Scientific journal

Название журнала на английском

В данной статье ставится задача рассмотреть тенденции развития ИТ-индустрии в разрезе цифровой трансформации экономики государства. Определяются новые информационные технологии, их преимущества и недостатки. Анализируются примеры внедрения новых технологий на российском рынке ИТ-индустрии.

Большинство компаний находятся в постоянном поиске средств для ускорения сроков производства, снижения затрат и повышения эффективности показателей своей деятельности. Применение новых информационных технологий способствует достижению этих целей.ИТ-индустрия – это быстрый, постоянно меняющийся поток технологий, инструментов, программных платформ и бесконечных идей, который является катализатором современного времени. В исследовании Gartner провел анализ объема мирового ИТ-рынка: 2018 г. – 3,53 трлн долл., 2018-9 – 3,69 трлн долл., прогноз на 2020 г. – 3,81 трлн долл [2]. Анализируя рынок IT-технологий, можно сказать, что современный мир не обходится без гаджетов, улучшающих и облегчающих многие процессы деятельности. По мнению экспертов, 73 % предприятий имеют, по крайней мере, одно приложение или часть своей вычислительной инфраструктуры уже в облаке, и 17 % респондентов планируют сделать то же самое в течение следующих 12 месяцев [1]. Следовательно, использование IT-технологий в 21 веке является трендом развития информационного пространства.

В докладе «О состоянии IT-индустрии» IDC прогнозируют, что с учетом новых технологий мировой объем продаж информационных и телекоммуникационных технологических продуктов и услуг в 2021 г. превысит 5,6 трлн долл. В целом же инвестиции в технологии «третьей платформы» (облачные и мобильные технологии; большие данные и аналитика; технологии социальных сетей) составят более 70 % мирового рынка ИКТ.

На сегодняшний день, средний бюджет облака вырос с 1,62 млн. долл. США в 2016 г. до 2,2 млн. долл. США в 2019 г., что непосредственно определяет распространенность IT индустрии во всех отраслях деятельности в целом.

По мнению специалистов, за прошедший год искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML) стали лидерами среди технологий в экономике. Маловероятно, что в современном мире вы найдете бизнес или отрасль, которые не выиграют от реализации алгоритмов ML и инструментов на основе AI. Тем не менее, не каждая компания готова перейти от традиционных методов работы к интеллектуальным машинам [2].

По мнению экспертов, количество промышленных роботов, отгруженных в 2018 г., увеличилось на 30 % по сравнению с 2017 г., а выручка на рынке «умного дома» в 2018 г. составила 53,235 млн долларов, что на 42,3 % больше, чем в предыдущем году. Выручка в сегменте подключенных автомобилей составила 18,438 млн долларов, увеличившись на 25,9 % в годовом исчислении [5]. Также, по прогнозам IDC, мировой рынок носимых устройств в 2020 г. отгрузит 145,6 млн. единиц, что на 6,2 % больше, чем 125,4 млн. единиц, отправленных в 2018 г. [7].

Мировой рынок IT-индустрии не стоит на месте, однако в России также есть примеры внедрения ML, которые доказывают эффективность применения этих технологий и пользу для бизнеса. Так, в ритейле был отмечен рост конверсии до 15 % при использовании товарных рекомендаций на базе машинного обучения, при этом количество ручных операций может сократиться до 50 раз [6].

Причины внедрения передовых технологий, применяющих технологии ML, являются индивидуальными для организаций в России, как отмечают специалисты. Некоторые делают это в целях сокращения издержек (72 %), а также для повышения качества своих продуктов или услуг (68 %). На рис. 1 представлены причины применения AL в бизнесе.

В результате проведенного анализа, можно сказать, что цифровизация различных отраслей производства и потребления растет с каждым годом и расширяет границы применения.

В докладе «О развитии банковской сферы в России» глава банка «Уралсиб» отмечает, что применение машинного обучения для минимизации рисков, проверки заемщиков, оценки их платежеспособности и составления более точных прогнозов – улучшает специфику работы и формирует новый этап развития всего банковского сектора. По мнению специалистов, Сбербанк идет еще дальше и в 2018 г. благодаря машинному обучению начинает оценивать залоговую недвижимость с помощью нейросети [5].

Больше половины респондентов уверены, что их затраты на AI и ML в ближайшие 3–5 лет будут расти, причем примерно треть опрошенных называет цифру в 15–20 % в г., что непосредственно отражает эффективность использования данной инновации для улучшения показателей хозяйственной деятельности предприятия в целом [1].

Следующей ИТ-тенденцией в 2019 г. можно выделить долгожданный запуск 5G. Сети нового поколения уже тестировались в течение 2018 г., и в 2020 г. будут выпущены первые смартфоны с поддержкой 5G.

По мнению экспертов, новый стандарт обеспечит скорость широкополосной загрузки через мобильные сети и обеспечит в 10 раз более быстрые интернет-услуги, чем 4G. Как отмечается в планах Минкомсвязи «в 2020 г. сети 5G охватят восемь городов России, а в 2025 г. – уже 16 населенных пунктов с населением свыше 1 млн человек» [5].

Рис. 1. Сферы применения AI в бизнесе [2]