Если в последнее время вы испытывали необычную нерешительность при принятии решений о пятилетней стратегии автопарка, крупном инфраструктурном проекте или долгосрочном плане закупки транспортных средств, вы не одиноки. У Harvard Business Review есть название для этого ощущения: туман ИИ.

Профессор UC Berkeley-Haas Тоби Стюарт ввёл этот термин, чтобы описать растущую неспособность уверенно планировать будущее, поскольку искусственный интеллект меняет отрасли быстрее, чем большинство организаций успевают адаптироваться. И хотя эта концепция применима в широком смысле, она имеет серьёзные последствия для управления автопарками.

Проблема долгосрочных обязательств

Управление автопарком всегда было игрой в долгую. Жизненные циклы транспортных средств, контракты, программы обучения водителей и модернизация инфраструктуры для электрификации — всё это многолетние, а иногда и многодесятилетние обязательства. Они основаны на неявном предположении: что завтрашний день будет более или менее похож на сегодняшний, только немного улучшенный.

ИИ разрушает это предположение ускоряющимися темпами.

Рассмотрим несколько вопросов, с которыми уже сталкиваются лица, принимающие решения в сфере автопарков: Как технология автономных транспортных средств изменит нашу рабочую силу? Сделает ли оптимизация маршрутов на основе ИИ нашу текущую платформу устаревшей? Изменится ли нормативная среда кардинальным образом по мере того, как правительства будут реагировать на изменения в транспорте и трудовой сфере, вызванные ИИ?

Именно так проявляется туман ИИ — это не пессимизм, а реальная сложность принятия решений, основанных на предположении о предсказуемом будущем.

Что могут сделать руководители автопарков

Рекомендуемое HBR решение — это значительный сдвиг в стратегическом мышлении: отказаться от жёсткого долгосрочного планирования и вместо этого оптимизировать гибкость выбора. Для специалистов по управлению автопарками это означает несколько практических подходов:

Оставайтесь модульными. По возможности отдавайте предпочтение гибкости, масштабируемым платформам и технологическим инвестициям, которые можно отменить или перенаправить в случае изменения ситуации.

Постоянно повышайте квалификацию. Ценность вашей команды — и ваша собственная — всё больше зависит от способности адаптироваться. Инвестируйте в обучение, развивающее переносимые навыки в области анализа данных, использования инструментов ИИ и управления изменениями, а не в узкоспециализированные знания, которые со временем могут стать менее востребованными.

Встраивайте стратегические изменения в процесс планирования. Вместо того чтобы воспринимать изменение курса как неудачу, сделайте это нормой. Сценарное планирование, которое явно учитывает влияние ИИ — включая вопрос «что, если нам придётся полностью отказаться от этого подхода?» — является разумным решением.

Наблюдайте, а не прогнозируйте. Раннее выявление сигналов важнее долгосрочных прогнозов. Установите регулярные контрольные точки для переоценки технологических тенденций, конкурентной динамики и реальности рынка труда вместо того, чтобы придерживаться одного плана и следовать ему независимо от обстоятельств.

Итог

Туман ИИ не означает паралич. Это означает, что старая модель «планировать далеко вперёд и строго следовать плану» заменяется чем-то более динамичным — и, откровенно говоря, более требовательным. Организации, которые уже сейчас встроят гибкость в свои стратегии вместо того, чтобы полагаться на определённость, будут значительно лучше подготовлены к любым будущим изменениям.

Туман не рассеется в ближайшее время. Преимущество получат те, кто научится ориентироваться в нём.