Как нейросети могут изменить профессию курьера в ближайшие годы

Работа курьера кажется профессией, в которой возможности автоматизации довольно ограничены. Заказ все равно необходимо забрать, привезти по нужному адресу, поднять на этаж и передать получателю. Однако значительная часть рабочего дня курьера состоит не только из непосредственной доставки. Нужно выбрать маршрут, оценить время поездки, получить следующий заказ, найти удобный транспорт и решить, в какой последовательности посещать несколько адресов.

Именно эту часть работы постепенно могут брать на себя интеллектуальные алгоритмы. Особенно заметны изменения в крупных городах, где доставка тесно связана с велосипедами и электросамокатами. Поэтому нейросети и микромобильность https://онлайн-нейросеть.рф/nejroseti-i-mikromobilnost-kak-iskusstvennyj-intellekt-upravljaet-budushhim-na-dvuh-kolesah/ представляют интерес не только с технологической точки зрения: развитие таких решений способно непосредственно повлиять на организацию труда тысяч людей, занятых в доставке.

Курьеру будут назначать не просто ближайший заказ

Простейший алгоритм распределения мог бы передавать заказ свободному курьеру, который находится ближе остальных к ресторану или магазину. Но минимальное расстояние еще не означает наиболее эффективную доставку. Один исполнитель движется пешком, другой использует велосипед, третий находится на электросамокате, а впереди у каждого совершенно разные дорожные условия.

Нейросетевые модели позволяют учитывать значительно больше факторов. Система может анализировать предыдущие поездки, загруженность улиц, предполагаемое время приготовления заказа, особенности района и текущую нагрузку на курьеров. В результате важным становится не расстояние само по себе, а прогнозируемое время выполнения всей задачи.

Для курьера это означает меньше самостоятельных решений о том, какой заказ выгоднее взять и куда ехать дальше. Приложение постепенно превращается из обычного списка заданий в цифрового диспетчера, который пытается построить оптимальную последовательность действий.

Маршрут сможет изменяться прямо во время поездки

Обычный навигатор предлагает маршрут между двумя точками. Курьерская доставка значительно сложнее: необходимо учитывать время получения заказа, возможную задержку в заведении, несколько адресов и необходимость вернуться в район с высоким спросом. Самый короткий путь до клиента не всегда оказывается наиболее выгодным с точки зрения всей смены.

Искусственный интеллект способен постоянно пересчитывать ситуацию. Если впереди образовалась пробка или появился новый заказ, который удобно выполнить по пути, система может изменить последовательность поездки. При этом маршруты для автомобиля, велосипеда и электросамоката будут отличаться.

Особенно большое значение это имеет для последней мили доставки. В плотной городской застройке двухколесный транспорт иногда позволяет быстрее перемещаться между близко расположенными точками, тогда как автомобиль остается эффективнее на других маршрутах.

Спрос можно будет прогнозировать до появления заказов

Одно из наиболее интересных применений нейросетей связано с прогнозированием. Курьеру необязательно ждать появления заказа, чтобы узнать, в какой части города потребуется его работа. Система может заранее оценивать вероятность увеличения спроса в конкретных районах.

Для этого анализируются исторические данные и текущая ситуация. В пятницу вечером распределение заказов отличается от понедельника утром, дождь меняет поведение покупателей, а крупное мероприятие способно резко увеличить нагрузку на доставку в отдельной части города.

• время суток и день недели;
• погода и сезонность;
• история заказов в конкретном районе;
• количество доступных курьеров;
• праздники и массовые мероприятия;
• загрузка ресторанов, магазинов и складов;
• дорожная ситуация и среднее время доставки.

Вместо бесцельного ожидания исполнитель сможет заранее переместиться туда, где вероятность получить следующий заказ выше. Для сервиса это сокращает время подачи курьера, а для самого работника потенциально уменьшает количество неоплачиваемых перемещений между заказами.

Электросамокат превратится в часть цифровой системы

Сегодня для многих курьеров электросамокат или электровелосипед — прежде всего средство передвижения. В дальнейшем сам транспорт может стать источником данных. Система способна учитывать заряд аккумулятора, предполагаемый запас хода и необходимость обслуживания.

Например, алгоритм понимает, что заряда хватит еще примерно на определенное количество поездок. Вместо назначения длинного маршрута он может постепенно направить курьера ближе к точке зарядки или замены аккумулятора. Это позволит уменьшить вероятность ситуации, когда транспорт разряжается посреди рабочей смены.

Для крупных служб доставки такой подход особенно интересен при использовании собственного парка техники. Можно анализировать состояние сразу сотен или тысяч транспортных средств и планировать их обслуживание до возникновения серьезных неисправностей.

Работа станет сильнее зависеть от цифрового рейтинга

У автоматизации есть и менее очевидная сторона. Чем больше решений принимает алгоритм, тем больше данных требуется для оценки работы каждого исполнителя. Система может учитывать среднее время доставки, количество отказов, соблюдение маршрута и другие показатели.

Проблема возникает тогда, когда алгоритм не знает всех обстоятельств реальной поездки. Курьер мог задержаться из-за закрытого двора, неправильного адреса или долгой выдачи заказа. Если автоматическая система воспринимает любое отклонение только как снижение эффективности, цифровая оценка может оказаться несправедливой.

Поэтому вместе с развитием алгоритмического управления потребуется прозрачность критериев. Человеку важно понимать, почему ему назначается определенный заказ, откуда появляется оценка и каким образом можно сообщить о ситуации, которую автоматическая система интерпретировала неправильно.

Курьеру придется меньше запоминать и больше взаимодействовать с системой

Опытный курьер сегодня ценен в том числе знанием города. Он знает удобные проезды, сложные дворы, расположение входов и особенности отдельных районов. По мере накопления данных часть таких знаний сможет переходить в цифровые сервисы.

Это снизит порог входа в профессию. Новому сотруднику не придется месяцами изучать район, если приложение способно подсказать удобную точку подъезда, предупредить о сложном входе и предложить подходящий маршрут. Искусственный интеллект фактически будет передавать новичку опыт, накопленный на тысячах предыдущих доставок.

Однако полностью человеческий опыт не исчезнет. Реальный город постоянно создает ситуации, которые сложно заранее описать алгоритмом: перекрытый проход, сломанный домофон, неожиданно закрытый въезд или ошибка в адресе. Здесь способность человека быстро ориентироваться по-прежнему остается важной.

Исчезнет ли сама профессия курьера

Развитие роботов и беспилотного транспорта регулярно вызывает предположение, что профессия курьера вскоре станет ненужной. Однако полноценная доставка значительно сложнее движения между двумя координатами. Необходимо попасть в здание, взаимодействовать с людьми, пользоваться лифтами и домофонами, решать нестандартные ситуации.

Поэтому в ближайшей перспективе более реалистичным выглядит не исчезновение курьера, а изменение его работы. Алгоритмы будут забирать на себя планирование, прогнозирование и часть диспетчерских решений, оставляя человеку физическое выполнение доставки и взаимодействие с получателем.

Нейросеть скорее станет цифровым диспетчером курьера, чем его полной заменой: она будет определять, куда ехать, какой заказ взять следующим и как эффективнее использовать рабочее время.

Профессия станет технологичнее, чем кажется сегодня

Главным изменением может стать постепенный переход от самостоятельного выполнения отдельных заказов к работе внутри сложной цифровой системы. Курьер, электросамокат, склад, ресторан, покупатель и городской транспорт будут связаны данными, а алгоритм станет постоянно оптимизировать взаимодействие между ними.

Для бизнеса это возможность сокращать время доставки, уменьшать простои и эффективнее использовать персонал и транспорт. Для курьера преимущества могут заключаться в более точных маршрутах и меньшем количестве бесполезных перемещений. Одновременно возрастет зависимость от качества алгоритмов и правил, по которым они оценивают работу человека.

Поэтому нейросети вряд ли просто «отменят» профессию курьера. Скорее они изменят ее содержание. Человек будет по-прежнему доставлять заказ до получателя, но все больше решений о том, где ему находиться, куда двигаться и какое задание выполнять следующим, сможет принимать невидимый цифровой помощник, анализирующий городскую ситуацию в реальном времени.