Цифровая трансформация — это не про 1С и ИИ-игрушки. Мифы о «цифре» и настоящая цель внедрения
Михаил Дедунович, основатель “Infinium Platform” и “БелТрансСпутник”, начал своё выступление с того, что у него складывается впечатление о том, что цифровая трансформация, в соответствии с выступлениями уважаемых спикеров, это не что иное, как электронный документооборот, обычный учет процессов в 1С, возможно, какие-то игры с ИИ-агентами, но это совершенно не так. И если не рассказать о реальных выгодах цифровой трансформации, то они будут считать, что это нужно в первую очередь государству, во вторую очередь самим IT-шникам, которые осваивают бюджеты на цифровую трансформацию, и в последнюю очередь это выгодно бизнесу. Поэтому, если не приводить живых, проверяемых примеров, сколько сэкономили белорусские предприятия на внедрении искусственного интеллекта в транспортной логистике, то и дальше руководители компаний будут считать, что это просто навязанный тренд со стороны государства, который как-то нужно отработать и идти дальше своей дорогой.
Поэтому нужно говорить правду. А правда состоит в том, что в самой цифровизации, как правило, нет больших выгод для организации, это большие затраты. А вот цифровизация нужна в первую очередь для того, чтобы на ее основе провести оптимизацию, в которой уже и есть резервы.
Искусственный интеллект — главный инструмент оптимизации. Почему ни SAP, ни 1C не умеют главного?
Что является самым эффективным способом оптимизации сегодня, придуманным человечеством? Это, конечно, инструменты на базе искусственного интеллекта. То есть это BigData-планирование, это выбор лучшего решения на завтра. Где есть такие инструменты? Ни в одной учетной системе их нет. Ни в SAP, ни в 1C. Как ни стараются компании в этом убеждать, но там этого нет. А есть это только в искусственном интеллекте, который позволяет корреляционными способами вытягивать малейшие копеечки, которые лежат «по сусекам» предприятий и собирать их в общий “цифровой кулак” к увеличению доходности компаний.
Почему бизнес молчит об экономии миллионов? Опыт 500 компаний и суверенный ИИ “Infinium”
Возникает логичный вопрос: а где же тогда представители белорусского бизнеса, которые рассказывают громогласно о том, сколько миллионов долларов они сэкономили на внедрении искусственного интеллекта в транспортной логистике? И как человек, который находится внутри этих процессов, а его компания уже внедрила в 500 компаниях страны те или иные алгоритмы искусственного интеллекта собственной разработки, Михаил Дедунович заявил ответственно, что руководители компаний не желают рассказывать своим конкурентам о том, как и чего они добились. И тем ценнее те примеры, когда ему удается убедить руководителей рассказать публично о своих результатах, чтобы поделиться с остальными участниками отрасли.
Спикер подчеркнул, что его компания не новички в области транспортной логистики. 32 года они в управлении транспортом и в создании собственных алгоритмов искусственного интеллекта и корреляционных вычислений. Ими контролируются более 100 тысяч водителей онлайн. Более 500 миллионов заказов в Республике Беларусь уже доставлено финансово-оптимально с помощью средств суверенного белорусского искусственного интеллекта Infinium. И не просто доставлено финансово-оптимально, а автоматически проконтролировано и рассчитано KPI сотрудникам для автоматизированного движения компаний в эффективном направлении.
Михаил привел примеры из повседневной жизни: когда вы получаете EMS по сообщению “Белпочты” почтового отправления или покупаете колбасу “Брестского мясокомбината” или “Доставка24” вам заносит холодильник на третий этаж без лифта, или ваша жена идет в “Wildberries” за очередным заказом в ПВЗ — все это уже доставлено оптимально с помощью искусственного интеллекта Infinium.
Проблема 1: LLM-модели хороши, но у них есть слабое место — бесконечные дообучения. Чему научил кейс “Х5 Ритейл Групп”?
Но, по словам Михаила Дедуновича, для начала он хотел бы сказать о тех проблемах, которые подстерегают каждого руководителя на пути внедрения искусственного интеллекта. Это намного важнее, чем победные реляции.
И первая проблема – зачастую затраты на эти “игрушки” больше, чем выгода от их доходности. В этом смысле показателен пример “Х5 Ритейл Групп” в России. Была проблема, которая заключалась в том, что очень большой автопарк китайского разнокалиберного транспорта поступил в эксплуатацию. Механикам и водителям стало трудно понять, как проверить режим работы форсунок в каком-то Dongfeng или на SITRAK посмотреть уровень давления в тормозной системе.
Он описал гипотетический сценарий: давайте отдадим LLM-модели все инструкции по эксплуатации, по ремонту, и, казалось бы, логично, что сразу механик получит ответ на любой вопрос.
Запустили эту простейшую разработку — ИИ-агента на базе LLM-модели, предоставили все инструкции, но оказалось, что многообразие вопросов, которые задает человек, намного шире, чем к нему готова система. И LLM-модель начала галлюцинировать, а иначе говоря “нести ерунду”.
Опять вызвали IT-шников, опять дообучили LLM-модель, опять начали эксплуатировать и так далее. Например, водитель спрашивает: “что мне делать, если я в 3 часа ночи поцарапал какую-то легковушку во дворе жилого дома при подъезде к рампе магазина?” А ему отвечает искусственный интеллект: “дождись схода лавины и продолжай движение в безопасном состоянии”.
И тогда, продолжил основатель Infinium Platform, пришли к очередному, в общем-то, очевидному выводу, что LLM-модели хороши, но у них есть слабое место. Они не понимают границ своей компетентности. И если задавать вопрос хотя бы чуть-чуть за рамками, она выдает полную ерунду. Поэтому пришли к тому, с чего начинали. Приказом довели каждому сотруднику предприятия, что вы можете пользоваться чем хотите, но ответственность несете только вы за ваши принимаемые решения. А теперь вопрос, а кто выиграл от этого? Только IT-шники, которые создавали LLM-модель, обучали бесконечно, и так далее. И об этом нужно помнить.
Проблема 2: У сотрудников нет времени на ИИ. Выход — команда внедрения вместо перегруженного логиста
Вторая проблема, по словам Михаила Дедуновича, отсутствие свободных команд для внедрения искусственного интеллекта в транспортных предприятиях. Почему? Не потому, что сотрудников хороших нет. Потому что сотрудник сегодня — это перегруженный человек. Потому что каждое предприятие неоднократно уже оптимизировало штатную численность, и на этом бедном логисте зациклено все. И ему некогда внедрять искусственный интеллект.
И поэтому, добавил он, его компания предлагает свою команду, которая приходит к клиентам, за их сотрудников внедряет инновации, не ломая процессы, и сдает работу только тогда, когда получен результат, обещанный вначале.
Проблема 3: Цифровой маркетинг и транспортный аудит. Подход “как в аптеке” — сначала диагноз, потом лекарство
Третья проблема, по мнению Михаила Дедуновича, – это современный цифровой маркетинг. Когда мы сегодня приходим в аптеку, у нас такое впечатление, что от всех болезней в мире есть лекарства. Но никому из нас и в голову не приходит пробовать их на своем собственном желудке, все эти медикаменты. Мы сначала идем к врачу, сдаем анализы, получаем результат, его смотрим, определяем диагноз и точечно покупаем только то, что нам действительно нужно. Именно такой процесс, подчеркнул он, его компания пропагандирует во внедрении искусственного интеллекта:
- Сначала транспортно-логистический аудит, выявление щелей утекания денег, как щелей утекания тепла в здании.
- После этого обсуждение за круглым столом в компании, как это можно сделать и каких результатов можно добиться.
- Потом внедрение, как правило командой Infinium, и получение результата, который был обещан в транспортном аудите.
Без этого искусственный интеллект, по его словам, “не летит”.
Пример внедрения в компании “КолесоПлюс”. Как ИИ Infinium “выдавил продавцов в поля” и поднял продажи на 20%
В качестве живого примера Михаил Дедунович привел компанию “КолесоПлюс” — известнейшего поставщика в шин Беларуси. В 20-м году компания распустила сотрудников, в первую очередь продажников, на удаленку. В 22-м, как все знают, кардинально поменялось все в транспортном бизнесе. Продавцы продавали то, что привыкли. Объезжать клиентов никто не спешил, это долго и трудоемко. Поэтому с руководством компании приняли решение: оптимизировать с помощью искусственного интеллекта маршруты объезда продавцов. В ходе работы доказали, что их можно уплотнить, сделать это достаточно быстро и эффективно. Также сделали в мобильном приложении ограничение — заполнить карточку продавец может о клиенте только внутри геозоны самого клиента. То есть они “выдавили продавцов в поля”. В результате клиенты стали давать реальную обратную связь, продавцы стали продавать клиентам то, что им действительно нужно. И продажи компании выросли на 20%, как говорится, на “ровном месте”.
Пример внедрения в компании “ОМА”. результат за 2,5 месяца: сокращение автопарка на четверть
Следующий пример – “ОМА”, всем известная сеть строительных магазинов. Михаил Дедунович объяснил, в чём особенность: каждый магазин является складом. И если, скажем, вы приходите и заказываете 20 мешков строительной смеси на завтра, 5 может быть в этом магазине, 5 в другом и 10 в третьем. И искусственный интеллект должен проложить маршруты таким образом, чтобы попутно “минимальной кровью” машина, разъезжая по остальным клиентам, заезжала в нужные магазины, формировала ваш пакет заказа и прибывала к вам в то время, в которое вы потребовали. Сегодня, по его словам, все это считается мгновенно в торговом зале, пока вы выписываете чек. Вам предлагается время, вы его согласовываете, и в этот момент плюс-минус 5 минут получаете завтра ваш товар домой. В результате на 9% выросла КПД, то есть утилизация использования транспорта. На 23% уменьшилось количество машин в доставке. Он предложил слушателям задуматься, что еще может дать такую экономию. Четверть парка можно просто распродать. И на четверть меньше нужно водителей. И что важно, все это было сделано не за 10 лет и даже не за 5, а за 2,5 месяца от начала внедрения. То есть от звонка клиента до получения им результата – всего 2,5 месяца!
Пример внедрения в компании “ДиасАвтоПлюс”. Скорость решает всё: сокращение доставки с 6 до 3 часов
Далее Михаил Дедунович привел пример “ДиасАвтоПлюс”, известнейшего белорусского поставщика автозапчастей, отметив, что это очень конкурентный бизнес, и все это хорошо понимают. Там выигрывает не тот, кто дешевле на 2% предлагает рычаг подвески, а тот, кто быстрее его привезет на СТО, потому что когда машина заблокировала подъемник, для СТО важно не то, кто на одну копейку дешевле, а то, кто быстрее разблокирует подъемник.
Поэтому, рассказал он, с помощью искусственного интеллекта и при участии руководства компании они искали по минутам, где теряется время на доставку товара, оптимизировали передачу машины между водителями посменно, потому что оказалось, что механики очень долго ждут. Сегодня, по его словам, все делается в мобильном приложении как в корпоративном каршеринге, когда каждый второй водитель детальнейшим образом принимает по чек-листу машину от предыдущего водителя, чтобы, не брать “чужие грехи” на себя. Также автоматизирован заказ всех автозапчастей на машину, чтобы она не стояла в ремонте. Оптимизированы и структурированы проезды всех транспортных потоков.
То есть, подчеркнул основатель Infinium Platform, его компания за 10-20 лет побывала в роли не только айтишников — “белых воротничков”, но и “синими воротничками” долго поработали. Они установили более 100 тысяч устройств GPS-контроля на автомобили, поэтому они точно знают: какой тип автомобиля находится в их базе данных за точкой на карте. Отсюда и три прогноза скоростей на завтра по всем улицам и дорогам страны: для подвижных легковушек, для малотоннажных грузовичков и для тяжелого транспорта. А это, по его мнению, позволяет дать водителю со стороны клиента максимально напряженное, но все еще гарантированно выполнимое задание. Это и есть простым языком смысл цифровизации и оптимизации потоков доставки товара.
В результате, как сообщил спикер, в два раза сократилось время доставки запчастей до клиента. Раньше было до 6 часов, сейчас максимум 3 часа. И пропорционально ровно в два раза выросли продажи. То есть, стали быстрее приезжать — стали больше продавать.
Пример внедрения в компании “Транс-Лайн-Брест” (международные перевозки). Как ИИ сравнивает водителя с тысячей других и сокращает пережоги в 2 раза
Следующий пример — “Транс-Лайн-Брест”. Михаил Дедунович отметил, что это известный белорусский международный перевозчик, больше 50 машин. По его мнению, основанному на большом опыте по отрасли международных перевозок, средний пережог топлива на машину в месяц составляет около 400 литров. Основная проблема, пояснил он, в том, что когда к вам приходит водитель на сдачу отчетов, в том числе топливных, вы не понимаете, где правда, а где вымысел. Какую часть пережога топлива он действительно совершил объективно (тяжелая дорога, встречный ветер или что-то еще), а какая часть просто связана с его темпераментом, когда он давил на педали тормоза и газа, как хотел.
И для того, чтобы ответить на этот сложнейший вопрос, чтобы справедливо отнестись к водителю, чтобы учесть сложность именно его маршрута, который он осуществил, они 20 лет назад начали собирать большие данные о работе 100 тысяч водителей по всем дорогам Евразии. Не просто статистику движения, а энергопотери и действия водителей. И сегодня, рассказал он, робот искусственного интеллекта сравнивает каждого вашего водителя на каждом километре его маршрута не меньше чем с тысячью водителей других компаний: как они проехали этот участок, какие были у них потери топлива, какие действия они совершали. И это позволяет объективно, справедливо отнестись к собственномуводителю.
Конкретно в компании “Транс-Лайн-Брест”, по данным Михаила Дедуновича, в два раза сократились пережоги. Он предложил посчитать: 200 литров — это примерно 200 долларов. Примерно столько же дает сокращение износа автомобиля, потому что несожженное топливо — это неизношенная резина и неизношенные форсунки. И еще плюс 200 долларов сокращение за счет уменьшения аварийности. Таким образом, 500-600 долларов — это достаточно большая цифра для международных перевозок.
Пример внедрения в компании “Доставка24”. Мобильное приложение как контроль: -20% пробегов, на треть сократилось время доставки и количество рейсов
В качестве еще одного примера Михаил Дедунович привел “Доставку24”. Он рассказал о структурированном прогнозе скоростей, динамической оптимизации маршрутов, волновой доставке. Отдельно он отметил повышенную дисциплину водителей и курьеров за счет того, что в мобильном приложении они обязуются отчитываться о каждом действии: не открыли дверь, не дозвонился, не принял холодильник — вот фотографии поцарапанного бока холодильника и так далее. В результате, по данным компании, на 20% сократились пробеги, на треть сократилось время доставки и на треть — количество рейсов.
Облачные решения vs 1С/SAP: мираж и долгострой
В заключение Михаил Дедунович сказал вот о чем. Когда мы стремимся сократить затраты нашей компании и без риска, без поломки процессов выйти на большую доходность, у нас всегда есть “соблазнители” слева и справа. С одной стороны это продавцы облачных решений, с другой стороны строители 1С. И если посмотреть на облачные решения, они могут быть вполне эффективными, но каждая из них узкоспециализирована. Где-то только маршрутизация, где-то только мониторинг, где-то управление рисками и выгодами, где-то обучение водителей, где-то KPI сотрудников, но все эти процессы должны быть одновременно запущены в вашей компании. И для этого они объединяются через разъемчики, так называемое API, чтобы они взаимодействовали вместе. Получается огромный клубок проводов, который постоянно искрит. Отсюда падает интеграция между системами, и всегда виноват клиент.
А с другой стороны, продолжил он, замечательные строители 1С или SAP, которые рассказывают нам, рисуют рендеры прекрасных зданий, которые они нам построят: это будет подъезд оптимизации, это будет подъезд маршрутизации, это будет подъезд мониторинга и так далее. Но мы живем в Минске и знаем, что обычно стоит за рендерами строителей. На картинке все прекрасно, а по факту это долгострой. Не потому, что строители плохие, они не заинтересованы покинуть объект, пока они строят, т.к. идет финансирование.
Михаил Дедунович привел пример из жизни. У него был разговор “без галстуков” с одним руководителем, собственником транспортной компании, тот на полном серьезе хвастался, что вложил 3 миллиона долларов в 1С TMS. Это, по мнению основателя Infinium Platform, так же нелепо, как хвастаться тем, сколько ты закопал денег в землю. А где отдача? Ведь в сознании руководителя есть ощущение: я построил свое здание за 10 миллионов долларов в хорошем месте, оно будет приносить мне доход 100 лет. Точно так же думают и о собственной цифровой системе, что она тоже стабильна. На самом деле цифровая система — это как песочный домик на пляже, который постоянно “подмывается изменениями”. В него нужно постоянно вкладывать деньги, как в “черную дыру”, дорабатывать его, чтобы он был актуален. И таким образом она обходится обычно в среднем в 30 раз дороже, чем облачная система.
Комплексное решение, которое окупается со второго месяца
По мнению Михаила Дедуновича истина, как правило, посередине. То есть система должна быть комплексной, она должна закрывать сразу все процессы, она должна быть готовой, чтобы запуститься уже в этом месяце и со второго месяца давать вам конкретную исчисляемую выгоду в вашем бухгалтерском балансе. И самое главное, подчеркнул он, тот, кто вам это поставляет, должен давать гарантию получения экономических выгод от внедрения искусственного интеллекта и завершать свою работу только тогда, когда тот результат, который он обещал, будет вами получен в бухгалтерском балансе.
Смотрите полное видео выступления на нашем YouTube-канале!
