От управления движением к контролю системы
Главное изменение заключается в перераспределении задач между человеком и алгоритмами. В первую очередь автоматизируются процессы, подразумевающие часто повторяемые действия и поддержание постоянных параметров движения (скорости, траектории, дистанции). Благодаря автоматизации на уровне операционного управления люди постепенно перестают заниматься задачами, которые требуют непрерывного внимания и концентрации на организации движения.
Человек все реже выступает непосредственным исполнителем и все чаще – наблюдателем и контролером. Все больше его деятельность состоит во взаимодействии с цифровой системой, которая самостоятельно управляет транспортом. Человеку остается оценивать работу этой системы, при необходимости корректировать ее, отслеживать состояние и подключаться в случаях, не входящих в типовые сценарии.
Современные автономные системы обрабатывают огромные объемы данных и могут принимать решения в многообразии дорожных ситуаций, но транспортная среда в любом случае сохраняет элементы неопределенности.
Самый простой пример – нестандартное поведение участников дорожного движения. Именно такие форс-мажорные обстоятельства выступают фактором, из-за которого человеческое участие в процессах остается необходимым, но уже больше на аналитическом, а не операционном уровне.
Трансформация профессиональных ролей
Происходящие в логике труда изменения, в свою очередь, приводят к изменениям в структуре занятости в транспортной отрасли.
Появляются новые профессиональные роли, связанные с контролем и обслуживанием автономных систем. В их числе – операторы мониторинга беспилотных автопарков, специалисты по кибербезопасности; инженеры, работающие на стыке механики и программного обеспечения; сервисные специалисты, обслуживающие цифровую инфраструктуру транспорта.
Какие-то из этих ролей существовали и ранее, но с развитием автономного транспорта их значимость и количественное выражение значительно возросли, к тому же многие из них претерпевают функциональную адаптацию.
В отчете Всемирного экономического форума «Будущее рабочих мест 2025» отмечается, что профессии в сферах автономных и электрических транспортных систем входят в число наиболее быстро растущих направлений в перспективе до 2030 года.
Чуть ранее Международный транспортный форум Организации экономического сотрудничества и развития в докладе 2023 года пришел к выводу, что внедрение автономного транспорта стимулирует перераспределение профессиональных ролей и изменение характера занятости в транспортной сфере.
Из сложившихся условий понятно, что особое значение приобретают переобучение и адаптация кадров. Людям предстоит осваивать как новую структуру задач, так и новые квалификации. Сотрудники, ранее занятые непосредственным управлением транспортом, смогут перепрофилироваться для работы в области контроля цифровых транспортных систем, диагностики и технического обслуживания автономного транспорта/инфраструктуры, и так далее.
Во многом меняется сам характер труда: вместо физического выполнения задач возрастает роль взаимодействия с цифровыми системами.
Цифровая среда как новая рабочая модель
Цифровая среда становится новым рабочим пространством для сотрудников, которым ранее надо было находиться рядом с транспортным средством. И если раньше управление одной машиной требовало участия одного человека, то сейчас для отслеживания и контроля автопарка беспилотных грузовиков нужен лишь один оператор. В случае российского производителя «ЭвоКарго» на данный момент такая система работает одновременно с 10 грузовиками, а в будущем количество вырастет до 100 грузовиков на оператора.
В цифровой среде осуществляются многие другие типы задач: удаленная диагностика транспорта, обновление и верификация программных модулей, разбор инцидентов, корректировка алгоритмов.
Вся основная работа с транспортной инфраструктурой происходит в облаке: контроль данных с датчиков, синхронизация перемещений транспорта с логистическими платформами, поддержание каналов связи и многие другие сервисные процессы не требуют непрерывного участия человека.
Именно цифровые данные позволяют выполнять многие задачи на основе предиктивной аналитики. Автоматический анализ данных позволяет заранее оценивать состояние компонентов, прогнозировать срок их службы, определять необходимость обслуживания или замены до возникновения неисправностей.
Ручная диагностика, используемая ранее, не может сравниться с предиктивной цифровой аналитикой ни по объему «обрабатываемых» транспортных единиц, ни по глубине, ни по скорости. В результате человек занимается точечными операциями, действуя на опережение и по возникшей необходимости.
Вышеперечисленные аспекты свидетельствуют о том, что развитие автопилота не исключает человека из транспортной отрасли, а выводит его на новый уровень. Его роль становится менее заметной, но более значимой с точки зрения стабильности и управляемости всей системы.
Работа сотрудников перестает быть привязанной к конкретному транспортному средству и становится частью распределенной системы, где человек включается по мере необходимости – для оценки или корректировки решений машин. Ценность участия людей смещается с выполнения рутинных операций к обеспечению надежности работы системы.
По мере внедрения автономных решений именно способность работать с этими системами будет определять роль человека в отрасли, вследствие чего в профессиональной подготовке на первый план выходят навыки взаимодействия с цифровыми и автономными системами.
