По оценкам аналитиков, в ближайшем будущем лидерство на рынке будет зависеть не от объема ресурсов, а от количества и качества используемых алгоритмов искусственного интеллекта. ИИ помогает специалистам собирать данные, обрабатывать документацию, делать прогнозы по грузообороту с учетом сезонности и других факторов. Для решения этих задач применяются методы машинного обучения и создаются специальные команды.
ИИ не заменяет компетентных сотрудников, но может на основе их опыта и навыков построить алгоритмы, которые дадут более точный и долгосрочный прогноз, например, по объемам продаж или планированию спроса. Мы можем глубоко погрузиться в процессы подразделения, для которого создаем модель, при необходимости выехать на место и оценить, что можно автоматизировать. К примеру, ИИ активно используется во Владивостокском морском торговом порту, который входит в Транспортную группу FESCO.
Одно из приоритетных направлений работы ИИ в FESCO сегодня - система прогнозирования скопления порожнего стока контейнеров на локациях. Задача, которую раньше специалисты решали вручную при помощи таблиц Excel, переходит к ИИ. В тестовом режиме программа запущена в трех филиалах FESCO - Москве, Екатеринбурге и Новосибирске. Она позволяет "заглянуть в будущее" на шесть недель. ИИ-модель, основанная на собранных за несколько лет данных и опыте персонала, уже увеличила прогнозируемый период примерно в 1,5 раза. Следующим этапом станет распространение ее на все локации группы и расширение горизонта планирования до двух месяцев.
В этом году благодаря специалистам машинного обучения в FESCO появился HR-ассистент. Проект помогает четко сформулировать требования к будущему сотруднику, выделить наиболее подходящих кандидатов, а также составить вопросы для стартового собеседования. Сервисом активно пользуются около 80 процентов рекрутеров компании, модель постоянно модернизируется и дополняется по запросу специалистов. В перспективе программа позволит экономить до 60 процентов времени эксперта, которое он сможет посвятить более глубокому общению с отобранными кандидатами.
После того как рекрутер запускает автоматический подбор, система анализирует резюме и лучшие направляет в HR-ассистент. Важно отметить, что мы не ориентируем ИИ на отбор анкет по определенным словам или фразам. Основным критерием является соответствие заданным корпоративным стандартам. Если кандидат подходит, ассистент помечает резюме зеленым, нет - красным. Однако последнее слово всегда остается за реальным специалистом. Валидация результатов работы искусственного интеллекта экспертом - самый важный и необходимый этап.
Таким образом, внедрение цифровых систем делает логистику быстрее и эффективнее, при этом выводя на первый план совершенно новые компетенции специалистов. В ближайшем будущем одним из принципиально важных навыков станет умение формулировать запрос и ставить задачу искусственному интеллекту, а затем проверять качество полученного ответа.