Aron England, Chief Product & Technology Officer la Accruent – Seria de interviuri

Aron England, Chief Product și Technology Officer la Accruent, este un lider experimentat în tehnologie și produse, cunoscut pentru construirea și scalarea de echipe globale care livrează soluții SaaS și agenție de la cercetarea inițială până la produse cu față către client în perioada de creștere ridicată. El combină o expertiză profundă în domeniul piețelor de consum, SaaS B2B, comerț electronic și tehnologie comercială cu o puternică conducere a oamenilor, asociind inovația cu o înțelegere ascuțită a problemelor clienților pentru a stimula un fit durabil de piață și rezultate comerciale măsurabile, inclusiv creșterea prin achiziții și strategie condusă de IP.

Accruent oferă software care ajută organizațiile să gestioneze partea fizică a afacerii lor mai eficient, reunind instrumente pentru facilități, active, spațiu și operațiuni de lucru într-un sistem conectat. Platforma sa este proiectată pentru a reduce fragmentarea, a îmbunătăți vizibilitatea și luarea deciziilor și pentru a ajuta echipele să planifice, să întrețină și să optimizeze clădiri și echipamente într-o gamă largă de industrii.

Ați construit și condus echipe de înaltă performanță la nivel global timp de peste 25 de ani. Privind înapoi la întreprinderi, la mari corporații și acum la Accruent, ce experiență crucială v-a modelat cel mai mult modul de gândire cu privire la construirea de tehnologie de încredere la scară largă?

De la petrecerea timpului în companii Fortune 50 și lucrul în conducerea tehnologică a startup-urilor de dimensiuni mici, mijlocii și a companiilor publice și private mai mari, am câștigat o gamă largă de experiență în ceea ce privește promovarea adoptării transformării digitale în diferite industrii. Cel mai notabil, am fost angajatul numărul nouă la DocuSign și ne-am propus să țintim o piață care avea nevoie de o adevărată schimbare radicală. A impulsiona industria contractelor analogice printr-o transformare digitală totală nu a necesitat doar construirea încrederii în piață, ci și legislația pentru a face schimbarea sigură. Există multe lecții legate de perioada mea de acolo care pot fi aplicate pieței actuale pentru instrumentele LLM și AI.

La un nivel superior, modelul de-a lungul experienței mele a rămas consistent: sistemele de încredere nu apar din întâmplare. Ele provin din arhitectura intenționată, consistența datelor, transparență și o înțelegere profundă a modului în care oamenii reali utilizează tehnologia.

Ați avertizat că, până în 2026, tehnicienii nu vor mai accepta sisteme AI care spun pur și simplu “încredere-mă”. Din perspectiva dvs. de la Accruent, ce anume determină această schimbare a așteptărilor în rândul profesioniștilor din linia întâi și ai serviciilor de întreținere?

În medii în care managerii de facilități și tehnicienii utilizează inteligența artificială pentru a diagnostica defectele echipamentelor și pentru a ghida reparațiile complexe, un pas greșit din partea unei recomandări false sau inexacte poate cauza riscuri majore de afaceri și de siguranță.

Adesea, LLM-urile creează răspunsuri combinate din multiple pagini, fără a face referire la dovezi subiacente. Ca urmare, dacă un tehnician urmează un pas generat de AI care nu a existat niciodată direct în manualul OEM, o organizație poate face față unor consecințe majore de conformitate, deoarece nu vor avea o dovadă defensivă pentru audituri sau revizuiri de siguranță. Pe măsură ce AI devine o parte integrantă și mai “invizibilă” în software, importanța urmăririi va crește.

Halucinațiile AI pot fi mai mult decât un inconvenient în industriile reglementate — ele pot crea riscuri reale de siguranță, conformitate și operaționale. Ce scenarii de halucinație vă preocupă cel mai mult atunci când vine vorba de întreținere, managementul facilităților sau operațiunile cu active?

În producție, dacă o sugestie generată de AI spune unui lucrător de fabrică să ia o acțiune greșită asupra unui echipament critic, acest lucru poate duce la întreruperea neplanificată a producției, la material irosit, la produse finite defecte sau la echipamente deteriorate. Acestea pot fi greșeli de milioane de dolari, pe măsură ce linii de producție stau pe loc sau pot duce la daune de imagine dacă mai târziu duc la retragerea de pe piață.

Aceste halucinații ale instrumentelor AI sunt deosebit de dăunătoare și în industrii precum sănătatea, unde sunt în joc răspunderi și vieți ale pacienților atunci când există o defecțiune a unei mașini care nu a fost reparată sau întreținută la timp. Când aveți de-a face cu industrii care interacționează cu lumea reală, corectarea greșelilor nu este la fel de simplă ca și atunci când apăsați butonul șterge și începeți din nou.

Ați subliniat că fiecare ieșire a AI trebuie să se refere la surse originale — manuale, tabele de date, diagrame, jurnale istorice. Cum proiectează Accruent sisteme care asigură trasabilitatea și elimină răspunsurile “cutie neagră”?

Ne asigurăm că recomandările AI pot fi urmărite până la puncte de ieșire semnificative din materialul sursă, cum ar fi pagina exactă a manualului, diagrama, tabela de date sau intrarea din jurnal care a informat sugestia. De exemplu, dacă recomandările AI spun unui manager de facilități din domeniul sănătății cum să întrețină un compresor, ar trebui să poată urmări înapoi la paragraful exact care susține acel pas într-un singur clic, pentru a asigura acuratețea. Pentru a închide gapul tot mai mare de încredere în AI-ul de astăzi pentru întreprinderi, este important ca aceste sisteme să poată dezvălui ce puncte sau pagini au fost evaluate cu adevărat, astfel încât utilizatorii să știe dacă AI-ul a examinat toate documentele relevante sau doar un subset.

Multe instrumente AI pentru întreprinderi prioritizează viteza, dar mediile reglementate necesită urme de audit, acuratețe a documentației și raționament verificabil. Cum echilibrați inovația cu nevoia de transparență și conformitate?

Încorporarea AI-ului în fluxurile de lucru existente este cheia. Acest lucru simplifică procesul de stratificare a aprobărilor, documentației, rutinelor de întreținere și verificărilor de conformitate pentru a completa practicile cunoscute, în loc de implementarea unui instrument izolat nou. Acest lucru înseamnă evitarea unei suprapuneri complete a operațiunilor și permiterea angajaților să continue să lucreze în felul în care au făcut-o întotdeauna, dar cu procese manuale și consumatoare de timp care devin automate.

Tehnicienii din teren se bazează pe instrucțiuni precise. Cum abordează Accruent provocarea de a ancora ieșirile AI în materialul sursă autoritar pentru a reduce riscul și a îmbunătăți încrederea tehnicianului?

Abordarea noastră începe cu capturarea și organizarea manualelor, diagramelor, desenelor, contractelor de închiriere și ordinelor de lucru istorice pentru a asigura că AI-ul oferă răspunsuri din conținutul specific al unei companii, și nu din datele de antrenament generice. Atunci când se generează proceduri, recomandări sau liste de verificare, sistemele noastre sunt proiectate astfel încât fiecare pas să poată fi urmărit înapoi la documentația originală.

Fără această funcție, tehnicienii care sunt deja presați de resurse ar trebui să petreacă și mai mult timp căutând manual prin documente pentru a verifica acuratețea, ceea ce ar întârzia și mai mult procesele și ordinele de lucru.

Livrarea AI-ului transparent, gata pentru audit, necesită volume mari de date structurate. Ce provocări de date — de la documente legacy neestructurate la istorici de active inconsistente — trebuie rezolvate pentru a face această viziune reală?

Livrarea AI-ului gata pentru audit începe cu date fiabile și bine organizate. Cu toate acestea, cea mai mare parte a mediului construit încă trăiește în procese analogice, cu intrări de date manuale, PDF-uri scanate și foi de calcul tabelare izolate. Când există lacune în date și istorici de active care sunt incomplete sau inconsistente, riscurile de halucinație AI cresc. Pentru a face ieșirile AI-ului de încredere în mediile reglementate, companiile trebuie mai întâi să rezolve blocajele de date legacy, de la formate neestructurate la istorici inconsistente, lipsa de guvernanță, migrând în sisteme de documente și date cu active structurate, controlate prin versiuni și centralizate.

Sistemul nostru EDMS (Engineering Document Management System) poate face acest lucru pentru mai multe industrii, inclusiv minerit, utilități, producție și multe altele. Aceste industrii se bazează adesea pe desene de inginerie fizice și documentație, ceea ce poate crea coșmaruri de control al versiunilor. Utilizarea soluției noastre EDMS pentru a digitaliza aceste documente este primul pas. De acolo, software-ul ajută la gestionarea controlului versiunilor, a guvernanței fluxului de lucru și a urmelor de audit pentru a asigura că inconsistentele sunt eliminate.

Pe măsură ce AI-ul devine încorporat în întreținerea, gestionarea facilităților și gestionarea ciclului de viață al activelor, unde vedeți cele mai mari oportunități de îmbunătățire a productivității fără a compromite siguranța sau cerințele reglementare?

Una dintre cele mai mari oportunități este automatizarea sarcinilor mundane, fără valoare adăugată, pentru angajați, cum ar fi introducerea manuală a datelor și programarea ordinelor de lucru pentru tehnicieni. Din exterior, pare a fi o sarcină relativ ușoară, dar care consumă timp. Cu toate acestea, AI-ul poate aborda sarcina într-un mod mai strategic.

Mai întâi, dacă echipamentul în cauză este monitorizat cu senzori, un ordin de lucru poate fi declanșat pe baza detectării anomaliilor, înainte de a apărea orice defect real. În al doilea rând, AI-ul poate ajuta la prioritizarea automată a ordinelor de lucru pe baza urgenței și la programarea reparațiilor în momente care cauzează cea mai mică perturbare pentru o afacere — poate cântări și multiple probleme simultane, costuri, siguranță și venituri deodată pentru cel mai bun drum înainte.

AI-ul are potențialul de a nu doar “ajuta” echipele de întreținere și facilități — va acționa din ce în ce mai mult ca un operator digital.

Încrederea devine noile pariuri pentru AI-ul de întreprindere. Ce credeti că furnizorii vor trebui să facă diferit în următorii doi ani pentru a câștiga — și a păstra — această încredere?

Furnizorii trebuie să înceteze să presupună că clienții vor “încrede în model” atunci când vine vorba de AI-ul de întreprindere. Recomandările de la AI trebuie să arate dovada modului în care au fost generate. Un mod de a aborda acest lucru este sub forma citatelor și a descrierilor clare ale documentelor pe care AI-ul le-a examinat și nu le-a examinat. De exemplu, dacă un angajat solicită AI-ului să analizeze 1.000 de contracte de închiriere, ar trebui să știe în mod explicit dacă a evaluat toate 1.000 sau doar 700 și de ce sau de ce nu.

Ca parte a acestui proces, factorul principal pe care furnizorii ar trebui să îl prioritizeze este transparența în utilizarea datelor. Acest lucru include claritatea cu privire la cine vede datele, cum sunt utilizate (inclusiv orice implicații de antrenament), și cum sunt segregate sau izolate de mediile altor clienți.

În următorii doi ani, câștigarea încrederii va fi primordială, iar furnizorii pot câștiga un avantaj prin a fi expliciți cu privire la limitările instrumentelor AI, prin a păstra oamenii în buclă pentru decizii cu risc ridicat și prin a începe cu cazuri de utilizare înguste, bine delimitate, care livrează valoare tangibilă fără a pune clienții într-o situație de “cutie neagră”.

Privind înainte, cum vedeți evoluția AI-ului în cadrul operațiunilor critice pentru misiune, și ce rol așteptați să joace Accruent în stabilirea standardelor de industrie pentru AI-ul de încredere și transparență?

AI-ul în operațiunile critice pentru misiune evoluează rapid de la automatizări izolate de sarcini simple la sisteme inteligente, multi-agente, care pot coordona și optimiza fluxuri de lucru întregi. În loc de a ajuta doar utilizatorii, AI-ul va oferi suport decizional autonom, va monitoriza în mod continuu condițiile operaționale, va prezice riscuri și va recomanda acțiuni cu transparență și urmărire completă. Pe măsură ce AI-ul învață să combine documente neestructurate, date operaționale structurate și semnale în timp real, va deveni încorporat direct în procesele zilnice, conducând la rezultate mai rapide, mai sigure și mai fiabile.

Cu timpul, acest lucru va permite o schimbare către operațiuni autonome, în care sistemele pot auto-optimiza și auto-corecta, în timp ce oamenii se concentrează asupra supravegherii și luării deciziilor strategice. Ca lider de piață, Accruent va ajuta la stabilirea standardelor de industrie pentru AI-ul de încredere și transparență, prin încorporarea auditabilității, explicabilității și guvernanței puternice în platforma sa și prin colaborarea cu clienți, parteneri și organisme de reglementare pentru a defini cele mai bune practici pentru implementarea sigură în medii critice pentru misiune.

Mulțumim pentru acest interviu excelent; cititorii care doresc să afle mai multe despre Accruent ar trebui să viziteze site-ul.