Дмитрий Гуреев: «Переход на отечественное ПО не замедлил наше развитие»

На ИТ-конференциях оптимистичные беседы в духе «импортозамещение не нужно, ведь западные сервисы и софт вернутся через месяц», сменились сетованиями о том, что переходить на «дружественные» решения все-таки придется. А решения эти, по мнению сетующих, не идут ни в какое сравнение с условным SAP-ом. Может сложиться впечатление, что российскую ИТ-сферу загнали санкциями в угол. На деле же все наоборот, уверен Дмитрий Гуреев, ИТ-директор компании «БиоВитрум». Об успешном опыте импортозамещения, а также о том, что ИИ — это не просто хайп, он рассказал в интервью нашему изданию. 

Дмитрий, расскажите немного о себе. Что предшествовало сегодняшней работе?

С 2003 года, то есть уже 20 лет, я занимаюсь лабораторной медициной, лабораторной диагностикой. Это отрасль традиционно считается довольно консервативной как по регуляторным причинам, так и по конъюнктурным, особенно в России. Моей сферой почти всегда была операционная деятельность. Я начинал как сервисный инженер, а затем, шаг за шагом, вышел на уровень генерального директора в представительстве финской компании.

Позже у меня был опыт построения компании с нуля. А последние десять лет я работаю в компании «БиоВитрум». За все это время я смог побывать на разных должностях, что, как мне кажется, помогло сформировать достаточно широкий кругозор. Последние три года я занимаюсь ИТ, цифровизацией, а до этого моя деятельность была так или иначе связана с бизнесом.

Тем не менее с ИТ сейчас я столкнулся не впервые. Можно сказать, что всю свою карьеру я строил через «цифру» — медицинского образования у меня нет, моя сфера — менеджмент и прикладная математика, то есть ИТ по сути. Поэтому я всегда думал о том, что в данный момент можно автоматизировать, какие технологии внедрить. Просто сейчас взаимодействую с этим вплотную как исполнитель, а прежде занимался более опосредованно, поскольку был на стороне заказчика.

Ключевым моментом такой перемены стала моя учеба в «Московской школе управления «Сколково» на курсе цифровой трансформации. Тогда я узнал, что современное понятие цифровизации куда шире, чем я привык думать. И понял — это мое. Так и стал ИТ-директором.

Что входит в ваши задачи?

Мою должность обычно называют «директор по цифровой трансформации». Но цифровая трансформация в классическом виде, со сменой бизнес-модели компании, скажем прямо, редко кому удается. Зато остается цифровизация, когда данные в компании становятся цифровым активом, и организация строит свой бизнес уже с пониманием этого. Поэтому корректнее назвать меня директором по цифровизации с  функциями ИТ директора. Иными словами я отвечаю в целом, как за работоспособность инфраструктуры и учетных систем, так и за проекты развития вокруг данных. Многолетний опыт работы со стороны бизнеса и широкий IT кругозор - помогают мне. 

Можете привести кейс, инициатором которого были вы?

Например, внедрение BI-системы. Я был не единственным инициатором, но, скажем так, основным. Сейчас в компании бизнес активно пользуются дашбордами, в логистике, в коммерческой службе, HR. Но это конечна вершина айсберга, в основе которой лежит огромная работа моей команды по созданию озера данных с преднастроенными связями как учетных систем, так и преобразования в конечные витрины.

Данные в каталог поступают не только из различных внутренних систем, таких как ERP, WMS, CRM (Битриксе), финансовые данные, но и из внешнего контура, таких как ЕИС.

Таким образом мы активно смешиваем свои и чужие данные, чтобы создавать качественные аналитические срезы.

Еще хотелось бы упомянуть использование ИИ в решениях по обработке государственных тендеров. Более 80% наших продаж так или иначе связанны с госзакупками, поэтому задача повышения эффективности их обработки существует всегда.

Расскажите немного в вашей компании.

«БиоВитрум» существует уже более 22 лет. Наши заказчики — это госучреждения. Иными словами, мы работаем с госбюджетом. А значит, в нашей деятельности много регуляторики. При этом нашу компанию отличает нестандартный подход: сочетание классической бизнес-модели с поиском интересных, инновационных решений.

В основном мы имеем дело с гистологией — областью, связанною в первую очередь с онкологическими исследованиями. Другое значимое направление — микробиология. Также у нас отдельно выделено приборостроение. В Санкт-Петербурге у нас есть для этого собственное производство.

Помимо своих продуктов, мы также предоставляем западные. Такой набор является нашим конкурентным преимуществом. 

В чем особенности цифровизации производственной компании? Насколько оно зависит от «цифры»?

С точки зрения непосредственно производственных операций цифровизация пока не играет для нашей компании большой роли. Мы производим медицинские изделия низкого класса риска, которые не требуют обязательного внедрения сертифицированного СМК. Но тем не менее мы сознательно поддерживаем СМК по ISO 13485, так как качество для нас приоритет. Здесь в большей степени проявляются задачи общего характера, менеджмента, которые оказывают значимое влияние на процесс производства.

 Но есть операции, которые влияют хоть косвенно, но значимо, где цифровизация просто необходима. и — да, влияет и очень сильно. Например прогнозирование спроса и как следствие план загрузки производства. Или ценообразование и расчет трансфертных цен. 

Цифровизация всегда связана с организационными изменениями. Какие приходилось проводить вам?

Для начала я (на всякий случай) хотел бы заметить, что цифровизация и цифровая трансформация — принципиально разные вещи, хотя оба термина нередко употребляют как синонимы по отношению друг к другу. Цифровая трансформация полностью меняет парадигму бизнеса, поэтому она не может не нести с собой глобальных изменений в культуре, в команде и во многом другом. Простой пример: некая компания открывает  магазины по продажи канцтоваров, налаживает логистику, склады, сбыт, а затем перепрофилируется в маркетплейс. То есть сначала она занималась непосредственно продажей товаров, а затем сосредоточилась лишь на обеспечении транзакций. В одном случае заработок на марже от продажи, другой как комиссия от сделок. Очевидно, что это два совершенно разных вида деятельности требуют разных условий, разных специалистов. И тема цифровой трансформации весьма актуальна. Пару лет назад рынок буквально кипел идеями маркетплейсов, платформ, даже в нашей консервативной отралис — я в этом убеждался лично. Но в результате полноценной цифровой трансформации ни у кого не произошло. Кто-то не решился, у кого-то не вышло.

Цифровизация же подразумевает, что бизнес-парадигма остается прежней, но данные в компании становятся отдельным объектом управления. Так же как люди, деньги, товар. В ходе цифровизации частно внедряются аналитические системы, создаются каталоги данных, которые как бы навешиваются сверху имеющихся учетных систем.  И очень часто данные в них оказываются несовместимы между собой, т.е. не получается интероперабельность.

Отдельно стоит выделить качество данных, которое исторически в компаниях оставляет желать лучшего.  До проектов цифровизации это было не важно, а теперь стало ключевым моментом. А когда удается справиться с подобными проблемами, зачастую выясняется, что у сотрудников нет навыков для работы с новыми решениями. Даже элементарный дашборд нужно уметь составить. А у некоторых совершенно отсутствует компьютерная грамотность. Отдельно стоит отметить, что работа с данными требует навыков одновременного абстрактного и логического мышления. При описании, например товаров, нужно отойти и взглянуть на него не как на цельный предмет, а то как он представляется в системах, какие выделяются атрибуты, как они связаны между собой, какие к ним есть требования и правила заполнения. Это требует навыков, которые обычно не развиваются в традиционном менеджменте.

Таким образом, цифровизация не требует смены культуры в компании. Но появляющиеся новые роли, новые процессы требуют новых компетенций. Сотрудников, хотя бы ключевых, нужно обучать работе с данными. И если бизнес не будет отстраняться от такой деятельности, если он возьмет на себя часть той работы, которую ошибочно возлагают на ИТ, то эффект от цифровизации будет впечатляющий. К сожалению, это бывает нечасто. Наоборот — инновациям нередко активно сопротивляются.

Если говорить об изменениях, которые приходилось проводить мне, то приведу пример с тендерным отделом. У меня ушел год на то, чтобы убедить коллег, что системы на основе ИИ «отбирают» подходящие тендеры не хуже живого человека.  Но с другой стороны это совместное общение обогатило и технический опыт. На мой взгляд существенный сдвиг произошел, когда мы организовали семинар и на кошках (в прямом смысле) показали, что такое ИИ и как оно работает.

Вообще говоря, к цифровым решениям нередко относятся предвзято: если эффективность не 100%, а только 70% — плохо, не берем! Причем к своей непосредственной деятельности те же люди относятся снисходительно: их устраивает собственная эффективность в условные 50–60%. Требования к системам значительно выше психологически, чем к работе людей. Последним дают право на ошибку.

Еще одна особенность в том, что начальные шаги в цифре малозаметны и сложно обосновываются. Можно сравнить с лестницей, где первые ступени поднимают всего на полшага, но в перспективе дает возможность подняться на недоступные обычном способом высоты.  Вот такого рода барьеры приходится преодолевать.  

За последние полтора года многие столкнулись с проблемами замены оборудования, отключения привычных сервисов. Сталкивались ли вы с такими проблемами? Если да какие изменения произошли в вашей инфраструктуре?

Да, нас подобные изменения стороной не обошли. Признаюсь, это было, мягко говоря, некомфортно. Раньше мы пользовались облачными решениями Google. У них были свои минусы, но они были привычными и функциональными.

Тем не менее, когда начались отключения, мы сразу же приняли решение мигрировать. В течение приблизительно полутора месяцев мы определились со стеком технологий, на которые будем переходить. Непосредственно к миграции подходили гибко: где-то форсированно, где-то специально притормаживали, чтобы понять, в какую сторону лучше двигаться.

Параллельно с миграцией развивали систему бэкапов и действий на случай полного и внезапного отключения всех систем.  При моделировании различных рисков, сначала мы добились возможности  восстановления чувствительные данные за несколько дней, затем сократили срок до двух дней. В конечном счете восстановление стало возможно за несколько часов

В качестве новых офисных решений мы выбрали продукты компании «Р7», а облако Google заменили на сервис «Яндекса». Миграция с Google прошла успешно, без потери критических данных. Заняло это около трех месяцев.

К слову, миграция дала неожиданней эффект. Мы раньше пробовали внедрять BI-систему Tableau и Tableau Flow как ETL— не взлетело. Хотя на вид все здорово было. А вот с аналогами — Yandex Datalens и Loginom — все прошло гораздо успешнее. Да, может быть, каких-то мелочей там не хватает, а интерфейсы не настолько интуитивно понятные, но эти решения работают и покрывают наши потребности на 99%. Местами функционал наших решений даже шире. Мы не просто заместились — мы еще и выиграли от этого, так как отечественные решения имеют связку с привычными нам системами, такие как 1С

Надо сказать, что заметную роль в разрешении всей ситуации сыграли сотрудники нашего HR-отдела. Они консультировали, они обучали. Словом, всю разъяснительную работу они взяли на себя. Благодаря этому ИТ-отдел смог сконцентрироваться на технической составляющей, на проведении необходимых тестов и экспериментов. 

Какие проекты можете отметить за последнее время? Как вы оцениваете их эффективность?

Думаю, стоит выделить три проекта. Один из них пока не взлетел — не хватило бюджета и административной воли. А может быть, дело еще и в том, что мы немного опередили время. Мы хотели сделать электронное досье на медицинское изделие. Суть его в том, что информация об изделии разбивается на так называемые кванты, которые вместе образуют настолько полное описание, что из него можно сформировать инструкции, справки — все, что угодно. Это еще называется машиночитаемыми онтологиями. Это сложно, а мы хотели сделать так, чтобы с ними справлялись простые технические писатели. У нас даже был рабочий прототип, но проект пришлось заморозить. Но я уверен, что мы к нему еще вернемся в ближайшем времени.

Второй проект очень удачный — это автоматизация работы с государственными тендерами, уже год он успешно работает. Обычный поиск по ключевым словам, как правило, дает 70% «мусора», а это сотни тендеров в день. Новое решение, на базе ИИ, ищет подходящие варианты гораздо более эффективно, автоматически обогащает их более чем 25 параметрами и отправляет в 1С на следующий этап аналитики. Вместе с коллегами из тендерного отдела нам удалось почти в два-три раза повысить эффективность этого этапа. Всего мы определили 5 уровней автоматизации, где 5 - это полностью автоматическая игра. От поиска нужных тендеров, до сверки технического задания и  отгрузки. Пока мы 2+ уровне, но это уже дало эффект.

И третья история, тоже успешная, — внедрение BI. Сейчас это уже не замена Excel, а самостоятельная, полноценная система, обрабатывающая как внешние, так и внутренние данные. Следующий наш шаг — переход от озера данных к каталогу данных. 

Каких решений, на ваш взгляд, не хватает на рынке для вашей отрасли?

Сложный вопрос. Я думаю, что большинству сотрудников любой компании, если только она не занимается чем-то слишком специфическим, для работы нужны только Word и Excel, которые очень просто заменить.

Если чего-то и не хватает, то, пожалуй, замены доски Miro, чего-то для совместной работы в облаке. Я российских решений такого типа пока не видел. Также скорость внедрения новых функций, например автопротоколирование видеовстреч, как в Teams, у наших решений значительно ниже. Не все оказались готовы к действительно корпоративному спросу.

Сейчас стали очень популярны технологии искусственного интеллекта. Планируете ли вы его использовать? И для каких задач?

Классические нейросети давно используются. Например, в нашем кейсе с автоматизацией работы с государственными тендерами. Это уже обыденность.

Другое дело — генеративный ИИ. Самый известный пример — ChatGPT. Проекты, где он используются, пока только развиваются, но я считаю эту область очень перспективной и всячески продвигаю. Например, каждого продавца мы обеспечиваем цифровым секретарем. Решение, по сути, занимается тем, же что и обычный секретарь: фиксирует информацию на встрече с клиентом, делает конспект, формирует задачи на будущее. Раньше создание подобной системы было бы дорогим проектом, сейчас на создание работающего прототипа ушло всего полтора дня, это с учетом чтения документации и разработки. Сейчас это займет около часа.

Еще один интересный проект — «словесный BI». Смысл в том, что даже дашборды не нужны — необходимая информация выдается по устному запросу. Есть работающее решение, которое вызывает конечно Вау эффект. GPT модели конечно сделали революционный скачок в части обработки естественного языка.

Отдельно ведётся работа по созданию автоматической первой линии. 

Сталкивались ли в вашей компании с нехваткой кадров? И как решаются кадровые проблемы?

Я бы проблема не столько в нехватке, а сколько долгом процессе закрытия вакансии, если сотрудник по тем или иным причинам покидает компанию..не . Но это вечная проблема — не могу сказать, что именно в последние годы стало труднее. Мы стараемся это компенсировать, кроме прочего, тем, что не используем только один стек технологий. Если возникает просадка, например в 1С аналитиках, то система отчетности не останавливает развитие.

Когда я только пришел в компанию, она была «1С-центричной» и все задачи от бизнеса, что плановые, что на развитие были конкурирующими между собой за рессурсы. И первым делом я стал развивать систему внешних сервисов. Не было цели отказаться от «1С», но она должна была стать одной из систем, а не единственной и даже не основной. Если в таких условиях возникает дефицит кадров, специализирующихся на «1С», в целом для компании это некритично в моменте и наоборот. 

Какие ожидания от предстоящего конгресса «Подмосковные вечера»?

У меня будет выступление по теме генеративного ИИ. Я глубоко убежден, что у этой технологии огромный потенциал, она абсолютно революционная. И нужно осваивать ее уже сейчас, чтобы к моменту появления следующих поколений генеративного ИИ быть готовым и начать внедрять не точечно, а крупными проектами, меняя целые сектора бизнеса. Цель моего доклада — дать понимание реальных возможностей технологии, поделиться тем, что можно делать уже сейчас, а заодно развеять некоторые мифы, как позитивные, так и негативные.