2 Цифровая_экономика. Доклад ниу вшэ
 Скачать 1.33 Mb.
|
|
3. Оценка вклада цифровизации в экономический рост Одним из главных условий осуществления масштабных государственных инвестиций во внедрение цифровых технологий является оценка вклада соответствующих мероприятий в экономический рост сточки зрения соотношения затрат и результатов. Вне зависимости от сценария экономического развития требуются гарантии достаточной отдачи от таких вложений для обоснования целесообразности их осуществления. 45. Внедрение цифровых технологий — один из ключевых драйверов экономического роста. В структуре затрат секторов российской экономики продукты и услуги сектора ИКТ уже сейчас занимают значительную долю. В некоторых отраслях промышленности (машиностроение, химическая промышленность) интенсивность затратна продукцию сектора ИКТ соответствует уровню США, а в науке, образовании, здравоохранении, финансовом секторе и транспортной отрасли даже превышает его. Однако в таких крупных подоле в ВВП России секторах, как торговля иле- сопромышленный комплекс, ив отдельных секторах сферы услуг наблюдаются существенно более низкие значения интенсивности затратна ИКТ. В машиностроении в последние годы уровень затратна ИКТ (относительно выпуска) составляет около 8%, что сравнимо с транспортными издержками сектора. В целом интенсивность затратна продукцию ИКТ в России несколько отстает от уровня США (2,46% против 3,08%). В значительной мере отставание отдельных сегментов российской экономики по уровню циф- ровизации связано с низкими объемами инвестиций в цифровую инфраструктуру (программное обеспечение, электронно-компо- нентную базу и др, которые в России (1,46% ВВП) сильно уступают американскому уровню (2,80% ВВП). В условиях санкций более дорогостоящие импортные технологии медленно замещаются отечественными, что сдерживает темпы модернизации цифровой инфраструктуры. Цифровизация отраслей приводит к изменению спроса на факторы производства. Под влиянием цифровых технологий и связанных сними новых бизнес-моделей трансформируются не только отдельные сектора, но и вся структура экономики и межотраслевых взаимодействий. Расчеты ИСИЭЗ НИУ ВШЭ показывают, что в базовом сценарии при умеренно-благопри- ятных макроэкономических и институциональных условиях 6 (в первую очередь опережающем росте инвестиционной активности во всех секторах российской экономики и достижении максимальных эффектов научно-технологического развития, цифровизация может значительно повысить факторную производительность как отраслей промышленности, таки сферы услуг табл. 1). 47. Наибольший эффект от цифровизации может быть достигнут в наукоемких секторах сферы услуги высокотехнологичных отраслях промышленности, эффективность которых может расти опережающими темпами по сравнению с другими секторами эко- 6 Базовый вариант развития предполагает темпы роста ВВП, соответствующие базовому сценарию Прогноза социально-экономического развития Российской Федерации на период дог, разработанного Минэкономразви- тия России 37 номики. Цифровизация потребует не только роста инвестиций в цифровые технологии, но и кардинальной модернизации инфраструктуры почти всех секторов экономики (за исключением добывающих, где этот процесс в значительной мере уже произошел, что обеспечит высокие темпы роста вклада фактора капитала в добавленную стоимость. В ряде секторов приток высококвалифицированных кадров не сможет компенсировать высвобождение низкоквалифицированного персонала, что приведет к отрицательному вкладу фактора труда в темпы роста отдельных секторов экономики. Таблица 1. Среднегодовые значения дополнительного вклада факторов роста в добавленную стоимость секторов экономики в результате цифровизации за период 2019–2030 гг. Сектора экономики Вклад производительности (СФП), Вклад капитала, Вклад труда, Итог, Финансовый сектор 1,20 0,93 Транспорт 1,20 0,55 Строительство 1,02 0,88 Образование 1,20 0,57 Химическая промышленность 1,40 –0,43 Машиностроение 1,48 –0,46 Прочие услуги 0,79 0,24 Здравоохранение 0,58 0,25 Легкая промышленность 0,96 –0,65 Электроэнергетика 0,83 0,04 Торговля 0,36 0,04 1,00 АПК 0,78 0,69 –0,56 0,91 Госуправление 0,58 0,24 –0,40 Лесопромышленный комплекс Металлургия Добыча Источник Расчеты ИСИЭЗ НИУ ВШЭ. 38 48. По нашей оценке, кг. рост ВВП будет более чем наполовину связан с цифровизацией (1,47% из 2,75% ежегодного прироста ВВП), в первую очередь в результате повышения эффективности и конкурентоспособности всех секторов экономики. Некоторый дополнительный эффект обеспечит рост индустрии информации (рис. 3). 49. При ускоренном социально-экономическом развитии (4,35% роста ВВП в год рост за счет цифровизации должен составлять уже более 2% ежегодно (рис. 4). Максимальные экономические эффекты могут быть достигнуты при кардинальном повышении производительности и инвестиционной активности в отраслях экономики. Таким образом, в долгосрочной перспективе цифровизация способна стать значимым структурным фактором экономического роста при различных сценариях развития российской экономики Расчеты проводились в рамках разработки Прогноза научно-технологиче- ского развития дог. Рис. 3. Оценка вклада цифровизации в рост ВВП накопленным итогом (базовый вариант) (Источник Расчеты ИСИЭЗ НИУ ВШЭ. Рост ВВП за счет прочих факторов Вклад индустрии информации Вклад цифровизации секторов экономики 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 0 10 20 30 40 5 15 25 35 45 39 4. Рынок труда и компетенции кадров в цифровую эпоху Ключевым фактором успеха процессов цифровизации является наличие высококвалифицированных кадров в достаточном объеме и соответствующих рабочих места также системы подготовки специалистов, обладающих определенными компетенция- ми для разработки и внедрения цифровых технологий. 50. Переход к цифровой экономике существенным образом меняет рынок труда наряду с распространением информационных технологий во всех сферах жизни цифровые навыки становятся критически важными сточки зрения работодателей. Ожидается масштабная трансформация требований к специалистам, поскольку многие операции, которые небыли затронуты предыдущими волнами внедрения цифровых технологий, в ближайшем будущем могут быть автоматизированы. Ключевой компетенцией, определяющей конкурентные преимущества компаний будущего, становится аналитика больших данных. Умение работать с большими массивами структурированной и неструктурированной ин- Рис. 4. Оценки вклада цифровизации в рост ВВП среднегодовые темпы роста за период с 2019 по 2030 г. при двух вариантах развития экономики) (Источник Расчеты ИСИЭЗ НИУ ВШЭ. Рост ВВП за счет прочих факторов Вклад индустрии информации Вклад цифровизации секторов экономики 1,31 2,09 0,16 0,26 1,27 2,00 2,75 4,35 Базовый вариант Ускоренное развитие 2 4 1 3 5 формации позволяет компаниям повысить качество прогнозирования спроса, оптимизировать процессы и т.д. Внедрение цифровых технологий обусловливает значительные изменения потребностей в персонале и требований к специалистам снижение спроса на профессии, связанные с выполнением формализованных повторяющихся операций сокращение жизненного цикла профессий в связи с быстрой сменой технологий трансформацию компетентностных профилей некоторых категорий персонала (риск-аналитики, менеджеры, марке- тологи-аналитики, операторы контакт-центров и др) в связи с изменением инструментария работы возникновение новых ролей и профессий повышение требований к гибкости и адаптивности персонала повышение требований к «soft skills» — обладанию социальными эмоциональным интеллектом, те. в конечном счете теми способностями, которые отличают человека от машины рост спроса на специалистов, обладающих цифровой ловкостью способностью и желанием использовать новые технологии в целях улучшения бизнес-результатов [Gartner, 2018a]. Влияние цифровых технологий на рынок труда цифры и факты Не менее 30% функций в рамках профессий могут быть автоматизированы на текущем уровне развития технологий [McKinsey, На 9 трлн долл кг. может вырасти мировой ВВП благодаря автоматизации рабочих мест с помощью технологий ИИ [McKinsey, 2018]. 49,3% рабочих мест могли бы быть ликвидированы в России в случае одномоментной автоматизации [Земцов, 2018]. 375 млн работников (около 14% мировой рабочей силы) вынуждены будут сменить профессию кг вероятность автоматизации таких профессий, как банковский операционист, аудитор, кредитный специалист [Frey, Osborne, 2017]. На 29% может снизиться количество рабочих часов в профессиях, которые кг. не исчезнут благодаря внедрению ИИ в банковском секторе Китая [BCG, 2018]. 51. На российском рынке труда ожидается рост спроса на кадры высокой ИТ-квалификации в среднесрочной перспективе. В частности, вырастет потребность в кадрах по таким перспективным направлениям, как искусственный интеллект, анализ больших данных, робототехника, виртуальная реальность, Интернет вещей. В настоящее время уже отмечается существенная нехватка трудовых ресурсов с необходимыми цифровыми компе- тенциями. Российские вузы ежегодно выпускают около 25 тыс. ИТ-специалистов, из которых лишь 15% готовы к немедленному трудоустройству. Средний срок адаптации выпускника на рабочем месте составляет от 0,5 до 1 года [РАЭК, 2017]. Серьезным барьером является также дефицит специалистов, способных обучать актуальным навыкам в сфере цифровых технологий. Учитывая инертность системы формального образования и динамичную смену технологий, компании будут испытывать растущий дефицит кадров. Анализ эффектов внедрения прорывных технологий ведущими корпорациями показывает, что главным последствием автоматизации и роботизации является не уничтожение рабочих места их обновление [Arntz et al., 2016; BCG, 2018; McKinsey, 2017b]. Технические возможности часто преувеличиваются, не учитываются инфраструктурные, экономические, регуляторные и этические барьеры распространения технологий. Пока технологии позволяют справляться лишь с узким кругом задач, таких как, например, распознавание изображений, голоса и других биометрических данных, оценка вероятности банкротства, анализ данных устройств, предсказание сбоев техники (слабый искусственный интеллект) и т.п. Системы пока еще не обладают способностью осознавать и модифицировать себя (сильный искусственный интеллект. Не разрешена проблема интерпретируемого искусственного интеллекта — автоматические системы неспособны давать обратную связь и объяснять пользователям логику принятия тех или иных решений, что критично в таких областях, как здравоохранение, безопасность, право [Brynjolfsson, Mitchell, 2017; Gunning, 2017]. С учетом подобных ограничений развитие технологий в ближайшем будущем, вероятнее всего, пойдет по пути повышения эффективности выполнения отдельных задач в рамках профессий, нежели полной замены работников. Особенно востребованными будут специалисты, выполняющие высокоуровневые задачи — управление людьми, коммуникацию с контрагентами, поиск нестандартных решений, разработку методологии — и обладающие необходимым набором мягких навыков. Организации и их кадровые службы должны будут перейти на модель гибких карьерных траекторий, с учетом возможных переходов персонала из одних функциональных блоков в другие вследствие автоматизации их функционала частично или полностью. 53. По результатам исследований ИСИЭЗ НИУ ВШЭ 8 в числе перспективныхпрофессий высокой квалификации, востребованных рынком в условиях цифровизации, отметим следующие. Архитектор Интернета вещей — обеспечивает подключение к сети множества неоднородных устройств, передачу и обработку данных в режиме реального времени, оптимальным образом организует хранение информации, минимизирует киберуязви- мость системы. Биоинформатик — анализирует экспериментальные медико-био- логические данные, разрабатывает и применяет на практике вычислительные методы для решения, в частности, таких задач, как предсказание функции генов и зашифрованных в них белков, генетическая диагностика заболеваний, конструирование лекарственных препаратов, построение моделей происхождения видов. Дата-журналист — создает различные типы репортажей на основе данных, благодаря которым содержание текста, изложенные в нем факты и мнение автора получают количественное обо- снование. Дизайнер виртуальной среды (архитектор — занимается разработкой технического оборудования и программного обеспечения для транслирования виртуального мира, создает его дизайн, разрабатывает интерактивные сюжетные линии Использованы материалы исследований, реализованных ИСИЭЗ НИУ ВШЭ в 2017–2018 гг.: Форсайт спроса на профессии с учетом перспектив развития рынков и передовых технологий Мониторинг поведения субъектов инновационного процесса и др Дизайнер голосовых интерфейсов — проектирует интерфейсы для голосового взаимодействия с цифровыми помощниками, чат- ботами, персональными роботами, строит алгоритмы ответных реакций искусственного интеллекта. Дизайнер интерфейсов Интернета вещей — проектирует интерфейсы систем Интернета вещей, учитывая разноплановость устройств и разнообразие способов управления ими. Инженер по безопасности данных — отвечает за обеспечение конфиденциальности, шифрование и предотвращение несанкционированного доступа к данным как внутри компании, таки извне. Инженер-оператор робототехники — решает задачи по управлению и поддержанию работоспособности робототехнических комплексов на производстве ив сфере услуг. Исследователь данных — занимается обработкой и анализом больших массивов данных, с помощью методов статистического анализа и математических моделей находит закономерности и разрабатывает прогнозы в целях решения задач бизнеса и науки. ИТ-юрист — занимается юридическим сопровождением бизнеса в условиях цифровой экономики. Компьютерный лингвист — разрабатывает программы и алгоритмы на основе естественного языка, создает инструменты распознавания текста и речи, системы перевода, тем самым участвуя в развитии искусственного интеллекта. Консультант по робоэтике — разбирается в морально-этических, социальных и юридических аспектах взаимодействия роботов и людей, разрабатывает решения по таким вопросам, как определение зон ответственности системных архитекторов, операторов, владельцев за поступки машин, права и свободы робототехнических систем, определение робота как субъекта права и др. Разработчик киберпротезов и имплантатов — занимается разработкой функциональных искусственных устройств (киберпро- тезов) и органов, совместимых с живыми тканями. Разработчик нейроинтерфейсов — разрабатывает системы связи, предназначенные для считывания мозговой активности человека и обмена информацией между мозгом и внешними устройствами (компьютеры, нейропротезы, VR-нейрошлемы, бытовые устройства и др Специалист по цифровой логистике — внедряет инновационные решения по оптимизации ресурсов и добавленной ценности в цифровых цепях поставок. Тканевый инженер — занимается конструированием и выращиванием живых функциональных тканей или органов вне организма для последующей трансплантации. Цифровой маркетолог — продвигает продукты и услуги с помощью цифровых каналов взаимодействия с аудиторией, включая Интернет, цифровое телевидение и социальные медиа, с использованием различных цифровых устройств (смартфоны, игровые консоли, умные часы, фитнес-браслеты и др.). Цифровой продюсер — управляет сложными медиапроектами, предполагающими многоплатформенность и использование цифровых возможностей производства контента, в том числе мобильных приложений, мультимедийных книг, видеоигр, он- лайн-курсов, веб-сериалов. Российские вузы, которые готовят специалистов будущего, — перечень программ по направлению Большие данные» 9 Для подготовки высококвалифицированных кадров для цифровой экономики ведется работа по внедрению обучающих программ по наиболее актуальным направлениям. При участии ведущих технологических компаний организуются совместные учебные центры, разрабатываются совместные учебные программы. Среди них программы и летние школы по глубокому обучению и байесовским методам в НИУ ВШЭ совместно си, Интернету вещей отв МФТИ, Microsoft Research в ДВФУ, Городи бизнес в НИУ ВШЭ совместно с GS Group, машинному обучению ИТМО и ЦРТ и др Рассматриваются магистерские программы и программы специалитета. Критерии отбора вузов 1) выявлен системой интеллектуального анализа данных как центр компетенций в области технологий анализа больших данных 2) участник предметного рейтинга QS по направлению «Computer Science & Information». 45 Вуз Программа Где работают выпускники Московский государственный университет Большие данные инфраструктура и методы решения задач ГИС ТЭК, IBM, Microsoft, Société de Calcul Mathématique Интеллектуальный анализ больших данных Национальный исследовательский университет Высшая школа экономики» Интеллектуальный анализ данных, Apple, Google, Intel, Kaspersky Lab, LATNA, Microsoft, Samsung, Науки о данных НИУ ВШЭ, Сбербанк, Яндекс, E&Y, Google, IBS, LORIA, PWC, TU Системы больших данных МТС, НИУ ВШЭ, IBM, Финансовые технологии и анализ данных, IBM, Accenture, Oliver Wyman, KPMG, Deloitte, GlowByte, Double Data, Rubbles, Econophysica, Prognoz, Новосибирский государственный университет Data Analytics ExpaSoft, Google, Inteks, Intel, Microsoft, Parallels, UniPro, Yandex Санкт- Петербургский государственный университет Бизнес-аналитика и большие данные Ашан, ВТБ, МТС, Мегафон, РЖД, Сбербанк, Яндекс.Деньги, Coca- Cola, Danone, Fazer, Henkel, IBM, IKEA, JetBrains, Kelly Services, L'Oreal, McKinsey & Company, PwC, Университет ИТМО Экстренные вычисления и обработка сверхбольших объемов данных Информационно-аналитический центр Санкт-Петербурга, НИИ наукоемких компьютерных технологий, Университет ИТМО, ООО «ЭйТи Консалтинг» Источник: ИСИЭЗ НИУ ВШЭ. 46 54. Среди представителей профессий, отличающихся высокой вероятностью полной автоматизации и замены роботизированными или программными решениями, в первую очередь те, что связаны с выполнением формализованных повторяющихся операций. Например, развитие автоматизированных вопросно- ответных систем и голосовой биометрии способствует полному вытеснению сотрудников служб поддержки, которые помогают клиентам решать наиболее часто встречающиеся вопросы. Впер- спективе работники, выполняющие простые умственные операции, будут задействованы только в нестандартных ситуациях, с которыми не справился ИИ. С развитием технологий машинного перевода, распознавания речи в будущем исчезнет профессия переводчика и оператора колл-центра, даже живые экскурсоводы скорее станут экзотикой — их заменят нейронные сети, способные производить адаптивный контент для каждого конкретного пользователя. В числе исчезающих профессий — агент-туроператор, аналитик общего профиля, архивариус, аудитор, банковский операционист, делопроизводитель, инженер по эксплуатации зданий, кассир, клиентский менеджер, кредитный менеджер, нотариус, охранник административных зданий, рекрутер, телемаркетолог, трейдер, юридический консультант. 55. Развитие технологий, цифровая трансформация компаний, рост конкуренции за рабочие места, увеличение продолжительности жизни приводят работников к необходимости менять сферу профессиональной деятельности несколько разв течение жизни, приобретая новые компетенции и навыки. Чтобы оставаться востребованным на рынке труда, человек должен получать новые знания быстрее, чем это было ранее. Пересматриваются подходы к обучению, трансформируются образовательные модели. К ключевым задачам, которые стоят сегодня перед образованием, относятся создание учебного контента, отвечающего требованиям динамично изменяющегося рынка труда и потребностям человека, а также сокращение расходов за счет использования технологий. Среди наиболее актуальных трендов в образовании непрерывное обучение или обучение в течение всей жизни, омниобучение (обучение с использованием всех возможных каналов коммуникации, социальное обучение, микрообучение, адаптивное обучение, нейрообуче- ние, дистанционное обучение, менторство, смешанное обучение, проектно-ориентированное обучение, самообучающиеся организации, EdTech-стартапы и др 47 56. Трансформируется само понятие профессии, поскольку набор компетенций, которыми должен обладать работник, получивший подготовку по определенной профессии или специальности, перестает быть фиксированным, статичным профили компе- тенций становятся изменчивыми, они модифицируются вслед за технологическими и организационными изменениями, превращаются в динамические портфели. В этой ситуации особо возрастает роль качественного подхода к прогнозированию кадрового обеспечения организации. Компании должны ориентироваться не на штат сотрудников, а на организационный «skills stock», те. на совокупный портфель компетенций» сотрудников разных профессий, который позволяет формировать под конкретные задачи и проекты разные наборы компетенций, необходимые в каждом случае. 57. Следует различать навыки, связанные с простой цифровой грамотностью, понимаемой как базовые навыки пользования компьютером и Интернетом, и продвинутые цифровые навыки, относящиеся к владению цифровыми технологиями. Продвинутые навыки являются частью трудовых функций для специалистов, которые поддерживают работу цифровой среды [Cedefop, 2016; ОЭСР, 2016]. Под владением цифровыми технологиями могут пониматься различные навыки от работы с базовыми офисными программами до применения новейших цифровых методов, от чисто теоретических знаний до практического повседневного использования. В 2017 г. ИСИЭЗ НИУ ВШЭ был проведен опрос более 2 тыс. обладателей ученой степени, представляющих все области науки и занятых как в академическом секторе (НИИ и вузах, таки в организациях промышленного производства и сферы услуг. Респондентов спрашивали о знакомстве с наиболее распространенными цифровыми технологиями. Выяснилось, что среди опрошенных кандидатов и докторов наук 85% регулярно применяют на практике навыки пользования компьютером и Интернетом, еще 10% используют их периодически. Случаи, когда кандидаты и доктора наук в своей профессиональной деятельности практически не ра- 10 Обследование проведено в 2017 г. Институтом статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ в рамках реализации проекта Программы фундаментальных исследований НИУ ВШЭ Мониторинг поведения субъектов инновационного процесса научные организации и научные кадры высшей квалификации ботают с компьютером, единичны (как правило, это сотрудники старших и средних возрастов большинство из них заняты в вузах. Навыки сбора и обработки данных с использованием ИКТ регулярно задействуют 48% обладателей ученой степени, еще 33% — периодически. Что касается продвинутых цифровых навыков, то о многих технологиях опрошенные как минимум слышали, однако спектр их практического использования еще весьма ограничен рис. 5). В наибольшей степени осведомлены о современных цифровых технологиях сотрудники научно-исследовательских организаций (для большинства терминов доля знающих в НИИ выше, чем в вузах и организациях неакадемического сектора. Лучше знакомы с цифровой терминологией молодые ученые разница в уровне знаний между группой в возрасте долети средним значением по всей выборке по отдельным технологиям достигает 10– 15 п.п. 58. В условиях цифровой экономики владение продвинутыми цифровыми навыками (способность быстро осваивать новые IT- инструменты и навыки программирования) становится актуальным, например, для маркетологов (в целях оптимизации управления рекламой и прогнозирования эмоциональной реакции пользователей на рекламу, юристов (для автоматизации анализа материалов, подготовки к судебному процессу и т.д.), геологов (для картирования сложных месторождений полезных ископаемых, анализа сейсмических данных) и многих других специалистов. Для инженеров профессиональные цифровые навыки, прежде всего программирование, являются неотъемлемой частью требуемого работодателем набора навыков. Во всех отраслях экономики ожидается стремительный рост спроса на специалистов поданным, способных структурировать данные и извлекать из них добавленную стоимость. Их ключевые востребованные компетенции глубокое понимание математической статистики, теории вероятностей, аналитические способности, навыки решения нестандартных задач, умение эффективно представить результаты работы, любознательность и склонность к работе сданными. Профессия исследователя данных становится межотраслевой, и характерные для нее навыки придется осваивать широкому кругу специалистов. Поскольку инструментарий киберпреступников непрерывно эволюционирует, становится более изощренными сложным, то усиливается спрос на специалистов в области кибер- безопасности Рис. 5. Применение цифровых терминов кандидатами и докторами наук (Источник ИСИЭ З НИУ ВШЭ. Знаю термин и применяю технологию Знаю термин, ноне применяю технологию Н е знаю значения термина 21,0 23,9 25,8 23,0 14,4 15,1 21,0 20,2 12,8 13,9 17,4 10,4 27,2 25,2 21,8 17,9 18,5 26,1 22,9 15,6 15,5 19,5 17,8 13,8 14,1 42,9 53,8 54,3 56,3 58,5 59,5 62 63,4 64,3 67,7 68,3 68,8 75,5 Big D a ta an al ysis Machin e Learnin g U ser i n te rf ace des ig n Da ta M ini n g Cl ou d and dis tr ibu ted co m p u ting Ne ural Ne two rk Mo bil e appl icatio n dev e lo pme n t Te xt Min ing Appl ie d M a thematical O ptimi zatio n Me chanism De sign SQ L/No SQ L Sp at ial Data Anal ysi s Back-e nd and F ro n t- end p ro g ra m m ing Востребованные компетенции в области |