В эпоху повсеместного внедрения искусственного интеллекта и активного перехода на отечественные IT-решения российский бизнес столкнулся с необходимостью кардинально пересмотреть подходы к управлению данными. Особенно остро этот процесс протекает в отраслях с высокими требованиями к надежности и безопасности, где любая ошибка может иметь критические последствия. Авиация — ярчайший пример такой сферы. О том, как бизнес выстраивает автономную инфраструктуру данных, почему децентрализация становится новой нормой и где искусственный интеллект пока уступает человеку, в интервью «Ведомостям. Инновациям и технологиям» рассказала директор по данным S7 Airlines Мария Ткачева.

По словам Ткачевой, ключевым фактором успеха в авиации является качество данных. Авиация представляет собой сложнейшую систему, где точность выступает критическим критерием. Чем точнее и чище данные, тем корректнее функционируют все процессы — от коммерческого блока до технического обслуживания и операций непосредственно в небе. При этом речь идет об огромных и неоднородных массивах информации, исчисляющихся терабайтами. В S7 начинали с глубокой оцифровки коммерческого блока, где данные уже давно и успешно применяются для персонализации предложений пассажирам и динамического ценообразования. Однако есть и другой, гораздо более сложный пласт — производственные данные, в частности телеметрия с бортов. Самолет в воздухе непрерывно передает отчеты о своей геопозиции и состоянии всех систем. Эта информация может использоваться, например, для прогнозирования промывки двигателей и планирования технического обслуживания — такой проект уже находится в работе у авиакомпании.

Сегодня S7 Airlines сосредоточена на фундаментальной задаче — импортозамещении самого потока данных. Раньше значительную часть технической информации поставляли зарубежные провайдеры, в первую очередь производители самолетов. Теперь эти каналы закрыты, и авиакомпания вынуждена научиться собирать и интерпретировать данные самостоятельно. Фактически процесс сбора и стабилизации потока данных выстраивается заново. Параллельно на ситуацию влияют регуляторные требования: даже те международные системы, которые еще можно было использовать с ограничениями, подлежат замене на российское программное обеспечение. Поэтому приоритетом S7 является создание автономной инфраструктуры сбора данных. Как только удастся наладить получение информации в должном объеме и качестве, компания сможет перейти к ее массовому применению в новых технологических процессах.

Что касается искусственного интеллекта, то в S7 еще семь лет назад поняли, что ИИ и обработка данных должны быть максимально сближены. Все инициативы в этой области и построение хранилищ объединены в одном департаменте. Данные централизованно очищаются и передаются в работу только после подтверждения их корректности. Создать минимально жизнеспособный продукт можно и на сырых данных, но для промышленных решений простой загрузки в хранилище недостаточно. Ключевое значение имеет подтверждение готовности к промышленной эксплуатации после тщательной проверки. Физически данные могут лежать в разных системах, но без согласования с профильным департаментом ни одно решение не допускается в продакшен.

«Риск ошибки ИИ слишком велик», — подчеркивает Мария Ткачева. И здесь она проводит важную границу: одно дело — ошибиться с рекомендацией товара на маркетплейсе, и совсем другое — допустить сбой при посадке на рейс. Именно поэтому S7 внедряет ИИ-решения очень точечно и аккуратно. Например, в сфере технического обслуживания и ремонта компания пробовала разработать систему прогнозирования ремонтов совместно со студентами, но технический холдинг не готов полностью доверять этим результатам. Если в других отраслях точность в 90% считается успехом, то при диагностике дефектов авиации нужны показатели, близкие к 100%. Сейчас S7 ведет проект по разметке дефектов и ложных дефектов на основании описаний совместно с инженерным холдингом. Причем в течение полугода специалисты просто сверяют предсказания модели с отчетами технического персонала, не принимая их как руководство к действию. В то же время в коммерческом блоке ИИ работает давно и успешно: это и ценообразование, и расчет загрузки рейсов, и планирование расписания.

Особого внимания заслуживает подход S7 к архитектуре данных. Компания развивает доменную архитектуру и концепцию Data Mesh, то есть применяет децентрализованную модель управления данными. В авиакомпании выделено шесть основных доменов данных, и в зависимости от чувствительности информации они разделяются соответствующим образом. Такая децентрализация позволяет повысить гибкость и скорость принятия решений, одновременно сохраняя строгий контроль над критически важными данными, где цена ошибки особенно высока.