В городе М подрядчик по городским сервисам тихо запустил пилотный проект предиктивной аналитики: алгоритм пытается предсказывать аварии в сетях и всплески нагрузки на транспорт. Внутри это выглядит как аккуратная локальная версия того, чем мировые гиганты вроде Palantir давно зарабатывают миллиарды: система собирает данные с датчиков, камер и заявок горожан и выдаёт диспетчеру список мест, где «может что‑то пойти не так» в ближайшие сутки. Пока в списке всего полтора десятка адресов и несколько перекрёстков, но их уже внесли в рабочие планы.
На одном из задействованных участков — северном районе города М — в управляющей компании признают, что к новой панели сначала относились как к очередной модной игрушке. «Когда система третий день подряд указывала на наш старый теплопункт и там действительно полезли протечки, скепсис немного снизился», — говорит инженер-аналитик подрядчика. По его словам, сейчас модель обучают на архиве заявок за пять лет, а в пример коллегам приводят как раз истории успеха платформ уровня Palantir, только «без госзаказов на десятки миллиардов и с реальным потолком в 30–40 млн рублей».
Для города М ставка на предсказательные сервисы выглядит скорее попыткой навести порядок в рутине, чем сыграть в высокие технологии. В мэрии говорят о планах привязать к системе графики ремонта дворов и уличного освещения, чтобы «не ездить пять раз по одним и тем же адресам». Жители, впрочем, замечают изменения по‑своему: если раньше коммунальщики приезжали после третьей жалобы в чатах, то теперь иногда появляются заранее — и это вызывает не меньше недоверия, чем сбой. Разница лишь в том, что за спиной у мастера с гаечным ключом теперь стоит не только диспетчер, но и локальный аналог Palantir, который учится понимать привычки города М чуть лучше самих горожан.
Будьте в курсе