Герман Греф на Финансовом конгрессе сказал очень правильную вещь: не нужно смотреть на среднюю производительность по отрасли — нужно смотреть на конкретные предприятия. Внутри одного ОКВЭД разрыв между лидерами и аутсайдерами достигает пяти раз.
С этим сложно спорить. Потому что строительную отрасль у нас до сих пор пытаются измерять по ОКВЭДам. Тем самым, про которые уже не первый год говорит, в частности, Анвар Шамузафаров: мы считаем только тех, кто на стройплощадке. А проектировщики, производители стройматериалов, заказчики — как будто нет.
И вот тут начинается самое интересное.
Мы уже писали про реформу ОКВЭД и ОКПД и про то, что это реальная возможность наконец выстроить нормальную цепочку данных для рынка стройресурсов. Только на практике получается иначе: производители и поставщики с удивлением узнают, что теперь должны регулярно загружать сведения во ФГИС ЦС. В строительную отрасль они, значит, не входят — но данные для неё подавать обязаны.
При этом параллельно несколько лет создаются XML, машиночитаемые данные, цифровые следы, Центр инженерии данных и технологий искусственного интеллекта — всё, конечно, во имя производительности. Только производительности кого? Инженера? Сметчика? Или производительности системы по сбору данных?
Потому что пока очень похоже, что главный KPI цифровизации — чтобы человек успевал обслуживать цифру.
На фоне этого на том же самом конгрессе спич Эльвиры Набиуллиной:
Добавим от себя: и немного меньше обязательного ввода одних и тех же данных в разные государственные системы.
Потому что производительность начинается не с нового Центра ИИ. Она начинается с вопроса: что можно перестать требовать от людей уже завтра?
И тогда, возможно, окажется, что прирост 11–22% (если совместить генеративный и физический искусственный интеллект (роботов), потенциал роста производительности ещё выше — 21–33%), о котором говорил Греф, достигается не только искусственным интеллектом. Иногда достаточно просто перестать заставлять естественный интеллект заниматься бессмысленной работой, а еще — дать возможность рынку применять эти данные в работе.
С этим сложно спорить. Потому что строительную отрасль у нас до сих пор пытаются измерять по ОКВЭДам. Тем самым, про которые уже не первый год говорит, в частности, Анвар Шамузафаров: мы считаем только тех, кто на стройплощадке. А проектировщики, производители стройматериалов, заказчики — как будто нет.
И вот тут начинается самое интересное.
Мы уже писали про реформу ОКВЭД и ОКПД и про то, что это реальная возможность наконец выстроить нормальную цепочку данных для рынка стройресурсов. Только на практике получается иначе: производители и поставщики с удивлением узнают, что теперь должны регулярно загружать сведения во ФГИС ЦС. В строительную отрасль они, значит, не входят — но данные для неё подавать обязаны.
При этом параллельно несколько лет создаются XML, машиночитаемые данные, цифровые следы, Центр инженерии данных и технологий искусственного интеллекта — всё, конечно, во имя производительности. Только производительности кого? Инженера? Сметчика? Или производительности системы по сбору данных?
Потому что пока очень похоже, что главный KPI цифровизации — чтобы человек успевал обслуживать цифру.
На фоне этого на том же самом конгрессе спич Эльвиры Набиуллиной:
На мой взгляд, истинный предприниматель — это тот, который видит, что всё в его руках, который 24 на 7 работает и ищет рыночные решения, как повысить производительность труда. Ему не нужны наши лекции, как её повышать, эту производительность труда. Он лучше знает. Ему нужно, чтобы была справедливая конкуренция, и, если он показывает большую эффективность, он мог бы выигрывать на рынке
Добавим от себя: и немного меньше обязательного ввода одних и тех же данных в разные государственные системы.
Потому что производительность начинается не с нового Центра ИИ. Она начинается с вопроса: что можно перестать требовать от людей уже завтра?
И тогда, возможно, окажется, что прирост 11–22% (если совместить генеративный и физический искусственный интеллект (роботов), потенциал роста производительности ещё выше — 21–33%), о котором говорил Греф, достигается не только искусственным интеллектом. Иногда достаточно просто перестать заставлять естественный интеллект заниматься бессмысленной работой, а еще — дать возможность рынку применять эти данные в работе.