Методические подходы к ускорению цифровых изменений и внедрению технологий искусственного интеллекта в процессе сервисного обслуживания в транспортной сфере

Введение

Методические подходы к направлениям цифровых изменений и внедрение технологий искусственного интеллекта в рамках сервисного обслуживания в транспортной сфере в настоящий момент требует достаточно тщательного исследования, так как темпы отставания как самих сервисных компаний, так и рынка сервисных услуг, их неготовность с точки зрения профессиональных компетенций сотрудников, отсутствие технологических возможностей самих сервисных компаний, не готовность или отсутствие технологий взаимодействия с потребителями и с партнёрами определяет актуальность предлагаемой статьи.

В условиях острой необходимости ускорения цифровых изменений и внедрения технологий искусственного интеллекта авторы отсутствует проработанная методическая основа предпосылок готовности сервисных компаний к внедрению и трансферту цифровых технологий, которая включает выявление и анализ внешних и внутренних факторов, ограничивающих возможности сервисных организаций (уровень образования сотрудников, технические возможности и др.) по цифровому техническому оснащению процесса обслуживания. Также не разработаны индикаторы оценки готовности как самой компании, так и отрасли, и региона к динамическим изменениям в цифровом формате и авторы предложили индикаторы оценки готовности сервисных компаний транспортной сферы к динамическим изменениям в цифровой плоскости (уровень освоения цифровых компетенций сотрудниками сервисных компаний в транспортной сфере; способности сотрудников взаимодействовать с технологиями искусственного интеллекта; наличие технологической возможности применять в своей деятельности технологиями искусственного интеллекта; наличие предложений сервисных продуктов, реализуемых при взаимодействии или посредничестве при контакте с потребителями с помощью технологий искусственного интеллекта). Также отсутствует обоснование снятие ресурсных ограничений в процессе ускорения цифровых изменений и внедрения технологий искусственного интеллекта сервисными компаниями, не обладающими свободными ресурсами. В направлении решения указанного ограничения авторами разработана модель «централизации» отраслевых ресурсов, и предложили в качестве финансовых источников их функционирования задействовать своеобразные региональные центры, выстроенных с участием временно свободных ресурсов.

В предлагаемой статье проанализированы разные подходы к направлениям цифровых изменений и внедрению технологий искусственного интеллекта в процессе сервисного обслуживания, а именно подходы Бирюковой А. В. [1, с. 40-50], Бургонова О. В. и Круглова Д. В. [2, с. 407-414], Костина Г. А. [5, с. 21-25], Ксенофонтовой Т. Ю. [6, с. 258-260; 8, с. 56-59] и Ксенофонтовой Т. Ю и Коклевой Н. Е. [7, с. 85-89], Митрофанова С. В. [13, с. 713-724], Мордовец, В. А. и Угольниковой О. Д. [14, с. 105-110], Муллиной И. В. [15, с. 591-604] и др. и предложены и обоснованы методические подходы к направлениям цифровых изменений и внедрению технологий искусственного интеллекта в рамках сервисного обслуживания в транспортной сфере. Основной целью данной статьи выступает разработка алгоритма выстраивания механизма центра сервисного обслуживания на основе технологий искусственного интеллекта с включением в его структуру функционирования и региональных единых центров отраслевого формата образовательных компетенций и квалификаций специалистов транспортного сервисного обслуживания. Научная новизна предлагаемой статьи состоит в разработке алгоритма выстраивания механизма центра сервисного обслуживания на основе технологий искусственного интеллекта с включением в его структуру функционирования и региональных единых центров отраслевого формата образовательных компетенций и квалификаций специалистов транспортного сервисного обслуживания; предложено рассмотреть возможность формирования постоянно действующего регионального единого центра отраслевого формата образовательных компетенций и квалификации сервисного цифрового обслуживания; предложена и обоснована возможность разработки модели «централизации» отраслевых ресурсов; авторы предложили использовать региональные единые центры отраслевого формата сервисного цифрового обслуживания и предложили задействовать своеобразные региональные центры, выстроенные с участием временно свободных ресурсов наподобие механизма ресурсного обеспечения. В качестве методологической основы предлагаемой статьи выступает обоснование необходимости выстраивания механизма центра сервисного обслуживания на основе технологий искусственного интеллекта с включением в его структуру функционирования и региональных единых центров отраслевого формата, а также выделение внешних и внутренних факторов цифровых изменений сервисных организаций и внедрения технологий искусственного интеллекта, детализация процесса функционирования алгоритма преодоления ограничений с помощью предложенного авторами механизма функционирования центра сервисного обслуживания и региональных единых центров отраслевого формата образовательных компетенций и квалификаций специалистов транспортного сервисного обслуживания, а также разработки подходов к механизму ресурсного обеспечения региональных единых центров отраслевого формата образовательных компетенций и квалификаций специалистов транспортного сервисного обслуживания на основе формирования своеобразных региональных центров, выстроенных с участием временно свободных ресурсов с использованием возможностей венчурных фондов; обоснована важность разработки механизма формирования опережающего спроса на ещё не сформированном рынке предложения сервисных услуг и продуктов в транспортной сфере.

Основная часть

В статье Мустафиной А. Ф. и Точилкиной Т. Е. «Технология искусственного интеллекта в контексте бизнес-среды» [16], в статье Осипенко Н. И. «Социальные основания востребованности кадрового потенциала» [17], в статье Фаткуллиной, Р. Р. «Цифровая инфраструктура для сферы услуг» [19] и у других авторов рассматривается процесс цифровых изменений с позиции эффективного применения методов и инструментов искусственного интеллекта в различных сферах экономической деятельности и предлагают методику оценки потенциала внедрения технологии искусственного интеллекта в бизнес-сферу [16]. Систематизируем особенности подходов исследователей к выявлению и нейтрализации ограничений в процессе реализации цифровых изменений и внедрению технологий искусственного интеллекта в таблице 1.

Таблица 1

Анализ подходов исследователей к выявлению и нейтрализации ограничений в процессе реализации цифровых изменений и внедрению технологий искусственного интеллекта

В условиях необходимости разработки направлений ускорения цифровых изменений и потребности в активизации внедрения и трансферта технологий искусственного интеллекта, кроме простой оценки потенциала внедрения технологии искусственного интеллекта в бизнес-сферу и реализации возможностей компьютеризации и обработки данных в отраслевых сферах, всё острее ощущается востребованность попытки решения проблем отставания сервисных компаний, неготовности сервисных компаний и рынка сервисных продуктов и услуг, с точки зрения отсутствия профессиональных компетенций сотрудников, технологических возможностей у сервисных компаний, а также отсутствия готовых технологий взаимодействия с потребителями и с партнёрами на рынке. Некоторые исследователи в процессе исследования условий цифровых изменений проводят достаточно подробный анализ результатов внедрения искусственного интеллекта на предприятиях, выявляют и выстраивают зависимость успешности результатов внедрения от степени доверия к новым технологиям и уровня внедрения технологий искусственного интеллекта, но, к сожалению не проводят анализа условий, факторов и ограничений на пути цифровых трансформаций в сервисных компаниях. Есть исследователи правомерно выделяющие направления цифровизации для сферы услуг, но, проведённые на сегодняшний момент исследования, не предлагают методических подходов к направлениям цифровых изменений и внедрение технологий искусственного интеллекта, в том числе не рассмотрены характеристики комплексной базы предпосылок готовности сервисных компаний к внедрения и трансферту цифровых технологий, а также не предлагают подробного рассмотрения внешних и внутренних факторов сервисных организаций и индикаторов оценки готовности как самой компании, так и отрасли, и региона к динамическим изменениям в цифровом формате. Внедрение технологий искусственного интеллекта в технологические процессы сервисного обслуживания в транспортной сфере определяется, в первую очередь, предпосылками востребованности повышения качества и эффективности обслуживания, а также ускорения динамических изменений в цифровой плоскости темпами геометрической прогрессии, которые включают в себя внешние и внутренние факторы и возможности сервисных организаций [1, с. 40-50].

Под предпосылками востребованности повышения качества и эффективности обслуживания, а также ускорения динамических изменений в цифровой плоскости авторы предлагают понимать потребности отрасли (региона, организации) в постоянном повышении качества и эффективности обслуживания в процессе рационального применения знаний и умений сотрудников в рамках ускорения динамических изменений в цифровой плоскости для достижения значимых социально-экономических целей технологического процесса сервисного обслуживания в транспортной сфере, включающие в свою структуру в качестве методического обоснования ускорения цифровых изменений и обеспечения внедрения технологий искусственного интеллекта, кроме внешних и внутренних факторов и возможностей сервисных организаций, также и индикаторы оценки готовности как самой компании, так и отрасли и региона к динамическим изменениям в цифровой плоскости [6, с. 258-260]; интегральная оценка предпочтений сервисных компаний в выборе наиболее оптимальной модели продвижения сервисных технологий с использованием элементов искусственного интеллекта; а также формирование модели «централизации» отраслевых ресурсов (предпочтительнее на региональном уровне), компетенций и разработок в рамках ускорения динамических изменений в процессе цифровизации сервисных компаний. Среди внешних и внутренних факторов целесообразно выделить ряд наиболее существенных в направлении обеспечения своевременности проведения динамических цифровых изменений в сервисных транспортных организациях. К наиболее значимым внешним и внутренним факторам в процессе обеспечения своевременности проведения динамических цифровых изменений в сервисном транспортном обслуживании следует отнести факторы, которые систематизированы в таблице 2.

Таблица 2

Наиболее значимые внешние и внутренние факторы в процессе обеспечения своевременности проведения динамических цифровых изменений в сервисном транспортном обслуживании [9, с. 135-138; 10, с. 178-186; 11, с. 40-44; 12, с. 59-63; 14, с. 105-110]

В целях характеристики имеющихся у сервисных отраслевых компаний возможностей и прогноза их качественного расширения за счёт формирования продуктового сервисного предложения и его мобильного редактирования под будущие и уже создаваемые потребности необходимо рассмотреть возможность определения направлений дальнейшего развития и реализации предпосылок готовности компаний сервисного обслуживания в транспортной сфере к использования технологий искусственного интеллекта.

В направлении решения одного из внешних ограничений из вышеобозначенного перечня выявленных наиболее значимых факторов в процессе обеспечения своевременности проведения динамических цифровых изменений в сервисном транспортном обслуживании целесообразно использовать опыт Астраханского региона [4], который собирается разработать единый каспийский региональный формат квалификации, благодаря чему планирует стать единым центром повышения квалификации, культурного обмена и трансфера образовательных практик в регионе, который нацелен на объединение компетентностных образовательных подходов к подготовке специалистов для компаний прикаспийского региона в широком межстрановом его понимании, позволит активизировать процесс академической и трудовой мобильности между регионами. Авторы предлагают в рамках разработки методических подходов к направлениям цифровых изменений рассмотреть возможность формирования постоянно действующего регионального единого центра отраслевого формата образовательных компетенций и квалификации сервисного цифрового обслуживания, в первую очередь, в целях оптимизации технологических процессов обслуживания с помощью внедрения элементов искусственного интеллекта, а далее, по мере освоения новых образовательных компетенций и квалификации сервисного цифрового обслуживания по расширению и внедрению компетенций цифровой культуры в сервисных компаниях и может стать в будущем центром по предложению инновационных решений и формированию новых форм и видов обслуживания, созданию новых сервисных предложений на рынке. Такие постоянно действующие региональные единые центры отраслевого формата образовательных компетенций и квалификации сервисного цифрового обслуживания, по мнению авторов, могли бы выстраивать алгоритм своего функционирования на основе предложения целевых заказов со стороны региональных органов власти или отраслевых вертикалей подчинённости и финансироваться в рамках создания стратегического государственно-частного партнёрства, в том числе и для решения важнейших стратегических задач социально-экономического развития территорий [11, с. 40-44; 18]

В направлении формирования модели «централизации» отраслевых ресурсов (предпочтительнее на региональном уровне), компетенций и разработок в рамках ускорения динамических изменений в процессе цифровизации сервисных компаний необходимо отметить, что по результатам исследований [18] только один процент финансовых ресурсов, на сегодняшний день, вкладывается со стороны институтов инновационного развития (венчурные фонды, акселераторы и т.д.), что характеризует конечно недостаточную заинтересованность этих институтов в разработку и встраивание технологий с применением элементов искусственного интеллекта, особенно, в сферу сервисного обслуживания конечных потребителей на транспорте, так как именно эта сфера наиболее консервативно настроена и наименее всего готова к внедрению цифровых технологий [3, с. 1887-1900], тем более с элементами искусственного интеллекта. В процессе разработки модели «централизации» отраслевых ресурсов, в первую очередь, на региональном уровне, необходимо учитывать, что фундаментом и ускорителем экономического роста является обрабатывающая промышленность, так как от темпов ее развития зависит уровень технической вооруженности труда и насыщение рынка товарами народного потребления, временно свободные ресурсы которых целесообразно включить в качестве регионально образующего элемента ресурсной базы региональных единых центров отраслевого формата сервисного цифрового обслуживания. Дальнейшее функционирование и развитие сервисного цифрового обслуживания в транспортной сфере с включением элементов искусственного интеллекта невозможно без одновременного социально-экономического и образовательно - компетентностного развития территорий, включая и интернет-пространство. В то же время, наличие развитой образовательной инфраструктуры и соответствующие условия работы, в том числе в интернет-пространстве, привлекают квалифицированные кадры [5, с. 21-25]. В 2014 году был принят Федеральный закон «О территориях опережающего развития» от 29.12.2014 г. № 473-ФЗ [20], в целях привлечения инвестиций в монопрофильные муниципальные образования (моногорода) по перечню, утвержденному Правительством РФ. И одним из катализаторов развития в монопрофильных моногородах также могли бы выступать региональные единые центры отраслевого формата сервисного цифрового обслуживания, финансовыми источниками функционирования которых могли бы выступать своеобразные региональные центры, выстроенные с участием временно свободных ресурсов [12, с. 59-63; 13, с. 713-724] через посредство специально созданной на региональном уровне инвестиционной программы венчурных фондов с включением элементов искусственного интеллекта с возвратом вложенных ресурсов в формате согласованного, на региональном уровне, процента от деятельности данного регионального венчурного фонда под гарантии региональных муниципальных властей [15, с. 591-604]. Такой механизм ресурсного обеспечения может позволить не только запустить региональные единые центры отраслевого формата образовательных компетенций и квалификаций сервисного цифрового обслуживания в транспортной сфере региона, но и обеспечить разработку продуктов и услуг в разрезе прорывных предложений с использованием технологий искусственного интеллекта и подготовить платформу для выстраивания опережающего и предопределяющего ещё не сформированный спрос рынок предложения сервисных услуг и продуктов в транспортной сфере [7, с. 85-89]. В рамках реализации возможности разработки направления дальнейшего развития и реализации предпосылок готовности компаний сервисного обслуживания в транспортной сфере к использованию технологий искусственного интеллекта авторы предлагают рассмотреть алгоритм выстраивание механизма центра сервисного обслуживания на основе технологий искусственного интеллекта с включением в его структуру функционирования и региональных единых центров отраслевого формата образовательных компетенций и квалификаций специалистов транспортного сервисного обслуживания. В дальнейшем, процесс формирования опережающего спроса на ещё не сформированном рынке предложения сервисных услуг и продуктов в транспортной сфере, но подготовленном к восприятию инновационных предложений в сервисной области через проникновение в каждый дом потребителя с помощью технологий искусственного интеллекта, может позволить не только увязать в единый процесс обслуживания на транспорте ряд не совсем коррелирующих сегодня отраслей и видов экономической деятельности, обеспечить рабочими местами специалистов ранее не востребованных в сфере транспортного сервисного обслуживания, но, и, кроме освоения новых образовательных компетенций и квалификации специалистов сервисного цифрового обслуживания, позволит расширить образовательную направленность региональные единые центры отраслевого формата образовательных компетенций и квалификаций специалистов транспортного сервисного обслуживания и запустить межотраслевые аналогичные центры образовательных компетенций и квалификаций, что возможно обеспечит снижение негативного влияния ряда негативных внутренних и внешних факторов. В том числе, можно расширить применение и ускорить внедрение существующих технологий применения искусственного интеллекта, тем самым откроются возможности для преодоления ограничений цифровых свобод и возможностей в сервисном транспортном обслуживании, снизить негативное влияние рисков нарушения границ цифровых свобод потребителей за счёт предварительной проработки технологий защиты частной информации. Процесс формирования опережающего спроса на ещё не сформированном рынке предложения сервисных услуг и продуктов в транспортной сфере включает и разработку прогноза отраслевых и региональных тенденций динамики спроса, ограничиваемой демографическими и социальными факторами, а также объёмами потенциального увеличения спроса и, в то же время, возможными технологическими ограничениями на разработки в процессе формирования сервисных продуктовых предложений в отраслевом разрезе. Ограничение отсутствия на рынке труда подготовленных специалистов в сфере применения и доработки платформ с использованием искусственного интеллекта может быть преодолено с помощью формирования региональных единых центров отраслевого формата образовательных компетенций и квалификаций специалистов транспортного сервисного обслуживания. Негативное влияние нормативно-законодательных ограничений можно преодолеть с помощью предложения законодательных инициатив и принятия соответствующих нормативно-законодательных актов. Что касается преодоления внутренних ограничительных факторов в процессе обеспечения своевременности проведения динамических цифровых изменений в сервисном транспортном обслуживании целесообразно отметить, что их негативное влияние также преодолимо на базе реализации предлагаемого авторами механизма ресурсного обеспечения на основе которого появляется возможность формирования центра сервисного обслуживания на основе технологий искусственного интеллекта с включением в его алгоритм функционирования и региональных единых центров отраслевого формата образовательных компетенций и квалификаций специалистов транспортного сервисного обслуживания. Предлагаемый авторами механизм не только позволит ускорит в геометрической прогрессии темпы внедрения компетенций цифровой культуры в сервисных и в других компаниях региона, но и естественно повысит уровень заинтересованности сотрудников сервисных компаний в инновационных решениях, осложнённых сегодня неуверенностью в сохранении своих рабочих мест в случае оптимизации технологических процессов обслуживания с помощью внедрения элементов искусственного интеллекта за счёт обеспечения деятельности постоянно функционирующего центра повышения профессиональных компетенций и благодаря этому обеспечения уверенности высвобождаемых сотрудников в переходе на другую работу в дистанционном формате или в интернет-пространстве с использованием знаний и умений в применении и ориентировании на платформах с искусственным интеллектом и формирования пула сторонников цифровых инноваций внутри компаний, нацеленных в перспективе на обеспечение прорывного развития сферы качественно иного уровня обслуживания на цифровой плоскости интернет-пространства. К индикаторам оценки готовности сервисных компаний транспортной сферы к динамическим изменениям в цифровой плоскости авторы предлагают относить уровень освоения цифровых компетенций сотрудниками сервисных компаний в транспортной сфере и способности сотрудников взаимодействовать с технологиями искусственного интеллекта, наличие технологической возможности применять в своей деятельности технологиями искусственного интеллекта, а также наличие предложений сервисных продуктов, реализуемых при взаимодействии или посредничестве при контакте с потребителями с помощью технологий искусственного интеллекта. Алгоритм выбор наиболее оптимальной модели продвижения сервисных технологий с использованием элементов искусственного интеллекта может выстраиваться, по мнению авторов, на основе рейтинговой оценки по критериям выбора, которые могут включать максимально доступный и оптимальный для сервисной компании процесс выхода на рынок с новым предложением сервисных продуктов с использованием технологий искусственного интеллекта, наиболее адаптированный для неподготовленного потребителя обучающий процесс в рамках взаимодействия с сервисной компании в процессе обслуживания с использованием элементов искусственного интеллекта и т.д.

Выводы

Таким образом, в рамках методических подходов к направлениям цифровых изменений, авторы предлагают в качестве одного из важнейших направлений цифровых изменений и внедрения технологий искусственного интеллекта в рамках сервисного обслуживания в транспортной сфере следующие:

- Алгоритм выстраивания механизма центра сервисного обслуживания на основе технологий искусственного интеллекта с включением в его структуру функционирования и региональных единых центров отраслевого формата образовательных компетенций и квалификаций специалистов транспортного сервисного обслуживания;

- Авторы предлагают авторский подход к понятию «предпосылки востребованности повышения качества и эффективности обслуживания и ускорения динамических изменений в цифровой плоскости», под которыми предлагается понимать потребности организации в постоянном повышении качества и эффективности обслуживания в процессе рационального применения знаний и умений сотрудников в рамках ускорения динамических изменений в цифровой плоскости в целях достижения особо значимых социально-экономических целей технологического процесса сервисного обслуживания в транспортной сфере;

- Предлагается в структуру функционирования и региональных единых центров отраслевого формата образовательных компетенций и квалификаций специалистов транспортного сервисного обслуживания включать кроме внешних и внутренних факторов и возможностей сервисных организаций, также и индикаторы оценки готовности сервисной компании к динамическим изменениям в цифровой плоскости и критерии выбора наиболее оптимальной модели продвижения сервисных технологий с использованием элементов искусственного интеллекта, а также формирование модели «централизации» отраслевых ресурсов;

- Выделены внешние и внутренние факторы цифровых изменений сервисных организаций в процессе обеспечения своевременности внедрения технологий искусственного интеллекта и раскрыт алгоритм преодоления ограничений с помощью предложенного авторами механизма функционирования центра сервисного обслуживания и региональных единых центров отраслевого формата образовательных компетенций и квалификаций специалистов транспортного сервисного обслуживания;

- Предложен механизм ресурсного обеспечения региональных единых центров отраслевого формата образовательных компетенций и квалификаций специалистов транспортного сервисного обслуживания на основе формирования своеобразных региональных центров, выстроенных с участием временно свободных ресурсов через специально созданной на региональном уровне инвестиционной программы функционирования венчурных фондов с включением элементов искусственного интеллекта с возвратом вложенных ресурсов в формате определённого процента от деятельности данного регионального венчурного фонда под гарантии региональных муниципальных властей, который также мог бы выступить одним из катализаторов развития в монопрофильных моногородах;

- Обоснована важность разработки механизма формирования опережающего спроса на ещё не сформированном рынке предложения сервисных услуг и продуктов в транспортной сфере.

Научная и практическая значимость предлагаемых авторами методических подходов к направлениям цифровых изменений, обоснование направления ускорения цифровых изменений и внедрение технологий искусственного интеллекта в процессе сервисного обслуживания в транспортной сфере, заключается в возможности реализации механизма центра сервисного обслуживания на основе технологий искусственного интеллекта с включением в его структуру функционирования региональных единых отраслевых центров образовательных компетенций и квалификаций специалистов транспортного сервисного обслуживания, а также механизма ресурсного обеспечения региональных единых центров отраслевого формата образовательных компетенций и квалификаций специалистов транспортного сервисного обслуживания на основе формирования своеобразных региональных центров, выстроенных с участием временно свободных ресурсов.