Основатель и директор "Биржи грузоперевозок ATI.SU" Святослав Вильде рассказывает, как компьютерное зрение, машинное обучение и генеративные нейросети способны автоматизировать целые процессы в логистике: общение с клиентами и сотрудниками, контроль перевозки, прогнозирование спроса и непосредственно доставку груза с помощью беспилотного транспорта.

Многие процессы в логистике можно автоматизировать и без применения искусственного интеллекта — половина предприятий отрасли до сих пор не перешла на электронный документооборот, не использует платформы для поиска грузов и инструменты для отслеживания перевозки. Хотя внедрение таких решений не требует больших инвестиций и имеет доказанную эффективность.

Компании, которые прошли этап базовой автоматизации, рассматривают внедрение продвинутых технологий — и в первую очередь, искусственного интеллекта. Согласно исследованию Strategy Partners, 45% участников логистического рынка планируют использовать ИИ в ближайшие 2 — 3 года.

Можно выделить пять сценариев применения ИИ в логистике, которые могут дать наиболее значимый эффект для отрасли.

Беспилотные грузовики

Самым заметным и обсуждаемым применением искусственного интеллекта в логистике стали беспилотные грузовики. Последние два года технология активно тестируется на российских дорогах. В 2023 году первые автономные большегрузы КАМАЗ выехали на трассу М-11 — тогда в кабине находились операторы, готовые перехватить управление. С 2024 года беспилотные грузовики курсируют между Москвой и Петербургом без участия человека. В 2025 году они появились на ЦКАД. Недавно автономный тягач добрался из Петербурга до Казани — в 2,5 раза быстрее, чем это сделал бы грузовик с водителем при соблюдении условий режима труда и отдыха.

Внедрение беспилотных грузовиков могло бы стать ответом на острый кадровый кризис: 70% российских перевозчиков сталкиваются с нехваткой водителей. Автономный транспорт может работать круглосуточно, не требует отдыха, не болеет и не уходит в отпуск. Кроме того,он снижает риск аварий благодаря исключению человеческого фактора, который является причиной большинства ДТП.

Еще одно преимущество беспилотных систем — их способность работать с опасными грузами и в опасных условиях без риска для человеческой жизни. Перевозка химикатов, взрывчатых веществ или радиоактивных материалов может быть полностью доверена автоматике. Также беспилотники незаменимы в зонах с неблагоприятной экологической обстановкой или в условиях чрезвычайных ситуаций.

Однако пока развитие автономных перевозок тормозит их стоимость — беспилотные технологии экономически нецелесообразны для большинства участников рынка в краткосрочной перспективе. Технология станет по-настоящему массовой только тогда, когда достигнет экономической эффективности. При этом важно понимать: даже полностью автономные грузовики потребуют дистанционного контроля и управления со стороны людей. Возникнет новая профессия — оператор беспилотного транспорта, который будет одновременно управлять несколькими автомобилями и вмешиваться в критических ситуациях.

Первая линия поддержки

Более понятный и доступный сценарий применения ИИ в логистике — автоматизация клиентской и технической поддержки. Логистические операции сопряжены со множеством вопросов: от отслеживания груза и проверки статуса платежа до решения технических неполадок в сервисе. Традиционно на эти запросы отвечают операторы. Если поток сообщений большой, то возникают задержки в предоставлении информации или решении проблем.

Интеллектуальные чат-боты берут на себя первую линию поддержки: они способны вести осмысленный диалог благодаря доступу к внутренним базам знаний компании. Например, бот может быть подключен к базам данных о тарифах, статусах перевозок, документации по работе с платформой и часто задаваемым вопросам.

Например, клиент обращается в поддержку через чат на сайте или в приложении. ИИ-бот анализирует запрос, определяет его суть и находит релевантную информацию в подключенных ресурсах (базе знаний, истории заказов, финансовых данных). Если вопрос слишком сложен или уникален, бот автоматически и без задержек переключает клиента на специалиста, предварительно собрав всю необходимую первичную информацию. Это освобождает время операторов для решения действительно нетривиальных задач.

ИИ-диспетчер

Искусственный интеллект может взять на себя роль диспетчера — контролировать перевозку и общаться с водителями. Так, в задачи ИИ-диспетчера может входить регулярный сбор данных: уточнить местоположение транспортного средства, зафиксировать статус выполнения рейса, отследить состояние груза и технические параметры работы машины (например, уровень топлива), а также спрогнозировать и скорректировать ожидаемое время прибытия.

Полученная информация в реальном времени интегрируется в систему управления транспортом (TMS), обеспечивая прозрачность перевозки и формируя надежную аналитическую базу для дальнейшей оптимизации логистических процессов.

Голосовые интерфейсы

Современные логистические платформы позволяют подбирать грузы и искать транспорт, используя различные фильтры. В ближайшее время взаимодействие с платформой может быть автоматизировано: вместо ручного ввода данных — голосовые ИИ-ассистенты. Их задача — стать интеллектуальным посредником между пользователем и платформой, максимально упростив и ускорив процессы.

Например, вместо того чтобы вручную выбирать параметры в фильтрах, пользователь сможет продиктовать запрос: "Найди груз из Москвы в Санкт-Петербург на послезавтра, тентованный". ИИ распознает естественную речь, извлечет ключевые параметры (город отправления, назначения, тип кузова, дату) и автоматически заполнит поисковую форму, выдавая релевантный результат.

Аналогичным образом работает размещение информации о свободном транспорте. Пользователь сообщает ассистенту: "У меня свободна машина в Самаре послезавтра, готова ехать в Москву, но не в регионы Сибири". ИИ-помощник анализирует эту фразу, определяет все существенные условия (локация, дата, направление, ограничения) и создает объявление в соответствующем разделе платформы, корректно заполнив все необходимые поля.

Ассистент трансформирует модель взаимодействия с логистической платформой, делая управление перевозками более быстрым и комфортным.

Системы поддержки принятия решений

Искусственный интеллект возьмет на себя более сложные задачи прогнозирования. Традиционные методы, основанные на статичных алгоритмах и экспертных оценках, не справляются с современными объемами информации и высокой скоростью изменения рыночных условий. ИИ обрабатывает большие массивы структурированных и неструктурированных данных — от истории продаж и сезонных колебаний до макроэкономических индикаторов и данных о погоде. Это позволяет с высокой точностью предсказать спрос на товары и оптимизировать уровни складских запасов — устраняя излишки, ведущие к заморозке капитала, и избегая дефицита, провоцирующего упущенную выгоду.

ИИ способен моделировать события. Например, управление цепями поставок скоропортящихся товаров. Датчики IoT (Интернета вещей), установленные в транспорте, непрерывно передают информацию о температуре, влажности и других критических параметрах груза. ИИ-система анализирует эти потоки данных в контексте внешних условий (например, пробок на маршруте) и рекомендует оптимальный сценарий: продолжить доставку, перенаправить груз на промежуточный склад для сохранности или инициировать возврат отправителю, минимизируя финансовые потери.

Искусственный интеллект позволит компаниям не просто реагировать на изменения, а предвосхищать их, переходя от тактического планирования к стратегическому, основанному на данных и прогнозах.

Начинать внедрение ИИ лучше с небольших пилотных проектов. Чат-бот для общения с клиентами, система прогнозирования спроса для одного склада, оптимизация маршрутов для части автопарка — такие точечные решения позволяют оценить эффективность технологии без больших рисков. Однако важно понимать: внедрение искусственного интеллекта без базовой автоматизации процессов — внедрения ЭДО, автоматического поиска грузов и транспорта, отслеживания перевозки — не имеет смысла.