В современных США служба спасения 911 ежегодно обрабатывает около 240 миллионов звонков, однако ее технологическая база безнадежно устарела и до сих пор ориентируется на эпоху стационарных телефонов. Стартап Prepared предлагает революционное решение — платформу на базе искусственного интеллекта, способную трансформировать работу диспетчеров и спасать жизни людей в критических ситуациях. В новом выпуске подкаста «First Time Founders» на канале Prof G Markets обсуждаются системные вызовы экстренных служб, реальная польза ИИ для общества и тернистый путь внедрения инноваций в консервативный государственный сектор.
🛑 Кризис американской службы 911: почему система отстает от времени 2:53
Каждый год в США фиксируется около 240 миллионов обращений в службу 911, причем 85% из них поступают с мобильных телефонов. Несмотря на это, базовая инфраструктура экстренных служб все еще опирается на технологии эпохи стационарных телефонов, способные принимать исключительно аудиосигнал.
По словам Майкла Чайма, сооснователя и исполнительного директора стартапа Prepared, современные диспетчерские центры сталкиваются с двумя фундаментальными проблемами:
- Чрезмерная нагрузка на человека: объем вызовов в американских городах растет, в то время как уровень комплектования штата операторов неуклонно снижается.
- Фрагментированность рабочих инструментов: диспетчерам приходится работать в условиях хаоса, управляя одновременно 8–10 экранами для отслеживания локации, протоколов, маршрутизации звонков и ввода данных.
Отдельной системной проблемой, как отмечает спикер, является структура распределения звонков. Около 60% всего трафика службы 911 составляют звонки, не связанные с чрезвычайными ситуациями (жалобы на шум, парковку и т. д.), что превращает экстренную службу в «свалку» для любых городских запросов и парализует работу операторов.
Ситуация усугубляется кадровым кризисом. Чайм утверждает, что после общественной кампании по дефинансированию полиции («defund the police») престиж и восприятие благородства этой профессии в американском обществе сильно изменились. Кроме того, во многих регионах диспетчеры юридически классифицируются как офисные сотрудники, а не как сотрудники экстренных служб, из-за чего они получают более низкую зарплату и урезанные льготы, ежедневно выслушивая худшие моменты в жизни людей.
🛠️ От школьного приложения до службы спасения: история создания Prepared 13:30
История стартапа Prepared началась около пяти лет назад, когда Майкл Чайм учился в Йельском университете, где играл в американский футбол. Впоследствии он получил престижную стипендию Thiel Fellowship и оставил учебу, чтобы полностью посвятить себя бизнесу.
Личным катализатором для Чайма стали трагические события его юности:
- В 2012 году, когда Майклу было 13 лет, в соседней общине в Огайо произошла стрельба в школе, что наложило глубокий отпечаток на всю его жизнь.
- Его поколение росло в условиях постоянного страха перед школьным насилием, что на пике движения «March for Our Lives» породило у него и его однокурсников сильное желание изменить ситуацию с помощью технологий.
Изначально команда разработала простое приложение для школ, позволяющее координировать действия во время угроз нажатием одной кнопки вместо использования устаревших раций. Однако настоящим прорывом стал вопрос одного из клиентов: «Как данные из приложения попадут в службу 911?».
Осознав, что обычный гражданин технически лучше оснащен для общения с другом, чем для связи со службой спасения в критический момент, Чайм начал лично посещать диспетчерские центры. Вместо ожидавшихся сверхсекретных технологий уровня ЦРУ он обнаружил там инструменты тридцатилетней давности. С этого момента главной целью компании стало создание технологического моста между возможностями современных смартфонов и государственными структурами.
🤖 ИИ как цифровой второй пилот: функционал и реальные кейсы 17:10
Первым продуктом Prepared была система, позволяющая оператору отправить звонящему текстовую ссылку, кликнув по которой, гражданин запускал прямую видеотрансляцию со своей камеры. Это кардинально меняет процесс спасения жизней.
В качестве примера приводится случай, когда человек задыхался, а диспетчер пытался объяснить алгоритм проведения сердечно-легочной реанимации (СЛР) по аудиосвязи. Включив видеотрансляцию через платформу Prepared, оператор мгновенно увидел, что именно звонящий делал неправильно, скорректировал его действия и спас жизнь пациенту. Аналогично, видео помогает пожарным службам правильно оценить масштаб возгорания еще до выезда и отправить адекватное количество ресурсов.
Сегодня Prepared — это полноценная ИИ-платформа, работающая по двум основным направлениям:
- Автоматизация рутинных процессов: Компания запустила голосового ИИ-агента для обработки неэкстренных вызовов (линии 311), который способен полностью вести диалог, вносить данные в систему и отправлять гражданам отчеты, разгружая городские службы на 40–60%.
- ИИ-сопилот для экстренных ситуаций: Система осуществляет синхронный перевод разговора в реальном времени (поддерживается до 30 языков), транскрибирует аудио и создает мгновенное резюме звонка для отправки спасателям.
Ярким примером автоматизации стал кейс города Балтимор. Местный департамент использовал ИИ Prepared для автоматического стопроцентного контроля качества (QA) всех звонков. Раньше ручная проверка случайной выборки охватывала всего 3% звонков в год. С внедрением ИИ система мгновенно анализирует 100% стенограмм, отслеживая триггерные слова (например, «СЛР») и проверяя соблюдение операторами жестких городских протоколов.
💼 Экономика безопасности: бизнес-модель и специфика B2G 28:24
Стартап Prepared демонстрирует стремительный рост: с момента запуска в 2019 году компания привлекла $145 млн инвестиций, включая недавний раунд серии C, возглавленный фондом General Catalyst. На текущий момент платформа развернута почти в 1000 агентств общественной безопасности в 49 штатах США, а штат компании приближается к 100 сотрудникам.
Бизнес-модель компании адаптирована под специфику государственного сектора и отличается от классического Enterprise-подхода:
- Тарификация по объему вызовов: Стоимость контракта зависит от количества звонков, проходящих через систему, что позволяет крупным мегаполисам и небольшим пригородам платить пропорционально своей нагрузке.
- Модульность продуктов: Города могут приобретать ИИ-агентов для обработки неэкстренных вызовов отдельно от основного интерфейса диспетчеров.
Майкл Чайм делит эволюцию основателя стартапа на три четких этапа, каждый из которых требует развития принципиально разных навыков:
- Личное исполнение: На старте основатель сам пишет код, общается с клиентами и осуществляет тяжелые продажи в госсекторе.
- Прямое управление: Появление небольших команд и необходимость координировать действия специалистов.
- Культура и операционная система: На этапе масштабирования (около 100 сотрудников) ключевой задачей становится внедрение общих ценностей и фреймворков для принятия решений в условиях распределенной по стране команды.
👁️ Проблема «Большого брата»: где пролегает граница приватности? 38:38
Внедрение ИИ в системы общественной безопасности неизбежно порождает дискуссии о конфиденциальности данных и рисках цифровой слежки. Эд Элсон отмечает, что хотя в Китае уровень преступности может быть ниже, это достигается за счет тотального контроля, камер на каждом шагу и досье на каждого гражданина, что неприемлемо для американского общества.
Чайм признает обоснованность этих опасений, но подчеркивает принципиальное отличие подхода Prepared:
- Принцип явного согласия (Permission-based): Сбор любых медиаданных от звонящего происходит строго после предоставления нескольких разрешений на смартфоне.
- Работа с существующим контуром данных: Компания не устанавливает новые уличные камеры. Запись и хранение аудиозвонков в 911 и так являются обязательным национальным мандатом в США. Платформа лишь задействует уже имеющуюся информацию, раскрывая ее потенциал в режиме реального времени для спасения людей.
🚀 Технологические тектонические сдвиги: инвестиционный потенциал 33:11
Отвечая на закономерный вопрос инвесторов о том, какую финансовую ценность может генерировать компания, работающая с недофинансированными местными властями, Майкл Чайм приводит в пример Figma и интернет-революцию. По его мнению, в моменты крупных технологических сломов аналитики часто недооценивают скрытый потенциал рынков, видя лишь 10% «айсберга» над водой.
В ИИ-будущем Чайм прогнозирует неизбежную конвергенцию разрозненных государственных систем. Сведение воедино аудио, радиосвязи, протоколов и баз данных позволит ИИ функционировать не как аппаратное решение, а как единая интеллектуальная софтверная прослойка.
Основатель описывает гипотетический сценарий будущего: на место происшествия, где фигурирует оружие и человек с аутизмом, система должна отправить офицера. Вместо того чтобы автоматически высылать ближайший патруль в одной минуте пути (который может быть новичком), ИИ анализирует исторические данные за 12 месяцев и предлагает отправить офицера, находящегося в двух минутах, у которого дома растет ребенок с аутизмом и который идеально справится с деэскалацией. Решение остается за человеком, но ИИ проделывает колоссальную аналитическую работу за секунды.
Главный совет Чайма молодым предпринимателям — мыслить первыми принципами и не тратить жизнь на создание условных сервисов быстрой доставки еды, а фокусироваться на сферах, где технологии могут приносить реальную, осязаемую пользу обществу.
