Валентин Широбоков: "Бізнесу більше не достатньо інтуїції — потрібні технології"

Ухвалення бізнес-рішень — одне з найскладніших і найзатратніших завдань для керівників великих компаній. Згідно з дослідженням, проведеним платформою Oracle, 85% з них зізнаються, що відчувають стрес, сумніви і почуття провини через прийняті рішення. Ба більше, 74% керівників упевнені, що за останні три роки кількість щоденних управлінських рішень збільшилася щонайменше в 10 разів. Помилки в аналізі даних, застарілі методи опрацювання інформації та одноосібне ухвалення рішень можуть сповільнити зростання бізнесу та призвести до серйозних фінансових втрат, вважає Валентин Широбоков, провідний Java-розробник у Sapiens Software Solutions, одній з найбільших компаній, що створюють програмні рішення для фінансової та страхової галузі. Валентин спеціалізується на розробці інструментів, які роблять процес управління прозорішим, гнучкішим і швидшим. В інтерв'ю експерт розповів, чому бізнесу вже недостатньо традиційних підходів до ухвалення рішень, як алгоритми можуть доповнювати, а не замінювати людину, і які технології визначать майбутнє автоматизованого ухвалення рішень.

— Валентине, ви брали участь у розробці програмного забезпечення для автоматизації прийняття бізнес-рішень — Sapiens Decision. Сьогодні багато компаній розглядають автоматизацію цього процесу, але побоюються передавати контроль алгоритмам. Наскільки, на ваш погляд, виправдані ці побоювання?

— Побоювання передавати контроль алгоритмам цілком зрозумілі, особливо якщо йдеться про стратегічні та фінансові рішення. Але важливо розуміти, що автоматизація не замінює людину, а робить процес більш структурованим, передбачуваним і прозорим. У традиційній моделі ухвалення рішень керівники та аналітики спираються на інтуїцію, досвід та історичні дані, але в умовах високої швидкості змін цього вже недостатньо. Бізнесу більше не достатньо інтуїції — потрібні технології. Людський фактор — це не тільки експертиза, а й потенційні помилки: суб'єктивність, втома, перевантаження даними. Програмне забезпечення здатне проаналізувати величезні масиви даних, враховувати всі бізнес-правила і сценарії, мінімізуючи ризики. У фінансовому секторі, наприклад, автоматизовані системи вже давно визначають кредитоспроможність клієнтів, виявляють шахрайські схеми та допомагають ухвалювати швидкі й обґрунтовані рішення.

— Нещодавно компанія зробила фокус на впровадження технологій штучного інтелекту, і ви створили Sapiens Decision Model.AI — систему, яка прискорює процес розроблення моделей рішень більш ніж на 30%. Розкажіть, як саме вона працює, і за рахунок чого досягається така ефективність?

— Замість складного програмування або ручного структурування даних, система дає змогу будувати моделі буквально на основі звичайного тексту. Ви завантажуєте документ — це може бути регламент, контракт або бізнес-звіт — і Model.AI сама аналізує його, виділяє ключові факти і перетворює їх на набір бізнес-правил. Ці правила об'єднуються в логічну структуру, формуючи цілісну модель прийняття рішень. Ба більше, ми пішли далі — Decision Integrate.AI дає змогу компаніям легко вбудовувати моделі машинного навчання в цей процес. Це означає, що користувачі можуть доповнювати моделі предиктивною аналітикою, враховуючи не тільки минулі дані, а й прогнози.

— Чи вплинуло це на потребу бізнесу в IT-фахівцях для виконання таких процесів?

— Так, такий підхід знижує необхідність залучати IT-фахівців до рутинних завдань, пов'язаних із розбором і структуруванням даних. Тепер бізнес-аналітики можуть самостійно формувати моделі рішень без глибоких технічних знань, а розробники замість ручного кодування бізнес-логіки можуть зосередитися на більш складних і цікавих завданнях, як-от поліпшення алгоритмів, оптимізація архітектури та інтеграція нових технологій.

— Ви відповідаєте за вибір технологій та архітектуру нових продуктів компанії, а також реалізували перехід на мікросервісну архітектуру, щоб зробити систему ухвалення бізнес-рішень гнучкішою та зручнішою для інтеграції. Яким компаніям або в яких галузях, на ваш погляд, такі рішення можуть принести найбільшу користь?

— Так, очевидно, що такі рішення особливо затребувані у фінансовому секторі та страхуванні. Тут критично важливо швидко адаптуватися до змін регуляторних вимог, аналізувати ризики й автоматизувати процес ухвалення рішень. Наприклад, у страхових компаніях це може бути автоматичне опрацювання заявок: система аналізує страховий випадок, звіряє його з умовами договору і моментально ухвалює рішення, знижуючи навантаження на співробітників і прискорюючи процес. Але не менш важливим є застосування таких технологій у логістиці, де компанії постійно стикаються із затримками постачань, змінами попиту і нестачею ресурсів. Тут автоматизовані системи допомагають перераховувати маршрути в режимі реального часу, вибираючи оптимальні логістичні схеми і скорочуючи втрати. Наприклад, якщо через погодні умови або завантаженість портів вантаж не може бути доставлений вчасно, система автоматично аналізує альтернативні шляхи і пропонує найбільш вигідний варіант. У медицині та фармацевтиці автоматизація прийняття рішень також може бути корисною. Клінічні дослідження, опрацювання даних пацієнтів, адаптація до нових регуляцій — усі ці процеси вимагають точності та оперативності. Наприклад, під час тестування нових ліків система може аналізувати тисячі даних за попередніми дослідженнями і передбачати можливі ризики або ефективність препарату. Це прискорює процес виведення нових препаратів на ринок і знижує ймовірність помилок, що особливо важливо в таких чутливих сферах.

— Крім великих архітектурних рішень, ви також розробили унікальні інструменти, які спрощують роботу з даними й автоматизують процеси — наприклад, логгер Limited Daily Rolling File Appender, а також бібліотеку Action Dispatcher. Ці значущі для сфери розробки інструменти набули важливості не тільки завдяки здатності прискорити роботу систем, а й істотно скоротили час на виконання рутинних завдань. Наскільки такі рішення впливають на загальну автоматизацію?

— Ці рішення не просто спрощують рутинні завдання, як-от логування та маршрутизація запитів, а й фундаментально змінюють підхід до управління даними та процесами в системах. Limited Daily Rolling File Appender розв'язує проблему ефективного зберігання і ротації логів, автоматично обмежуючи їхню кількість і запобігаючи перевантаженню диска. Це критично для високонавантажених систем, де контроль над логами безпосередньо впливає на стабільність роботи.

Action Dispatcher, зі свого боку, дає змогу значно скоротити час на написання і підтримку коду маршрутизації, пропонуючи гнучкий і анотований механізм обробки запитів. Це знижує складність розробки, полегшує інтеграцію нових функцій і робить системи більш адаптивними.

У сукупності такі інструменти сприяють глибшій автоматизації, зменшуючи обсяг рутинних завдань, які потребують уваги розробників. У результаті команди можуть зосередитися на розв'язанні складніших та інноваційних завдань, а бізнес отримує гнучкі, стійкі та легко масштабовані рішення. Такий підхід не тільки прискорює розробку, а й робить системи більш передбачуваними, керованими та ефективними в довгостроковій перспективі.

— За ваші високі досягнення та внесок у сферу розробки ви здобули перемогу в категорії Найбільш інноваційний інженер-програміст на BrainTech Awards 2024. Ця премія вважається однією з найпрестижніших нагород у сфері високих технологій, а її переможці воістину визначні професіонали галузі, адже її присуджують лише тим, чиї інновації справді формують майбутнє індустрії та мають глобальний вплив. Які аспекти вашого підходу дали вам змогу завоювати це визнання з боку експертів і сфери?

— Для мене ця нагорода не просто визнання моєї роботи, а доказ того, що технології, які я створюю, дійсно змінюють індустрію. BrainTech Awards відзначає не лише технічну майстерність, а й здатність впроваджувати інновації, що вирішують глобальні завдання та прокладають шлях майбутнім технологічним стандартам. Тому бути серед лауреатів цієї премії — величезна честь. Гадаю, ключовим фактором, який привів мене до цієї перемоги, стало прагнення створювати не просто програмні рішення, а інструменти, що спрощують і прискорюють роботу тисяч розробників і компаній. Мої проєкти спрямовані на оптимізацію складних процесів, масштабованість та адаптивність. Крім того, ця нагорода підкреслює значущість відкритого коду і внесок у спільноту. Я переконаний, що знання і технології мають бути доступними, щоб індустрія могла рухатися вперед, і мої open-source розробки допомагають розробникам по всьому світу вирішувати критичні завдання. Отримання BrainTech Awards 2024 стало для мене не тільки визнанням минулих досягнень, а й мотивацією розвивати нові рішення у сфері AI, корпоративної автоматизації та архітектури програмних систем, продовжуючи формувати майбутнє програмної інженерії.

— Валентине, ви є членом "Інституту інженерів електротехніки та електроніки" та "Міжнародної асоціації почесних розробників" — асоціацій, що об'єднують провідних спеціалістів світу в галузі технологій і розробки та відомі своїми високими вимогами для вступу. Які нові підходи зараз формуються у сфері автоматизації бізнес-рішень?

— Сьогодні автоматизація бізнес-рішень виходить за рамки класичних алгоритмів і правил, які просто формалізують процеси. У фокусі — інтелектуальні системи, які не тільки ухвалюють рішення, а й пояснюють їхню логіку. Цей напрям називається Explainable AI — і він уже стає стандартом у багатьох сферах. Також зростає тренд на AI-автоматизацію без участі програмістів. Компанії хочуть, щоб співробітники могли налаштовувати логіку рішень без написання коду. Такі системи вже зараз дають змогу створювати моделі прямо на основі текстових описів, аналізувати документи й автоматично витягувати бізнес-правила. Але головне — це гнучкість і прозорість. Компанії більше не хочуть "чорних скриньок", які приймають рішення, не пояснюючи причин. Майбутнє за технологіями, які дають змогу бізнесу завжди знати, на чому ґрунтується кожне рішення, і допомагати швидко адаптуватися до змін.