Искусственный интеллект стал главной темой разговоров в сфере грузоперевозок, обещая более быстрые проверки соответствия требованиям, более глубокую видеоаналитику и мгновенные ответы на сложные нормативные вопросы. Однако, по словам Растина Келлера, президента и генерального директора J. J. Keller & Associates, Inc., расширение присутствия этой технологии не изменило того, кто в конечном итоге несет ответственность, когда что-то идет не так.

«ИИ ускорит бизнес не только в высокотехнологичных сферах, где он способен впечатлять, но и в бэк-офисе», — сказал Келлер. — «Он дает сотрудникам возможность быстро анализировать большие объемы данных. Это поразительно».

Однако скорость и аналитические возможности не отменяют ответственности. «В конечном итоге за результаты по-прежнему отвечают люди, — сказал Келлер. — Люди по-прежнему обязаны безопасно управлять предприятием, объектом или автопарком. Вы несете ответственность за инциденты и за программы, которые внедряете для повышения безопасности. Когда происходит инцидент, вы не можете сказать: „виноват ИИ“».

Эта ответственность имеет реальный вес в отрасли, регулируемой на федеральном уровне. Автоперевозчики работают в условиях правил безопасности, соблюдение которых контролирует Федеральное управление безопасности автотранспортных средств (FMCSA), а его система измерения безопасности (Safety Measurement System) отслеживает перевозчиков по таким показателям, как аварии, соблюдение режима труда и отдыха, а также техническое обслуживание транспортных средств. Ответственность за соблюдение требований в конечном итоге лежит на перевозчике — и это важно, пока автопарки решают, сколько полномочий по принятию решений передать автоматизированным инструментам.

Сегодня автопарки имеют доступ к такому объему операционных данных, который еще несколько лет назад был немыслим. Ценность такой прозрачности огромна, но она не решает всех проблем. «Теперь у вас есть видеозаписи водителей, дворов, складов и всех аспектов работы, — сказал Келлер. — Вы можете получить больше данных, чем когда-либо, обо всех авариях за определенный период и проанализировать их первопричины».

По его мнению, более сложная проблема начинается после того, как данные уже получены. «Вам все еще нужно знать, что делать дальше, — сказал Келлер. — Получать лучшую информацию — это прекрасно, но что дальше?»

ИИ может генерировать варианты, но не может принимать решение. «Это по-прежнему ваша зона ответственности, и вам решать, что уместно. ИИ не может понять тонкости вашей команды и вашей работы. Следующий шаг должны делать вы».

Именно в разрыве между данными и действиями эксперты приносят наибольшую пользу. «Этим мы и занимаемся в J. J. Keller, — сказал Келлер. — Мы создаем отличные продукты и платформы для безопасности и комплаенса, но прежде всего мы консультационная компания».

Эта идентичность консультанта заложена в истории основания компании, которую Келлер возводит к своему деду. Компания была основана в 1953 году Джоном Дж. «Джеком» Келлером в городе Нина, штат Висконсин. «Мой дед основал компанию как консалтинговую фирму из одного человека, чтобы помогать автоперевозчикам ориентироваться в новых сложных правилах межштатных грузоперевозок в рамках ICC и DOT, — сказал Келлер. — Нашим первым продуктом были консультации для клиентов, и это по-прежнему наши корни».

Консультационное наследие проявляется в сегодняшних показателях вовлеченности: по словам Келлера, спрос на прямую человеческую экспертизу вырос даже с появлением новых технологий. «Мы проводим более 350 вебинаров и семинаров ежегодно, — сказал Келлер. — Некоторые думают, что ИИ замедлит этот процесс, но мы наблюдаем рекорды посещаемости за всю историю. Еще никогда столько людей не стремились попасть на наши семинары».

По словам Келлера, этот спрос движет не внедрение ИИ как таковое, а то, что он считает настоящим противником отрасли. «Мы всегда говорим, что наш конкурент номер один — это самодовольство, — отметил он. — Ничегонеделание — на первом месте. Компании часто решают, что того, что у них есть, вполне достаточно».

Меняется, по его словам, готовность автопарков мириться с этим самодовольством. «Сейчас происходит то, что люди становятся более осведомленными и при столкновении со сложными проблемами все чаще обращаются за информацией к экспертам, — сказал Келлер. — Все больше людей видят подводные камни и судебные дела и понимают, что должны что-то делать».

Келлер также заметил перемену в тоне клиентов, которые раньше сопротивлялись нормативным требованиям, которые не хотели принимать. «Раньше заказчики спорили с нашими консультантами о мелких нюансах правил, — рассказал он. — Они настаивали, что им не нужны CDL или сертификаты для перевозки опасных грузов, хотя определенно были нужны, но такое отношение в значительной мере уходит».

Базовую нормативную информацию, по его словам, найти проще, чем когда-либо, но это не устранило потребность в профессиональном руководстве. «ИИ не может сесть с вами за стол и обсудить планы по улучшению».

Даже пока J. J. Keller развивает собственные возможности ИИ, есть пределы того, чего может достичь технология. «Наша команда создает инструменты ИИ, обученные на наших собственных данных, — сказал Келлер. — Но ИИ может лишь определенное. Он делает свою лучшую оценку. В конечном итоге именно наши консультанты должны разбирать реальные выполнимые шаги».

На фоне множества поставщиков, рекламирующих быстрые ответы на базе ИИ, Келлер предложил простой критерий отделения сути от хайпа: выдержит ли результат работы инструмента тщательную проверку?

«Может ли ваше программное обеспечение защитить подход, который вы решили принять, или процессы, которые вы внедрили? — спросил Келлер. — Может ли оно объяснить, почему вы сделали тот или иной выбор или проявили профессиональное суждение? Вам все еще нужны эксперты, чтобы объяснить, какие у вас были варианты, какой путь вы выбрали и почему».

Этот критерий, по его словам, также проводит границу между использованием ИИ для сбора информации и использованием его для принятия решений, имеющих юридический вес или вес в вопросах безопасности. «Получить обобщенную оценку от ИИ — полезно, — сказал Келлер, — но вам нужны конкретные рекомендации и люди с конкретным опытом в данной области».

Что касается регулирования, Келлер видит реальную ценность в способности ИИ обобщать быстро меняющиеся нормы и судебную практику — до определенного предела. «ИИ помогает людям понять, что от них требуется, — отметил он. — Уже сейчас можно использовать инструменты, чтобы объяснять правила и судебные дела. ИИ может дать вам хорошее резюме и объяснение того, что применимо к вам и какие правила действуют».

Его слабость, по его мнению, в том, чтобы превратить такое резюме в операционный план. «У вас остаются вопросы приоритетов, инициативы, лидерства, того, какие инструменты внедрить, передовых практик и процедур, — сказал Келлер. — За конечный результат по-прежнему отвечают люди».

В качестве наглядного примера Келлер указал на анализ безопасности на основе видео. «Имея огромное количество видеозаписей, вы можете выявить наиболее частую ошибку — и вот вы уже знаете распределение Парето проблем, — сказал он. — Но каков наилучший подход? Зачастую это комбинация решений в очень конкретном наборе обстоятельств. Вы должны определить наилучший подход, исходя из вашей уникальной ситуации, команды руководителей и сотрудников. Универсальные решения часто приводят к проблемам».

Поскольку инструменты ИИ становятся базовым стандартом в отрасли, Келлер не ожидает, что именно они станут решающим фактором того, какие автопарки вырвутся вперед. «В конечном итоге все решает лидерство, — сказал он. — Больше информации не означает лучших решений. Вам по-прежнему нужны сильное лидерство и команда, способная определить подход, который лучше всего подходит именно вам».

Это убеждение отражается и в том, что Келлер слышит напрямую от руководителей автопарков, взвешивающих, насколько глубоко полагаться на автоматизацию. «Мы получаем много вопросов о клиентском сервисе, — отметил он. — Многие компании делают ставку на то, что могут автоматизировать все и что люди не нужны для значительной части работы. Наши клиенты хотят знать: можем ли мы по-прежнему связаться с живым человеком? Могу ли я по-прежнему позвонить реальному эксперту по телефону? Мы консультационная компания, поэтому у нас по-прежнему каждый день люди на телефоне, и мы по-прежнему помогаем людям лицом к лицу».

Стремление к автоматизации, добавил Келлер, имеет свои пределы: «Компании не хотят полагаться на чат-ботов во всем».

Корни J. J. Keller как заслуживающей доверия консультационной компании, ставящей во главу угла нормативные требования, на десятилетия предшествуют эпохе ИИ, и это остается основой идентичности компании. «Мы уникальны тем, что предлагаем не просто продукт, — сказал Келлер. — Мы здесь, чтобы помочь вам улучшить результаты. Мы действительно производим продукты, но наша цель — это сочетание помощи в понимании вашей ситуации, помощи в принятии наилучших решений и помощи в том, чтобы сделать вашу работу безопаснее и снизить ваши риски».