Каким образом технологии ИИ помогают в работе одной фирме, поставляющей ПО для разъездного обслуживания.

Искусственный интеллект (ИИ) оказывает огромное влияние на разные сферы бизнеса, в том числе на бизнес высоких технологий. Наглядным примером тому может служить компания ServiceMax, поставляющая облачное ПО для выездного обслуживания в процессе эксплуатации («полевого» обслуживания), помогающее организациям управлять контрактами, рабочим расписанием и запчастями.

«Мы находимся в постоянном поиске различных вариантов и способов внедрения ИИ и машинного обучения в предлагаемые нами продукты», — говорит Индреш Сатьянарайана, главный архитектор компании ServiceMax, которую в ноябре 2016 г. купила корпорация GE Digital, чтобы расширить свой спектр полевых услуг в секторе промышленного Интернета вещей (Industrial Internet of Things, IIoT). — В частности, в секторе полевых услуг применение ИИ подразумевает интересные последствия в плане того, что мы начинаем по-другому вести бизнес. Мы уже убедились в практической пользе от ИИ в широком спектре прикладных задач — от обработки естественного языка в наших мобильных приложениях до выполнения автономных полевых работ благодаря возможности переложить на ИИ принятие решений«.

По его словам, в таких задачах, как ремонт и техническое обслуживание оборудования, ИИ обладает способностью напрямую влиять на то, как выездные технические специалисты выполняют свою работу, а их начальство оптимизирует рабочие процессы.

Тем не менее, создание такого продукта, который бы задействовал ИИ и машинное обучение, сопряжено с целым множеством трудностей. Нам всегда будет сложно понять, как люди и машины могут работать вместе, поясняет Сатьянарайана.

«Концепции ИИ и машинного обучения действуют на фундаментальном уровне: их закладывают при проектировании продукта и его возможностей. Поэтому иногда они могут давать ложноположительные результаты, если им скормить недостаточно убедительные данные, — говорит он. — Мы не можем относиться к этим концепциям, как ко второстепенным или узконаправленным. Мы должны провести комплексный анализ, чтобы выяснить, как их можно применить в наших продуктах». К тому же к ИИ и машинному обучению люди относятся несколько более поверхностно, чем к проектированию и разработке традиционного ПО. «Нужно быстрее менять наши установки», — добавляет он.

Уже много месяцев, как об ИИ говорят все громче, но прежде, чем окунуться в него с головой, компаниям стоит рассмотреть различные сферы своего бизнеса и решить, может ли ИИ принести им пользу, считает Сатьянарайана.

«Успешное применение ИИ упирается в качество данных, прогоняемых через интеллектуальную систему, причем масштаб, глубина и разнородность его действия становится в разы очевиднее в контексте полевого обслуживания, — говорит он. — На разных предприятиях процессы работают по-разному — особенно это касается сферы полевого обслуживания — поэтому важно проследить за тем, чтобы ваши данные интерпретировались в заданном контексте, а полученные из них аналитические выводы подходили как для нужд отдельных процессов, так и для бизнеса в целом».

Кроме того, через цепочку программ, управляемых ИИ, проходят сотрудники разных специальностей: выездные технические специалисты с мобильными устройствами, работники бэк-офиса, диспетчеры и др. «Даже сами машины подключены к системам предприятия через Интернет вещей (IoT), — рассказывает Сатьянарайана. — Нелегко оптимизировать синхронную работу всех этих движущихся механизмов на основе непрерывной обратной связи».

Наконец, так как решения принимаются исходя из определенных данных, жизненно важно обеспечить высокую точность решений, за которые отвечает ИИ. «Это оказывает влияние на развитие организаций, занимающихся полевым обслуживанием — идет ли речь о командировании технического специалиста на место работы или о внедрении крупного бизнес-процесса, — констатировал Сатьянарайана. — Эти решения должна принимать интеллектуальная, пусть и искусственная, система. Ведь хотя корпоративные данные и несут в себе большую ценность, все же трудно заставить компьютер обрабатывать эти данные так же, как это делает человек. Для этого нужно полностью поменять свой менталитет в этих вопросах, а в организациях это не так-то быстро делается».

Версия для печати