Зачем нужны исследования и разработки современному бизнесу?
Недавно я побывал в СберУниверситете на интересном мероприятии про наше любимое — взаимодействие науки и бизнеса. Было много про Сбер и про топовые университеты. Пока рассказываю про Сбер.
По версии Сбера, исследования и разработки — это долгосрочное конкурентное преимущество, которое формируется за счет технологических инноваций. «R&D позволяет компаниям удерживать или захватывать рынки, адаптироваться к меняющимся условиям и создавать прорывные продукты на основе передовых технологий». Звучит красиво, но как это работает?
Внутреннее R&D Сбера включает 27 исследовательских команд, которые проводят более 200 исследований. Что интересно, 20% этих исследований заявляются не как прикладные, а как «исследования свободного поиска». Сразу возникает вопрос: насколько этот поиск свободен и как формируется научно-технологическая повестка? Мне ответили, что в Сбере есть большое аналитическое подразделение, типа внутренний think tank по приоритетным направлениям, которое формулирует и обновляет тренды на 3, 5 и 10 лет. На базе этих трендов в краткосрочной перспективе формируются запросы на прикладные исследования и разработки, а в долгосрочной — «сидят» эти свободные исследования.
По структуре внутренние исследования реализуются в лабораториях, исследовательских центрах и R&D-группах при продуктовых командах. У лабораторий, например, даже есть своя отдельная страница. К основным направлениям помимо ИИ относятся робототехника, IoT, нейронауки и квантовые технологии.
Где-то посередине между внутренним и внешним (заказным) R&D Сбера находится уникальный институт — AIRI (Институт Искусственного Интеллекта), который тесно связан со Сбером, но является отдельной организацией, где реализуется много исследований в области прикладного ИИ. Посмотрел их статьи: занимаются реально очень многим, даже пытаются перевести язык сложных химических формул в формат языковых моделей, чтобы можно было промптить сразу формулами.
Говоря про внешний заказ на R&D, в Сбере это реализовано в формате «top-down»: все бизнес-подразделения «сгружают вниз» свои задачи на исследования и разработки в единый центр, который их аккумулирует и анализирует, после чего решает, что можно/выгодно решить своими силами, а что нужно передать дальше на аутсорс — в вузы или НИИ, которые являются партнерами Сбера. За этот год они заключили разные договоры на R&D с 20 вузами (возможно, в это число входят и институты).
Такие внешние R&D-задачи делятся на две крупные категории: «проверить гипотезу» (результат нужен на уровне TRL 1–3) и «получить MVP» (результат на уровне TRL 3–5). Тут интересно, как бизнес по-разному оценивает потенциальных исполнителей в зависимости от категории проекта. Для более научных задач («проверить гипотезу») заказчику в первую очередь важны передовое положение научной группы и репутация научного учреждения. То есть научная группа должна уметь предлагать нетиповые решения и обладать определенным полетом научной фантазии, при этом работать в приличной организации с хорошим рейтингом. Накладывая на эти требования перечень специфичных технологических направлений, Сбер и получает crème de la crème исполнителей на свои научные задачи.
А для задач уровня MVP требования другие: здесь научной группе нужно быть уже больше в продуктовой логике — сделать все в срок и согласно поставленным KPI, обладать доменной экспертизой и уметь работать с квалифицированным заказчиком (то есть не в стиле «дайте ТЗ, а в конце приходите, принимайте работу», а в формате «назначаем цикличные встречи каждые 2 недели, все обсуждаем и готовы к динамичному взаимодействию с заказчиком»). Не так много научных групп я встречал, которые по второй модели умеют работать.
