Kunstmatige intelligentie is in de transportsector het gesprek van de dag geworden, met de belofte van snellere compliancecontroles, diepere videoanalyses en directe antwoorden op complexe reguleringsvragen. Maar volgens Rustin Keller, president en CEO van J. J. Keller & Associates, Inc., heeft de groeiende voetafdruk van de technologie niets veranderd aan wie er uiteindelijk verantwoordelijk is als er iets misgaat.

"AI gaat het bedrijfsleven versnellen, niet alleen in high tech-omgevingen waar het verbluffend kan zijn, maar ook op de backoffice," aldus Keller. "Het geeft medewerkers de mogelijkheid om snel grote hoeveelheden data te analyseren. Het is geweldig."

Snelheid en inzicht nemen de verantwoordelijkheid echter niet weg. "Uiteindelijk blijven mensen verantwoordelijk voor de uitkomsten," zei Keller. "Mensen moeten de operatie, de locatie of de vloot nog steeds veilig runnen. Je bent verantwoordelijk voor incidenten en voor de programma's die je implementeert om dingen veiliger te maken. Als er een incident plaatsvindt, kun je niet zeggen dat de AI de schuld krijgt."

Die verantwoordelijkheid weegt zwaar in een federaal gereguleerde sector. Motorcarriers vallen onder veiligheidsregels die worden gehandhaafd door de Federal Motor Carrier Safety Administration (FMCSA), en het Safety Measurement System van het agentschap volgt vervoerders op indicatoren zoals crashes, naleving van de rijtijdenregels en voertuigonderhoud. De verantwoordelijkheid voor compliance ligt uiteindelijk bij de vervoerder, een punt dat ertoe doet nu vloten afwegen hoeveel besluitvorming ze aan geautomatiseerde tools willen overlaten.

Vloten hebben tegenwoordig toegang tot een hoeveelheid operationele data die een paar jaar geleden onvoorstelbaar was geweest. De waarde van dat inzicht is enorm, maar het lost niet elk probleem op. "Je hebt nu beeldmateriaal van chauffeurs, terminals, magazijnen en alle aspecten van de operatie," zei Keller. "Je kunt nu meer data dan ooit krijgen over alle ongevallen in een bepaalde periode en je kunt de oorzaken analyseren."

Naar zijn mening begint het moeilijkere probleem pas als de data eenmaal beschikbaar is. "Je moet nog steeds weten wat je daarna moet doen," zei Keller. "Betere informatie krijgen is geweldig, maar wat nu?"

AI kan opties genereren, maar kan de beslissing niet nemen. "Het blijft jouw verantwoordelijkheid en jij moet nog steeds bepalen wat passend is. AI kan de nuances van jouw team en jouw operatie niet begrijpen. Jij moet de volgende stap zetten."

De kloof tussen data en actie is waar experts de meeste waarde toevoegen. "Dat is wat wij doen bij J. J. Keller," zei Keller. "Wij maken geweldige veiligheids- en complianceproducten en platforms, maar we zijn in de eerste plaats een adviesbureau."

Die identiteit als adviesbureau is verweven met het ontstaansverhaal van het bedrijf, dat Keller terugvoert op zijn grootvader. Het bedrijf werd in 1953 opgericht door John J. "Jack" Keller in Neenah, Wisconsin. "Mijn grootvader begon het bedrijf als een eenmansconsultancy om motorcarriers te helpen bij de nieuwe, complexe regelgeving voor interstaat vrachtvervoer onder de ICC en DOT," zei Keller. "Ons eerste product was advies aan klanten, en dat zijn nog steeds onze wortels."

Die adviestraditie is vandaag zichtbaar in de betrokkenheidscijfers, en Keller zegt dat de vraag naar directe menselijke expertise is gestegen ondanks de komst van nieuwe technologieën. "We doen meer dan 350 webinars en seminars per jaar," zei Keller. "Sommigen denken misschien dat AI dat zal doen afnemen, maar we zien recordopkomst. Meer mensen dan ooit zoeken onze seminars op."

Volgens Keller wordt die vraag niet gedreven door de adoptie van AI zelf, maar door wat hij beschouwt als de echte tegenstander van de sector. "We zeggen altijd dat onze nummer één concurrent zelfgenoegzaamheid is," zei hij. "Niets doen is nummer één. Bedrijven besluiten vaak dat wat ze hebben gewoon goed genoeg is."

Wat er verandert, betoogde hij, is de bereidheid van vloten om die zelfgenoegzaamheid te tolereren. "Wat er nu gebeurt, is dat mensen beter geïnformeerd raken en nu meer informatie zoeken bij experts wanneer ze moeilijke kwesties tegenkomen," zei Keller. "Steeds meer mensen zien de valkuilen en de juridische zaken, en ze weten dat ze iets moeten doen."

Keller heeft ook een verandering in toon opgemerkt bij klanten die voorheen reguleringsvereisten waarvan ze niets wilden weten, afweerden. "Klanten discussieerden vroeger met onze consultants over de kleine nuances van regelgeving," zei hij. "Ze stonden erop dat ze geen CDL's of hazmat-certificeringen nodig hadden voor hun operaties, terwijl dat absoluut wel het geval was, maar die houding is grotendeels aan het verdwijnen."

Basale reguleringsfeiten zijn gemakkelijker te vinden dan ooit, zei hij, maar dat heeft de behoefte aan begeleiding niet weggenomen. "AI kan niet bij je gaan zitten en verbeterplannen bespreken."

Zelfs terwijl J. J. Keller eigen AI-mogelijkheden opbouwt, zijn er grenzen aan wat de technologie kan bereiken. "Ons team bouwt AI-tools, getraind op onze eigen data," zei Keller. "Maar AI kan maar zoveel doen. Het geeft een beste inschatting. Uiteindelijk is het nog steeds aan onze consultants om werkelijk concrete stappen door te lopen."

Met zoveel leveranciers die snellere, AI-gedreven antwoorden aanprijzen, bood Keller een eenvoudige maatstaf om substantie van hype te onderscheiden: kan de output van de tool kritische scrutiny doorstaan?

"Kan jouw software een aanpak die jij hebt gekozen of processen die jij hebt geïmplementeerd verdedigen?" vroeg Keller. "Kan het uitleggen waarom je een keuze maakte of professioneel oordeel gebruikte? Je hebt nog steeds experts nodig om de opties uit te leggen die je had, welke koers je koos en waarom."

Die maatstaf trekt volgens hem ook een grens tussen het gebruik van AI om informatie te vergaren en het gebruik ervan voor beslissingen met juridisch of veiligheidsgevolg. "Het is goed om een gesynthetiseerde beoordeling van AI te krijgen," zei Keller, "maar je hebt specifiek advies nodig en mensen met specifieke ervaring in het vakgebied."

Wat regelgeving specifiek betreft, ziet Keller echte waarde in het vermogen van AI om snel veranderende regels en jurisprudentie samen te vatten — tot op zekere hoogte. "AI helpt mensen begrijpen wat er van hen wordt verwacht," zei hij. "Je kunt tools nu gebruiken om regels en rechtszaken uit te leggen. AI kan je een goede samenvatting en uitleg geven van wat op jou van toepassing is en welke regels een rol spelen."

Waar het tekortschiet, betoogde hij, is het vertalen van die samenvatting naar een operationeel plan. "Je houdt nog steeds de kwesties van prioriteiten, initiatief, leiderschap, welke tools je inzet, best practices en procedures," zei Keller. "Mensen blijven verantwoordelijk voor de uiteindelijke uitkomst."

Keller wees op video-gebaseerde veiligheidsanalyse als duidelijk voorbeeld. "Met enorme hoeveelheden videobeelden kun je de meest voorkomende fout vinden, en dan ken je de Pareto-verdeling van de problemen," zei hij. "Maar wat is de beste aanpak? Het is vaak een combinatie van oplossingen in een heel specifieke set omstandigheden. Je moet de beste aanpak bepalen op basis van jouw unieke situatie, leiderschapsteam en medewerkers. Generieke oplossingen veroorzaken vaak problemen."

Nu AI-tools in de hele sector een standaardonderdeel worden, verwacht Keller niet dat zij de doorslaggevende factor zijn bij welke vloten vooruitsnellen. "Het komt uiteindelijk neer op leiderschap," zei hij. "Meer informatie betekent niet betere beslissingen. Je hebt nog steeds geweldig leiderschap nodig en een team dat de aanpak kan identificeren die het beste voor jou is."

Dat overtuiging kleurt wat Keller rechtstreeks hoort van vlootleiders die afwegen hoe ver ze op automatisering moeten leunen. "We krijgen veel vragen over klantenservice," zei hij. "Veel bedrijven gokken erop dat ze alles kunnen automatiseren en dat mensen voor veel werk niet nodig zijn. Onze klanten willen weten: kunnen we nog steeds mensen bereiken? Kan ik nog steeds een echte expert bellen? We zijn een adviesbureau, dus we hebben nog elke dag mensen aan de telefoon en we helpen mensen nog steeds face to face."

De honger naar automatisering heeft volgens Keller zijn grenzen: "Bedrijven willen niet voor alles op chatbots vertrouwen."

De wortels van J. J. Keller als geloofwaardig, regelgeving-geleid adviesbureau gaan decennia terug vóór het AI-tijdperk, en dat blijft de kernidentiteit van het bedrijf. "We zijn uniek in wat we aanbieden niet simpelweg een product is," zei Keller. "We zijn er om je te helpen uitkomsten te verbeteren. We maken wel producten, maar ons doel is een combinatie van je helpen je situatie te begrijpen, je helpen de beste beslissingen te nemen, en je helpen je operatie veiliger te maken en je risico te verkleinen."