CC BY
7
— ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ —
Научная статья
https://doi.org/10.24412/2220-2404-2024-11-18 УДК 659.235
ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ КОНСАЛТИНГОВЫХ УСЛУГ НА СОВРЕМЕННОМ ЭТАПЕ
Махортов А.А.
Дипломатическая академия МИД России
Аннотация. Введение санкций и последовавший за ними уход крупнейших мировых консалтинговых компаний привел к значительным структурным изменениям на российском рынке. В то же время, отечественный консалтинг подвергается активной цифровой трансформации. Указанные процессы обуславливают актуальность темы исследования в контексте переосмысления роли консалтинга и обновления его методологии. Цель работы заключается в анализе цифровой трансформации консалтинговых услуг на современном этапе развития экономики в России. Системный подход был реализован на основе таких общенаучных методов, как анализ и синтез, сравнение, аналогия. В результате исследования выделены основные блоки цифровых изменений консалтинговых услуг, дана их характеристика, обозначены перспективы и проблемы дальнейшего развития.
Ключевые слова: консалтинговые услуги, цифровой консалтинг, цифровая трансформация, data science, big data, искусственный интеллект.
DIGITAL TRANSFORMATION OF CONSULTING SERVICES AT THE PRESENT STAGE
Artyom A. Makhortov
Diplomatic Academy of the Russian Foreign Ministry
Abstract. The introduction of sanctions and the subsequent departure of the world's largest consulting companies led to significant structural changes in the Russian market. At the same time, domestic consulting is undergoing active digital transformation. These processes determine the relevance of the research topic in the context of rethinking the role of consulting and updating its methodology. The purpose of the work is to analyze the digital transformation of consulting services at the current stage of economic development in Russia. A systematic approach was implemented based on such general scientific methods as analysis and synthesis, comparison, analogy. As a result of the study, the main blocks of digital changes in consulting services were identified, their characteristics were given, prospects and problems of further development were outlined.
Keywords: consulting services, digital consulting, digital transformation, data science, big data, artificial intelligence.
Введение.
В условиях современной российской действительности бизнес сталкивается с высокой степенью риска и неопределенности. Динамичность внешнеполитических процессов приводит к значительным изменениям в экономической сфере, что требует от хозяйствующих субъектов гибкости и развитой способности адаптироваться к новой ситуации. Указанные обстоятельства определяют роль консалтинговых услуг как фактора успешного развития предпринимательской деятельности.
Консалтинговые услуги отличаются разнообразием. Консалтинг как профессиональная деятельность нацелен на предоставление помощи клиентской организации для оптимизации бизнес-процессов, комплексного решения проблем компании [1, с. 47]. Эти проблемы могут иметь информационный, управленческий и практический характер, а услуги - предоставляться от-
дельными специалистами или экспертными группами [2, с. 78]. Востребованы такие виды услуг, как финансовый, административный и общий консалтинг; консалтинг в сфере маркетинга, управления персоналом, информационных технологий и информационной безопасности, производства и т.д. [3, с. 77].
Российский рынок консалтинговых услуг переживает структурную перестройку, связанную с уходом ряда крупнейших международных компаний. Но это не единственный тренд отрасли - несмотря на произошедшее дистанцирование от мирового рынка, глобальные тенденции (к которым, безусловно, относится цифровизация) не ослабили влияния на деятельность консалтинговых компаний в РФ.
Целью данного исследования является проведение анализа цифровой трансформации консалтинговых услуг в России.
— ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ —
Результаты.
Ключевым направлением развития российских предприятий в последние годы стала цифровая трансформация, охватившая все отрасли и сместившая приоритеты и ключевые ценности. В соответствии с требованиями нового технологического уклада, информационные технологии
внедряются как в производственную практику, так и в управленческие процессы. Цифровое лидерство становится важнейшим конкурентным преимуществом. Это приводит к трансформации важнейших направлений консалтинга. Исторические этапы развития сферы консалтинговых услуг приведены в таблице 1.
Таблица 1
Хронология развития консалтинговых услуг
Модель консалтинга Период Характеристика
Консалтинг 0.0 1950-1960 Стратегический и операционный консалтинг, ориентация на повышение цеховой производительности
Консалтинг 1.0 1970-1980 Управленческий консалтинг, разработка методов внедрения изменений, конкурентных стратегий, рост интереса к управлению персоналом
Консалтинг 2.0 1980-1990 Разработка стратегий прогнозирования, развитие децентрализованных систем контроля
Консалтинг 3.0 1990-2008 Развитие методологии адаптации производственных и управленческих бизнес-процессов к условиям неопределенности и риска
Консалтинг 4.0 2008 - настоящее время Расширение функционала консультантов в сфере исследования улучшений, поиска новых сфер бизнеса и нестандартных решений, появление цифрового консалтинга
Источник: составлено автором по материалам [2].
Цифровизация сферы консалтинга включает два блока:
1) трансформация состава оказываемых услуг;
2) цифровизация процесса работы консалтинговой организации.
Что касается первого блока, по данным ЯАЕХ, наиболее значимым сектором консалтинговых услуг на российском рынке в 2023 году стал ИТ-консалтинг, за ним (по объему выручки) следуют финансовый консалтинг и налоговый и юридический консалтинг.
Распределение выручки входящих в рэнкинг ЯАЕХ консалтинговых компаний представлено на рисунке 1.
Рисунок 1 - Распределение выручки участников рэнкинга ЯАЕХ по направлениям консалтинга в 2023 году. Источник: [4].
— ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ —
Во втором блоке роль драйверов трансформации принадлежит инструментам, связанным с использованием аналитики big data и искусственного интеллекта. Эти технологии успешно интегрируются и комбинируются, что приводит к синергетическому эффекту. Исследователи отмечают, что продукты, базирующиеся на применении искусственного интеллекта и аналитики больших данных, с точки зрения прогнозируемой динамики являются наиболее перспективными на рынке консалтинговых услуг [5, с. 24].
Обсуждение.
Сущностное содержание консалтинговых услуг предъявляет высокие требования к скорости внедрения инновационных технологий. Чтобы консультант смог предложить клиенту актуальное решение, он сам должен быть достаточно компетентен. Отказ от использования новых инструментов в этой сфере приводит к быстрой утрате конкурентных преимуществ. С целью сохранения позиций на рынке, консалтинговые компании внедряют инновационные технологии в свою деятельность. Работа с большими данными (big data) является одной из значимых новых технологий.
Термин «big data» появился в начале 2000-х. В 2001 году Даг Лэйни (Doug Laney) опубликовал аналитическую записку, в которой привел три определяющие характеристики больших данных -объем, скорость изменения и разнообразие (3V = Volume, Velocity, Variety) [6]:
- объем характеризует доступное для анализа количество данных;
- скорость изменения - характеристика потока данных, их изменения, связывания наборов [8];
- разнообразие относится как к типам данных, их структурированности, так и к предметным областям.
Впоследствии к этим характеристикам были добавлены и другие - в частности, изменчивость (variability), veracity (достоверность), visualization (визуализация), validity (валидность), vulnerability (уязвимость), volatility (волатильность) и value (ценность) [0].
ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021 содержит следующее определение: «Большие данные (big data):
Трансформация функций консалтинга при
Большие массивы данных, отличающиеся главным образом такими характеристиками, как объем, разнообразие, скорость обработки и/или вариативность, которые требуют использования технологии масштабирования для эффективного хранения, обработки, управления и анализа» [9]. На практике термин «большие данные» используется в нескольких смыслах - как для обозначения собственно данных, так и для технологий, предназначенных для их обработки [10, с. 92].
Востребованность анализа больших данных породила появление такой области науки и практической деятельности, как Data Science. Решение аналитических задач - важная часть консалтинга. На современном этапе развития экономики профессиональному консультанту уже недостаточно базовых аналитических способностей, использования опыта, внутренних убеждений и интуиции. Использование инструментов Data Science выводит консалтинговые услуги на новый уровень, поскольку позволяет обнаружить неочевидные закономерности и найти новые пути развития бизнеса клиента, что характерно для модели Консалтинга 4.0.
Ключевыми способами применения Data Science в консалтинге являются:
- автоматизация процессов. При необходимости анализировать однотипные данные на регулярной основе (за разные периоды или для нескол ь ких объектов) время специалиста затрачивается один раз - на разработку алгоритма, в дальнейшем обработка производится в автоматическом режиме;
- работа с большими данными. Data Science ориентирована на огромные массивы данных, обработка которых с помощью базовых инструментов консалтинга потребовала бы слишком много времени и ресурсов;
- построение сложных моделей. Data Science позволяет выявлять закономерности и зависимости, неопределяемые классическим аналитическим инструментарием [11].
Вторая технология, несущая в себе потенциал революционной трансформации консалтинговых услуг, это искусственный интеллект (ИИ). Направления трансформации основных функций консалтинга при условии внедрения искусственного интеллекта представлены в таблице 2.
Таблица 2
искусственного интеллекта в бизнес-процессы
Функция консалтинга Характеристика трансформации
1 2
Консультации в рамках сбора, обработки и предоставления клиенту информации Если на ранних этапах становления консалтинговых услуг компании просто предоставляли отсутствующие в открытом доступе сведения (и ценность этих сведений влияла на стоимость услуг), то на современном этапе объектом сделки стали не «сырые данные», а адаптированная к запросу клиента информация. Применение ИИ способствует ускорению выработки рекомендаций и формированию более широкого перечня альтернатив, проведению более глубокого сценарного анализа. Кроме того, снижается влияние человеческого фактора, личных предпочтений аналитика
— ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ —
Окончание таблицы 2
1 2
Посредничество между клиентом и субъектами внешней среды Применение ИИ способно обеспечить экстенсивное развитие указанной функции за счет определения более обширного перечня участников внешней среды, потенциально интересных для клиента (для установления партнерских отношений в рамках основных бизнес-процессов или позиционирования на рынках). В то же время интенсивное развитие на данном этапе обеспечивается действиями людей (посредников-консультантов или непосредственного заказчика), поскольку проблемы соблюдения искусственным интеллектом деловой этики не решены в полной мере, что несет в себе угрозы для партнерских отношений
Научная функция Консалтинговые компании традиционно выступают проводником инноваций, передавая сведения о научных и технических достижениях компаниям-клиентам, что стимулирует их инновационную активность и способствует наращиванию инновационного потенциала. Использование ИИ способствует усилению данной функции
Исследовательская функция Сбор и анализ сведений о внешней бизнес-среде - один из наиболее дорогостоящих и трудоемких элементов консалтинговых проектов. Благодаря использованию ИИ (в том числе при анализе больших данных) решение этих задач ускоряется и удешевляется
Источник: составлено автором на основе [12].
Хотя возможности, которые получают консалтинговые компании благодаря внедрению инструментов искусственного интеллекта, способствуют повышению эффективности деятельности и формированию конкурентных преимуществ, существует ряд трудностей, препятствующих повсеместному использованию ИИ. Ключевые области, в которых сосредоточены эти трудности:
взаимодействие специалистов по ИИ и Data Science с заказчиком. С одной стороны, бизнес нередко предъявляет завышенные ожидания, идеализирует цифровые инструменты. Отсутствие мгновенного эффекта приводит к разочарованию. С другой стороны, заказчик нередко сам не готов производить глубокую трансформацию, корпоративная культура препятствует изменениям и противодействует продуктивному использованию новых технологий;
качество данных. Чтобы проводить глубокий анализ данных, необходимо сначала отладить процессы сбора и хранения информации внутри компании. Если бизнес-процессы недостаточно автоматизированы, а уровень зрелости информационной инфраструктуры низкий, то использовать данные без предварительной структуризации и систематизации будет невозможно. Трудности сбора данных всегда носят комплексный характер и затрагивают все бизнес-процессы организации [13];
управление разработкой и технологии. В настоящее время единые стандарты разработки искусственного интеллекта еще не выработаны, что вызывает сложности при интеграциях;
передача в эксплуатацию и поддержка ИИ-решений. На этапе перевода системы в промышленную эксплуатацию возникает сложность с определением критериев ее готовности. Крити-
чески важно мотивировать сотрудников на долгосрочное использование системы.
Заключение.
Рынок консалтинговых услуг, по своей сути, выступающий проводником инноваций в другие сферы, на современном этапе развития подвергается активной цифровой трансформации. В рамках этого процесса можно выделить два важных направления:
1) трансформация состава оказываемых услуг;
2) цифровизация процесса работы консалтинговой организации.
Первое направление сопряжено с развитием ИТ-консалтинга. Компании различных отраслей, стремящиеся к максимально эффективной автоматизации и цифровизации своих бизнес-процессов, формируют спрос в этом сегменте.
Второе направление связано с внедрением новых инструментов в работу самих консалтинговых организаций.
Наиболее значимыми новыми технологиями представляются большие данные и искусственный интеллект. Потенциал трансформации консалтинга под действием их внедрения велик, однако предположения о том, что ИИ сможет в ближайшее время полностью заменить профессиональных консультантов, представляются необоснованными. Лучшие результаты демонстрирует «сотрудничество» специалистов и ИИ: в частности, искусственный интеллект способен быстро обрабатывать большие объемы инфор-м аци и , н аходить зависимости и генерировать альтернативные сценарии, но окончательное принятие решения остается за человеком.
— ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ —
Конфликт интересов
Не указан Рецензия
Все статьи проходят рецензирование в формате double-blind peer review (рецензенту неизвестны имя и должность автора, автору неизвестны имя и должность рецензента). Рецензия может быть предоставлена заинтересованным лицам по запросу.
Conflict of Interest None declared
Review
All articles are reviewed in the double-blind peer review format (the reviewer does not know the name and position of the author, the author does not know the name and position of the reviewer). The review can be provided to interested persons upon request.
Литература:
1. Еремина В.С. Текущее состояние и перспективы развития российского рынка консалтинговых услуг /
B.С. Еремина, Х.Ш. Нурмухамедова // Хроноэкономика. 2022. № 2(36). С. 46—51.
2. Юссуф А.А. Цифровое консультирование: особенности цифровой трансформации в сфере консалтинга / А. А. Юссуф, Д.С. Тимохина // Вестник университета. 2020. № 9. С. 77-84.
3. Рытова Т.А. Современный рынок консалтинговых услуг, его особенности и характеристика в Российской Федерации / Т. А. Рытова // Вестник Омского университета. Серия «Экономика». 2024. Т. 22. № 2.
C. 76-84.
4. Советские перспективы: рейтинг консалтинговых групп и компаний 2024 года // Сайт рейтинговой группы RAEX. URL : https://raex-rr.com/b2b/consulting/biggest_consulting_companies_and_groups/2024/analyt ics/consulting_analytics_2024
5. Березной А. Адаптация к подрывным изменениям в цифровом мире: мейджоры управленческого консалтинга / А. Березной // Форсайт. 2024. Т. 18. № 3. С. 16-27.
6. Хохлов Ю.Е. Национальная политика работы с данными в Российской Федерации. Международные и национальные стандарты в сфере данных // Центр компетенций НТИ по большим данным МГУ. URL : https://bigdata.msu.ru/media/uploads/d8a7e6ea86abddb711156a9bd43a6e26c557045d.pdf
7. Большие данные: три главных признака // Центр подготовки руководителей и команд цифровой трансформации. URL : https://cdto.ranepa.ru/reports/data/2-3-bolshie-dannye-tri-glavnyh-priznaka
8. Sicular S. Gartner's Big Data Definition Consists of Three Parts, Not to Be Confused with Three «V»s. // Forbes. URL : https://www.forbes.com/sites/gartnergroup/2013/03/27/gartners-big-data-definition-consists-of-three-parts-not-to-be-confused-with-three-vs
9. ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021 «Информационные технологии. Большие данные. Обзор и словарь». М. : Стандартинформ, 2021. 16 с.
10. Вертакова Ю.В. Применение технологии анализа больших данных в управлении финансовыми рисками инновационно-промышленного кластера / Ю.В. Вертакова, Дин Шуи, Лю Яи // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Экономика. Социология. Менеджмент. 2020. № 10 (3). С. 90-98.
11. Худов Н. Зачем консультанту Data Science / Н. Худов // Changellenge. URL : https://changellenge.com/ article/zachem-konsultantu-data-science
12. Васина Е.В. Значение консалтинговых услуг для формирования и развития инновационной экономики / Е.В. Васина, А.В. Куликов // Рекреация и туризм. 2023. № 3(19). С. 43-49.
13. Наука о данных Data Science // TAdviser. URL : https://www.tadviser.ru/index.phpСтатья:Наука_о_данных
References:
1. Eremina V.S. Current state and development prospects of the Russian consulting services market / V.S. Er-emina, H.Sh. Nurmukhamedova // Chronoeconomics. 2022. № 2(36). P. 46-51.
2. Yussuf A.A. Digital consulting: features of digital transformation in the field of consulting / A.A. Yussuf,
D.S. Timokhina // Bulletin of the University. 2020. № 9. P. 77-84.
3. Rytova T.A. The modern market of consulting services, its features and characteristics in the Russian Federation // Bulletin of Omsk University. Series «Economics». 2024. Vol. 22. № 2. P. 76-84.
4. Soviet Prospects: Rating of Consulting Groups and Companies in 2024 // Website of the RAEX rating group. URL : https://raex-rr.com/b2b/consulting/biggest_consulting_companies_and_groups/2024/analytics/consul ting_analytics_2024
5. Bereznoy A. Adaptation to Disruptive Changes in the Digital World: Management Consulting Majors / A. Be-reznoy // Foresight. 2024. Vol. 18. № 3. P. 16-27.
6. Khokhlov Yu.E. National Policy for Working with Data in the Russian Federation. International and National Standards in the Sphere of Data // NTI Competence Center for Big Data, Moscow State University. URL : https://bigdata.msu.ru/media/uploads/d8a7e6ea86abddb711156a9bd43a6e26c557045d.pdf
7. Big Data: Three Main Signs // Center for Training Managers and Teams of Digital Transformation. URL : https://cdto.ranepa.ru/reports/data/2-3-bolshie-dannye-tri-glavnyh-priznaka
8. Sicular S. Gartner's Big Data Definition Consists of Three Parts, Not to Be Confused with Three «V»s // Forbes. URL : https://www.forbes.com/sites/gartnergroup/2013/03/27/gartners-big-data-definition-consists-of-three-parts-not-to-be-confused-with-three-vs
— ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ —
9. GOST R ISO/IEC 20546-2021 «Information technology. Big data. Review and dictionary». M. : Standartinform, 2021. 16 p.
10. Vertakova Yu.V. Application of big data analysis technology in financial risk management of an innovative industrial cluster / Yu.V. Vertakova, Ding Shui, Liu Yai // Bulletin of the South-West State University. Series: Economics. Sociology. Management. 2020. № 10(3). P. 90-98.
11. Khudov N. Why does a consultant need Data Science / N. Khudov // Changellenge. URL : https://changellen ge.com/article/zachem-konsultantu-data-science
12. Vasina E.V. The importance of consulting services for the formation and development of an innovative economy / E.V. Vasina, A.V. Kulikov // Recreation and tourism. 2023. № 3(19). P. 43-49.
13. Data Science // TAdviser. URL : https://www.tadviser.ru/index.phpArticle: Science_about_data
Информация об авторе
Махортов Артем Александрович
аспирант кафедры мировой экономики,
Дипломатическая академия МИД России, г. Москва [email protected]
Artyom A. Makhortov
Postgraduate Student of the Department of World Economy, Diplomatic Academy of the Ministry of Foreign Affairs of Russia, Moscow [email protected]
