ИИ на практике и простым языком. Что уже работает в логистике и к чему готовиться? Как искусственный интеллект меняет логистику и экономит миллионы рублей, автоматизируя выполнение рутинных задач? Реальные записи звонков, сделанных «роботами».
О перспективах использования ИИ в логистике рассказывает основатель компании Кинетика ТМС Иван Бычкарь.
Искусственный интеллект – тема уже давно и уверенно прочно обосновавшаяся на первых полосах всех новостных лент.
А что в логистике? Не видно что-то громких заявлений и прорывов в этой сфере. Давайте разбираться.
Чаты GPT всех мастей, Grok Илона Маска, китайский Deep Seek и прочие нейросетки – потихоньку входят в нашу частную жизнь. Но значительно медленнее они проникают в работу.
Почему? Потому что можно натренировать сетку в 90% случаев давать верный ответ на вопрос за Х миллионов рублей. А чтобы довести этот показатель до 100% нужно потратить ещё 50Х миллионов рублей. Очень дорого это и хлопотно. А для бизнеса это 10% ошибок - критичны. Нельзя внедрить решение, которое «почти» работает.
Тем не менее, цифра в логистику постепенно проникает. Приведу несколько примеров.
Тест Алана Тьюринга пройден.
Тест Тьюринга - это эксперимент, который в 1950 году Алан Тьюринг предложил в качестве проверки, может ли компьютер вести себя неотличимо от человека.
Нас всех утомили звонки с рекламой, какими-то предложениями, которые сыпятся на мобильный телефон. И вызывают исключительно раздражение, когда мы четко слышим, что на том конце провода крутится запись.
Помните, так начала делать одна ювелирная компания много лет назад? Они еще голосом звезд записывали сообщения. Сейчас это широко распространенная практика, и кроме бешенства она у большинства покупателей ничего не вызывает.
А что, если я скажу, что вам может позвонить машина, а вы проведете с ней двухминутную беседу и у вас даже мысли не возникнет, что вы с роботом разговариваете? Звучит пугающе, да?
Покажу на двух примерах из мира логистики, как это выглядит уже сейчас.
1. ИИ менеджер по логистике:
Здесь ИИ менеджер звонит в компанию на офисный телефон, общается с секретарём, отрабатывает возращения, узнает контактный телефон ЛПР. Больше всего мне в этом примере нравится, как нейросеть “угукает”, когда записывает номер. Это впечатляет.
Слушайте до конца.
2. ИИ диспетчер
Здесь ИИ диспетчер звонит водителю, чтобы взять у него отчет о перевозке.
Зачем он нужен такой, спросите вы? А если у вас 700 грузовиков в парке? Посчитаем сколько таких звонков в день будут делать живые люди. И сколько денег можно сэкономить внедрением такого решения.
700 машин в рейсе. 2 звонка каждому водителю в течение дня. 3 минуты на звонок.
700*2*3=4200 мин (70 часов) в день.
Это 10 человек на полный рабочий день.
Пусть оклад такого человека 70 000 руб. Скромный.
700 000 руб. в месяц.
8 400 000 руб. в год.
Неплохая такая экономия. Думаю, в ближайшем будущем весь рынок будет пользоваться подобными решениями.
Какие ещё решения уже вовсю используются логистическими компаниями?
WMS — Автоматизация и роботизация складов
TMS — Системы управления транспортом
Крупные компании внедряют ML (Machine Learning) системы для аналитики и оптимизации (управление грузопотоками, запасами, маршрутизация).
ЭДО для бухгалтерии уже стало неотъемлемой частью нашей жизни.
И не за горами Электронная Транспортная Накладная. Она, правда, уже давно маячит где-то на горизонте и всё никак не доберется до реальной жизни. Сложности с её внедрением безусловно есть. Но скоро они будут решены.
Согласно исследованиям, 29% компаний в отрасли транспорта и логистики в России имеют стратегию цифровой трансформации, а 45% из них планируют использовать технологии искусственного интеллекта (в том числе генеративного — ГенИИ) в перспективе 2–3 лет (до 2027–2028 годов).
Недавно прошло мероприятие в МШУ Сколково — «Логистика 2030». Там было 70 человек из всех областей логистики (3PL, ВЭД, ЖД, Склады и тд).
70 профессионалов на протяжении 8 часов по определенной методологии пытались выяснить, что же будет с нашей отраслью в 2030 году.
Результатом стал документ, тепловая карта, где показано, какие вопросы будут наиболее важны для отрасли.
И оказалось что все, ВСЕ эти вопросы так или иначе связаны с IT:
- роботизация и роботизированные склады,
- ИИ-агенты и ассистенты,
- ML-прогнозирование,
- ИИ в функции маршрутизации, предиктивная аналитика,
- цифровые финансы и платежи на блокчейн,
- бесшовная цифровизованная таможня,
- беспилотный грузовой транспорт.
Всё это ждёт нас в будущем. И никуда от этого не деться.
Что делать нам, простым смертным из малого и среднего бизнеса? Ну, во-первых — интересоваться, держать руку на пульсе. Компании которые цифре не будут внимания уделать — точно совсем скоро потеряют конкурентоспособность. Ну и конечно же в меру финансовых возможностей — пробовать что-то внедрять и применять у себя.
На все эти темы пишу у себя в TG-канале.
Иван Бычкарь, основатель компании Кинетика ТМС. 3 года назад запустил продажи своей TMS системы, 10 лет занимается цифрой и айти в логистике.
