Enterprise-решения — это комплексное программное обеспечение. Задача такого ПО — усовершенствование управления организацией.
IT-эксперт в области проектирования, разработки и внедрения enterprise-решений для финансового и производственного сектора рассказал aif.ru, как подобные решения помогают развивать предприятия, зачем компаниям рекомендательные системы с использованием искусственного интеллекта. В портфеле востребованного ERP-разработчика Артема Зиборева успешно реализованные проекты для российских компаний, среди которых Сбер и НЛМК, представителя «большой четверки» — PwC и других.
Aif.ru: Артем, вы востребованный ERP-разработчик, проектируете enterprise-решения для лидеров финансового сектора. Звучит внушительно, но для многих непонятно. Объясните простыми словами, чем вы занимаетесь?
Артем Зиборев: Под термином enterprise-решения понимают комплексное программное обеспечение, ERP-систему — от английского Enterprise resource planning, — то есть системы планирования ресурсов предприятия. В целом, задача такого программного обеспечения — как раз усовершенствование управления организацией. Многие знают, что существует автоматизация бизнес-процессов, которая широко применяется на предприятиях. Самое распространенное ПО: 1С-бухгалтерия, CRM или ПО для автоматизации производств — MES-системы. Внедрение этого программного обеспечения по отдельности — уже прошлый век. Сегодня востребованы высокоорганизованные комплексные ERP-системы, то есть взаимосвязанные приложения и программы, которые комплексно автоматизируют все отделы, создают общий интерфейс и хранилище данных, координируют работу организации в целом. Внедрение ERP-систем позволяет выйти предприятию на новый оптимальный уровень эффективности и конкурентоспособности.
Например, в 2022–2023 годах я работал в инновационном проекте для тяжелой промышленности. Суть его заключалась во внедрении систем компьютерного зрения и видеоаналитики на крупном технологически сложном производстве. Необходимо было решить проблему точности распознавания движущихся заготовок и сверку по номерам, а также оперативного обнаружения посторонних и опасных предметов в поставляемом сырье. В результате внедрения ERP-системы с применением нейросетей были не только решены поставленные задачи, но также удалось упростить систему отчетности и взаиморасчетов, существенно снизить расходы на закупку сырья для производства и оптимизировать логистику.
— В качестве ключевого разработчика на проектах вы координируете работы на всех этапах. Какие задачи в это входят?
— Сначала я разрабатываю прототип приложения, так называемый MVP (Minimal Viable Product — минимально жизнеспособный продукт). На стадии проектирования я должен изучить и описать все бизнес-процессы предприятия, выявить существующие проблемы, возможности автоматизации. Потом соотнести полученные данные с основными потребностями и ожиданиями заказчика, а затем разработать предложение по основным элементам и функциональному наполнению будущего ПО. Далее идет процесс разработки общей архитектуры проекта, выбор инфраструктурных решений и непосредственно написание программного кода. Именно ведущий разработчик осуществляет координацию разработки определенных компонентов системы, в которые могут входить модули, отвечающие за финансовые вопросы, автоматизацию логистики, подготовка отчетности и другие. На стадии внедрения проводится проверка стабильности работы программного продукта, интеграция в общую систему. И заключительная стадия проекта — доработка и организация обучения конечных пользователей ERP-системы.
— Чтобы запускать крупные инновационные проекты и управлять ими, необходим широкий спектр компетенций. Как изначально складывалась ваша профессиональная карьера?
— Мой профессиональный путь не всегда был связан с IT. Началось всё с юридической карьеры, а затем я перешёл в область информационных технологий. В моем юридическом портфеле: сопровождение девелоперского бизнеса, инвестиционных проектов по строительству офисных центров и коттеджных поселков.
Есть юридический консалтинг иностранных инвестиционных проектов. Работал с ритейлом: юрисконсультом федеральной компании, предоставляющей услуги в сфере аутсорсинга персонала для ритейлеров, например, для продуктовых сетей, логистических компаний, производств. Мой послужной список может показаться «пестрым», но фактически он, как паззл, год за годом складывался в мой сегодняшний профессиональный профиль. Благодаря своему опыту в сопровождении крупных инвестиционных проектов и работе в юридической сфере, я научился не только понимать технические решения, но и видеть более широкую картину бизнеса, понимать цели внедряемых решений.
— Вы были ведущим бизнес-аналитиком в IT-проектах для участников финансовых рынков. Что входило в ваши обязанности?
— Это тоже был интересный опыт. Все крупные финансовые организации активно внедряют enterprise-решения. Я сопровождал проекты разработки ПО для брокеров, инвестиционных компаний и банков. Выявлял узкие места в бизнес-процессах, предлагал решения, составлял технические задания для разработчиков программного обеспечения, а также контролировал этапы разработки и тестирования, выстраивал коммуникацию с заказчиками.
— В вашей практике есть создание и внедрение рекомендательных систем с использованием искусственного интеллекта. Например, для компании крупного застройщика. Какова, на ваш взгляд, перспектива этого направления?
— Искусственный интеллект уже глубоко проникает во все сферы экономики и человеческой деятельности. Рекомендательная система, анализируя огромные объемы исторических данных, может предсказать рост или спад продаж. Это необходимо, допустим, ритейлу, чтобы оптимизировать объем товарных запасов и более эффективно использовать оборотный капитал. В сфере девелопмента и строительства также правит машинное обучение. Например, в проекте для крупного застройщика, который вы упомянули, на основе большого массива данных и характеристик земельного участка для предполагаемой застройки таких как транспортная доступность, развитость инфраструктуры, наличие социальных объектов — программа предлагает выбор: что лучше построить, какой этажности, — и даже прогнозирует цену продажи. По итогам анализа запросов получается очень достоверный бизнес-план, под который застройщик может с большой вероятностью получить финансирование. Внедрение рекомендательных систем на основе нейронных сетей способствуют повышению эффективности инвестиций, прогнозированию продаж, качественно повышает уровень проведения маркетинговых мероприятий и безошибочность в принятии стратегических решений.
Это направление развивается стремительными темпами, и за ним большое будущее.
