Тем не менее, в 80-90-х годах XX века компьютеры становились все более доступными и популярными, автоматизация на предприятиях превратилась в обычное явление. Без них уже было трудно представить свою работу. А в последние годы появился новый тренд, связанный с автоматизацией. Во-первых, очень сильно выросли мощности и распространенность самих компьютеров и каналов связи. Во- вторых, продуманы методы решения тех задач, о выполнении которых специалисты раньше только мечтали. Например, мечтали участника Дартмутской конференции 56-го года. То есть, можно сказать, что появилась «Автоматизация 2.0» или даже 3-4-… текущее поколение различается в разных областях. И степень изменений такова, что в ее обозначении применяют выражение «Цифровая трансформация». Она имеет очевидное внешнее выражение (отрасли и рынки «переходят на цифру») и менее очевидное для обывателя внутреннее выражение (бизнес-процессы не просто автоматизируются, а начинают делаться существенно иначе на основе автоматизации).
Например, сфера цифровой торговли. Мы уже привыкли к интернет-магазинам. Но сегодня говорят о том, что даже гипермаркеты (стремительно отнимавшие рынок в последние десятилетия) вообще могут уйти в прошлое. Людям удобнее онлайн выбирать товары (по сути, из бесконечного ассортимента и сравнивая альтернативы), забирая из пункта выдачи рядом с домом купленные товары. То есть, современный магазин вскоре может превратиться в помещение без торговых залов, складов, зато с интернет-витриной для выбора, интернет-приложений, производящих все расчеты и места, где товары выдаются (или доставляются). Пока такая модель организации не стала общепринятой, но в некоторых отраслях ею активно пользуются. Наиболее драматично ситуация развивается в книжном бизнесе, где не только магазины все больше уходят в цифру, но и сам товар. А конкретный онлайн-магазин книг стал одной из крупнейших торговых компаний мира с широчайшим ассортиментом и мощнейшей системой логистики.
С современными технологиями и перед традиционными магазинами открывается масса возможностей. Так, уже довольно легко распознавать лицо покупателя на входе. И, даже впервые придя в какой-либо магазин, вы можете с удивлением обнаружить, что к вам обращаются по имени и делают индивидуальные предложения. Между тем, камера на входе отсканировала ваше лицо, передала изображение в базу данных и консультант подходит к вам, уже вооруженный нужной информацией.
Можно пойти дальше и изучить интересы покупателя, его поведение. Это то, что сейчас называют «big data, анализом больших данных»: в магазине анализируют, с одной стороны, ваши покупательские привычки, а с другой стороны, пытаются определить – какие наборы покупают с бОльшей вероятностью. Например, если вы на кассе покупаете сигареты и жвачку, то с вероятностью 60% вы купите третий товар – зажигалку. Интересно, что с помощью анализа big data установлено: если последовательность при выборе товара другая (сигареты, потом жвачка), то зажигалку покупают значительно реже. Для магазина это означает возможность предложить третью покупку (напомнить) при выборе первых двух.
Пример с сигаретами и жвачкой достаточно простой и очевидный. Более сложный связан с продажей товаров беременным женщинам. Известны их потребности в каждом триместре, и, если продавцы каким-то образом узнают о наступившей беременности, то будущей маме начнет поступать информация о соответствующих акциях, рассылки от профильных магазинов. И возникали такие необычные ситуации, когда об «интересном положении» женщины еще не знают ее близкие, а торговые точки (на основании профиля ее покупок) уже отправляют ей соответствующие предложения.
