Автоматизация становится полноценной инфраструктурой, от которой напрямую зависят скорость принятия решений, качество услуг, а также безопасность цифровой среды. Она трансформируется из вспомогательного инструмента в ценный актив.

Автоматизация становится полноценной инфраструктурой, от которой напрямую зависят скорость принятия решений, качество услуг, а также безопасность цифровой среды. Она трансформируется из вспомогательного инструмента в ценный актив.Автоматизация перестает быть инструментом только оптимизации и становится полноценной инфраструктурой, от которой напрямую зависят скорость принятия решений, качество государственных и коммерческих услуг, а также безопасность цифровой среды. Согласно отчету Redwood Software, 69 % опрошенных руководителей предприятий утверждают, что она критически важна для успеха бизнеса. Но внедрять новые технологии по-прежнему сложно, и от этого страдают и крупные корпорации, и госучреждения. Проекты российского программиста Ярослава Аргунова, выполненные для крупных компаний и госучреждений, показывают, что автоматизация может менять ситуацию системно.Автоматизация для эффективности аналитикиВ бизнесе и госструктурах именно аналитика и отчетность определяют качество принимаемых решений. Чем больше данных приходится обрабатывать, тем выше риск ошибок и задержек.«Когда информация собирается вручную, даже крупные ведомства оказываются уязвимы, — отмечает Аргунов. — Данные из разных нужных источников собираются медленно, могут допускаться ошибки, а значит, управленческие решения принимаются не на самой надежной основе».С такой проблемой, например, столкнулось Министерство экономического развития РФ, где Ярослав Аргунов работал аналитиком. Он предложить выстроить пайплайны, которые сами скачивают данные из внешних источников, проверяют их качество, приводят к единому формату и обновляют в режиме постоянного мониторинга. В результате время подготовки данных сократилось в десять раз, что позволило профильным департаментам быстрее принимать решения на основе более точных аналитических данных.Похожие вызовы стояли и перед Московским аналитическим центром, который занимается анализом и прогнозированием развития экономики столицы. Работая с Единой платформой данных города, эксперт создал специализированное хранилище данных, куда информация из разных источников поступает автоматически, а затем конвейеры обрабатывают ее и формируют готовые отчеты.По его словам, это позволило сократить объем ручной работы втрое, повысить эффективность потока данных на 61 % и значительно ускорить подготовку материалов для органов управления.Автоматизация как инструмент снижения рисковЕсли в аналитике автоматизация позволяет ускорить и улучшить работу с данными, то в сфере управления рисками она становится барьером против угроз, которые невозможно эффективно контролировать вручную.Например, компания «Яндекс» столкнулась с ростом мошеннических объявлений. Ярослав Аргунов разработал систему, которая обнаруживала их в полтора раза быстрее. Это позволило компании блокировать на 17 % больше ложных публикаций. Дополнительно он создал бота, который сверяет рекламный текст с целевой страницей и находит несоответствие: скрытые схемы мошенников теперь выявляются без участия модераторов, а работа сотрудников упростилась.Однако автоматизация меняет не только подходы к онлайн-безопасности. В девелоперских проектах, где инвестиции всегда сопряжены с высокими рисками, успех напрямую зависит от тщательной проверки информации об объектах недвижимости, точного прогноза доходности и оперативного анализа рыночных данных. Традиционные методы — ручная обработка и отчеты — часто приводят к задержкам и ошибкам, особенно при работе с большими объемами неструктурированной информации из документов, отчетов и внешних источников.Кипрская компания Alesium LTD поставила амбициозную задачу преодолеть эти вызовы и превратить исследования в области искусственного интеллекта и машинного обучения в инструмент практического управления инвестициями и доверила ее Аргунову. Его команда разработала прототипы на основе технологий обработки естественного языка и генеративного ИИ, которые автоматизировали ключевые этапы: извлечение данных из документов, формирование прогнозов и подготовку отчетов.Сейчас Аргунов продолжает развивать тему управления рисками в сфере работы с документами. В Бостоне он выступил сооснователем стартапа Hooh, который разрабатывает платформу Document AI с приоритетом на защиту конфиденциальности данных. Параллельно он развивает платформу BusyDocs, призванную сократить время, которое ученые и аналитики тратят на поиск информации, структурирование материала и подготовку черновиков.Автоматизация как стратегический ресурсВо всех проектах Ярослава Аргунова прослеживается единый вектор: автоматизация трансформируется из вспомогательного инструмента в ценный актив.«В современном понимании автоматизация — стратегический ресурс для повышения качества и безопасности данных, а также масштабирования бизнеса и поддержки принятия решений на основе достоверной информации», — подчеркивает специалист.Этой философии он следует не только в собственных разработках, но и в работе с людьми. Методическая поддержка молодых специалистов, аудит данных для компаний, методическое сопровождение — часть его подхода к развитию автоматизации как отрасли.Важным направлением остается и экспертное участие в оценке технологий. В качестве члена жюри ежегодного конкурса DevHack, который проводит московский научно-проектный центр «Развитие города», эксперт наблюдает, как молодые команды разработчиков создают решения на стыке индустрии и передовых технологий и помогает улучшить их проекты.По мнению эксперта, автоматизация в ближайшие годы все глубже будет интегрироваться в различные сферы экономики, создавая новые возможности для бизнеса и общества.

Подробнее читайте на aif.ru