Маршрут не построен - лучше ехать на метро

В комментариях к репосту крайнего поста Русским Ресёрчем, за что коллегам искренняя благодарность и лучи добра, нашли очень верный тезис. Полностью поддерживаем автора и хотим развить эту мысль, ссылаясь в том числе на наши публикации ранее.

Проблема только в том, что "10 крутых" оказываются без "поддерживающих технологий", и результат либо зависает, либо уходит на сторону...

10 крутых технологий опираются на поддерживающие технологии и, что не менее важно, ещё цепочку к фундаментальным исследованиям. При этом мы в понимании связей между приоритетныи и саппорт-задачами как слепые котята блуждаем в потёмках.

Как-то раз, случайно оказавшись на обсуждении проекта программы развития СТАНКИНа, который как Бауманка должен получить супергрант от Мишустина, мы пришли к выводу, что для восстановления станкоинструментальной отрасли первым шагом нужно её понятно картировать - найти эмергентные зоны с высокой вероятностью разработки отечественных замен, доступные сквозные области и так далее. И при этом института, занимающегося этим картированием, сегодня нет. Даже Минпром тогда дал комментарий, что "мы можем субсидировать, но знать бы, что именно". И тогда в проект программы СТАНКИНа даже на какое-то время зашло направление картирования с координацией суб-институтов следующим шагом. Потом в каше проработки программы уже через неделю это улетучилось, понятное дело, но тем не менее.

Похожая история лежит в области ИИ. Когда была эпоха глобальной цифровизации, у промкомпаний было на почве тренда ощущение, что цифра - это будущее, но понимание было абстрактным, из-за чего они в душе хотели, но на деле спрос на решения не формировали. Тогда вендоры вроде SAP, Cisco и Microsoft сообразили ассоциироваться с большим консалтом, с которыми картировали области прикладного применения цифры в промышленности, и в ходе консалтинга превращали абстракцию в объективную картину, чем синтезировали индустриальный спрос на цифру. С ИИ сейчас похожая история. И не тот крут, кто в маркетплейсы ИИ внедрит быстрее, а тот, кто внедрит его в реальный сектор. Так как в России институт консалта недавно подушёл, у Сбера летом 2024-го вместе с их коллегами (не Яндексом) родился концепт, что вместо толкания в университеты ИИ для образования резонно сделать в них исследовательские центры, которые сначала своей вузовской близостью с корпами как раз картируют возможные сценарии применения ИИ в реальном секторе. Но это в свойственной Сберу манере тоже кануло к лету, отдав пальму хоровода ИИ в университетах Яндексу.

Похожая история была у ещё одних больших корпоративных ребят, имя которых палить не будем (кстати, это не Ростех) - тема стояла вокруг картирования потенциальных гражданских рынков для формирования инвестпроектов и промкластеров около ОПК, но реализуя в формате, который часто озвучивает декан ЭФ МГУ Аузан: предприятия, замкнутые на ГОЗ, сами из-за просто специфики управления не смогут продавать в рынок, поэтому около ОПК нужно делать акционерные общества рыночного типа. И как раз задачей задумывалось создание в университетах исследовательских центров по картированию рыночных сегментов и проектированию на этой основе сценариев инкубации подобных производств с понятными инвестпакетами.

Третьим примером, хотя в загашнике есть целый ряд подобных, упомянем один из вариантов проекта обновления программы Приоритет-2030, где по направлениям НПТР предлагалась классификация групп университетов на три категории: передовой центр (отраслевой think tank, картирование НТР, глобальное лидерство), исследовательский центр (саппорт-исследования, рынки тех. замещения) и «Образовательно-производственный» центр (локальные линейные разработки), разница в которых была в "структуре фундаментализма": Удалённые фундаментальные исследования -> ориентированные фундаментальные -> эмергентные прикладные -> линейные прикладные соответственно. Это как раз собиралось как логика цепочек для выхода на условные 10 крутых технологий с поддержкой поддерживающих.

Сейчас же целимся в цели без маршрута.