Производители ай-менеджеров

Когда слышишь 'производители ай-менеджеров', первое, что приходит в голову — конвейер по штамповке искусственных руководителей. Но на практике всё сложнее. В 2020 мы пробовали внедрять системы от одного подмосковного вендора — обещали 'полную автоматизацию управленческих решений', а в итоге столкнулись с тем, что алгоритм не учитывал специфику логистики наших северных поставок. Именно тогда понял: ключевая проблема отрасли — подмена живого опыта красивыми демо-версиями.

Что на самом деле скрывается за термином

Если отбросить маркетинг, производители ай-менеджеров — это в первую очередь интеграторы, которые собирают решения из готовых модулей. Возьмём кейс Чэндуское технологическое ООО Иньлянань — их платформа для транспортных компаний изначально создавалась под конкретного заказчика из Красноярска, а потом уже масштабировалась. Но нюанс в том, что 70% функционала осталось 'заточенным' под специфику того проекта.

Частая ошибка — считать, что такие системы универсальны. На сайте https://www.yinland.ru висит раздел про 'адаптивные алгоритмы', но когда мы тестировали их в 2022 на сети АЗС, выяснилось: система не умеет работать с сезонными всплесками спроса на дизельное топливо. Пришлось дописывать кастомный модуль — и это обошлось в 40% от исходной стоимости.

Интересно, что сама компания Иньлянань с 2007 года прошла путь от сборки простых датчиков до комплексных решений. Их профиль — слаботочные системы, но в последние три года явно сместились в сторону AI-платформ. Правда, вживую их 'интеллектуальные транспортные системы' я видел только на выставке в Новосибирске — интерфейс был перегружен, но отчётность по пробкам генерировала вполне сносную.

Подводные камни внедрения

Самое сложное — не выбрать производителя, а интегрировать его решение в существующие процессы. Помню, как в одном из гипермаркетов пытались внедрить систему управления запасами от китайского вендора — она требовала ежедневного ручного ввода 12 параметров по каждой товарной группе. В итоге отдел закупок тратил на это 3 часа в день, хотя должна была экономить время.

Ещё большая проблема — кадры. Даже лучшие производители ай-менеджеров не всегда предусматривают обучение для рядовых сотрудников. В том же Иньлянань есть неплохие тренинги для IT-специалистов, но для кладовщиков или диспетчеров — только pdf-инструкции на плохом русском.

Кстати, про языковой барьер. Когда мы работали с их командой поддержки, технические консультации шли через переводчика — это добавляло по 2-3 дня к каждому вопросу. Хотя сама система мониторинга транспорта работала стабильно, даже при -40°C в Якутске.

Кейсы, которые не показывают на презентациях

В 2021 году мы тестировали систему управления складом от Иньлянань для сети аптек. Алгоритм должен был оптимизировать размещение товаров по данным о продажах. Через месяц выяснилось: система постоянно рекомендует выносить в первую линию препараты с истекающим сроком годности, но игнорирует сезонный спрос — в итоге летом в центре зала красовались противопростудные средства.

Пришлось вручную корректировать веса параметров. Кстати, их отдел разработки тогда оперативно выпустил патч — но только после трёх недель переписки. Это к вопросу о том, насколько быстро производители ай-менеджеров реагируют на реальные проблемы.

Ещё показательный момент: их система ИИ для транспортных компаний лучше всего работала с большегрузами, а вот с курьерскими службами постоянно возникали косяки — не могла оптимально маршрутизировать пеших курьеров в условиях плотной городской застройки.

Что стоит за 'искусственным интеллектом' на практике

В большинстве случаев это не нейросети, а набор правил с элементами машинного обучения. У Иньлянань, например, в системе управления транспортом используется гибридный подход: базовые правила формируют первичный план, а потом алгоритм корректирует его на основе исторических данных. Но есть ограничение — система плохо справляется с форс-мажорами вроде внезапного перекрытия магистралей.

Любопытно, что их слаботочные системы оказались надёжнее AI-модулей. Те же датчики температуры в рефрижераторах работают годами, а вот прогнозная аналитика требует постоянной подстройки. Возможно, потому что 'железо' не зависит от изменений в логистических паттернах.

Коллега из Владивостока рассказывал, как их порт внедрял систему мониторинга от этих же производителей ай-менеджеров. Так вот, модуль прогнозирования нагрузки на краны постоянно ошибался на 15-20% — пока не подключили локального поставщика погодных данных. Оказалось, китайские алгоритмы не учитывали местные туманы.

Перспективы или куда движется отрасль

Судя по тому, что делает Иньлянань в последние два года, они смещаются в сторону гибридных решений. Вместо полной автоматизации — ассистирующие системы для менеджеров. Их новая платформа для логистических компаний как раз построена на этом принципе: AI предлагает варианты, а человек выбирает и корректирует.

Заметил ещё одну тенденцию — стали появляться отраслевые спецификации. Те же 'интеллектуальные транспортные системы' теперь имеют отдельные настройки для грузоперевозок, пассажирских перевозок и экстренных служб. Раньше пытались всё запихнуть в один продукт.

Но главный вызов для всех производителей ай-менеджеров — научиться работать с российскими реалиями. Где планы меняются в последний момент, где документация ведётся в экселе, а не в ERP, и где до сих пор важны личные договорённости. Пока их системы плохо справляются с этой 'неформальной экономикой'.