При рассмотрении сути четвёртой промышленной революции уместно обратить внимание на фундаментальное понятие технологической сингулярности.

Технологическая сингулярность – это гипотетический момент в будущем, когда технологическое развитие станет настолько стремительным, что экспоненциальный график технического прогресса станет практически вертикальным. Эта концепция была предложена Вернором Винджем, который предположил, что если мы сумеем избежать гибели цивилизации до этого, то сингулярность произойдет из-за прогресса в области искусственного интеллекта, интеграции человека с компьютером или других методов увеличения мирового разума. Усиление разума, по мнению Винджа, в какой-то момент приведет к положительной обратной связи: более разумные системы могут создать еще более разумные и сделать это быстрее, чем первоначальные их конструкторы – люди. Эта положительная обратная связь, скорее всего, окажется столь сильной, что в течение очень короткого промежутка времени (месяцы, дни или даже всего лишь часы) мир преобразится больше, чем мы можем это представить, и внезапно окажется населен сверхразумными созданиями.

По мнению некоторых учёных футурологов и того же Винджа, придерживающихся концепции сингулярности, она должна наступить около 2030 года и даже по самому пессимистическому сценарию не позднее середины этого века. Если экстраполировать закон Мура, то окажется, что примерно в то же время вычислительная мощность компьютеров сравнится с возможностями головного мозга человека.

Сторонники теории технологической сингулярности считают, что если возникнет принципиально отличный от человеческого разум (постчеловек), дальнейшую судьбу цивилизации невозможно предсказать, опираясь на человеческую логику. С понятием сингулярности часто связывают идею о невозможности предсказать, что будет после нее. Вопрос предсказуемости важен, поскольку, не имея возможности предсказать хотя бы некоторые последствия наших действий, нет никакого смысла в том, чтобы пытаться направить развитие в желательном направлении. Постчеловеческий мир, который в результате появится, возможно, будет настолько чуждым для нас, что сейчас мы не можем знать о нем абсолютно ничего.

Единственным исключением могут быть фундаментальные законы природы, но даже тут иногда допускается существование еще не открытых законов (у нас пока нет теории квантовой гравитации) или не до конца понятых следствий из известных законов (путешествия через пространственные «дыры», рождение "вселенных-карликов", путешествия во времени и т.п.), с помощью которых постлюди смогут делать то, что мы привыкли считать физически невозможным.

Теперь зададимся вопросом, как же на самом деле произойдёт эта самая четвёртая промышленная революция, каковы её движущие силы и механизмы реализации? Неужели, однажды проснувшись, мы в одночасье окажемся в этом самом сказочном «постчеловеческом мире»?

На самом деле промышленные революции, в отличие от социальных, совершаются не в какой-то короткий исторический промежуток времени, а являются результатом технологических трансформаций (развитием промышленных укладов) производственных и общественных отношений человеческого социума. И механизмом таких «тектонических» сдвигов в контексте Industrie 4.0 является цифровая трансформация [ЦТ].

Цифровая трансформация – это процесс интеграции цифровых технологий во все аспекты бизнес-деятельности и инфраструктуру общественных отношений, требующий внесения коренных изменений в технологии, культуру, операции и принципы создания новых продуктов и услуг. Для максимально эффективного использования новых технологий и их оперативного внедрения во все сферы деятельности человека предприятия и бизнес должны отказаться от прежних устоев и полностью преобразовать процессы и модели работы. Цифровая трансформация требует смещения акцента на периферию предприятий и повышение гибкости центров обработки данных (ЦОД) и «облачных» вычислений, которые должны поддерживать периферию. Этот процесс также означает постепенный отказ от устаревших технологий, обслуживание которых может дорого обходиться предприятиям, а также изменение культуры производства (переход к интернету вещей – IoT), которая теперь должна поддерживать ускорение процессов, обеспечиваемое цифровой трансформацией.

Несмотря на различия процессов цифровой трансформации, на каждом предприятии существует ряд ключевых, общих для всех этапов.

Создание плана, в котором учтены все бизнес-потребности предприятия

В начале процесса цифровой трансформации очень важно определить направления развития, а также набор технологий, которые помогут в этом развитии. При этом предприятия должны провести инвентаризацию своих ресурсов, выделив те, которые требуют модернизации. На этом этапе может даже потребоваться пересмотр приоритетов в проектах с учетом новых бизнес-потребностей, а также выявление недостатков и пробелов, которые могут стать препятствием на пути цифровой трансформации.

Обучение персонала навыкам работы с новыми технологиями

Этот процесс может вызвать множество трудностей, поскольку при традиционных моделях бизнеса сотрудники должны были знать только определенные системы, которые планировалось использовать еще многие годы. Для успеха цифровой трансформации сотрудники должны быть готовы к любым изменениям рабочих процессов, если эти изменения необходимы для повышения эффективности и продуктивности. Такая готовность означает и умение мыслить творчески, и знание потенциала новых технологий, и умение использовать их с максимальной эффективностью.

Отказ от устаревших технологий

Очень часто предприятия тратят огромные деньги только для поддержки и обслуживания своих устаревших технологий, которые уже не приносят прибыли и не способны обеспечить цифровые процессы, востребованные на рынке. Это объясняется тем, что модернизация старых технологий отличается большой сложностью и обходится слишком дорого. Сохранение старых технологий также препятствует развитию предприятия в целом. На обслуживание старых технологий тратится множество ценных ресурсов, которые можно было бы потратить на технологии, более простые в использовании, повышающие качество обслуживания заказчиков и/или ускоряющие анализ данных.