Умение работать с искусственным интеллектом в сфере логистики уже превращается в навык категории «must have». Нейросети становятся инструментом подобным тому, которым стали для отрасли Excel и ERP-системы. Это неудивительно: логистика стала одной из самых быстро цифровизирующихся областей — достаточно взглянуть на эксперименты с роботизацией складов и IoT-сенсорами.
За автоматизацией неизбежно наступает эпоха когнитивных инструментов, которые не только исполняют, но также советуют, анализируют и прогнозируют. И в этом деле нет равных ИИ-ассистентам.
Новая цифровая эпоха
ИИ-ассистент — это цифровой помощник, например, ChatGPT, GigaChat, Gemini или YandexGPT, а также более специализированные решения: к ним относятся AI for Supply Chain от IBM или Blue Yonder Luminate. Ему можно написать: «Найди ближайшие склады и рассчитай стоимость доставки», и он это сделает — выдаст список с ценами. В ситуации, когда большая часть рабочего времени современного логиста уходит на поиск, сведение и проверку данных, это очень эффективный помощник.
Большие языковые модели способны быстро обрабатывать огромные объемы данных, при этом без риска человеческого фактора. Учитывая, что логистика сейчас работает именно с такими объемами информации, ИИ становится незаменимым подспорьем, особенно в кризисных ситуациях — когда речь идет, например, о сбое поставок или резком росте спроса.
ИИ-ассистенты в логистике
Говоря именно о логистике, ИИ-ассистенты могут решать целый спектр задач.
1. Аналитика и прогнозирование
Логистика строится на данных, а обработка данных — то, с чем искусственный интеллект справляется лучше всего. ИИ умеет строить прогнозы по спросу и запасам, предсказывая, какой товар, где и когда потребуется. Например, локальные операторы могут применять ассистента, который получает данные из 1С или WMS и выдает подсказку: «Через неделю ожидается рост спроса на питьевую воду на 12% в южных регионах. Рекомендуется увеличить отгрузку со склада № 2».
Помимо этого, нейросети могут оптимизировать маршруты с учетом динамических факторов, таких как погода, пробки и загруженность портов. Российская компания вполне может использовать ИИ-агента, который анализирует пробки по API «Яндекса», данные о погоде и расписание разгрузки — и предлагает оптимальный маршрут с расчетом топлива и времени прибытия.
Еще один пример: даже в отлаженных цепочках поставок время от времени появляются «бутылочные горлышки»: задержка в разгрузке, нехватка складских ячеек, переполненные маршруты. Искусственный интеллект способен предупредить о таких моментах заранее.
2. Оперативная поддержка
ИИ-инструменты помогают логистам и в ежедневной работе. Они снимают рутину, ускоряют обмен информацией, повышают точность и дают возможность концентрироваться на задачах более высокого уровня. Например, это может быть автоматическое составление отчетов из ERP, WMS, CRM и Excel-таблиц: ассистент просто изымает из них нужную информацию и формирует сводку — по требованию или регулярно. Причем на это способны практически все современные нейросети, включая Perplexity. Она понимает контекст, может анализировать информацию и составлять отчеты, а еще прекрасно работает в том числе из России. Подробнее о ее возможностях можно узнать на большом практикуме по Perplexity AI от онлайн-университета «Зерокодер». На практикуме будет информация и об агенте Labs, который способен заменить целую команду специалистов.
Нейросети могут составлять шаблоны писем, а чат-боты — вести полноценную переписку с партнерами. Продвинутые боты понимают контекст («где мой груз?»), вытягивают данные (номер накладной, статус из WMS/TMS) и отвечают без привлечения человека. Быстрая реакция снижает недовольство клиентов, а если она персонализированная, на что чат-боты тоже способны, то еще и добавляет плюс в репутацию компании.
Помощь при обучении новых сотрудников — еще один способ использовать ИИ в логистике. Нейросети способны осуществлять быстрый поиск по базам знаний, выдавать интерактивные подсказки и даже отслеживать прогресс новых сотрудников с рекомендациями по улучшению работы.
3. Интеграция с системами управления
Будущее уже наступило — ИИ-ассистенты активно интегрируются в такие системы управления, как SAP, Oracle SCM, Microsoft Dynamics и Odoo. Например, SAP Joule: генеративный ИИ-copilot от SAP, предназначенный для интеграции в приложения бренда. Он способен выдавать ответы, если сформулировать к нему запрос на естественном языке, а также предлагать различные действия.
Другой пример — ИИ-ассистент для Microsoft Dynamics 365 и его модуля Supply Chain Management (SCM). По словам разработчиков, он позволяет сотрудникам цепочки поставок получать подсказки, видеть предупреждения о возможных сбоях и выступать проактивно. В него встроена система «In-App Help & Guidance» с подсказками для пользователей.
Логистике такие системы помогают автоматизировать сценарии, ускорять работу и сокращать количество используемых инструментов: вместо нескольких пользователи получают одного «умного» ассистента.
Почему логисты должны уметь работать с ИИ
В сердце любой системы с ИИ-ассистентами лежит методика human-in-the-loop — человек в центре всего. Нейросети не заменяют логиста, но усиливают его: сокращают количество рутины, оставляя больше времени для тех задач, решить которые способен только человек. Они также увеличивают скорость принятия решений и делают их точнее. Например, в анализе данных это важный момент: машина не устает, у нее не снижается концентрация к концу рабочего дня, а значит нивелируется человеческий фактор.
Компании, которые используют искусственный интеллект, получают весомое преимущество уже сегодня:
- снижается пробег без груза/пассажира на 20%;
- увеличивается точность прогнозирования спроса до ~95%;
- уменьшается количество излишних запасов на 25%.
И это сейчас, когда внедрение ИИ пока не носит системный характер. В ближайшем будущем цифры будут только увеличиваться.
Ключевые навыки логиста будущего
В будущем специалист-логист должен будет уметь работать с нейросетями — от этого зависит то, насколько эффективно он сможет решать задачи. В частности, ему потребуются навыки промпт-инжиниринга, а именно способность получать нужные ответы от нейросети и избегать «мусорных» данных. Ему нужна будет определенная гибкость и способность быстро обучаться, осваивая новые ИИ-инструменты и интеграции в привычные системы управления.
Другими ключевыми навыками являются критическое мышление, которое позволит корректно распознавать «галлюцинации» нейросети, и аналитическая грамотность — способность интерпретировать результаты прогнозов.
Главная задача логиста будущего — не соревноваться с машиной, а использовать ее как партнера. Те, кто научится выстраивать с ИИ продуктивный диалог, выигрывают дважды: получают точность алгоритмов и сохраняют гибкость человеческого опыта.
Именно поэтому сегодня умение работать с ИИ-ассистентами — это полноценный фактор профессиональной устойчивости. Через несколько лет на рынке труда будут цениться не просто логисты, а логисты, которые говорят с искусственным интеллектом на одном языке.
Реклама ИНН 9715401631 ООО «Зерокодер» erid:2SDnjemN7Y3
