ИИ должен помогать тем, кто выполняет работу

Люди опасаются искусственного интеллекта в том числе потому, что видят в нем угрозу для рабочих мест. Если камера и алгоритм сортируют ПЭТ-бутылки быстрее человека, возникает очевидный вопрос: не станет ли работник лишним?

Такой сценарий возможен, но ценность ИИ не сводится к замене людей.

Не исключать человека, а расширять его возможности

Экономисты Дарон Асемоглу, Дэвид Аутор и Саймон Джонсон разграничивают два подхода к автоматизации. Первый исключает человека из процесса. Второй снимает с него рутинные задачи, уменьшает число ошибок и устраняет узкие места. Такой подход называют искусственным интеллектом, ориентированным на работника.

Для переработки отходов это особенно актуально. Главным ограничением здесь часто становится не скорость сотрудника, а загрязнение сырья, путаница при сортировке и наличие материалов, которые невозможно разделить экономически целесообразным способом.

Предотвратить загрязнение до сортировочной линии

Загрязнение снижает качество почти любой партии вторсырья. Помощник Oscar от Intuitive AI можно установить практически в любой контейнер. Система распознает предмет в момент выбрасывания и подсказывает человеку, в какой поток его направить.

Oscar не сортирует отходы вместо пользователя. Его задача — помочь принять правильное решение до того, как ошибка попадет на сортировочную линию и закрепится в составе тюка. Это отличается от попытки исправить загрязнение уже на последующих этапах.

Одновременно система фиксирует, какие предметы попадают в контейнер. Такие данные позволяют увидеть состав отходов, который долгое время оставался непрозрачным для операторов. Oscar применяется на стадионах, в аэропортах, кампусах и местах проведения мероприятий — там, где потоки особенно неоднородны, а посетителям приходится выбирать между несколькими контейнерами.

Найти маршрут для сложного текстиля

SuperCircle работает с другим проблемным потоком — текстилем. Одежда и обувь часто состоят из смеси полиэстера, нейлона, эластана и других материалов. Традиционным системам сложно разделять такие изделия с приемлемой экономикой, поэтому значительная часть текстиля отправляется на свалки, сжигается или вывозится за границу.

Система сортировки SuperCircle с применением ИИ распознает поступающие изделия и направляет их по одному из возможных маршрутов: на переработку волокон, восстановление компонентов или повторное использование. Компания также управляет обратной логистикой, благодаря которой бренды, включая Guess, J.Crew и Reformation, могут принимать свою продукцию обратно.

В конце прошлого года SuperCircle привлекла 24 млн долларов в раунде серии A. Это показывает интерес инвесторов к переработке материалов, которые прежде считались практически непригодными для возврата в оборот.

Критерий пользы — не сокращение персонала

В обоих примерах ИИ устраняет конкретные ограничения: загрязнение входящего потока, ошибки при выборе контейнера и отсутствие понятного маршрута для сложных материалов. Технология ценна не потому, что позволяет сократить штат, а потому, что помогает действующим специалистам и предприятиям извлекать больше качественного сырья из потоков, которые раньше терялись.

Это важно не только для производительности. Циклическая экономика работает лишь тогда, когда материал действительно возвращается в оборот и находит подходящее применение — экологически приемлемое, доступное и масштабируемое. Ошибка при сортировке или отсутствие дальнейшего маршрута разрывают цикл и снова превращают его в линейную цепочку.

ИИ не определяет цель — ее задает отрасль

Риски тоже нельзя игнорировать. ИИ можно использовать для усиления нагрузки на сотрудников, концентрации данных об отходах у ограниченного круга компаний или создания видимости перенаправления материалов без реального результата.

Технология сама не выбирает, чему служить. Это определяется тем, какие решения отрасль покупает, какие результаты вознаграждает и какие показатели предлагает оптимизировать. Более эффективная линейная экономика все равно остается линейной.

Поэтому обсуждать критерии применения ИИ нужно уже сейчас, пока рынок таких решений еще формируется. Важно отличать инструменты, которые действительно помогают замыкать материальные циклы, от автоматизации, которая лишь ускоряет прежние процессы.

Последние десять лет отрасль слышит, что ИИ изменит переработку отходов. Теперь важнее задать другой вопрос: какие именно изменения он принесет — и кому они будут полезны?