Wialon о будущем AI в управлении автопарком: ожидания и реальность, возможности и ограничения

Недавно Wialon принял участие в конференции и выставке TelematicsCEEurope в Портороже, Словения. Это ключевое отраслевое мероприятие объединяет поставщиков телематических решений, операторов автопарков и технологические компании со всей Центральной и Восточной Европы.

Среди множества тем, обсуждавшихся на мероприятии, больше всего внимания привлек AI — не как концепция будущего, а как практический инструмент, который уже сегодня меняет телематику и управление автопарком.

Этот интерес особенно ярко проявился во время панельной дискуссии под названием «AI в действии: трансформация отраслей и переосмысление телематики и логистики». В дискуссии приняли участие Александр Кувшинов, Head of Wialon, Владимир Проданович, Principal Program Manager в NVIDIA, а также гуманоидный робот Franci. Участники обсудили влияние AI на телематику и инфраструктуру.

Амбиции в области AI и реальность управления автопарком

Одной из ключевых тем дискуссии стал разрыв между передовыми технологиями, такими как AI, и повседневными задачами управления автопарком. Развитие AI стремительно набирает обороты: растут инвестиции в инфраструктуру, почти каждый месяц появляются новые инструменты, а ожидания от автоматизации только растут.

Но если выйти за рамки презентаций и посмотреть на то, как автопарки работают в реальности, картина оказывается гораздо менее футуристичной.

«С одной стороны, все обсуждают последние достижения в AI и строительство гигафабрик. С другой — мы видим новости о 14 тоннах продукции KitKat, пропавших при перевозке между Италией и Польшей. Это наглядный пример того, что компании все еще сталкиваются с проблемами даже в базовом отслеживании и контроле».

— Aliaksandr Kuushynau, Head of Wialon. 

Этот контраст не стоит воспринимать как противоречие; он демонстрирует текущее состояние отрасли. И именно в этом заключается главный вызов для поставщиков телематических решений: необходимо не просто создавать передовые решения, а помогать автопаркам получать от них реальную и ощутимую пользу.

«Наша задача как поставщиков технологий — сократить этот разрыв и внедрить передовые возможности в реальные рабочие процессы там, где они действительно нужны». 

Роль человека и AI в принятии решений

Участники поделились мнениями по одному из ключевых вопросов будущего: заменит ли AI человека в принятии важных решений после того, как технология войдет в стадию широкого применения в области управления автопарком? Александр Кувшинов отметил, что даже с развитием AI человек продолжит играть важнейшую роль в принятии решений.

«Возможно, не в каждом небольшом решении, но именно мы по-прежнему будем определять, что именно создавать, куда инвестировать и как развивать эти системы». 

Это означает, что даже в условиях высокой автоматизации решения людей будут играть ключевую роль. AI не заменяет человека, а служит инструментом, расширяющим его возможности. Беря на себя рутинные задачи, AI освобождает время сотрудников для выполнения действительно важных задач, помогая работать эффективнее и достигать большего.

В качестве примера Александр Кувшинов привел чатбота flespi от Gurtam. Раньше в flespi поддержкой пользователей занимались те же технические специалисты, которые разрабатывают продукт. Чтобы освободить для команды больше времени для работы над функциональностью продукта, был создан отдельный AI-ассистент, помогающий пользователям с вопросами и решением проблем.

«AI-ассистент поддержки flespi сегодня самостоятельно решает 96% входящих технических запросов. Раньше команде приходилось обрабатывать сотни обращений каждую неделю. При этом автоматизация такого уровня не привела к сокращению сотрудников. Наоборот, благодаря более быстрым ответам на возникающие вопросы выросла вовлеченность пользователей, появилось больше партнеров и новых технических задач. Освободившееся время команда смогла направить на разработку новых функций и дальнейшее развитие продукта». 

Превращение данных в полезную информацию

Сегодня один автомобиль может ежедневно генерировать огромные объемы данных — о местоположении, расходе топлива, диагностике, поведении водителя, не говоря уж о видеопотоках. На первый взгляд это выглядит как прогресс. Но на практике возникает другая проблема: без понятной интерпретации слишком большой объем данных быстро превращается в информационный шум.

«Менеджерам автопарков не нужны гигабайты данных. Им нужна только действительно полезная информация, которая помогает понять, что нужно исправить или улучшить». 

Одно из главных преимуществ AI — способность понижать уровень сложности. В управлении автопарком это особенно заметно в задачах, связанных с фильтрацией и приоритезацией данных, а также преобразованием необработанной информации в понятную и полезную. Цифровые решения для управления автопарком, такие как Wialon, уже повсеместно показывают отличные результаты. Интеграция AI позволяет выводить эту эффективность на новый уровень — упрощать рабочие процессы, работать с большими объемами исторических данных и повышать точность управления автопарком.

Создание ценности и преодоление барьеров в процессе внедрения

На фоне стремительного развития AI может показаться, что инструменты на его основе уже широко используются во всех отраслях. Однако в реальности процесс внедрения по-прежнему идет неравномерно, и это подтверждают результаты нашего собственного исследования.

Александр Кувшинов поделился результатами опроса среди поставщиков услуг, работающих с Wialon, и отметил, что многие уже используют инструменты на базе GPT в повседневной работе, а около 20% разрабатывают или уже предлагают клиентам решения на основе AI.

По его словам, одними из основных барьеров являются сложность освоения новых технологий и организационная инертность (например, сопротивление изменениям и медленное принятие решений внутри компаний):

«Люди привыкли работать с одними и теми же отчетами и процессами. И хотя AI способен значительно упростить операционную работу, изменение привычек требует времени». 

Это особенно актуально для крупных организаций, где устоявшиеся процессы и масштаб бизнеса могут замедлять изменения в повседневной работе. При этом эффективное внедрение AI все чаще становится конкурентным преимуществом: компании, которые грамотно интегрируют его в свои рабочие процессы, получают доступ к более глубокой аналитике, быстрее двигаются вперед и работают эффективнее. Те, кто откладывает внедрение, рискуют отстать.

Подход Wialon к AI

Для нас AI — не просто тренд или модное слово, привлекающее внимание, а естественный этап развития технологий. Мы рассматриваем его как мощный инструмент с понятным и измеримым эффектом.

Один из недавних примеров внедрения AI в наши процессы — Lona, чатбот, обученный на глубокой экспертизе Wialon и доступный в разделе «Мои запросы». Lona может отвечать на любом языке, быстро предоставлять базовую помощь и помогать партнерам как можно быстрее находить решения возникших проблем. При необходимости к работе всегда подключаются специалисты поддержки Wialon.

Есть и другие примеры — Wialon AI Assistant в справочном центре Wialon и Hardware AI Assistant в разделе нашего сайта, посвященном производителям оборудования, а также множество внутренних чатботов и инструментов, которые помогают нашей команде работать максимально продуктивно.

Мы внедряем AI в свои процессы для повышения операционной эффективности и возможности приносить больше пользы нашим партнерам. Наша цель — помогать организациям переходить от базового мониторинга к системному управлению на основе данных автопарка. И мы продолжаем использовать AI, чтобы сделать этот процесс еще более результативным.

---

__SOCIALS_RU__