Overroute, firma zajmująca się oprogramowaniem opartym na sztucznej inteligencji, inkubowana w ramach programu UpLabs firmy JB Hunt, wdrożyła swoją platformę u setek użytkowników JB Hunt obejmujących jednostki biznesowe przewoźnika: intermodalną, drogową długodystansową (over-the-road) oraz dedykowaną — poinformował dyrektor generalny (CEO) Alex Reed w wywiadzie dla FreightWaves.

Narzędzie udostępnia dane wewnętrzne i wspiera pracowników obsługi klienta w odpowiadaniu na zapytania, tworzeniu raportów oraz zarządzaniu wyjątkami serwisowymi — zadania, które Reed opisał jako pierwszy etap szerszego nacisku na optymalizację wykorzystania aktywów.

Wdrożenie ma istotne znaczenie zarówno dla przewoźników, jak i spedytorów, ponieważ dotyka powszechnie uważanej za najbardziej wymagającą warstwy technologii transportowej: operacji po stronie aktywów. JB Hunt, spółka notowana na giełdzie NASDAQ pod symbolem JBHT i stale klasyfikowana wśród największych firm transportowych w Ameryce Północnej pod względem przychodów, prowadzi jedną z najbardziej złożonych mieszanych flot w branży — obejmującą kontenery intermodalne, usługi kontraktowe dedykowane oraz przewozy drogowe typu dry van. Zamiast budować narzędzia dla brokerów — zazwyczaj najwcześniejszych adoptujących technologie freightowe — Overroute współpracuje bezpośrednio z jednym z największych przewoźników opartych na aktywach w Ameryce Północnej, co od samego początku zapewnia startupowi wyjątkowo szczegółowy wgląd w przepływy pracy w przedsiębiorstwie.

Reed oświadczył, że obecne wdrożenie jest celowo ukierunkowane na automatyzację obszarów o niższym ryzyku. Firma testuje możliwości ustalania terminów spotkań (appointment-setting) i już przetestowała to, co określił mianem „operationally focused data gap calling". Następny etap, spodziewany w nadchodzących miesiącach, skupi się na wspieraniu menedżerów transportu pierwszej linii oraz menedżerów operacyjnych w podejmowaniu lepszych decyzji dotyczących pozycjonowania kierowców i aktywów w sieci JB Hunt.

„Myślę, że to, co widzę nadchodzące, to fakt, że jeśli spojrzysz na to, jak te decyzje są podejmowane w całej sieci, to najbardziej efektywne miejsce, w którym możesz się znaleźć, to naprawdę pierwsza linia — menedżerowie transportu, menedżerowie operacyjni, tam gdzie oni przemieszczają aktywa, przemieszczają kierowców" — powiedział Reed.

Reed ujął podejście Overroute do automatyzacji w trzech poziomach: zadania, które mogą być w pełni zautomatyzowane, zadania wymagające zatwierdzenia przez człowieka, oraz zadania, które zawsze będą wymagały udziału człowieka (human-in-the-loop). Monitorowanie śledzenia i tracedowania (track-and-trace) oraz obsługa odpowiedzi klientów należą dziś do pierwszej kategorii. Decyzje dotyczące wyznaczania tras aktywów i przydzielania kierowców znajdują się jednoznacznie w trzeciej kategorii — przynajmniej na razie.

„Te decyzje następnie kumulują się w całej sieci" — argumentował Reed, twierdząc, że poprawa jakości decyzji na pierwszej linii przynosi nieproporcjonalnie duże efekty w dół łańcucha dla pozycjonowania przejazdów powrotnych (backhaul) i równowagi sieci. W przypadku dużych przewoźników opartych na aktywach nawet przyrostowe poprawy w wykorzystaniu mogą przełożyć się na znaczną redukcję kosztów, ponieważ puste kilometry i nieproduktywny czas aktywów pozostają trwałym obciążeniem dla marż operacyjnych w całej branży.

W kwestii zarządzania zmianą — trwałej przeszkody dla wdrożeń AI w przedsiębiorstwach — Reed stwierdził, że Overroute koncentruje się na wykazaniu wartości na poziomie indywidualnego użytkownika przed poszukiwaniem poparcia ze strony kadry kierowniczej. Porównał pracę freightową pierwszej linii do hierarchii potrzeb Maslowa, zauważając, że operatorzy spędzają nieproporcjonalnie dużo czasu na niskopoziomowych, powtarzalnych zadaniach.

„Najprostszy sposób, jaki znaleźliśmy, to po prostu pokazanie ludziom, jak możemy ulepszyć ich życie. A kiedy oni to zobaczą i przeżyją ten moment olśnienia, to wtedy są w stanie to zrobić" — powiedział Reed. Dodał, że gdy pracownicy się angażują, często wskazują nowe przypadki użycia, których dostawca nie przewidział.

Zapytany o wskaźniki sukcesu wdrożeń AI — w sektorze, w którym większość projektów, jak powszechnie donosi się, nie spełnia oczekiwań — Reed wyznaczył rygorystyczny standard wewnętrzny. Oświadczył, że dostawcy wchodzący do kont Enterprise muszą odnosić sukcesy wcześnie i konsekwentnie, podejmując bardziej złożone i ryzykowne przypadki użycia dopiero po zbudowaniu rejestru osiągnięć. Ta poprzeczka odzwierciedla szerszy sceptycyzm w sektorze logistycznym, gdzie kilka głośnych przedsięwzięć w dziedzinie technologii freightowych miało trudności z przełożeniem finansowanych przez kapitał podwyższonego ryzyka obietnic AI na trwałą rentowność.

„Musicie dostarczyć wyniki, bo wszyscy patrzymy na ROI i wszyscy wiemy, że nie będziemy tu, jeśli nie będziemy w stanie dostarczyć ROI z AI" — stwierdził. Przyznał, że po zbudowaniu zaufania przewoźnicy i dostawcy mogą wspólnie podejmować się projektów o wyższym ryzyku, w których sporadyczne niepowodzenia są obustronnie akceptowane.

Overroute prowadzi również wstępne rozmowy z dodatkowymi przewoźnikami poza JB Hunt. Reed stwierdził, że lekcje wyniesione z sieci JB Hunt — w szczególności dotyczące adopcji narzędzi na poziomie użytkownika, a nie kadry kierowniczej — kształtują sposób, w jaki firma podchodzi do nowych relacji.

Źródło: FreightWaves