Китайская ИИ-революция и развитие BI: чему нам стоит поучиться

Три года назад мы в GlowByte провели первую конференцию, на которой рассказали о китайском инструменте продвинутой аналитики FineBI. Тогда же мы впервые познакомили вас и с нашим партнером FanRuan, с которым решили сегодня немного рассказать о том, как в Китае обстоит дело с искусственным интеллектом и как ИИ связан с бизнес-аналитикой.

Производственный гигант с вызовами

Китай за последние два десятилетия превратился в «мировую фабрику», обеспечивая более 28% глобального промышленного производства. По данным UNIDO (United Nations Industrial Development Organization), в 2023 году Китай сохранял статус крупнейшего производителя в мире, значительно опережая США и Германию по совокупной добавленной стоимости. К 2024 году на его долю приходится 34% мировой добавленной стоимости в производстве. Однако эта производственная модель сталкивается с новыми вызовами:

• Устаревание экспортной структуры: в 2010 году 70% китайского экспорта составляла трудоемкая продукция — текстиль, электроника, игрушки. Сейчас этот формат становится экономически неэффективным.
• Снижение трудовых ресурсов: из-за демографических изменений численность рабочей силы сократилась на 40 миллионов человек с 2022 года.
• Рост себестоимости: заработные платы в обрабатывающей промышленности выросли на 150% за последние 10 лет, что делает производство в Китае менее конкурентоспособным.

Все это подталкивает страну к цифровой трансформации, где ИИ становится ключевым инструментом повышения эффективности, точности и конкурентоспособности. Сегодня Китай уже не просто лидер по объему производства — он активно трансформируется в цифрового гиганта, интегрируя передовые технологии в каждый этап производственной цепочки. Например, на заводах Huawei роботы, оснащенные ИИ, выполняют до 90% операций по сборке (Huawei Annual Report 2022), что снижает человеческий фактор и увеличивает точность производства.

Тем не менее, масштабная цифровизация сопровождается серьезными вызовами. Один из главных — это неравномерное развитие регионов: высокотехнологичные хабы вроде Шэньчжэня и Ханчжоу стремительно развиваются, в то время как сотни традиционных производственных кластеров в провинциях сталкиваются с нехваткой квалифицированных кадров и доступных цифровых решений. Согласно исследованию McKinsey & Company («China’s digital economy: Opportunities and risks»), разрыв между цифровыми лидерами и отстающими регионами продолжает расти, угрожая долгосрочной устойчивости трансформации.

Еще один вызов — зависимость от импортных технологий в ключевых сегментах, несмотря на инициативы вроде «Made in China 2025». Например, до 80% высокоточных микрочипов по-прежнему импортируются (данные SEMI и IC Insights). Хотя Китай инвестировал более $ 200 млрд в развитие собственной полупроводниковой отрасли (по данным South China Morning Post и Bloomberg), пробить технологическое лидерство США и Тайваня пока не удалось.

Тем не менее, Китай удивляет даже на фоне этих трудностей. В 2023 году в стране было установлено более миллиона 5G-базовых станций, что составляет более 60% всей мировой инфраструктуры 5G (MIIT, Ministry of Industry and Information Technology of China), и эти сети уже используются на умных заводах, где сборочные линии управляются в реальном времени через облачные платформы и цифровые двойники.

Китай продолжает удивлять своими темпами цифровой трансформации. Несмотря на объективные вызовы, страна последовательно строит модель «умного производства», которая в ближайшие годы может изменить глобальный баланс сил в промышленности.

BI в России: текущее состояние

Российские компании постепенно внедряют BI-системы, но:

• BI-решения в основном применяются в крупных компаниях и преимущественно в отчетности.
• Self-service в BI пока редко используется вне аналитических отделов (кстати, если вы еще не прочитали, советую статью коллеги из GlowByte Юлия Гольдберга «Self-Service BI: как сделать, чтобы он полетел»).
• Отечественные ABI-платформы фактически отсутствуют. LLM пока не применяются массово в корпоративной аналитике.
• Зависимость от западных BI-платформ (Power BI, Tableau) всё ещё высока, несмотря на западные санкции и курс на импортозамещение

Потенциал внедрения ABI в России

Внедрение инструментов класса ABI в России может дать ощутимые эффекты, например:

• Рост эффективности: автоматизация отчетности, снижение времени на подготовку управленческих решений.
• Расширение доступа к данным: каждый сотрудник — от продавца до логиста — может работать с данными.
• Снижение затрат: оптимизация аналитических процессов, уменьшение потребности в дорогостоящих аналитиках.
• Замена ушедших из страны продуктов: создание и использование отечественных и восточных аналогов Power BI/Tableau на базе LLM.

Да и в целом внедрение ABI будет способствовать укреплению цифрового суверенитета, так как повысит контроль над данными и аналитическими инструментами внутри страны.

Итак, что мы видим: Китай продемонстрировал, что ИИ и ABI могут изменить правила игры в бизнес-аналитике. В то время как традиционные BI-инструменты упираются в барьер компетенций и ресурсов, ABI делает аналитику доступной каждому — от сотрудника склада до топ-менеджера. Россия может использовать этот опыт как основу для развития собственной экосистемы, особенно в условиях необходимости технологического суверенитета и импортозамещения. Нам кажется, что лучше начать сейчас, чтобы не оказаться в роли догоняющего.