Управляющий партнер ООО «O2Consulting», Эксперт АНО «НИСИПП»

Беседовал журналист НИСИПП В.Б. Володин

— Первый вопрос вполне традиционен: Анна, последний юбилей НИСИПП отмечался пять лет назад, что, по-вашему, происходило в эти пять лет в институте, в Кислороде? Как они прошли?

— На мой взгляд, последние пять лет были трансформационными, потому что, по сути, институту или нам, как О2, пришлось трансформироваться, фактически стать IT-компанией, которая работает на интеллектуальном операционном ядре, имея свою собственную платформу, единую среду разработки, базы знаний. Каждому сотруднику просто пришлось освоить работу с искусственным интеллектом, от работы с большими языковыми моделями до создания своих ИИ-агентов.

И наши услуги также очень активно трансформировались. Мы стали ещё больше делать стратегии цифровой трансформации, стратегии развития искусственного интеллекта и всё больше заниматься IT-разработкой, что, честно говоря, раньше мы не планировали делать. У НИСИПП заниматься ИТ-разработкой было давно в стратегических целях, а у нас, как у О2 это произошло органически.

— Анна, как Вы считаете, а эти изменения, это хорошо или плохо?

— Мы понимаем, что мир меняется, все эти изменения для нас — следование законам мира, природы, законам развития технологий. А когда ты следуешь законам, это хорошо по принципам буддизма. Если, наоборот, ты идёшь против этих законов, не успеваешь соответствовать скорости развития мира, чего-то боишься, что-то отрицаешь, вот это как раз плохо.

— Понятно. И Вы считаете, что вы уже не вернётесь к прежним методам работы, что это пройденный этап? Или же Вы рассчитываете, что всё-таки будут проекты того типа, которые были там в десятые годы, в самом начале двадцатых?

— Я думаю: нет такого, что наши подходы как-то изменились радикально.
Мы сохраняем внутреннее интеллектуальное ядро и опираемся на базовые методические подходы. Но именно технологический базис другой: к примеру, команда гибридная, ты и агент, или много агентов, или мультиагентная система. Также мы видим, что изменилась экономика работы. Если раньше любой консалтинг работал по принципу так называемого рычага, когда на одного партнера приходилось N аналитиков разной иерархии грейдов, то теперь на одного партнера просто приходится N агентов и без иерархии. Правило рычага теперь реализуется во многом за счет технологий, и не за счет человеко-часа, а за счет соотношения затраченных токенов на решение той или иной аналитической задачи. Поэтому мы сейчас решили, что мы будем брать себе в команду именно необычных людей с нестандартным мышлением, с уникальными компетенциями, с крайне высокой квалификаций, а, скажем, больше рутинную работу или какую-то простую исследовательскую работу уже делать за счет наших внутренних агентов на базе графовой базы знаний.

— Означает ли это сокращение штатов? Ведь самая большая пугалка — это то, что искусственный интеллект вытеснит людей.

— В данном случае это скорее означает очень осторожное увеличение штата, как я говорила ранее. Мы планируем в штат брать исключительно высокоуровневых, интеллектуальных, нестандартных специалистов, чтобы они могли также проектировать какие-то необычные, нестандартные сервисы. Это нам кажется очень важным.

— Понятно, что не просто так Вы сменили какие-то методы работы и так далее. Резко поменялось то, что нужно Вашим клиентам за это время?

— На самом деле у клиентов достаточно резко поменялись потребительские предпочтения. Потому что, если раньше консультант был светочем знаний, мог сказать, какие данные есть, их обработать, проанализировать. На это требовалось достаточно много времени: проекты шли и два месяца, и три месяца, и полгода, и год, и даже два года. Сейчас, так как есть много сервисов, которые позволяют быстро получить доступ к данным, к экспресс-аналитике, снижается потребность в экспертных консультациях. Поэтому флёр консультанта как одного из значимых источников знаний действительно постепенно уходит. Также клиенты требуют не стратегические презентации, а готовые решения, измеримые результаты и настроенную AI+BI аналитику. Хотят не чтобы консультант вернулся со стратегией через 2−3 месяца, а чтобы их сопровождал консультант в формате 24 на 7, либо, наоборот, помогал им настраивать свою внутреннюю аналитику, свою внутреннюю BI систему, для того, чтобы они уже на своей стороне, внутри могли сами анализировать, прогнозировать и «примерять» разные решения, наглядным образом заранее рассчитывая эффект от них. Модель оплаты тоже меняется: давайте мы не будем у вас заказывать большой проект по операционной эффективности, который вы будете полгода делать, а заплатим вам процент от сокращенного бюджета по итогам вашей работы ежемесячно, или, наоборот, процент от того добавленного дохода, который у нас получился по итогам вашей работы.

И вот эта ситуация, когда само отношение к консалтингу поменялось, когда изменился подход у всех в принципе в части скорости сбора, обработки и визуализации и анализа данных, действительно привела к существенной трансформации услуг в сфере консалтинга.

— То есть это, в общем, усложняет вашу работу, как я понимаю?

— Это усложняет работу на старом технологическом стеке. А если же мы работаем на новом технологическом стеке, то это позволяет нам отвечать запросам современных клиентов в том формате, в котором они есть сейчас. И на самом деле, наконец-то, для консультантов возникает возможность для активного масштабирования, потому что консалтинг раньше был во многом аналоговым. Все всегда держалось на крутых экспертах, экспертиза которых нарабатывалось годами. Но их нельзя было «размножить», у этой бизнес модели были явные ограничения роста и высочайшая зависимость от человеческого фактора. К примеру, в НИСИПП есть действительно очень компетентные коллеги, которых мы очень уважаем — Виктор Харченко, Евгений Литвак. Их наработанный опыт очень сложно повторить, они ультра-компетентны. Но проблема в том, что тот же Виктор Харченко не может разделиться сразу на 20 проектов. Он мог на себя брать, например, не больше пяти проектов за какой-то период, или не больше скольки-то проектов в единицу времени. А сейчас, наконец-то, с помощью новых технологий у нас есть возможность масштабировать нашу экспертизу, которая раньше ограничивалась только нашими физическими возможностями. Потому что мы можем продавать консалтинг как сервис.

— Вот для меня высказывание, что можем продавать консалтинг как сервис, оно звучит не совсем понятно. Консалтинг — это же, как правило, работа живого человека или живых людей. Аналитическая работа — это же предсказание, помимо всего прочего, помимо анализа, мониторинга и так далее.

— Действительно, но сейчас многие вещи можно делать в автоматизированном режиме и полуавтоматизированном режиме. У нас, например, был проект, когда мы анализировали 15 тысяч тендеров. Даже если ты ультра-специалист, у тебя нет физической возможности, временных возможностей, проанализировать такое колоссальное количество тендеров.

Но, соответственно, когда ты очень хороший квалифицированный специалист, можешь правильно поставить задачу ИИ-агенту, то он эти 15 тысяч проанализирует за 3 часа. Вот что именно и изменилось.

— И вы рассчитываете и дальше работать в этом же направлении?

— Мы работаем диалектично в двух направлениях.

То есть, с одной стороны, мы стараемся, как я сказала, наращивать именно человеческий капитал именно ультра-компетентными редкими, нестандартными специалистами. Как с точки зрения широкого профиля системного мышления, так и с точки зрения, наоборот, каких-то узких специфических задач.

Вот, например, у нас есть старший партнер стратегии развития финансовых рынков, Татьяна Сафонова. Она действительно, мне кажется, один из лучших в мире специалистов по цифровым правам, деривативам, к примеру, кредитным дефолтным свопам. То, что я сейчас говорю, для многих совершенно непонятная сфера. Действительно, достаточно узкая. И вот таких редких специалистов, которые одни из самых лучших, мы очень хотим привлекать к себе.

Но при этом всё, что не является нестандартным, а можно считать рутинным или легко поддающимся автоматизации, мы действительно готовы отдавать ИИ-агентам. И если вдруг у нас ультра-квалифицированный сотрудник будет стараться работать устаревшими методами, значит, мы будем работать над тем, чтобы его навыки постоянно улучшались. И у нас партнеры, которые уже в солидном возрасте, тоже проходят все тренинги по работе с ИИ для того, чтобы они также не отставали от молодых. Потому что сейчас есть некий парадокс. Роботу может быть все еще слишком сложно делать работу, которую наоборот легко может сделать любой человек. К примеру, зайдя в неизвестную квартиру, налить себе чашку кофе. Хотя сейчас современный робот с течением времени всё больший и больший функционал может осуществлять в неизвестной квартире, к примеру, недавно смог успешно заправить чужую постель. При этом роботу на порядок легче чем обычному человеку рассчитать какую-то сложную траекторию полёта.

Иными словами простые вещи в нашем понимании для робота могут оказаться сложными, а сложные вещи — простыми. И пока этот парадокс сохраняется, то у младшего персонала, который, может быть, некомпетентен и малоквалифицирован, но при этом достаточно хорошо подкован в ИИ, может оказаться ситуация, что он может делать сложные вещи, которые очень компетентный партнёр делать, по крайней мере за то время, что сделал младший сотрудник, не может.

И сейчас вот эти перекосы мы стараемся выловить и всё-таки сделать ставку, наоборот, на очень компетентную команду, но которая при этом подкована в ИИ и в других технологиях. Вот какой наш подход на текущий момент.