Предприниматель Greg Isenberg недавно провел 48 часов в Сан-Франциско с основателями и руководителями ИИ-компаний стоимостью от $1 млрд до $100 млрд. Он вернулся с 21 наблюдением о том, куда движется индустрия ИИ. Большинство из них касается венчурного финансирования и стратегии стартапов. Некоторые напрямую относятся ко всем, кто отвечает за автопарк.

Это пересечение важно, потому что ИИ приходит в управление автопарками через инструменты, за которые вы уже платите. Телематические платформы, программное обеспечение для технического обслуживания, порталы топливных карт и лизинговые панели управления добавляют функции ИИ. Некоторые также внедряют агентов — программные системы, которые самостоятельно выполняют действия вместо того, чтобы ждать, пока человек нажмет кнопку.

Тенденции управления автопарками, за которыми стоит следить в 2027 году, сосредоточены на готовности. Способны ли ваши данные, процессы и поставщики поддерживать программное обеспечение, которое действует без участия человека на каждом этапе? Ниже представлены шесть изменений из списка Isenberg, адаптированных для менеджеров автопарков, а также руководителей по операционной деятельности, HR, финансам и закупкам, которые совместно отвечают за корпоративные автомобили.

1. Очистка данных автопарка должна предшествовать ИИ

Самое практичное наблюдение Isenberg было связано с компаниями, пытавшимися подключить свои внутренние данные к ИИ-агентам. Почти каждый руководитель, с которым он разговаривал, хотел собрать данные компании в одном месте, чтобы агенты могли ими пользоваться. Но когда они присмотрелись внимательнее, обнаружился беспорядок: один и тот же клиент записан пятью разными способами, данные разбросаны по старым чат-каналам, а PDF-файлы невозможно нормально искать.

В программах управления автопарком эта проблема проявляется в особенно концентрированном виде. История одного автомобиля обычно распределена между несколькими системами. Телематика хранит местоположение и показания одометра. Поставщик топливных карт хранит транзакции. Данные о техническом обслуживании находятся у сервисных центров, в программной платформе или в папке со сканированными счетами. Условия лизинга находятся в портале лизингодателя. Счета за платные дороги приходят отдельно. Назначения водителей хранятся в HR, а как минимум одна электронная таблица связывает все это вместе, потому что ни одна из систем не взаимодействует с другими.

Кроме того, каждая система обычно идентифицирует автомобиль по-разному. Одна использует VIN, другая — номер единицы автопарка, третья — номерной знак, а топливная карта может быть привязана к имени водителя.

Люди умеют обходить эти пробелы, потому что знают предысторию. У ИИ-агента такого контекста нет. Спросите агента, какие автомобили следует заменить в следующем году, и он возьмет данные одометра из телематики, расходы на ремонт из записей о техническом обслуживании и даты окончания лизинга у лизингодателя. Если эти данные не совпадают, агент все равно выдаст ответ. Он просто будет неправильным — и при этом будет звучать уверенно.

Автопарки, которые получат реальную пользу от ИИ в 2027 году, сначала выполнят неприметную работу с данными:

• Выберите один основной идентификатор. VIN — естественный выбор, и все остальные системы должны быть привязаны к нему.
• Ежеквартально сверяйте список активных автомобилей. Сравнивайте телематику, топливные карты, страховые списки и лизинговые записи и устраняйте каждое расхождение.
• Назначьте ответственного за записи о соответствии водителя и автомобиля. Определите, HR или отдел автопарка отвечает за назначения и каким образом изменения передаются в системы топливных карт и телематики.
• Оцифровывайте бумажные документы и PDF-файлы. Отчеты об осмотрах, документы о праве собственности и регистрации, хранящиеся только в сканированных файлах, невидимы для программного обеспечения.
• Откажитесь от теневых электронных таблиц. Каждая дополнительная копия списка автомобилей становится еще одной версией истины.

Эта работа окупается даже в том случае, если вы никогда не внедрите ИИ-инструмент. Чистые данные делают аналитику телематики надежнее, упрощают аудиты и сокращают время, необходимое для ответа руководству на вопросы о расходах автопарка.

2. Программное обеспечение для автопарков с множеством экранов начнет выдавать свой возраст

Isenberg спрогнозировал, что значительная часть устаревшего программного обеспечения не переживет переход к ИИ-агентам, особенно инструменты, построенные вокруг людей, которым приходится переходить с экрана на экран. Агенты работают через соединения между системами. Платформа, которая требует от человека входа в систему и перехода по десятку страниц для выполнения одной задачи, становится узким местом. Подумайте о рутинных задачах, которые ваша команда выполняет каждую неделю. Утверждение заказа на техническое обслуживание, переназначение автомобиля новому сотруднику, заказ автомобиля на замену и обновление контактных данных водителя могут потребовать нескольких входов в разные порталы. Именно с такими задачами агенты справляются хорошо — при условии, что базовое программное обеспечение дает им необходимый доступ.

Еще один связанный пункт из его списка заслуживает внимания. Isenberg утверждал, что по мере того, как программное обеспечение становится легче копировать, долгосрочная ценность перемещается в содержащиеся в нем данные. Для автопарка это означает годы истории технического обслуживания, топливных транзакций, записей об авариях и решений о замене автомобилей. Именно эта история делает полезными любые будущие анализы или инструменты ИИ, и она принадлежит вам.

Здесь помогут три шага:

1. Перечислите задачи, которые ваша команда повторяет чаще всего, и отметьте, какие системы задействованы в каждой из них.
2. Спросите каждого поставщика решений для автопарка, можно ли выполнять эти задачи через API или встроенную интеграцию.
3. Проверьте договоры на предмет права собственности на данные и прав на экспорт, чтобы при смене поставщика вы могли забрать с собой всю историю.

Поставщики с открытыми интеграциями и чистым экспортом данных хорошо впишутся в рабочий процесс с поддержкой ИИ. Остальные будут его тормозить.

3. ИИ-модель — самая небольшая часть хорошего инструмента для автопарка

Самые сильные ИИ-команды, с которыми встречался Isenberg, считают базовую модель взаимозаменяемой. Некоторые направляют разные задачи разным моделям и заменяют их по мере появления более совершенных вариантов. Инвестируют они во все, что окружает модель. Он описал полезный отраслевой ИИ-продукт как сочетание четырех компонентов, причем на саму модель приходится, возможно, лишь пятая часть всей ценности.

Эта разбивка одновременно служит контрольным списком для покупателя. Когда поставщик решений для автопарка предлагает функцию ИИ, оценивайте ее по четырем приведенным ниже компонентам.

Isenberg отметил, что ИИ-компаниям особенно нужны люди с хорошим суждением, поскольку сложная работа сейчас заключается в определении того, какой результат ИИ действительно хорош. В терминах автопарка инструмент, который составляет план замены автомобилей, хорош ровно настолько, насколько хороши проверки, подтверждающие, что он использовал правильный цикл, правильные предположения о стоимости перепродажи и правильный класс автомобиля для каждой задачи.

Isenberg также упомянул, что сильные команды оценивают результаты ИИ по тому, что с ними делают пользователи: редактируют ли они их, экспортируют или делятся ими. Это разумный критерий и для ваших собственных пилотных проектов. Если ваша команда переписывает каждую рекомендацию, которую создает инструмент, значит, он пока не экономит время.

4. Человеческие контрольные точки и журналы аудита становятся стандартом

Одна из наиболее запоминающихся фраз, услышанных Isenberg, принадлежала основателю робототехнической компании, который сказал, что самые сложные проблемы ИИ сегодня связаны скорее с развертыванием, чем с исследованиями. Роботы этой компании работают самостоятельно и обращаются к человеку, когда заходят в тупик. Каждый такой случай становится обучающими данными, которые помогают роботу совершенствоваться. Вопрос на 2027 год заключается в том, где провести границы для ИИ. Разумная исходная схема делит решения по автопарку на три группы:

• Действия с низким риском, которые агент может выполнять самостоятельно: планирование профилактического обслуживания, отправка напоминаний о продлении, выявление просроченной регистрации или сопоставление топливных транзакций с автомобилями.
• Действия со средним риском, требующие быстрого одобрения: ремонты выше установленного порога в долларах, переназначение автомобилей и предупреждения по коучингу водителей до того, как кто-либо предпримет действия.
• Решения с высокими последствиями, которые остаются за людьми: заказы автомобилей, выбор времени для ремаркетинга, исключения из политик и любые дисциплинарные меры, связанные с поведением водителей.

Точки передачи человеку так же важны, как и сама автоматизация. Каждый раз, когда человек исправляет или отменяет решение агента, это исправление следует сохранять и использовать для уточнения правил.

Isenberg также спрогнозировал появление страхования ИИ-агентов и то, что страховщики будут требовать аудитов после того, как агент совершит дорогостоящую ошибку. Программы управления автопарком уже подотчетны страховщикам, аудиторам и финансовым командам, поэтому следует ожидать, что эти группы начнут спрашивать, каким образом принимались решения с использованием ИИ. Любой внедренный инструмент должен вести журнал того, что сделал агент, какие данные он использовал и кто одобрил действие. Если поставщик не может предоставить такую запись, инструмент создает больше риска, чем устраняет.

5. Каждая новая интеграция открывает еще одну дверь

Кибербезопасность неоднократно поднималась во время поездки Isenberg. Его мысль была проста: каждый агент, имеющий доступ к системам компании, создает еще один возможный путь проникновения, а многие компании оставили такие точки доступа недостаточно защищенными.

Системы автопарка содержат одни из наиболее чувствительных данных, которыми владеет компания. Телематика показывает местоположение каждого автомобиля в реальном времени, что часто позволяет определить, где живут сотрудники, поскольку автомобили, разрешенные для поездок домой, ночью стоят на их подъездных дорожках. Файлы водителей содержат номера водительских удостоверений и сведения о водительской истории. Учетные записи топливных карт имеют полномочия на расходы. Подключение ИИ-инструмента ко всему этому создает новый путь доступа, который требует такого же уровня проверки, как и любая другая система, содержащая данные сотрудников.

Несколько практик позволяют снизить этот риск:

• Предоставляйте каждому инструменту только минимально необходимый доступ и отделяйте права на чтение от возможности изменять записи.
• Проверяйте активные интеграции дважды в год и отключайте любые подключения, связанные с инструментами, которыми вы больше не пользуетесь.
• Запрашивайте у каждого поставщика документацию по безопасности, например отчет SOC 2, а также условия уведомления о нарушениях безопасности.
• Привлекайте IT и службу безопасности к закупке технологий для автопарка на раннем этапе.

Традиционно решения о технологиях для автопарка принимались подразделениями операционной деятельности или закупок. По мере того как инструменты получают возможность действовать самостоятельно, команды безопасности также должны участвовать в этих решениях.

6. Отличайте сильных поставщиков решений для автопарка от слабых

ИИ-компании наращивают выручку быстрее, чем когда-либо, однако Isenberg почти не слышал обсуждений о том, остаются ли клиенты с ними надолго. Программы управления автопарками работают на многолетних лизинговых циклах и долгосрочных отношениях с поставщиками, поэтому стабильность имеет значение. Прежде чем внедрять функцию ИИ, спросите, как долго она находится в промышленной эксплуатации, сколько автопарков вашего размера ее используют и что произойдет с вашими данными, если функция будет закрыта.

Память также заслуживает места в списке. Один руководитель сказал Isenberg, что следующая конкурентная борьба развернется вокруг того, какой ИИ помнит больше всего о своих пользователях. Для автопарков эквивалентом будет система, которая сохраняет ваши политики, прошлые решения и историю автомобилей, чтобы рекомендации отражали реальную работу вашей программы, а не основывались на универсальном шаблоне.

С чего начать в 2027 году

Ни одна из этих тенденций не требует большого технологического бюджета. Большая часть подготовительной работы носит операционный характер, и команды автопарков могут начать уже в этом квартале:

1. Сверьте список активных автомобилей между телематикой, топливными картами, страховкой и лизинговыми записями, используя VIN как общий ключ.
2. Определите еженедельные задачи, которые отнимают больше всего рабочего времени, и укажите, какие системы участвуют в каждой из них.
3. Отправьте текущим поставщикам короткий опросник об интеграциях, правах на экспорт данных, журналах аудита и документации по безопасности.
4. Разработайте пороги одобрения, определяющие, какие решения по автопарку программное обеспечение может принимать самостоятельно, а какие требуют участия человека.
5. Пригласите IT и службу безопасности на следующую проверку технологий автопарка.

Isenberg завершил свои заметки наблюдением о том, что внимание — дефицитный ресурс, а распространение продукта дается ИИ-компаниям непросто. Для менеджеров автопарков дефицитным ресурсом является время. ИИ-инструменты могут вернуть часть этого времени, но только тем автопаркам, где данные организованы, а правила четко определены.

Подготовьте данные своего автопарка

EMKAY помогает компаниям управлять автопарками с 1946 года, и чистые, взаимосвязанные данные автопарка находятся в центре этой работы. Наша команда может помочь вам оценить технологических партнеров и создать программу управления автопарком, готовую к тому, что будет дальше. Позвоните по номеру 630.250.7400 или напишите на info@emkay.com, чтобы начать разговор.