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 creștere rapidă. 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 produs durabil 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 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 startup-uri, întreprinderi mari și acum Accruent, ce experiență a fost cea mai importantă care v-a influențat modul de a gândi despre 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 stadiu incipient, companiilor de dimensiuni medii și mai mari, publice și private, am câștigat o gamă largă de experiență în ceea ce privește promovarea adoptării transformării digitale în diferite industrii. Cel mai notabil, am fost angajat numărul nouă la DocuSign (DOCU ) și ținteam o piață care avea nevoie de o schimbare reală. A impulsiona industria contractelor analoge 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 timpul meu acolo care pot fi aplicate pieței actuale pentru instrumente LLM și AI.

La un nivel înalt, modelul de-a lungul experienței mele a rămas consistent: sistemele de încredere nu apar din întâmplare. Ele provin din arhitectura intenționată, consistența datelor, transparența 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 determină această schimbare a așteptărilor în rândul profesioniștilor de servicii și tehnicienilor din teren?

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

De multe ori, LLM-urile creează răspunsuri combinate din multiple pagini, fără a face referire la dovezi subiacente. Ca urmare, dacă un tehnician urmează o etapă generată de AI care nu a existat niciodată direct în manualul OEM, o organizație poate face față unor backlash majore de conformitate, deoarece nu vor avea o lanț de dovezi defensabile pentru audituri sau revizuiri de siguranță. Pe măsură ce AI devine o componentă standard și mai “invizibilă” în software, importanța trasabilității 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 în ceea ce privește întreținerea, gestionarea facilităților sau operațiunile cu active?

În manufactură, dacă o sugestie generată de AI spune unui lucrător de fabrică să ia o acțiune greșită asupra unui echipament critic, poate rezulta în timp de închidere neplanificat, material irosit, produse finite defecte sau mașini deteriorate. Acestea pot fi greșeli de milioane de dolari, pe măsură ce linii de producție stau pe loc sau chiar daune de imagine dacă ulterior duce la rechemări.

Aceste halucinații ale instrumentelor AI sunt deosebit de dăunătoare și în industrii precum sănătatea, unde răspunderile și mijloacele de subzistență ale pacienților sunt în pericol atunci când există o defecțiune a mașinii 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 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 “cutii negre”?

Noi 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 în jurnal care a informat sugestia. De exemplu, dacă recomandările AI spun unui manager de facilități din sănătate cum să întrețină un compresor, ar trebui să poată urmări înapoi la paragraful exact care susține acea etapă într-un singur clic, pentru a asigura acuratețea. Pentru a închide lacuna tot mai mare de încredere în sistemele AI de astăzi, este important ca aceste sisteme să poată dezvălui și care puncte sau pagini au fost evaluate cu adevărat, astfel încât utilizatorii să știe dacă AI a examinat toate documentele relevante sau doar un subset.

Majoritatea instrumentelor 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 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 revizuiri complete a operațiunilor și permiterea angajaților să continue să lucreze în felul în care au făcut-o întotdeauna, dar cu procese manuale, care consumă timp, devenind 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 oferă răspunsuri din conținutul specific al unei companii, și nu din datele generice de antrenament. Atunci când se generează proceduri, recomandări sau liste de verificare, sistemele noastre sunt proiectate astfel încât fiecare etapă să poată fi urmărită 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 transparent și pregătit pentru audit necesită volume mari de date structurate. Ce provocări de date – de la documente legacy nestructurate la istorici de active inconsistente – trebuie rezolvate pentru a face această viziune reală?

Livrarea AI pregătit 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 tabelar separate. Când există lacune în date și istorici de active care sunt incomplete sau inconsistente, riscurile de halucinație AI cresc. Pentru a face ieșirile AI de încredere în mediile reglementate, companiile trebuie mai întâi să rezolve blocajele de date legacy, de la formate nestructurate la istorici inconsistente, lipsa de guvernanță, migrându-le în sisteme de documente și date de active structurate, controlate de versiuni și centralizate.

Sistemul nostru EDMS (Engineering Document Management System) poate face acest lucru pentru multiple industrii, inclusiv minerit, utilități, manufactură și multe altele. Aceste industrii se bazează adesea pe desene inginerești 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, guvernanței fluxului de lucru și urmelor de audit pentru a asigura eliminarea inconsistențelor.

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

Una dintre cele mai mari oportunități este automatizarea sarcinilor mundane, fără valoare adăugată, pentru angajați, cum ar fi intrarea manuală a datelor și programarea ordinelor de lucru pentru tehnicieni. De afară, pare a fi o sarcină relativ ușoară, dar care consumă timp. Cu toate acestea, AI 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 avarie reală. În al doilea rând, AI 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 pentru a găsi cel mai bun drum înainte.

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

Încrederea devine noile pariuri pentru AI 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 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 descrierilor clare ale documentelor pe care AI le-a examinat și nu le-a examinat. De exemplu, dacă un angajat solicită AI 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 esențială, iar furnizorii pot obține un avantaj prin a fi expliciți cu privire la limitările instrumentelor AI, păstrând oamenii în buclă pentru decizii cu risc ridicat și începând cu cazuri de utilizare înguste, bine delimitate, care livrează valoare tangibilă fără a pune clienții într-o situație “cutie neagră”.

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

AI în operațiunile critice pentru misiune evoluează rapid de la automatizări individuale izolate la sisteme inteligente multi-agente care pot coordona și optimiza fluxuri de lucru întregi. În loc de a ajuta doar utilizatorii, AI va oferi suport decizional autonom, va monitoriza în mod continuu condițiile operaționale, va prevedea riscuri și va recomanda acțiuni cu transparență și trasabilitate deplină. Pe măsură ce AI învață să combine documente nestructurate, 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.

În timp, acest lucru va permite o schimbare către operațiuni autonome, în care sistemele pot optimiza și corecta singure, 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 de încredere și transparență, încorporând auditabilitate, explicabilitate și guvernanță puternică în platforma sa și colaborând cu clienți, parteneri și organisme de reglementare pentru a defini cele mai bune practici pentru implementarea în siguranță în medii critice pentru misiune.

Mulțumim pentru acest interviu minunat; cititorii care doresc să afle mai multe despre Accruent ar trebui să viziteze Accruent.