Греф ищет Джона в «диджитальную эру». Возможно, Джон – это ты

Редакция ИА PrimaMedia публикует текст лекции главы Сбербанка студентам Школы цифровой экономики ДВФУ
Герман Греф. Фото: Фонд "Росконгресс"

Редакция агентства предлагает вниманию читателя текст лекции (с незначительными сокращениями), которую президент – председатель правления ПАО Сбербанк Герман Греф прочитал студентам недавно основанной Школы цифровой экономики Дальневосточного федерального университета. Открытие Школы состоялось на IV Восточном экономическом форуме (Владивосток, остров Русский, 11-13 сентября 2018 года). Ключевым партнером первого в России образовательного ресурса выступил Сбербанк, руководитель которого и выступил перед участниками церемонии открытия Школы 12 сентября.

Лекция 12 сентября на открытии Школы цифровой экономики ДВФУ

Лекция 12 сентября на открытии Школы цифровой экономики ДВФУ. Фото: Фонд "Росконгресс"

— Что мы видим сейчас в качестве ключевого технологического тренда? Мы видим ключевым технологическим трендом, который взрывает буквально все индустрии, переход в так называемую "диджитальную эру". Этот переход начался условно после середины 2010-х годов и охарактеризовался гигантским ростом объема данных. И этот рост только начался.

Мы видим, что мы в начале этого пути, но уже сейчас темпы роста и объемы данных начинают нас пугать. И выводы, которые мы можем извлечь из этих данных, информация, которую мы можем получить, зачастую радикальным образом меняют наше представление о том, что мы делаем. И то, как мы должны делать.

Мы видим, что ключевым трендом является глобальная подключенность. Мы все всегда подключены к единой глобальной сети. Мы видим, что подключенными к сети становятся не только люди, но и вещи. Мы видим, что нельзя в современном мире спрятаться ни от чего. Многие здесь сидят с девайсами. Кто-то постит сразу же в соцсети, кто-то выкладывает фотографии. И по тому, как часто вы делаете это, на что вы делаете акценты, можно получить полное представление о том, кто вы, какой ваш психотип, а также — что вас ждет в будущем.

К сожалению, люди — самые предсказуемые из всех непредсказуемых событий и явлений в современной жизни. Предсказать наше поведение достаточно просто, потому что современные люди очень сильно подвержены конформизму и стереотипам.

Цифровые технологии растут страшными темпами, быстрее и значительнее, чем мы можем не только развиваться, но и осознавать это развитие. Это первое серьезное и глобальное противоречие, с которым мы сталкиваемся: экспоненциальный рост технологии — и линейный рост развития человека, его мышления. Это то, с чем мы будем сталкиваться в ближайшие десятилетия. И ответы, которые нам предстоит найти в этом мире, связаны тоже с использованием технологии адаптации человека, соединением человека с технологиями.

Лекция 12 сентября на открытии Школы цифровой экономики ДВФУ

Лекция 12 сентября на открытии Школы цифровой экономики ДВФУ. Фото: Фонд "Росконгресс"

Почему мы сегодня говорим о важности технологии? Потому что тот, кто не сумеет соединиться с этими технологиями, будет находиться в противоречии и будет всегда лузером, отстающим, проигравшим. Мы видим, что скорость и стоимость обработки данных меняются очень быстро — стоимость очень быстро падает, а скорость очень быстро растет. Если сравнить традиционные технологии с тем, как развиваются технологии обработки данных и работы с ними, мы можем привести маленькое иллюстрирующее сравнение: если бы за последние 25 лет цена и скорость самолета "Боинг" менялись так же, как менялись последние 25 лет информационные технологии, то "Боинг" стоил бы сегодня 500 долларов и облетал бы Землю за 20 минут.

Почему стало возможным это экспоненциальное развитие технологии? Произошел целый ряд гигантских сдвигов, приведших к такого рода последствиям. Первое: резко упали и продолжают падать затраты на каналы связи. Затраты на вычислительную мощность и на память падают примерно с одинаковой скоростью все эти годы, и пока этот темп сохраняется. Все это время продолжает развиваться всемирная подключенность. Мы видим, что до 2030 года примерно 95% населения Земли будет подключено к единой сети. И каждый год количество подключений исчисляется сотнями миллионов человек.

И важнейшее событие, которое стало переломным на этом пути из информационного века в диджитальный – это нахождение технологии обработки "сырых", неструктурированных данных. Потому что информационные технологии существовали всегда, но не было развитых технологий обработки именно "сырых" данных.

Мы видим, что это все, вместе взятое, привело к тому, что появились принципиально новые компании, о которых 25 лет не то что никто не слышал, а даже представить себе их появление было невозможно. И самое интересное, что эти компании являются не только прародителями новых технологических укладов.

Самое главное – они меняют бизнес-уклады. Они родили принципиально новые бизнес-модели, которые ломают привычный нам образ жизни.

Лекция 12 сентября на открытии Школы цифровой экономики ДВФУ

Лекция 12 сентября на открытии Школы цифровой экономики ДВФУ. Фото: Фонд "Росконгресс"

Рэймонд Курцвейл (известный изобретатель, футуролог и популяризатор идеи технологической сингулярности – ред.) сказал, что как раз наше представление о линейном развитии будущего и информационных технологий является ключевым элементом в нашей попытке спрогнозировать это будущее. И он пытался проиллюстрировать это, эту разницу между нашим линейным способом мышления и экспонентой. Он сказал: "Если я пройду 30 шагов линейно, то это будет значить, что я продвинусь всего-навсего на 30 метров вперед. Но если я пройду 30 шагов экспоненциально (то есть как минимум в два раза увеличивая длину каждого последующего шага – ред.), то за эти 30 шагов я продвинусь на 1 миллион – и даже не метров, а километров".

И это именно то, что происходит сегодня в нашей жизни. Мы видим, что линейное мышление – это ключевой барьер в развитии целого ряда компаний. Величайшие компании, которые создали на наших глазах современные технологии, потерпели поражение — в силу того, что не были достаточно флексибильны (гибки, способны к адаптации к меняющимся условиям – ред. ). Они не аппроксимировали на себя понимание того, что какую бы технологию ты не изобрел – ты должен оторваться от линейности мышления. Иногда компании, которые изобретали нормальные технологии, не умели эти технологии перевести в режим, доступный для клиента, и стать нужной и незаменимой для него. И умирали.

Экспоненциальность – это состояние, которое нам нужно поддерживать в течение всего периода нашей активной деятельности.

Когда мы говорим о том большом количестве изменений, которые произошли в нашей жизни, то нужно посмотреть на карту глобального ВВП. Мы видим, что на сегодняшний день, по оценкам разных специалистов, от 2% до 5% всех отраслей мировой экономики цифровизованы, и от 95% до 98% отраслей подлежит цифровизации. Это хорошая новость для вас — вам есть где развернуться. Не думаю, что Стив Джобс или Марк Цукерберг уже изобрели все, что можно было изобрести. Абсолютно нет! Каждый из вас может стать Стивом Джобсом в новой отрасли, произведя фурор, взорвав обычные конформистские представления о том, что такое тот или иной вид бизнеса.

И мы видим, что именно цифровые компании, которые создают целые экосистемы вокруг клиента, начинают доминировать во всем. Стоимость этих компаний на рынке является самым привлекательным фактором для инвесторов.

Еще очень часто говорится о том, что цифровизация приводит к демократизации технологий, что они становятся все более дешевыми, доступными. Да, это так. Но приводит ли это к выравниванию доходов — людей, организаций и государств? Абсолютно нет. Это приводит к тому, что дифференциация между квалифицированным и неквалифицированным пользователей и производителем этих услуг очень резко растет. Компетенция определяет уровень благосостояния.

Поэтому мы сегодня говорим о том, что образование является ключевым активом. Если раньше ключевым активом были природные ресурсы и тому подобное, то сегодня это — образование. В условиях неопределенности, сложности самым главным активом является человек, который может эффективно не только существовать, но и принимать решение и развиваться в этих условиях.

Что мы видим в картинке ВВП в развитых и развивающихся странах? Мы видим, что в развитых странах происходит переток ресурсов из нецифровых активов в цифровые. И наблюдается экспоненциальный рост как инвестиций, так и самих этих отраслей. И разрыв между развитыми и развивающимися странами нарастает.

Мы видим, что стоимость оплаты человеческого капитала в цифровых компаниях выше, и поэтому они привлекают самых лучших работников. Мы видим, что терпимость инвесторов к этим компаниям, их уверенность в том, что они совершают правильные инвестиции, значительно выше. Поэтому эти компании позволяют себе проводить миллиардные инвестиции и длинные инвестиции очень просто, в отличие от компаний традиционных секторов.

Цукерберг принял решение о покупке цифрового актива, который в то время был сопоставим по размерам компании What`s up, и этот актив до сих пор не является прибыльным. А это была инвестиция в десятки миллиардов долларов. Кому из лидеров в традиционных компаниях была бы прощена такая инвестиция? Никому. Инвесторы бы очень строго спросили: первое – зачем, второе – покажи доход на капитал.

Лекция 12 сентября на открытии Школы цифровой экономики ДВФУ

Лекция 12 сентября на открытии Школы цифровой экономики ДВФУ. Фото: Фонд "Росконгресс"

В цифровом мире действуют другие правила. Терпимость инвесторов, их вера в эти компании значительно иная. И это означает, что требовательность инвесторов к традиционным компаниям привела к тому, что инвесторы все больше и больше денег получают из традиционных секторов и инвестируют в цифровые сектора. Цифровые сектора получают возможность инвестировать длинные деньги в НИОКР, и мы видим нарастающий разрыв в потенциале R&D в традиционных компаниях и в цифровых компаниях. Цифровые компании становятся лидерами и по этому параметру.

Итак: лучшие кадры — там, лучшие инвесторы и объем инвестиций – там, возможности инвестировать в R&D, в НИОКР – тоже там. И все это еще больше приводит к тому, что цифровые компании отрываются от традиционных секторов.

Мы видим, что на развитых рынках существует такое правило – "60-30-10": первый на рынке обычно имеет долю в 60% плюс-минус, второй игрок получает примерно 30%, и остальные участники – оставшиеся 10% на всех. Если мы посмотрим на капитализацию компаний новой экономики, спользуя ВВП различных стран, то мы увидим, что порядка 60% капитализации цифровых компаний имеет одна страна – США. Порядка 30% капитализации – это Китай. И 10% приходится на все остальные страны мира вместе взятые, из которых порядка 4% занимает Евросоюз. Это — тема для размышления для всех нас и лидеров тех государств, которые не попадают в число лидеров. Потому что далее отрыв лидеров от всех остальных будет также нарастать экспоненциально.

Несколько слов про технологии, которые мы называем технологиями будущего, которые и обеспечивают этот прорыв. И самым главным энейблером (инструментом реализации прорыва– ред.) являются технологии искусственного интеллекта. "Большие данные", машинное обучение, искусственный интеллект – это все то, с чем каждому из сидящих здесь уже приходится сталкиваться и придется столкнуться в профессиональной деятельности вне зависимости от того, в какую сферу вы попадете.

Мы видим, что технологии AI (искусственного интеллекта – ред.) являются самыми упоминаемыми во всех научных и профессиональных источниках. Если мы посмотрим на количество организаций, которые упоминаются в контексте новых технологий, то самое большое количество упоминаний — и стартапов, и технологических лидеров, и университетов – в контексте технологии AI.

Самое главное в AI – это то, что он может учиться сам. И это говорит нам о том, что AI будет развиваться "выше" кривой развития человека, потому что, к сожалению, мы не сможем повторить такую интеллектуальную кривую развития. Нам придется смириться с тем, что эту конкуренцию мы не выдержим.

Означает ли это, что мы должны бояться искусственного интеллекта? И да, и нет. Очень много людей, которые хорошо понимают, что такое AI, сегодня выступают за то, чтобы ограничить рамки его применения, определить правила его развития. Как любой инструмент, он может быть использован в разных целях. И использование AI на благо или в помощь человеку – это отдельная сфера, которая требует сначала осознания, а потом регулирования. И недопущение использования AI в целях, противных человечеству.

Как бы то ни было, сегодня AI уже оказывает влияние на всех уровнях. Мы все являемся пользователями AI. Google заявил, что мы уже переходим к тому, чтобы ни один продукт, который мы выпускаем на рынок, не выходил без встроенного искусственного интеллекта.

Google в этом году объявил концепцию AI first.

То есть любая трансформация компании должна быть подвержена логике AI first: сначала — искусственный интеллект, он – всегда впереди.

Лекция 12 сентября на открытии Школы цифровой экономики ДВФУ

Лекция 12 сентября на открытии Школы цифровой экономики ДВФУ. Фото: Фонд "Росконгресс"

Мы эту историю тоже взяли на вооружение. И в течение последнего года мы пытаемся раскрыть ее применение к нашему бизнесу. Это формула характерна также для абсолютно любой компании. Эта формула должна быть применена к себе любым человеком и любым государством. Сегодня самые развитые государства начинают вкладывать десятки миллиардов долларов в исследования, образование, подготовку своей конкурентоспособной позиции в области AI.

AI присутствует везде, практически во всех отраслях. Людям очень нравится пользоваться искусственным интеллектом. AI радикально меняет пользовательский опыт. Мы видим, что в самом ближайшем времени продукты, которые не будут иметь встроенного искусственного интеллекта, просто будут не востребованы рынком. Это касается и продуктов в области образования.

Конечно, можно это отрицать, но сегодняшняя структура любого бизнеса говорит, что альтернативы этому решению просто не существует. Либо вы встраиваетесь в эту концепцию, либо отстаете. Если посмотреть на призму экономик как доноров или реципиентов ИТ-кадров, то мы увидим, что большинство компаний видит огромный дефицит кадрового потенциала, кадрового ресурса.

Если посмотреть на Россию, то она является донором для рынков развитых стран. Мало того, что у нас самих огромный дефицит своих специалистов, так мы еще снабжаем самыми лучшими кадрами весь мир. Мы допускаем их отток в другие страны. Этот отток можно прекратить только созданием на родине более благоприятных условий, чем в странах, которые сегодня являются реципиентами.

Вопрос, который стоит перед всеми нами – навыки будущего. Вызовы, которые стоят сегодня перед лидерами в так называемом диджитальном мире – это неопределенность и неизвестность, это огромный рост потоков информации, скорости изменений и их сложности. Что мы должны развиваться в себе, в наших сотрудниках, чтобы быть успешными в современном мире?

Одно из самых главных умений – умение приоритизировать. Второе – умение учиться и очень быстро адаптироваться в существующей реальности. Третье – умение управлять своей энергией. Любые амбиций, любой объем знаний и квалификаций требует личной энергетики. Мы не можем пользоваться мобильным телефоном, если у него закончился аккумулятор. Но это банальная истина применима и к нам. Нам необходима энергия. Мы не всегда уделяем необходимое внимание тому, как управлять своей энергией, как ее распределять, в том числе в рамках жизненного цикла.

Большой страх заключается в том, что мы все боимся исчезновения наших профессий по мере развития AI. Что является базовым для целого ряда профессий? Это Data Sights. Сегодня каждому придется стать специалистом в области обработки данных — в независимости от того, чем вы собираетесь заниматься. Учитесь ли вы сами программированию или моделированию? Если посмотреть на статистику крупнейших компаний, то порядка 15% лидеров технологических компаний мира увлекались программированием в детстве. Если посмотреть, как люди учатся программированию, то три четверти тех, кто научился, сделали это самостоятельно. Так что если вдруг вы "проскочили" мимо компьютерного факультета, нет ничего страшного. Есть 1001 способ, как научиться этому самостоятельно.

Лекция 12 сентября на открытии Школы цифровой экономики ДВФУ

Лекция 12 сентября на открытии Школы цифровой экономики ДВФУ. Фото: Фонд "Росконгресс"

Так какой же сотрудник нам нужен? Мы для себя сформулировали модель компетенции сотрудника, который нам необходим сегодня. Самое главное – это "клиентоцентричность" или "клиентоориентированность". Это простые слова, за которыми стоит огромный срез компетенции и понимания. Второе – "командность". Мы – команда, мы понимаем, что в нашем бизнесе, как и в большинстве других, без коллаборативности, умения работать в команде нам не достичь результата. Третья наша ценность – "Я — лидер". Нам нужны люди, которые умеют системно мыслить, которые обладают навыком решения проблем, которые умеют управлять собой, в том числе в условиях неопределенности. И это люди, которые имеют инновационные навыки или склад характера.

Спросите любого работодателя: "Кто является твоей мечтой?"

Мы условно эту историю называем: "Найти Джона". Весь HR нашего банка занят тем, что он "ищет Джона".

Кто это такой? Во время Испано-американской войны (началась и закончилась в1898 году – ред.) возникла ситуация, когда надо было срочно доставить пакет из штаба командования американских сил на Кубу. Нужно было найти на Кубе очень важного человека для американского командования, который должен был в свою очередь предпринять определенные шаги. Сделать это было, как представлялось, невозможно. Главнокомандующий вызывает начальника штабов и говорит: "Скажи, как мы можем решить эту задачу? Кто может с ней справиться?" Тот долго думал и говорит: "Ты знаешь, есть один – Джон. Но он сейчас сидит на гауптвахте в очередной раз". "Ты уверен, что он выполнит задачу?". "Если кто-то это может сделать, то это только он". "Привести сюда Джона". Приводят Джона, который ни на кого не смотрит, производит впечатление человека глубоко в себе и вообще совсем не того, кто может выполнять приказы. Главнокомандующий говорит: "Знаешь, Джон. Вот есть у нас пакет, который нужно доставить тому-то". После этого Джон просто взял пакет и вышел. Главнокомандующий спрашивает: "Что это было? Не спросил, кто тот человек, кому нужно доставить пакет, не спросил, куда именно доставлять. Не запросил никакой логистики, поддержки и так далее". Начальник штабов твечает: "Господин командующий, это Джон". На следующий день пакет был в руках человека на Кубе, и еще через день ответ был доставлен главнокомандующему.

И после этого пошла такая байка по бизнес-школам, по тем учреждениям, где воспитывают будущих лидеров. Кто такой этот самый Джон? Это "шейпер" (от одного из значений английского слова "shaper", то есть "создатель" — ред.). Это человек, который создает будущее. Ему не нужно указывать детали и задачи. Ему не нужно указывать путь, не нужно обеспечивать поддержку. Это человек, который видит будущее и умеет его создавать.

Мы для себя определи три составляющих этого самого "Джона". Первое – наличие у него видения и креативности. Это человек, который должен иметь способность креативить по ходу исполнения задачи. Второе – это системность мышления.

Сочетание этих двух вещей чрезвычайно редко. Обычно люди креативны. Они абсолютно не способны к системному мышлению. Но это сочетание первого и второго создает ту редкую породу людей, которую мы все ищем. И третье качество – execution, исполнительность. Где вы видели супер-креативного, и при этом системно мыслящего, и умеющего при этом создавать точно, вовремя и с заданным результатом? Это — редкость.

Если вы хотите быть мечтой работодателя, то развивайте эти три компетенции в себе и в тех, кому желаете добра. У вас есть здесь конкурентное преимущество. У вас больше времени. Вы еще молоды.

Загрузка...

© 2005—2018 Медиахолдинг PrimaMedia