AI позволява бъдещите инциденти да бъдат прогнозирани и управлявани

Човешката преценка трябва да остане в основата на ежедневните решения в сектора на безопасността и сигурността, особено когато те имат сериозни последствия. Изкуственият интелект обаче може да помага за решаването на проблеми още преди те да възникнат, да улеснява разследвания и да осигурява по-информирани решения на специалистите. Това са част от тезите, които разви Андрю Бърнет, главен технологичен директор на Milestone Systems, по време на Bulgarian Security Summit 2026, на което Economic.bg е медиен партньор.

Той обърна внимание, че основно се акцентира върху прогнозите за автоматизиране на работни места, изчезване на професии и необходимост организациите да се трансформират. И призна, че тези промени са „реални“, но правилният въпрос, според него, е „какво може да помогне на хората да се справят по-добре?“.

С други думи, престанете да се питате какво можем да направим с изкуствения интелект. Вместо това се запитайте какви проблеми се опитваме да решим“, заяви Бърнет.

Той очерта важността на директора по сигурността, или т. нар. оператор. Това е човекът, който „трябва да бъде добре информиран и да разполага с всички необходими данни, за да взема правилните решения всеки ден“.

Това е ерата на интелигентния оператор“, заяви главният технологичен директор на Milestone Systems.

И посочи, че длъжности като кмет, директор на училище или бизнес ръководител „носят отговорност за безопасността на хората“, като те трябва „да разбират какво се случва, къде са рисковете и да разполагат с подходящата информация“.

Технологията може да предоставя необходимата информация и анализи, но в крайна сметка хората са тези, които вземат решенията“, уточни Бърнет.  

Той даде пример с организацията Transport for London, която отговаря за придвижването на около 10 млн. души из града всеки ден – с градски транспорт, с коли и с други транспортни средства. По думите му, целта им е „не е просто да реагират, след като възникне произшествие, те искат да го предвидят“. Бърнет обясни, че най-сериозният фактор за пътнотранспортни произшествия в Лондон е дъждът, затова специалистите са искали да знаят кога започва да вали.

„Но Лондон е огромен град. Разполагането на датчици за дъжд навсякъде, за да се установява кога започват валежите, би било изключително скъпо начинание. Те обаче открили, че автомобилните чистачки са много добър показател за наличието на дъжд. И колкото по-бързо се движат чистачките, толкова по-силен е дъждът. Разполагат и с информация кога за последно е валяло“, разказа Бърнет.

Той посочи, че експертите знаят, че продължителен сух период може да доведе до наводнения, а също така имат информация кога приключват учебните занятия. Според главният технологичен директор, децата се държат „по-непредсказуемо“ в близост до пътищата, когато вали.

Така навлизаме в епохата на прогнозните анализи, в която данните ни позволяват да преминем от отчитане на миналото към прогнозиране на бъдещето. Оператор, който разполага с по-добра информация, може да взема решения в реално време или дори предварително. Решения, които могат да спасяват човешки животи“, коментира той.

За да представи по-ясно твърденията си, Бърнет даде пример: Когато операторите разполагат с предварителна информация колко силна ще бъде бурята и как ще изглеждат пътищата в пиковите часове, е по-лесно да предотвратят усложнения.

Много по-трудно е да се вземат решения, когато проблемът вече е възникнал. Но ако разполагате с всички данни, знаете какво предстои и вземете предварително интелигентно решение да затворите опасния път и да пренасочите движението, можете да предотвратите проблема още преди да се е появил“, каза технологичният директор.

Той даде също пример с човек, който е паднал случайно на железопътни релси. Системата разпознава случилото се, влакът спира автоматично, още преди човек да е успял да вземе решение. По този начин хората предварително са определили правилата в тази ситуация.

Това е автоматизация под човешки контрол. Човекът е определил границите, в които системата може да действа, а след това технологията прилага тези правила“, посочи експертът, като затвърди, че въвеждането на изкуствения интелект не означава премахване на работни места, а по-ефективно изпълнение на работата.

Бърнет подчерта, че „не всеки проблем изисква прогнозно решение“, защото това „не е приложимо във всяка ситуация“. Според него е важно да има „правилния тип интелигентен анализ за правилния проблем“. „Изкуственият интелект ни помага да бъдем по-ефективни във всички тези области“, допълни той.

Въпросите: „Какво предстои да се случи“ и „Какво можем да се направи, за да се подобри ситуацията“ постави и Теодор Македонски, управляващ директор на Alarm Automatica в България. Той подчерта, че „заплахите вече не са само физически, а могат да проникнат и по дигитален път“. И докато преди експертите са се питали „Какво се е случило?“ и са разполагали с информация от охранителни камери, а после са си задавали въпроса „Какво се случва в момента?“, днес те гледат към: „Как да се подобри ситуацията?“, каза Македонски.

Получаваме предупреждения в реално време и можем да реагираме още в момента на възникване на инцидента... Разполагаме с цял набор от т. нар. нови технологии. Милиони сензори от интернет ни предоставят измервания, данни и информация по-бързо, отколкото сме способни да ги възприемем“, уточни той.

Разследванията могат да станат по-ефективни

По думите на Бърнет, на първо място са описателните анализи, които позволяват да се открие събитие, след като вече се е случило. Такова събитие е разследването, посочи той. Разследващите искат да разберат по-добре какво се е случило и това „продължава да бъде изключително важно и намира приложение в много случаи в индустрията“.

Като пример той даде: „Знаете, че нещо се е случило. Разполагате с регистрационен номер, времеви маркер и начална точка, от която да започнете разследването. Да предположим, че човекът на мястото на инцидента не е успял да запише регистрационния номер. Знаете само, че между два определени часа се е появил черен SUV. Това вече е достатъчно, за да го потърсите, без да знаете регистрационния му номер. Можете да откриете необходимия автомобил и без тази информация. Това е описателният анализ, който става все по-интелигентен и може да спести часове преглеждане на видеоматериали“.

След това идват диагностичните анализи, а тяхната цел е да помогнат да се разбере още по-добре дадено събитие и да се установи защо се е случило, например за предотвратяването на загуби. Той помага да се отговори на въпросите как е извършена кражба, къде е бил поставен откраднатият предмет, накъде се е насочил извършителят след това, разказа Бърнет.

Предписващите анализи пък отговарят на въпросите как може да се реагира и да се разреши проблема. Тук системата наблюдава вместо вас и ви предупреждава, когато възникне ситуация, която изисква човешко внимание, а вие предприемате действия. Например някой разбива врата, системата изпраща предупреждение и така компетентните органи са уведомени и предприемат действия, уточни експертът.

Помислете за предупрежденията в реално време, които ви позволяват да реагирате бързо. Изкуственият интелект прави тези предупреждения все по-интелигентни. По-малко фалшиви аларми, повече съществена информация и по-малко информационен шум. Прогнозните анализи са насочени към предотвратяването на събитията, преди те да се случат. Всичко се свежда до това да мислим предварително“, каза Бърнет.

Той посочи, че това, което продължава „да се подобрява“, е качеството на самите предупреждения чрез изкуствения интелект, който помага за намаляването на фалшивите аларми. Специалистът очерта фалшивите сигнали като проблем, а според статистика, цитирана от него, 96% от всички предупреждения, получавани от оператори, са фалшиви. В резултат хората губят доверие в тях и престават да реагират, подчерта Бърнет.

По думите му, днес аналитичните системи работят непрекъснато, като обработват множество видеопотоци в реално време. Той призова тези „усъвършенствани аналитични функции“ да се прилагат „интелигентно“ и „само когато и където е необходимо“. Според него изкуственият интелект е „не само изключителна възможност, но и огромна отговорност“.

Днес всеки може да създаде AI агент. Дори аз. Но това, че всеки може да създаде такъв агент, не означава, че на всеки от тях трябва да се има доверие“, допълни специалистът.