращение операционной и технической сложности.

Получениепреимуществ масштаба.

Сосредоточение на наиболее важным для клиентов.

Программное обеспечение как услуга (SaaS)

Вывод на рынок и продажи преднастроенных и кастомизированных программных решений.

Продажи платформ и решений других компаний под собственными брендами.

Цифровизация потребительского поведения​

Оценка цифрового прогресса сквозь призму потребительского поведения.

Организация междисциплинарных команд для каждого типа потребительского поведения с целью улучшения цифровых показателей.

Встраивание в партнерские каналы

Расширение охвата рынка, установив отношения с компаниями, которые могут продавать ваши комплиментарные продукты или услуги по своим каналам распространения.

Переосмысление доставки программного обеспечения

Гибкость в масштабах предприятия​

Внедрите гибкие организационные структуры, процессы и управление. Это позволит сосредоточиться на наиболее важном для клиентов.

Мастерство в создании программного обеспечения

Создание мелких команды из лучших разработчиков.

Интернализация разработчиков

Опора преимущественно на внутренних разработчиков вместо того, чтобы полагаться на внешних подрядчиков и поставщиков.

Операционная модель платформы​

Организация совместных бизнес- и технологических команд для обеспечения потоков создания клиентской ценности.

Финансирование на основе предложения​

Финансирование команд, а не проектов. Это стабилизирует численность и потенциал рабочей силы, повышает сплоченность и развивает более эффективные и более специализированные команды.

Государственный контроль

Переходит от управления процессами к автоматизированному управлению производственными системами на основе состояния.

Модель снабжения на основе внутренних источников

Общая платформа для обслуживания несколько продуктов, направлений бизнеса или страновых поставок.

«Сдвиг влево» к более ранним, высокоавтоматизированным процессам развертывания и ИТ-операций

Ускорение доставки приложений и услуг за счет автоматизации и оптимизации ИТ-процессов и интеграции таких обязанностей, как тестирование в более ранние этапы жизненного цикла разработки программного обеспечения.

Проектирование надежных решений ​

Применение навыков и инструментов разработки программного обеспечения для повышения надежности ИТ-инфраструктуры и полномасштабных производственных систем.

Геймифицированная операционная модель

Использование геймификации для повышения и признания мастерства инженеров.

Порталы разработчиков

Предоставление разработчикам единого, унифицированного и связного пользовательского интерфейса на протяжении всего жизненного цикла разработки, от идеи до развертывания и эксплуатации.

Модернизация приложений на основе партнерства​

Привлечения третьих сторон для обновления нестратегических приложений.

Платформы с низким кодом или без кода

Предоставление нетехническим сотрудникам возможности писать простые приложения без участия разработчиков, снижая зависимость от ручных процессов.

Фундамент, ориентированный на будущее

Гибридное облако

Использование сочетания частных и общедоступных облачных сервисов для использования их преимуществ.

Переносимость облаков

Обеспечение перемещения критически важных приложений из общедоступного облака в резервное общедоступное облако или в локальную инфраструктуру.

Трансграничные платформы

Обслуживание клиентов из разных сфер бизнеса и стран, не жертвуя при этом преимуществами локализации.

Гибридная архитектура планирования ресурсов предприятия (ERP) нового поколения

Перенос стандартизированных бизнес-функции, таких как HR, в программное обеспечение как услугу (SaaS) и сохранение более компактной ERP-системы управления бизнесом.

Программное обеспечение как услуга, ориентированное на API (SaaS)

Разработка приложений для облегчения последующей интеграции и подключения.

Модернизация устаревшего программного обеспечения и погашение технологического долга

Разделение и декомпозиция. Это позволяет количественно оценить технологический долг. Рационализация приложений.

Устранение и сведение к минимуму устаревшие системы.

Периферийные вычисления

Уменьшение времени отклика и сохранение пропускной способности.

Перемещение вычислений и хранилищ данных ближе к тому месту, где они необходимы или где оин используются.

Ценообразование на основе потребления в приватных облаках

Взимание платы с внутренних бизнес-подразделений на основе использования ими внутренних технологических ресурсов, чтобы помочь заинтересованным сторонам лучше управлять возвратными платежами.

Невидимая кибербезопасность

Внедрение кибербезопасности в процесс разработки и производственную среду, чтобы обеспечить безопасность и одновременно поддержать кибербезопасность.

Событийно-ориентированная архитектура​

Организация взаимодействия систем друг с другом.

Реагирование на бизнес-события в режиме реального времени без дорогостоящих интеграций.

Эксплуатация и использование API

Полное управление API на протяжении всего их жизненного цикла.

Обеспечение доступности API на порталах разработчиков, где любая команда сможет быстро получить доступ к API.

Микро-фронтальные приложения​

Создание отдельными командами веб- и мобильные экраны независимо от команды, отвечающей за общий веб- и/или мобильный канал.

Неизменяемая инфраструктура как потребляемый продукт

Создание инфраструктуры как предварительно настроенный расходный продукт, чтобы избежать затрат времени и средств на изменения.

Облачные сервисы искусственного интеллекта​

Предварительно упакованные возможности ИИ от облачных провайдеров, что упрощает предприятиям быстрое внедрение ИИ в свои приложения.

GraphQL

Дополнительный уровень взаимодействия между фронт-эндом и бэк-эндом. Это снижает взаимозависимость между командами.

Базы данных нового поколения

Работа с новыми технологиями баз данных либо в облаке, чтобы обеспечить большую масштабируемость и переносимость, либо непосредственно в основной памяти, чтобы уменьшить задержку в обработке данных и вычислениях.

Генеративный ИИ

Использование генеративного искусственного интеллекта для создания нового контента, повышения производительности и взаимодействия с клиентами.

Квантовые технологии​

Применение уникальных свойств квантово-механических систем для решения новых или ранее неразрешимых задач.

Sidecars-контейнеры и технологии service mesh

Интеграция внутренних микросервисов для отделения технической работы от работы микросервисов. Это необходимо на сосредоточении микросервисов на бизнес-задачах.

Облака

Размещение облачных центров обработки данных рядом с мобильными устройствами, данными и приложениями, которые они поддерживают.

Сети нового поколения

Автоматизация реконфигурацию сети для перехода от дорогостоящего оборудования конечных точек к программным решениям.

Источник

https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/hitchhikers-guide-to-technology-42-shifts-that-matter-to-enterprise-tech-leaders

Регулирование цифровой экономики

Существуют три основных подхода к регулированию цифровой экономики:

• американская модель, ориентированная на рынок,
• китайская модель, основанная на государственном регулировании,
• европейская модель, основанная на правах человека.

Американская рыночная модель основана на идее обеспечения максимальных стимулов для инноваций. Модель опирается на идею свободного рынка и свободного интернета и оставляет правительству минимальную роль в регулировании. Вместо этого управление цифровой экономикой передается технологическим компаниям.

Китайская государственная модель в части цифровой экономики совершенно иная. Кроме того, Китай использует технологии для цензуры, наблюдения и пропаганды в целях сохранения социальной стабильности и укрепления политической власти.

Европейская модель основана на правах человека, то есть на человекоцентричном видении цифровой экономики. Он отдает приоритет защите основных прав личности, сохранению демократических структур общества, а также идее более справедливого распределения выгод от цифровой трансформации.

Каждое правительство в своей юрисдикции стремится обуздать поведение крупнейших технологических гигантов. Правительства все больше обеспокоены высокой концентрацией на рынке. На рынке мало влиятельных игроков, чио не обеспечивает экономический контроль. Поэтому правительства обеспокоены поведением технологических гигантов, что оказывает пагубное влияние на отдельных людей и общество.

Идет борьба по вопросу регулированию, обнажая разные взгляды на управление цифровым обществом . Здесь ЕС, безусловно, является игроком. И получилось така, что ЕС, вместо того, чтобы быть разработчиком цифровых технологий, является основным регулятором таких технологий. ЕС был в авангарде регулирования конфиденциальности данных благодаря своему новаторскому GDPR — Общему регламенту защиты данных, который был принят еще в 2016 году. ЕС также был ведущим исполнителем антимонопольного законодательства против технологических компаний. ЕС гораздо более строг, чем Соединенные Штаты, когда дело касается регулирования контента в интернете. Именно ЕС сейчас собирается принять первый в мире обязательный, всеобъемлющий закон, регулирующий искусственный интеллект.

И глобальные компании тоже часто приходят к выводу, что в их интересах распространить европейское регулирование на глобальные контакты, на глобальное производство, на глобальные рынки. Это поможет им избежать затрат на соблюдение различных режимов регулирования.

Китай показал миру, что свобода не обязательна для инноваций, и это очень трудно признать американцам и их союзникам, которые верят в преимущества либеральной демократии. Итак, теперь другие страны смотрят на Китай и говорят: «Послушайте, на самом деле у нас может быть и то, и другое. Мы можем иметь политический контроль. И мы можем добиться процветающих инноваций и очень устойчивого экономического роста». Это одно из преимуществ, которое может предложить Китай. Но США и ЕС трудно воспроизвести преимущества, которые дает подход Китая к регулированию.

С другой стороны, в Соединенных Штатах меняется общественное мнение. Люди больше не доверяют технологическим компаниям и хотят большего регулирования. Впрочем, и не только. именно именно европейцы регулируют американские технологические компании.

Источник.

https://www.mckinsey.com/featured-insights/mckinsey-on-books/author-talks-anu-bradford-discusses-the-race-to-become-the-next-technology-superpower

Авторские беседы: Ану Брэдфорд обсуждает гонку за то, чтобы стать следующей технологической сверхдержавой

Anu Bradford, the Henry L. Moses Professor of Law and International Organization at Columbia University School of Law, the book, Digital Empires: The Global Battle to Regulate Technology (Oxford University Press, September 2023).

Ану Брэдфорд, профессором права и международных организаций имени Генри Л. Мозеса на юридическом факультете Колумбийского университета, книгf «Цифровые империи: глобальная битва за регулирование технологий»

10 идей, формирующих бизнес-ландшафт

10 идей из статьи 

1. Builder are eating the world. "Созидатели" пожирают мир.

Высказывание Марка Андриссена: «Программное обеспечение пожирает мир» может проинтепретировано другим способом, Примерно так: "создатели из цифрового мира пожирают мир". Для бизнес-лидеров важно - насколько хорошо они могут использовать программное обеспечение для создания различных объектов — от бизнеса до цифровых продуктов. Стоимость создания новых продуктов и услуг  на основе цифровых технологий будет продолжать снижаться, а доступные инструменты будут проще в использовании. Это откроет двери для гораздо большего числа "создателей" и сделает процесс сборки вещей быстрее и дешевле. 

Масштабирование по-прежнему будет проблемой, требующей особого внимания, но компании, которые научатся быстро создавать, тестировать и адаптировать продукты, будут в наилучшем положении. ИИ продолжает развиваться, а затраты на технологические инновации снижаются, и оба этих фактора бросят вызов не только бизнесу, но и бизнес-моделям.

Ключевые факты

По оценкам McKensey, около 30 триллионов долларов корпоративных доходов принесут продукты, которые еще не вышли на рынок. Около 70% лидеров цифровой трансформации уже создают собственное программное обеспечение в областях, которые обеспечивают конкурентное преимущество. Финансовые директора рассматривают создание новых предприятий как наиболее вероятное стратегическое действие организаций в ближайшие 12 месяцев.

Выводы

Сосредоточьтесь на двух наиболее важных элементах работы "создателя": во-первых, создайте что-то важное: новый продукт, решение или бизнес, который создаст конкурентное преимущество; и, во-вторых, создать команду с правильными стимулами, инструментами и управлением для создания продуктов или услуг. Отсутствие идей редко является причиной неудач в создании чего-то нового. Идеи есть, проблемы с их воплощением.

Около $30 триллионов корпоративных доходов будут получены за счет продуктов, которые еще не созданы и не выведены на рынок.

Вопросы к размышлению

• Как создаете инженерную культуру, в которой у людей есть возможности и стимулы для творчества и инноваций?
• Что построите в ближайшие 12 месяцев то, что создаст преимущество для бизнеса, а не просто товар или, что еще хуже, денежную яму?
• Используете ли программное обеспечение для создания продуктов, услуг или бизнеса, которые создают реальное конкурентное преимущество?

2. Innovators dominate headlines, but scalers dominate markets. Инноваторы доминируют в заголовках, а "масштаберы" доминируют на рынках.

Посмотрите, звучит ли это знакомо: на сцену выходит захватывающая новая технология, и безумная борьба приводит к множеству экспериментов и нескольким многообещающим разработкам, которые часто сталкиваются с препятствиями. Инноваторы не могут масштабироваться и инновации прекращаются. Поколение ИИ может стать следующей жертвой этой закономерности. По версии McKensey, большие языковые модели (LLM), лежащие в основе создания искусственного интеллекта, составляют лишь около 15% усилий по масштабированию, но в настоящее время занимают 85% эфирного времени. Очень важно помнить, что для получения полной потенциальной выгоды от технологий требуется, чтобы компании имели возможность масштабировать их (вывести на рынок).

Достижение масштаба достигается не только за счет создания набора вспомогательных возможностей, но и за счет сосредоточения внимания на конкретных процессах и механизмах, которые обеспечивают масштабирование с самого начала предприятия, будь то использование технологии или запуск нового проекта. Все еще остается вопрос, имеют ли стартапы, не обремененные устаревшими системами и имеющие доступ к LLM и облачным технологиям, преимущество перед устаревшими предприятиями, когда дело доходит до масштабирования. Стартапам необходимо внимательно следить за созданием возможностей, обеспечивающих масштабирование и успешные руководители должны быть так же увлечены масштабами, как и стратегией.

Ключевые факты

Более 40% цифровых преобразований и преобразований в области искусственного интеллекта останавливаются на этапе масштабирования. Действующие игроки, открывающие новые предприятия, также не застрахованы от этой проблемы — около 80% из них не могут масштабироваться. Лидирующие экономические показатели почти в два раза успешнее своих конкурентов в поддержании ценности своих цифровых преобразований.

Выводы

Ценность инноваций, основанных на технологиях, возникает только тогда, когда компании вносят глубокие изменения в архитектуру данных, технологическую среду, кадровую стратегию и операционную модель. Руководителям и их советам директоров приходится принимать множество решений при проведении крупномасштабных преобразований, но крайне важно понимать конкретные возможности, необходимые для масштабирования (например, многократно используемые блоки кода и блоки данных, а также стандартизированные наборы инструментов и протоколы), и встраивать их в дорожную карту.

Более 40% цифровых преобразований и преобразований искусственного интеллекта останавливаются на этапе масштабирования.

Вопросы к размышлению:

• Как стимулируете масштабирование, а не только инновации?
• Какие конкретные инициативы дорожной карты напрямую поддерживают масштабирование?
• Определили ли конкретные препятствия на пути к масштабированию и знаете ли, как их преодолевать?

3. Leaders master the digital "More law" of compounding value. Лидеры осваивают цифровой «закон бOльшего» увеличения ценности.

Мы все слышали о «законе Мура»: количество транзисторов в интегральной схеме (ИС) удваивается примерно каждые два года. Аналогичная тенденция наблюдается, когда речь идет о цифровых технологиях и искусственном интеллекте с точки зрения комплексных преимуществ и результатов — мы называем это «законом большего». Растет дистанция между лидерами в области цифровых технологий и искусственного интеллекта и их конкурентами. Ряд ведущих компаний не только придумали, как использовать цифровые технологии и искусственный интеллект для создания добавленной стоимости, но и как сделать это быстрее и увеличить дистанцию ​​между собой и другими игроками.

Лидеры знают, что речь идет не о создании одного «волшебного» варианта использования, а о  совместной работе сотен технологических решений наилучшего обслуживания клиентов и сотрудников, снижения удельных затрат и создания добавленной стоимости. Это сложно сделать, но и трудно скопировать.

Ключевые факты

За последние три года разрыв в зрелости цифровых технологий и искусственного интеллекта между лидерами и отстающими увеличился на 60%. В банковском секторе цифровые лидеры увидели рост цифровых продаж на 40–70%, цифровые отстающие выросли лишь на 8–17%.

Выводы

Перестроенные компании создают возможности, которые дополняют друг друга, так что со временем ценность увеличивается — больше ценности, больше скорости, больше цифрового расстояния по сравнению с коллегами. Сосредоточьтесь на области, в которой вы можете быстро сдвинуться с мертвой точки, и четко определите, какие взаимодополняющие способности вам необходимо развивать.

За последние три года разрыв в зрелости цифровых технологий и искусственного интеллекта между лидерами и отстающими увеличился на 60%.

Вопросы к размышлению

• Есть ли четкое представление о сегодняшних темпах технологического роста по сравнению с темпами прямых конкурентов?
• Разрабатываете ли те трудно копируемые возможности (процессы, рабочие процессы, средства автоматизации), которые лежат в основе продуктов и услуг, которые необходимо создавать и улучшать?
• Понятны ли три наиболее важных улучшения, которые следует внести, чтобы ускорить темпы развития?

4. Digital and AI leaders must be forever transformers. Лидеры цифровых технологий и искусственного интеллекта должны навсегда стать преобразователями

Цифровые технологии проникли практически во все аспекты жизни благодаря слиянию новых технологий (облака, искусственного интеллекта), новых архитектурных парадигм (микросервисы, API) и новых способов создания программного обеспечения (agile, DevSecOps). Пока технологии продолжают развиваться, бизнес будет развиваться. Вот почему важно думать о цифровой трансформации и ИИ-трансформации как о чем-то, чем собираетесь заниматься до конца карьеры, а не как о конечном пункте назначения. Цифровая трансформация и трансформация искусственного интеллекта — это путь к постоянному повышению конкурентоспособности за счет быстрого внедрения новых технологий. С ростом важности технологий различия между бизнес-лидерами и технологическими лидерами будут продолжать стираться. Всем руководителям высшего звена необходимо знать, как максимально эффективно использовать технологии в своей сфере деятельности.

Ключевые факты

Почти каждый крупный бизнес приступил к той или иной цифровой трансформации и трансформации искусственного интеллекта. В 2022 году организации инвестировали более 1 триллиона долларов в технологические тенденции, что отражает твердую веру в их ценностный потенциал. Зарождающиеся технологии, такие как квантовые вычисления, продолжают развиваться. Анализ McKinsey показывает, что четыре отрасли — автомобилестроение, химическая промышленность, финансовые услуги и медико-биологические науки — могут получить до 1,3 триллиона долларов в стоимости к 2035 году за счет использования квантовых технологий. Цифровая трансформация и ИИ-трансформация — это командный вид спорта, требующий лидеров, свободно владеющих технологиями. В настоящее время в 67% компаний, находящихся в нижнем дециле цифровой зрелости, на руководящих должностях работают не более двух человек, разбирающихся в цифровых технологиях, а в 47% компаний из верхнего дециля — семь и более.

Выводы

Компаниям следует сосредоточиться не только на том, как интегрировать конкретную технологию. Вместо этого им следует сосредоточиться на создании широкого набора возможностей — стратегии, талантов, гибких операций, технологий, данных, а также внедрения и масштабирования — которые могут использовать новые технологии, масштабировать их и гарантировать, что они создают добавленную стоимость. Эти возможности должны объединиться для создания операционной модели, которая позволит быстро выполнять итерации и продвигаться к ясной и четко сформулированной цели, основанной на ценности.

Автомобильная, химическая, финансовая и медико-биологическая отрасли могут получить до 1,3 триллиона долларов к 2035 году благодаря использованию квантовых технологий.

Вопросы к размышлению

• Определили ли следующие две-четыре области, которые хотите преобразовать, и ресурсы, необходимые для завершения работы?
• Какие имеются долгосрочные показатели, цели и ключевые результаты, отслеживаются ли они?
• Есть ли четкое представление о том, какие новые технологии могут больше всего повысить конкурентоспособность?

5. If knowledge is power, data is knowledge. Если знание — сила, данные — это знание.

Уже давно стало модно говорить об «экономике знаний» как о чем-то отличном от экономики в целом, но реальность такова, что каждая компания занимается бизнесом знаний, и каждый работник становится работником умственного труда. Это становится все более очевидным по мере того, как передовые возможности искусственного интеллекта, а также улучшенные инструменты и методы становятся доступными каждому работнику. Насколько хорошо компании воспользуются дивидендами от знаний, будет зависеть от того, насколько хорошо они используют свои данные. Справедливо сказать, что ни одна компания не может иметь ИИ или бизнес-стратегию без стратегии данных. Это связано с тем, что без хороших, чистых данных, которые легко (и ответственно) доступны для всего бизнеса, будет невозможно создать ценность для бизнеса, эксплуатации и ИИ.

Ключевые факты

Продукты обработки данных — высококачественные, готовые к использованию данные, отформатированные так, чтобы люди и системы в организации могли легко получить к ним доступ и применять их — могут предоставлять новые варианты использования в бизнесе на 90% быстрее и снижать общую стоимость владения на 30%.

Ценность будет возрастать у компаний, у которых есть собственные данные, которые они могут использовать для улучшения возможностей базовых моделей так, как не могут сделать их конкуренты. «Сетка данных» и «данные как продукт» — наиболее практичные способы снижения централизации и масштабирования использования высококачественных данных в рамках организации. Убедитесь, что в продуктах обработки данных есть специальные команды и владельцы продуктов для защиты данных, развития технологии обработки данных, четкого фокуса на потребностях конечных пользователей и внедрения инструментов самообслуживания и анализа данных.

Продукты обработки данных могут предоставлять новые варианты использования в бизнесе на 90% быстрее и снижать общую стоимость владения на 30%.

Вопросы к размышлению

• Понимаете ли, как собственные данные в сочетании с общедоступными данными приведут к конкурентному преимуществу?
• Какие есть стандарты и лучшие практики для создания продуктов данных в рамках организации и доступны ли они соответствующим командам?
• Есть ли система управления данными, которая укрепляет цифровое доверие между клиентами и заинтересованными сторонами?

6. A workforce with gen AI "superpowers" needs a human breakthrough. Работникам со «сверхспособностями» поколения ИИ нужен человеческий прорыв.

 

Поколение ИИ начиналось как технология второго пилота и может развиваться, чтобы стать автоматическим пилотом для выполнения некоторых задач. По сути, это означает, что у каждого будет набор сверхспособностей ИИ, что создаст рабочую силу «суперработников». Технологические прорывы повысили производительность и создали для людей новые и дополнительные рабочие места. По этой причине компаниям необходимо переключить свое внимание на прорывы в обучении, переквалификации, повышении квалификации и управлении карьерой, чтобы дать возможность сотрудникам максимально эффективно использовать преимущества искусственного интеллекта и других технологий.

Прирост производительности не будет распределяться равномерно и будет зависеть от сложности задач и зрелости ИИ. Более важным будет понимание того, какие навыки нужны людям, чтобы адаптироваться и использовать возможности ИИ. Генеативный ИИ создаст естественный язык, например, новый пользовательский интерфейс, требующий от людей научиться по-другому разговаривать с машинами.

Ключевые факты

В настоящее время не существует простого показателя, показывающего, насколько продуктивными могут быть люди при поддержке инструментов генеративного ИИ. Многое зависит от задачи и человека. Инструменты генеративного искусственного интеллекта могут сократить время, затрачиваемое на рефакторинг кода на 20–30%, на генерацию кода — на 35–45%, но прирост скорости зависит от сложности задачи и опыта разработчика. Эти инструменты лучше всего работают для относительно повторяющихся задач и предоставления стартового набора кода, с которым разработчики могут работать и улучшать. Признавая, что истинную производительность трудно измерить, мы наблюдаем прирост производительности от 50% до 75% процентов для разработчиков с достаточной подготовкой.

Работа организации должна изменяться. Это может показаться ошеломляющим. Начните с определения сферы деятельности и подумайте, какие изменения возможны в том, как выполняется ее работа. Обратите особое внимание на понимание того, какие ключевые роли могут принести наибольшую пользу ИИ. Развивать сильную культуру обучения и структурированное развитие навыков, включающее как формальные программы, такие как просмотр документации, средств обучения и кода, посещение конференций, так и неформальные программы, такие как обмен информацией в сообществах, упрощающий практику использования новых инструментов и LLM.

Инструменты Gen AI позволяют сократить время, затрачиваемое на генерацию кода, на 35–45%.

Вопросы к размышлению

• Определили ли наиболее важные роли в бизнесе, которым может быть полезен генеративный ИИ?
• Какие сообщества разработчиков активно делятся знаниями?
• На практике насколько хорошо специалисты по данным и инженеры научились работать с ИИ?

7. Every company will become a "neural business". Каждая компания станет «нейронным бизнесом»

Скорость и инновации будут исходить от небольших команд под руководством инженеров, обладающих достаточной автономией и четкими рекомендациями для принятия решений. Большинство из нас поймут, что это описание гибкости. Хотя многие, возможно, устали от этого чрезмерно используемого термина, его важность имеет решающее значение для способности бизнеса масштабировать инновации. По мере того, как границы гибкой разработки расширяются по всей организации, она должна будет функционировать как нейронная сеть, соединяющая небольшие команды на ее границах, чтобы обеспечить скорость, необходимую компаниям для роста и адаптации.

Ключевые факты

Верхняя половина компаний с точки зрения зрелости своих продуктов,  операционных моделей и платформ имеет на 60% большую совокупную прибыль для акционеров, чем компании нижней половины, и на 16% более высокую операционную прибыль. Наиболее эффективные команды - небольшие и оптимизированы для «преобразователей». Лучшие инженеры в десять раз более продуктивны, чем новички, поэтому компании требуют не только нанимать больше инженеров, но и создавать им условия работы, в которых они смогут наиболее эффективно практиковать свое ремесло.

В то время как любая компания может заставить несколько модулей работать хорошо,  масштабировать сотни или даже тысячи из них — это совсем другая история. Компаниям нужна операционная модель, построенная вокруг продуктов с выделенными командами, разрабатывающими и предоставляющими технологические предложения или услуги, используемые клиентами и сотрудниками. И платформами с выделенными командами, которые предоставляют серверные технологии и возможности обработки данных, поддерживающие продукты. Чтобы эти команды работали эффективно, компаниям необходимо обеспечить тесное сотрудничество с ними более широкой организации, - юридической, кибербезопасной, финансовой, финансовой, - для быстрого выявления и решения проблем. Исследование показывает, что наибольшее положительное влияние на результаты достигается за счет уменьшения зависимости между рабочими командами, за счет установления жизненного цикла разработки продукта, расширения прав и возможностей владельцев продуктов и менеджеров.

Верхняя половина компаний с точки зрения зрелости продуктов, операционных моделей и  платформ имеет на 60% большую совокупную прибыль акционерам, чем компании нижней половины.

Вопросы к размышлению

• Сколькими командами и решениями руководит владелец высококачественного продукта?
• Согласовано ли высшее руководство с операционной моделью, позволяющей сотням подразделений внедрять цифровые инновации?
• Насколько быстро способны придумать, создать и запустить новый продукт или услугу?

8. IT as a service is the next generation of your tech function. ИТ как услуга — это новое поколение технологической функции.

Чтобы обеспечить атомизацию бизнеса, компаниям необходимо, чтобы их технологическая команда выполняла скорее сервисную функцию. Распределенные цифровые инновации — это конечная стадия переоборудованной компании, в которой технические команды могут разрабатывать цифровые решения и решения на базе искусственного интеллекта для улучшения качества обслуживания клиентов и снижения удельных затрат. Технологии в конечном итоге будут встроены в каждый продукт и функцию, а «унаследованные» централизованные ИТ-функции будут массово автоматизированы и предоставляться как облачные сервисы. ИТ-отделы не могут поддерживать такую ​​распределенную инновационную среду, придерживаясь своей традиционной роли контролирующего субъекта, управляющего технологиями из центра. Ценность теперь будет заключаться в способности ИТ обеспечивать инновации путем перехода от защиты крупных технологических активов к предоставлению небольших блоков кода. API станут основным способом раскрытия компаниями своих цифровых возможностей. Они будут интегрированы в «суперприложения», объединенные с генераторами кода типа искусственного интеллекта для улучшения функциональности пользователя.

Ключевые факты

К 2028 году глобальный рынок облачных микросервисных платформ может принести доход в размере $4,2 млрд. Программное обеспечение, полученное компаниями на базе платформ облачных сервисов, открытых репозиториев и программного обеспечения как услуги (SaaS) будет иметь среднегодовой темп роста в 27,5% с 2021 по 2028 год.

Золотым стандартом эффективности ИТ будет их способность помогать разработчикам объединять фрагменты кода в полезный продукт. Облако должно стать основной частью распределенной операционной модели ИТ, чтобы обеспечить скорость и масштабируемость. Ключевая роль ИТ-отделов будет заключаться в предоставлении стандартов, например для API, и защитных мер, таких как встраивание политик в код; защитить наиболее конфиденциальную информацию бизнеса, такую как данные клиентов и финансовые отчеты; и отслеживать внедрение разработанных продуктов и платформ.

К 2028 году глобальный рынок облачных микросервисных платформ может принести доход в 4,2 миллиарда долларов.

Вопросы к размышлению

• Как часто код и решения, создаваемые разработчиками, повторно используются другими командами?
• Сколько библиотек существует для ключевых артефактов, таких как API и подсказки, и часто ли они используются техническими группами?
• Сколько возможностей «как услуги» разработало технологическое подразделение?

9. The name of the game is the same: Value. Название игры то же: добавленная стоимость

Значение цифровых технологий, искусственного интеллекта и технологий не улучшается в цифровых технологиях, искусственном интеллекте и технологиях - бизнес создает ценность. Основная причина невыполнения финансовых целей в ходе цифровой трансформации и ИИ-трансформации заключается в неправильной постановке целей с самого начала. Слишком часто компании стремятся к незначительной прибыли, но это ограничивает мышление, а мелкое мышление приводит к небольшим результатам. Эмпирическое правило заключается в том, что надежная цифровая дорожная карта должна обеспечить улучшение EBITDA на 20 процентов или более.

Ключевые факты

Организации, которые проводят успешные преобразования, ставят амбициозные цели и задачи и превышают запланированный результат в 2,7 раза. Они также быстро действуют и обновляют рабочий процесс. Цифровые лидеры в страховании в 5 раз превосходят отстающие компании. Лидеры в сфере потребительских товаров и розничной торговли показывают результаты в три раза лучше, чем их коллеги по сектору, а лидеры в сфере энергетики, материалов и сельского хозяйства работают в два раза лучше.

Определите несколько важных и самостоятельных областей бизнеса, полностью переосмыслите их и четко опишите созлаваемую добавленную стоимость. Убедитесь, что решения дорожной карты привязаны к конкретным мероприят которые создают ценность. Соответствующее руководство должно встречаться не реже одного раза в квартал (хотя, как правило, чаще), чтобы увидеть, действительно ли выдвинутые вами инициативы создают заявленную добавленную стоимость. Когда дело доходит до управления прогрессом и получения прибыли, все не происходит автоматически.

Организации, которые проводят успешные преобразования, добиваются в 2,7 раза лучшего результата в сравнении с запланированным.

Вопросы к размышлению

• Сосредоточены ли усилия по цифровой трансформации и трансформации искусственного интеллекта в области, которая достаточно велика, чтобы создавать значимую ценность, но достаточно мала, чтобы ее можно было выполнить с помощью имеющихся ресурсов?
• Целью цифровой трансформации и ИИ-трансформации является увеличение дополнительной ценности как минимум на 20%?
• Какую ценность принесли инициативы в области цифровых технологий и искусственного интеллекта за последние шесть месяцев?

10. The best companies will be the best testers. Лучшие компании будут лучшими тестировщиками.

Если вы верите, что изменения будут только ускоряться (а мы все, вероятно, можем представить себе сотни предпринимателей, создающих прямо сейчас в своих гаражах новый бизнес), адаптивность станет одним из наиболее важных атрибутов современной компании. Это означает возможность тестировать больше, тестировать дешевле и тестировать быстрее. Возможности для этого уже существуют и растут: создание искусственного интеллекта для повышения производительности, автоматизация для ускорения темпов и масштабирования за счет MLOps, более простые в использовании программные инструменты, более сложные возможности цифровых двойников и растущее число разработчиков программного обеспечения, выходящих на рынок.

Эти разработки изменят стратегию (вы можете быстро протестировать рыночный спрос на решение), операции (вы можете протестировать операционные модели и настройки) и дизайн (вы можете быстро создавать и перерабатывать миллионы решений). В некоторых случаях — например, при создании действующих телекоммуникационных сетей — обучение ИИ будет затруднено или невозможно без цифрового двойника.

Ключевые факты

Число разработчиков растет примерно на 21% каждый год и превысило отметку в 100 миллионов в 2023 году. Прогнозируется, что глобальный рынок технологий цифровых двойников будет расти примерно на 60% ежегодно в течение следующих пяти лет, достигнув 73,5 миллиарда долларов к 2027 году. Некоторые компании сообщают, что продукты, начинающиеся как цифровые двойники, имеют на 25% меньше проблем с качеством, когда они поступают в производство. Почти 75% компаний уже внедрили технологии цифровых двойников, которые достигли как минимум среднего уровня сложности.

Примите образ мышления, согласно которому фирма рассматривается как непрерывный испытательный полигон, а затем определите, какую часть компании следует рассматривать как цифрового двойника. Инструментируйте все и моделируйте все для лучшего понимания, опыта и воздействия. Передовые методы разработки программного обеспечения включают теги для сбора обратной связи, а лучшие разработчики генеративного ИИ — это те, кто встраивает возможности тестирования в модели, чтобы точно измерить их эффективность в полевых условиях. Для сложных машин, которые обычно используют комбинацию существующих и новых элементов, рассмотрите возможность создания и управления библиотекой моделей цифровых двойников ключевых компонентов.

Прогнозируется, что к 2027 году мировой рынок технологий цифровых двойников достигнет 73,5 миллиардов долларов.

Вопросы к размышлению

• Как изменили подход к стратегии и операциям, основанным на цифровых двойниках и достижениях в области тестирования?
• Насколько хорошо платформа цифрового двойника интегрирована в продукт, решение или развитие бизнеса?
• Насколько хороши (и распространены) возможности A/B-тестирования?

Источник

Кейт Смайдж. Родни Земмель. Десять невоспетых идей в области цифровых технологий и искусственного интеллекта, формирующих бизнес. 9 января 2024 г.

https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/ten-unsung-digital-and-ai-ideas-shaping-business

Внедрение токенизации

Внедрение токенизации было готово шесть лет назад, но прогресс был ограниченным. Возобновление интереса может показаться дежавю, но сильные фундаментальные показатели бизнеса и структурные изменения предполагают, что на этот раз путь может быть иным.

Компании в сфере финансовых услуг, розничной торговли, музыки, игр и средств массовой информации используют возможности Web3, такие как токенизированные программы лояльности. В финансовых услугах акцент смещается на возрождение концепции «блокчейн, а не криптовалют». Банки, управляющие активами и другие учреждения заинтригованы технологическим потенциалом «токенизации» — процесса выпуска цифрового представления традиционного актива в (обычно частном) блокчейне, иногда называемом распределенным реестром. Несколько лидеров крупных институтов публично выразили заинтересованность в потенциале токенизации для преобразования рынков капитала. Аналитики прогнозируют, что к 2030 году может быть выпущено токенизированных цифровых ценных бумаг на сумму от 4 до 5 триллионов долларов. Американская Broadridge, финтех-инфраструктурная компания, теперь ежемесячно заключает токенизированные соглашения об обратном выкупе на сумму более 1 триллиона долларов на своей платформе Distributed Ledger Repo (DLR).

Эти проекты вызывают у многих ветеранов цифровых активов отчетливое ощущение дежавю. Первая токенизация состоялась в 2017 году, и критики указывают на ограниченную популярность, которую она приобрела с тех пор. Вопрос теперь в том, будет ли на этот раз иначе?

Потенциальные преимущества токенизации

Токенизация — это процесс создания токена в блокчейне, который представляет собой актив. Эти токены могут представлять собой традиционные материальные активы (такие как недвижимость, сельскохозяйственные или горнодобывающие товары, аналоговые произведения искусства), финансовые активы (акции, облигации) или нематериальные активы, такие как цифровое искусство и другая интеллектуальная собственность. Независимо от того, имеют ли эти активы параллельное представление в других системах учета («вне цепочки», скажем, в центральном депозитарии ценных бумаг) или они являются родными для ончейн-модели, токенизация обычно включает в себя четыре фундаментальных этапа:

• Поиск активов.
• Выпуск и хранение токенов.
• Распространение и торговля токенами.
• Обслуживание активов и сверка данных.

Токенизация дает держателям активов и маркет-мейкерам доступ к потенциальным преимуществам технологии блокчейн. В широком смысле к ним относятся операции 24/7 и доступность данных, а также так называемые атомарные (то есть мгновенные) расчеты. Кроме того, токенизация обеспечивает программируемость, то есть возможность встраивать код в токен и способность токена взаимодействовать со смарт-контрактами, что обеспечивает более высокую степень автоматизации.

Когда токенизация проводится в больших масштабах, помимо проверки ее концепции, преимущества будут различаться в зависимости от класса активов и могут включать некоторую комбинацию следующих эффектов:

• Повышение эффективности использования капитала. Токенизация может обеспечить  в определенных случаях значительную эффективность использования капитала. Трехсторонние соглашения РЕПО или погашение фондов денежного рынка могут произойти в считанные минуты, в отличие, например, от текущего расчета Т+2. Более короткие сроки расчетов обеспечивают значительную экономию в условиях высоких процентных ставок. Для инвесторов эта экономия может стать наибольшим краткосрочным эффектом токенизации.
• Демократизация доступа. Среди наиболее разрекламированных преимуществ токенизации — присущая им демократизация доступа, которая предлагает потенциал для улучшения ликвидности в результате дробления активов (то есть разделения собственности на более мелкие части). В некоторых классах активов оптимизация трудоемких ручных процессов может снизить юнит-экономику, тем самым делая возможным обслуживание мелких инвесторов. Однако доступ к этим инвестициям может иметь нормативные ограничения, а это означает, что многие токенизированные активы могут быть доступны только аккредитованным инвесторам. И хотя дробление, безусловно, может быть привлекательным и осуществимым для повышения ликвидности, распределение токенизированных активов должно будет достичь гораздо большего масштаба, прежде чем будет реализована настоящая демократизация доступа.
• Экономия эксплуатационных расходов. Программирование активов может быть еще одним источником экономии, особенно для тех классов активов, обслуживание или выпуск которых обычно выполняются вручную, подвержены ошибкам и привлекают многочисленных посредников. Примерами таких активов являются корпоративные облигации и другие продукты с фиксированным доходом, которые часто имеют индивидуальную структуру, неточные расчеты процентов и выплаты купонов. Встраивание таких операций, как расчет процентов и купонные выплаты, в смарт-контракт токена позволит автоматизировать эти функции, снизив их затраты. Автоматизация системы с помощью смарт-контрактов также может снизить стоимость таких услуг, как кредитование ценными бумагами и операции РЕПО. И со временем программирование цифровых активов также может создать преимущества на уровне портфеля, позволяя управляющим активами автоматизировать ребалансировку портфелей в режиме реального времени.
• Повышенное соответствие, проверяемость и прозрачность. Существующие системы соблюдения требований часто полагаются на ручные проверки и (часто ретроспективный) анализ. Эмитенты активов могут автоматизировать эти проверки соответствия, встраивая определенные действия, связанные с соблюдением требований (например, ограничения на передачу), в токенизированные активы, автоматизируя эти проверки соответствия. Кроме того, круглосуточная доступность данных системы создает возможности для упрощенной консолидированной отчетности, неизменяемого учета и проверяемого учета в реальном времени (где блокчейн может использоваться для создания так называемой системы тройной бухгалтерской отчетности, где неизменяемые отметки времени являются новым дополнением). Ярким примером являются углеродные кредиты, где технология блокчейна может обеспечить неизменяемую и прозрачную запись о покупке, передаче и погашении кредитов с ограничениями на передачу и измерением, отчетностью, и функция проверки (MRV), встроенная в смарт-контракт токена. Таким образом, когда инициируется транзакция углеродного токена, токен может автоматически проверять актуальные спутниковые снимки, чтобы убедиться, что основной проект по удалению углерода все еще работает, что повышает доверие к экосистеме.
• Более дешевая и шустрая инфраструктура. Блокчейны по своей сути являются открытым исходным кодом и продолжают развиваться, чему способствуют тысячи разработчиков Web3 и миллиарды долларов венчурного капитала, инвестированного в эту сферу. Если предположить, что компании, предоставляющие финансовые услуги, решат использовать частные или гибридные экземпляры общедоступных блокчейнов без разрешения, будущие инновации — например, в смарт-контрактах и ​​стандартах токенов — могут быть легко и быстро внедрены, что еще больше снизит эксплуатационные расходы.

В свете этих преимуществ становится понятно, почему многие крупные банки и управляющие активами заинтригованы перспективами этой технологии. Однако некоторые из этих преимуществ остаются теоретическими по своей природе, учитывая недостаток масштабов токенизированных активов и вариантов использования. Возникает вопрос, почему за последние шесть лет не было достигнуто большего прогресса.

Постоянные проблемы с широким внедрением

Несмотря на преимущества, которые может принести токенизация, на сегодняшний день токенизировано лишь несколько активов. Заметным исключением являются наличные в виде полностью зарезервированных «стейблкоинов» и токенизированных банковских депозитов.

Почему токенизация цифровых активов до сих пор не получила широкого распространения? Условия создали проблемы, связанные с инфраструктурой, затратами на внедрение, зрелостью рынка, регулированием и выравниванием отрасли.

Технологическая и инфраструктурная неготовность

Внедрение токенизации сдерживается ограничениями доступной инфраструктуры. Ограничения включают продолжающуюся нехватку решений для хранения цифровых активов и кошельков институционального уровня, предлагающих достаточную гибкость в управлении политиками учетных записей, такими как торговые лимиты. Кроме того, технологии блокчейна, особенно ее общедоступных версий без разрешения, препятствует ограниченное время безотказной работы системы при высокой пропускной способности транзакций — недостаток, который неприемлем для поддержки токенизации определенных случаев использования, особенно на зрелых рынках капитала. Наконец, фрагментированная (частная) инфраструктура блокчейна, включая инструменты разработчиков, стандарты токенов и рекомендации по смарт-контрактам, создает проблемы совместимости между финансовыми учреждениями. Это создает новые риски.

Ограниченное краткосрочное экономическое обоснование и высокая стоимость внедрения

Многие потенциальные экономические выгоды токенизации реализуются если значительная часть активов мигрирует в новую цифровую инфраструктуру. Однако это, вероятно, потребует дорогостоящего перехода. Так как требуется адаптация рабочих процессов среднего и бэк-офиса, не предназначенных для токенизированных активов. Эта ситуация подразумевает неясные краткосрочные выгоды и сложное экономическое обоснование. Еще больше усложняет реализация цифровых двойников (например, цифровые и традиционные расчеты, сверку данных и соблюдение требований внутри и вне цепочки, цифровое и традиционное хранение и обслуживание активов) для сокращения краткосрочных операционных затрат. и регуляторный риск.

Незрелость рынка

Токенизация обеспечивает более быстрое время расчетов и большую эффективность использования капитала, но требует мгновенных денежных расчетов. Однако в настоящее время не существует масштабного межбанковского решения, несмотря на прогресс, достигнутый на этом фронте: токенизированные депозиты в настоящее время работают только в одном банке, а стейблкоинам пока не хватает нормативной ясности, чтобы считаться активами на предъявителя для обеспечения повсеместного расчета в режиме реального времени. Кроме того, среда поставщиков токенизации фрагментирована и находится в зачаточном состоянии, без интегрированного единого центра, предлагающего необходимые лицензии и возможности. Третьей остающейся проблемой является отсутствие масштабных каналов распространения цифровых активов, к которым могли бы получить доступ соответствующие инвесторы. Многие токенизированные активы доступны только на собственных платформах поставщиков токенизации.

Нормативная неопределенность

На сегодняшний день нормативная база токенизации существенно различается в зависимости от региона или просто отсутствует. Игроки обеспокоены неопределенностью окончательности расчетов, отсутствием юридически обязательного статуса смарт-контрактов и неясными требованиями к квалифицированным хранителям. Остаются дальнейшие неизвестные относительно обращения капиталом цифровых активов.

Отрасль нуждается согласованности

Игрокам инфраструктуры рынка капитала еще предстоит продемонстрировать согласованное желание создать возможности токенизации. Стимулы к переходу на новую инфраструктуру могут быть несогласованными, учитывая, что некоторые функции, выполняемые сейчас посредниками, могут устареть или резко измениться.

Токенизация может оказаться на переломном этапе

Несмотря на проблемы, токенизация, возможно, достигла переломного момента для определенных вариантов использования и классов активов. Тенденции последних месяцев согласуются с возможным ускорением внедрения.

• Достижения в области токенизации денежных средств. Для мгновенного и круглосуточного расчета по сделкам с токенизированными активами требуется токенизация денежных средств; без него только одна часть транзакции может быть завершена мгновенно.

Примерно 120 миллиардов долларов токенизированных денежных средств сейчас находятся в обращении в форме полностью зарезервированных стейблкоинов. Некоторые банки запустили или вскоре запустят возможности токенизированных депозитов для улучшения процесса расчетов наличными в коммерческих сделках. Эти зарождающиеся системы ни в коем случае не совершенны; ликвидность остается фрагментированной, а стейблкоины еще не признаны активами на предъявителя. Несмотря на это, они оказались достаточными для поддержания значительных объемов на рынке цифровых активов. Объемы ончейн стейблкоинов обычно превышают 500 миллиардов долларов в месяц.

• Улучшение краткосрочного экономического обоснования. Более высокие процентные ставки улучшили экономику токенизации, обеспечивающих эффективность капитала. Операции с краткосрочной ликвидностью, такие как токенизированное РЕПО и кредитование ценными бумагами, более привлекательны благодаря более высоким ставкам, как и токенизированные фонды денежного рынка для гибкого управления залогом.
• Формирующаяся нормативно-правовая база за пределами США. За последние шесть месяцев Европейский Союз предпринял шаги по утверждению законодательства о рынках криптоактивов (MiCA).5и другие регионы, такие как Гонконг, Япония, Сингапур, Объединенные Арабские Эмираты и Великобритания, опубликовали новые рекомендации, которые повышают ясность регулирования цифровых активов.
• Повышение готовности рынка и зрелости инфраструктуры. За последние пять лет многие авторитетные компании, предоставляющие финансовые услуги, расширили свои возможности и таланты в области цифровых активов. Несколько банков, управляющих активами и компаний, занимающихся инфраструктурой рынка капитала, создали команды по цифровым активам из 50 и более человек, и эти команды растут. При этом уровень понимания технологии и ее перспектив среди авторитетных участников рынка возрос. Кроме того, в настоящее время мы наблюдаем более активное экспериментирование и запланированное расширение возможностей (часто посредством партнерства) среди этих игроков на рынке капитала, причем некоторые из них работают над интеграцией или объединением необходимых возможностей, чтобы стать универсальным магазином для токенизации и распределения активов.

Хотя токенизация еще не достигла масштаба, необходимого для выполнения всех заявленных обещаний, экосистема взрослеет, основные проблемы становятся яснее, и экономическое обоснование внедрения токенов может улучшиться. Первоначальные доказательства, особенно в случаях использования, которые выигрывают от повышения эффективности использования капитала в условиях более высоких ставок (в отличие от традиционного аргумента о лучшей ликвидности неликвидных активов), выявляют больше случаев использования, где технология может получить распространение и создать значимую ценность для мировых рынках в течение следующих двух-пяти лет.

Рекомендации для компаний, предоставляющих финансовые услуги

Независимо от того, находится ли токенизация на переломном этапе, естественный вопрос заключается в том, как следует реагировать компаниям, предоставляющим финансовые услуги. Конкретные временные рамки и окончательное внедрение токенизации неизвестны, но ранние институциональные эксперименты с определенными классами активов и вариантами использования (например, фонды денежного рынка, РЕПО, частные фонды, корпоративные облигации) показали потенциал для масштабирования в следующие года.

Пересмотреть основные бизнес-кейсы

Предприятиям следует переоценить конкретные выгоды и ценностные предложения токенизации, а также пути и затраты на ее внедрение. Необходимо понимать влияние высоких процентных ставок и нестабильных публичных рынков на конкретные активы или варианты их использования. Это важно для правильной оценки потенциальных преимуществ токенизации. Постоянное изучение ландшафта поставщиков и понимание ранних применений токенизации поможет уточнить оценки затрат и выгод этой технологии.

Развивайте возможности технологий и управления рисками

Независимо от позиции действующего игрока в цепочке создания стоимости, для подготовки к токенизированному миру необходимо создать некоторые возможности. Прежде всего, это формирование базового понимания технологии и связанных с ней рисков, особенно в отношении инфраструктуры блокчейна и обязанностей по управлению: кто может утверждать, что и когда. Далее в в отношении дизайна токенов: ограничения, налагаемые на актив и обеспечение соблюдения этих ограничений. Системы: решения о том, где находятся книги и записи и как это повлияет на предъявительский характер актива. Понимание этих основополагающих принципов может также стать основой для бесед с регулирующими органами и клиентами, которые все еще осваивают эту технологию.

Формировать экосистемные отношения, особенно в отношении распределения активов

Учитывая фрагментированный характер нынешнего ландшафта, новым лидерам будет важно разработать стратегию для готовой интеграции в другие, в том числе устаревшие, системы. Очень немногие владельцы активов готовы привлечь восемь разных сторон для токенизации актива: хранение, распределение, торговля и обслуживание этих активов должны быть максимально простыми. Партнерские отношения, расширяющие распространение и доступ к инвесторам, могут создать значительное стратегическое преимущество ​​для действующего оператора, помогая такой компании достичь масштаба.

Участвовать в установлении стандартов

Учреждения, которые стремятся занять лидирующие позиции в токенизации, должны предоставлять регулирующим органам упрощенную информацию о новых стандартах, чтобы избежать дальнейшей фрагментации ликвидности, данных и возможности компоновки. Некоторые примеры ключевых областей, в которых можно рассмотреть возможность установления стандартов, включают средства контроля, то есть соответствующие системы управления, управление рисками и контроль для защиты конечных инвесторов. Средства хранения, что представляет собой квалифицированное хранение токенизированных активов в частных сетях, когда использовать цифровой двойник, а когда — цифровые записи, что представляет собой хорошее место для контроля. Дизайн токенов, - какой тип стандартов токенов и связанный с ними механизм соответствия поддерживать, а также поддержку блокчейна и стандарты данных - какие данные хранятся в цепочке, а какие вне цепочки, стандарты сверки.

Источник

Anutosh Banerjee, Ian De Bode, Matthieu de Vergnes, Matt Higginson, and Julian Sevillano. Tokenization: A digital-asset déjà vu/ August 15, 2023

"Токенизация: дежавю цифровых активов"
https://www.mckinsey.com/industries/financial-services/our-insights/tokenization-a-digital-asset-deja-vu

Процесс "токенизации"

«Токенизация» актива включает в себя следующие четыре этапа:

Поиск активов. Процесс начинается, когда владелец или эмитент актива определяет, что актив или вариант использования выиграют от токенизации. Этот шаг также включает в себя определение структуры, которая будет токенизирована, поскольку особенности структуры будут определять процесс. Это помогает понять, будет ли актив рассматриваться как ценная бумага или товар, какая нормативная база будет применяться и какие партнеры будут задействованы.

Выпуск и хранение токенов. Создание цифрового представления на основе блокчейна начинается с иммобилизации любого связанного физического актива. Это предполагает перемещение актива в место контроля, обычно с помощью квалифицированного хранителя или лицензированной трастовой компании. Затем в блокчейне создается цифровое представление актива в виде токена со встроенной функциональностью, то есть кода для выполнения заранее определенных правил. Для этого владелец актива выбирает конкретный стандарт токена (ERC-20 и ERC-3643 являются общими стандартами), сеть (частный или общедоступный блокчейн) и функции (соответствия) для внедрения (например, ограничения на передачу пользователей, возможности заморозки и возвраты). Поставщик токенизации реализует эти решения. После создания цифровых активов они хранятся у кастодиана или специального брокера-дилера в ожидании распределения.

Распространение и торговля токенами. Цифровой актив может быть передан конечному инвестору через традиционные каналы или через новые каналы, такие как биржи цифровых активов. Инвестору или его представителю необходимо будет создать учетную запись или кошелек для хранения цифрового актива, при этом любой эквивалент физического актива останется иммобилизованным на счете эмитента у традиционного хранителя. На этом этапе обычно участвуют дистрибьютор (например, подразделение частного капитала крупного банка) и либо трансфер-агент, либо специальный брокер-дилер для перемещения цифровых активов. В зависимости от эмитента и типа актива владелец может привлечь вторичную торговую площадку — например, альтернативную торговую систему (АТС) — для создания ликвидного рынка для этих токенизированных активов после запуска. Некоторые эмитенты предпочитают, чтобы их токенизированные активы не торговались на вторичных торговых площадках.

Обслуживание активов и сверка данных. Цифровой актив, переданный конечному инвестору, требует постоянного обслуживания, включая нормативную, налоговую и бухгалтерскую отчетность, уведомление о корпоративных действиях и периодический расчет стоимости чистых активов (NAV). Характер обслуживания может зависеть от типа актива. Обслуживание требует согласования активности вне и внутри цепочки, а также обширных источников данных. Текущий процесс токенизации может оказаться сложным для понимания. В нем участвуют до девяти сторон: владелец актива, эмитент, традиционный хранитель, поставщик токенизации, агент по передаче, цифровой хранитель или специальный брокер-дилер, АТС, дистрибьютор и конечный инвестор. Более того, каждый процесс имеет свои собственные системы данных, подлежащие синхронизации, и свои собственные потребности в обслуживании.

Возможности цифровых двойников

Цифровые двойники и изменение климата

Оптимизация энергоэффективности. Цифровые двойники могут моделировать реальный мир с тем, чтобы определить области повышения энергоэффективности. Используя цифровые двойники для моделирования строительных и промышленных процессов, инженеры могут оптимизировать конструкции, процессы, сократить потери энергии и как следствие, возможно сократить выбросы парниковых газов.

Сокращение выбросов. Цифровые двойники можно использовать для прогнозирования воздействий на окружающую среду, что позволяет регулирующим органам принимать обоснованные решения об использовании энергии. Например, цифровые двойники могут помочь прогнозировать выбросы углерода при различных вариантах транспортировки, что может помочь с инвестированием в альтернативы с низким уровнем выбросов.

Улучшение производства возобновляемой энергии. Цифровые двойники можно использовать для моделирования производительности систем возобновляемой энергии, таких как солнечные и ветряные электростанции, и определения областей, в которых можно повысить энергоэффективность. Это может помочь максимизировать выход энергии таких источников, уменьшая потребность в ископаемом топливе и снижая выбросы парниковых газов.

Планирование реагирования на стихийные бедствия. Цифровые двойники можно использовать для моделирования воздействия стихийных бедствий, таких как наводнения и ураганы, что позволяет властям лучше планировать такие события и реагировать на них. Это может помочь уменьшить ущерб, причиняемый такими бедствиями.

Сокращение пищевых отходов

Оптимизация управления цепочками поставок. Создавая цифровой двойник, моделирующий цепочки поставок продуктов питания, компании могут определять области, в которых возникают отходы, такие как перепроизводство, порча при транспортировке или хранении и истечение срока годности. Эту информацию можно использовать для оптимизации цепочки поставок, сокращения отходов и повышения эффективности.

Прогнозирование спроса. Цифровые двойники можно использовать для прогнозирования спроса на продукты питания, что позволяет производителям и розничным торговцам лучше сопоставлять предложение со спросом, сокращая количество непроданных и выбрасываемых продуктов питания.

Мониторинг качества пищевых продуктов. Датчики и камеры можно использовать для мониторинга качества пищевых продуктов в режиме реального времени, раннего обнаружения порчи или загрязнения и обеспечения быстрого реагирования для предотвращения дальнейших потерь.

Сокращение перепроизводства. Используя цифровые двойники для оптимизации производства, компании могут сократить перепроизводство, которое является значительным источником пищевых отходов. Анализируя производственные данные, цифровые двойники могут определить, когда и где возникает перепроизводство, и помочь соответствующим образом скорректировать производство.

Улучшение пожертвований продовольствия. Цифровые двойники можно использовать для отслеживания и оптимизации распределения излишков продовольствия среди благотворительных организаций, продовольственных банков и других организаций, которые могут помочь перераспределить продовольствие среди нуждающихся.

Здоровье и благополучие

Персонализированное управление здоровьем. Цифровые двойники могут использоваться для создания персонализированных профилей здоровья для отдельных лиц путем анализа данных с носимых устройств и других датчиков. Эта информация может использоваться для создания индивидуальных планов медицинского обслуживания и прогнозирования результатов в отношении здоровья, помогая людям принимать более обоснованные решения в отношении своего здоровья.

Профилактика и лечение заболеваний. Цифровые двойники можно использовать для имитации распространения заболеваний и моделирования воздействия вмешательств, таких как вакцинация и социальное дистанцирование. Прогнозируя исходы заболеваний, цифровые двойники могут помочь чиновникам и врачам общественного здравоохранения разработать более эффективные стратегии профилактики и лечения.

Открытие и разработка лекарств. Цифровые двойники можно использовать для имитации воздействия лекарств на организм, что позволяет исследователям тестировать потенциальные лекарства до того, как они будут испытаны на людях. Это может помочь ускорить процесс разработки лекарств и снизить риск негативных побочных эффектов.

Виртуальный коучинг и обучение. Цифровых двойников можно использовать для создания виртуальных инструкторов, которые могут предоставлять персонализированную обратную связь и рекомендации для отдельных лиц. Это может помочь людям улучшить свою физическую форму и самочувствие, обеспечивая мотивацию и ответственность.

Поддержка психического здоровья. Цифровые двойники могут использоваться для создания виртуальных тренеров по психическому здоровью и оказания поддержки тем, кто в ней нуждается. Анализируя данные с носимых устройств и социальных сетей, цифровые двойники могут выявлять людей, которые могут подвергаться риску проблем с психическим здоровьем, и оказывать им поддержку.

Улучшение городов

Городское планирование и проектирование. Цифровые двойники можно использовать для моделирования дизайна и планировки городов, что позволяет градостроителям тестировать предлагаемые изменения. Это может помочь оптимизировать дизайн города с учетом таких факторов, как транспортный поток, энергоэффективность и общественный транспорт.

Оптимизация инфраструктуры. Цифровые двойники можно использовать для моделирования производительности инфраструктуры, такой как дороги, мосты и здания, что позволяет инженерам оптимизировать проекты для повышения эффективности и устойчивости. Это может помочь снизить затраты на техническое обслуживание и увеличить срок службы инфраструктуры.

Умное управление городом. Цифровые двойники можно использовать для мониторинга и управления городской инфраструктурой в режиме реального времени, предоставляя информацию о транспортных потоках, потреблении энергии и других факторах. Это может помочь сити-менеджерам оптимизировать услуги, быстрее и эффективнее реагировать на проблемы.

Планирование реагирования на стихийные бедствия. Цифровые двойники могут использоваться для моделирования воздействия стихийных бедствий на города, что позволяет властям лучше планировать такие события и реагировать на них. Это может помочь уменьшить ущерб и повысить безопасность жителей города.

Вовлечение граждан. Цифровые двойники можно использовать для создания интерактивных возможностей, позволяющих горожанам исследовать и оставлять отзывы о предлагаемых изменениях в городе. Это может помочь повысить прозрачность и взаимодействие с сообществом, что приведет к более эффективному и инклюзивному городскому планированию.

Глобальная производительность

Оптимизация производства. Цифровые двойники могут использоваться для моделирования производственного процесса, позволяя производителям оптимизировать производственные процессы для повышения эффективности и качества. Это может помочь сократить количество отходов, снизить затраты и увеличить объем производства.

Управление цепочкой поставок. Цифровые двойники можно использовать для создания цифрового двойника моделирования цепочки поставок, предоставляя в режиме реального времени информацию о состоянии товаров, уровне запасов и сроках доставки. Это может помочь повысить эффективность цепочки поставок и снизить риск задержек или нехватки товаров.

Прогностическое техническое обслуживание. Цифровые двойники могут использоваться для прогнозирования того, когда оборудование и механизмы потребуют обслуживания, что позволяет заранее планировать техническое обслуживание. Это может помочь сократить время простоя и затраты на техническое обслуживание, а также повысить надежность оборудования.

Управление энергопотреблением. Цифровые двойники можно использовать для мониторинга и оптимизации энергопотребления в зданиях и на промышленных объектах, определения областей, в которых потребление энергии может быть сокращено, и предоставления информации о влиянии мер по повышению энергоэффективности. Это может помочь снизить затраты на электроэнергию и воздействие на окружающую среду.

Оптимизация рабочей силы. Цифровые двойники можно использовать для мониторинга и оптимизации производительности рабочей силы, определения областей, в которых можно повысить производительность, и выявления возможностей для обучения и развития. Это может помочь повысить производительность и удовлетворенность сотрудников.

Улучшения образования

Персонализированное обучение. Цифровые двойники можно использовать для создания индивидуальных планов обучения для отдельных учащихся в зависимости от их стиля и темпа обучения. Это может помочь улучшить вовлеченность и удержание, поскольку учащиеся с большей вероятностью будут мотивированы материалом, адаптированным к их конкретным потребностям.

Разработка учебной программы. Цифровые двойники можно использовать для имитации воздействия различных стратегий обучения и учебных программ, что позволяет преподавателям оптимизировать методы обучения для различных групп учащихся. Это может помочь улучшить результаты обучения и сократить разрыв в успеваемости.

Профессиональное развитие. Цифровые двойники можно использовать для виртуального коучинга и обучения преподавателей, что позволяет им улучшать навыки преподавания и быть в курсе последних образовательных тенденций и передового опыта.

Оценка успеваемости. Цифровые двойники можно использовать для создания виртуальных оценок, имитирующих сценарии реального мира, что позволяет преподавателям оценивать успеваемость учащихся в более реалистичном и актуальном контексте. Это может помочь определить области, в которых учащиеся нуждаются в дополнительной поддержке, и дать более точную оценку их успеваемости.

Дистанционное обучение. Цифровые двойники можно использовать для создания виртуальных классов и предоставления возможностей дистанционного обучения для учащихся, которые не могут посещать школу лично. Это может помочь улучшить доступ к образованию и расширить возможности для обучения.

Обеспечение чистой водой и санитария

Планирование инфраструктуры. Цифровые двойники можно использовать для моделирования работы инфраструктуры водоснабжения и канализации, что позволяет планировщикам оптимизировать конструкцию и размещение труб, насосов и очистных сооружений. Это может помочь повысить эффективность и надежность инфраструктуры.

Мониторинг в режиме реального времени. Цифровые двойники можно использовать для мониторинга работы инфраструктуры водоснабжения и санитарии в режиме реального времени, предоставляя информацию о качестве и доступности услуг водоснабжения и канализации. Это поможет быстрее и эффективнее выявлять проблемы и реагировать на них.

Прогностическое обслуживание. Цифровые двойники можно использовать для прогнозирования того, когда инфраструктуре водоснабжения и канализации потребуется техническое обслуживание, что позволяет заранее планировать техническое обслуживание. Это может помочь сократить время простоя и расходы на техническое обслуживание, а также повысить надежность инфраструктуры.

Мониторинг качества воды. Цифровые двойники могут использоваться для мониторинга качества воды в режиме реального времени, обеспечивая понимание наличия загрязняющих веществ и позволяя быстро реагировать на возникающие проблемы. Это может помочь гарантировать безопасное для человека водоснабжение.

Управление водными ресурсами. Цифровые двойники можно использовать для моделирования воздействия различных стратегий управления водными ресурсами, таких как сбор дождевой воды и пополнение запасов подземных вод, что позволяет специалистам по планированию оптимизировать подход к управлению водными ресурсами. Это может помочь обеспечить устойчивость водоснабжения в долгосрочной перспективе.

Экономический рост

Повышение эффективности. Цифровые двойники помогают оптимизировать процессы, снижая затраты и повышая производительность. Выявляя неэффективные процессы и оптимизируя процессы, предприятия могут повысить производительность и прибыльность.

Улучшенное качество. Цифровые двойники помогают выявлять проблемы с качеством в режиме реального времени, обеспечивая быстрое реагирование и снижая риск дефектов. Это может привести к повышению качества продуктов и услуг, повышению удовлетворенности и лояльности клиентов.

Сокращение времени простоев. Цифровые двойники помогают прогнозировать, когда оборудование потребует обслуживания, сокращая время простоя и повышая общую эффективность. Это может помочь предприятиям достичь производственных целей и увеличить объемы производства.

Лучшее принятие решений. Цифровые двойники могут предоставлять информацию о процессах в режиме реального времени, что позволяет принимать более обоснованные решения. Используя данные для принятия решений, компании могут принимать более обоснованные решения, снижать риски и повышать прибыльность.

Инновации. Цифровые двойники могут предоставить платформу для экспериментов и инноваций, позволяя компаниям исследовать новые идеи и тестировать их в виртуальной среде. Это может привести к разработке новых продуктов и услуг, открытию новых рынков и стимулированию экономического роста.

Снижение неравенства

Планирование инфраструктуры. Цифровые двойники можно использовать для моделирования работы инфраструктуры, такой как транспортные сети и коммунальные услуги, что позволяет планировщикам оптимизировать проектирование и размещение инфраструктуры для лучшего обслуживания малообеспеченных слоев населения.

Доступ к образованию и обучению. Цифровые двойники могут предоставлять виртуальные классы и обучение студентам и специалистам из любой точки мира, делая образование и обучение более доступными для малообеспеченных слоев населения.

Персонализированное здравоохранение. Цифровые двойники можно использовать для создания персонализированных планов медицинского обслуживания, основанных на индивидуальном состоянием здоровья и факторах риска. Это может помочь улучшить показатели здоровья для неблагополучных слоев населения, которые могут иметь ограниченный доступ к медицинским услугам.

Профилактическое обслуживание. Цифровые двойники могут помочь снизить затраты и время простоя основной инфраструктуры за счет прогнозирования потребностей в техническом обслуживании, повышения надежности инфраструктуры и сокращения перебоев в обслуживании, которые могут несоразмерно повлиять на неблагополучные сообщества.

Реагирование на стихийные бедствия. Цифровые двойники могут помочь смоделировать стихийные бедствия и сценарии реагирования, позволяя спасателям лучше планировать и готовиться к чрезвычайным ситуациям, которые могут затронуть обездоленные сообщества.

Достижение социальной справедливости

Городское планирование и дизайн. Цифровые двойники можно использовать для моделирования городских пространств, что позволяет планировщикам экспериментировать с различными проектами и конфигурациями, которые лучше подходят для различных сообществ. Включая различные точки зрения и мнения членов сообщества, цифровые двойники могут помочь гарантировать, что городские пространства спроектированы так, чтобы удовлетворять потребности всех жителей, независимо от дохода, расы или пола.

Реформа уголовного права. Цифровые двойники можно использовать для имитации воздействия различных политик и процедур уголовного правосудия, что позволяет политикам и правозащитникам экспериментировать с новыми подходами, которые могут уменьшить неравенство в работе полиции и при вынесении приговоров. Предоставляя платформу для экспериментов, цифровые двойники могут помочь выявить и устранить системные предубеждения, которые могут существовать в системе уголовного правосудия.

Экологическая справедливость. Цифровые двойники можно использовать для моделирования воздействия экологической политики и практик, что позволяет политикам и активистам выявлять и устранять экологические риски, которые могут непропорционально повлиять на малообеспеченные или маргинализированные сообщества.

Вовлечение сообществ. Цифровые двойники могут использоваться для вовлечения членов сообщества в процессы принятия решений, что позволяет принимать более справедливые и инклюзивные решения. Предоставляя виртуальную платформу для совместной работы и ввода информации, цифровые двойники могут помочь гарантировать, что все голоса будут услышаны и что решения будут приниматься в интересах сообществ.

* * *

Источник.

https://frankdiana.net/2023/02/17/the-expanding-possibility-space-for-digital-twins/
The Expanding Possibility Space For Digital Twins

Расширение пространства возможностей для цифровых двойников
17 февраля 2023 г. Фрэнк Диана