2019-й закрываем с понятным набором обещаний, часть из которых наконец выходит из стадии презентаций. Мы подвели итоги года и видим три темы, которые в 2020-м перестанут быть разговорами и начнут влиять на бюджеты и архитектуру решений: 5G, регулирование ИИ и зрелость работы с данными. Разберём, что из этого реально касается бизнеса и госсектора уже в ближайший год.

5G: пилоты, а не покрытие

Коммерческие сети 5G в России в 2020-м останутся точечными. Вопрос частот в диапазоне 3,4–3,8 ГГц не решён, операторы спорят с силовыми ведомствами, и сплошного покрытия ждать рано. Поэтому планировать массовые мобильные сервисы на 5G преждевременно.

Где технология сработает раньше – закрытые промышленные и логистические площадки. Частные сети дают низкую задержку и плотность подключений, которых не хватает Wi-Fi и LTE. Для предприятия это управление техникой, видеоаналитика на периметре, телеметрия с тысяч датчиков. Совет на 2020-й простой: не закладывайте 5G в публичные продукты, но готовьте пилоты на собственной инфраструктуре, где вы контролируете и сеть, и нагрузку.

Регулирование ИИ выходит из тени

В апреле 2019-го Еврокомиссия опубликовала этические принципы для ИИ, и в 2020-м обсуждение перейдёт к конкретным нормам – прозрачности алгоритмов, ответственности за решения, защите от дискриминации. Для российских компаний, работающих с европейскими клиентами и данными, это прямой риск: модель, которую нельзя объяснить, становится юридической проблемой, а не только технической.

Внутри страны действует Национальная стратегия развития ИИ до 2030 года, утверждённая в октябре. Госзаказчики начнут требовать объяснимости и аудируемости моделей. Практический вывод: закладывайте трассируемость решений модели и контроль качества обучающих данных с первого дня проекта. Те же дисциплины, что мы описывали в материале о безопасной разработке, теперь применяются и к ML-конвейерам – версионирование данных, ревью, воспроизводимость сборки модели.

Зрелость данных вместо озёр данных

Главный сдвиг 2020 года – не новая технология, а смена приоритета. Этап «соберём всё в одно озеро» завершается, и заказчики начинают спрашивать, что это озеро им дало. Накопленные терабайты без управления качеством, каталога и владельцев данных превращаются в склад, а не в актив.

Зрелость означает три вещи. Первое – управление качеством данных: дубли, пропуски и расхождения справочников убивают любую аналитику быстрее, чем плохая модель. Второе – каталог и владельцы: каждый набор данных имеет ответственного и понятное описание. Третье – связь метрик с решениями: дашборд нужен не для красоты, а чтобы менять действие.

Здесь же закрывается вопрос инфраструктуры. Перенос аналитических нагрузок в облако даёт эластичность под пиковые расчёты – мы разбирали подход в статье про стратегию миграции в облако. Но облако не лечит грязные данные, оно лишь делает работу с ними дешевле и быстрее, когда порядок уже наведён.

Если вы планируете 2020-й вокруг данных, начните не с инструментов, а с инвентаризации и качества, на которые опирается любая рабочая аналитика и BI.

Вывод

5G в 2020-м – это пилоты на своей территории, не публичные сервисы. ИИ-регулирование перестаёт быть теорией и требует объяснимых моделей. А главный результат года получат те, кто перестанет копить данные и начнёт ими управлять. Выигрывает не тот, у кого больше терабайт, а тот, у кого данные приводят к решениям.