Логистика

10 ноября 2025

266

Внедрение ИИ в грузоперевозках: время собирать данные

Искусственный интеллект (ИИ) в грузоперевозках — реальность или красивые слова? И то, и другое, но для разных игроков.

Крупные ритейлеры и сервисы уже используют ИИ, а для среднего перевозчика речь пока идет только об инструменте для решения личных задач.

И главный ограничитель — не стоимость технологий, а степень цифровизации операционных процессов.

Руководитель продукта «Карго.Логистика» Илья Грачев объясняет, к чему готовиться и когда ждать полноценного появления искусственного интернета в отрасли.

Автор

Илья Грачев

руководитель продукта «Карго.Логистика»

Грузоперевозчики не готовы к ИИ из-за нехватки данных

Хотя в сети много говорят про искусственный интеллект в разных сферах, а до 45% транспортных компаний планируют внедрить его в свою работу в ближайшие 2-3 года — про реальное использование ИИ в грузоперевозках говорить пока рано.

Алгоритмы ИИ дают результат при обработке большого пласта данных. А грузоперевозчики в большинстве случаев слишком далеки от цифровизации и сбора информации, чтобы нейросети могли использоваться под задачи бизнеса.

Условно говоря, чтобы нейронка правильно отличила фотографию животного от человека, нужно не меньше 10 000 изображений. Для настройки ИИ-аналитики у компании с автопарком 5-7 машин просто не наберется достаточного количества действий.

Говорить про ИИ в грузоперевозках можно в контексте международных мультимодальных перевозок.

Сейчас многие мировые лидеры отрасли внедряют искусственный интеллект, чтобы повысить эффективность цепочки поставок. Например, найти самый быстрый и недорогой маршрут или подобрать подходящий транспорт.

В России мультимодальные перевозки находятся на этапе развития: пока участники проводят цифровизацию для работы с данными.

Про искусственный интеллект также говорят в контексте логистики крупных ритейлеров.

Компании внедряют ИИ для работы со складами и прогнозированием поставок, чтобы учитывать сезонный спрос и доставлять нужное количество товаров.

Как правило, это федеральные компании, которые масштабно оцифровывают процессы, собирают данные — а финансы и мощности позволяют использовать технологии искусственного интеллекта.

В магистральных грузоперевозках многие предприниматели предпочитают по старинке работать с бумажными документами, а записи ведут в Excel — то есть, опять же, цифровой информации, необходимой для работы ИИ, у них нет.

Иногда можно прочитать про сервисы для оптимизации маршрутов или расчета топлива, но это не про ИИ, а про математические алгоритмы. Нейросети в магистральных грузоперевозках сейчас внедрены на уровне «камера считывает номер машины и пропускает фуру на стоянку». Вот здесь реально задействован искусственный интеллект.

Как использовать ИИ в работе грузоперевозчиков сегодня

Грузоперевозчики могут использовать ChatGPT или DeepSeek в качестве поисковика, чтобы спросить про тренды грузоперевозок или запросить обзор платных дорог в России. Модели предоставляют общую информацию на основе данных из сети.

Дополнительно с помощью ИИ решают личные задачи, чтобы сэкономить время или упростить рутину. Например, можно загрузить законы, которые регулируют грузоперевозки, и попросить сформулировать резюме на понятном языке. Или попросить написать тексты объявлений или писем для партнеров. В общем, использовать нейросети в качестве личного помощника, но не как сервис для бизнеса.

Для использования и интеграции моделей ИИ в работу бизнеса придется выполнить два условия: нанять разработчиков, чтобы настроить цифровизацию для сбора данных. И обучить модель под собственные задачи.

При этом для обучения модели требуются огромный массив данных, которых нет у среднего грузоперевозчика. То есть модели бесполезны, если загрузить какие-то таблицы или записи из блокнота. Этого недостаточно для предиктивной аналитики.

На минимальном уровне получится настроить чат-бота для поиска заявок на досках объявлений — но не выйдет построить оптимальный маршрут с учетом затрат на бензин, расчета времени и выгоды перевозки.

DeepSeek дает справку по законам.

Что нужно для полноценного внедрения ИИ в отдельный бизнес

Для внедрения собственными силами понадобится создать IT-отдел и нанять разработчиков, промт-инженера, а также оплачивать доступ к модели. При этом специалисты будут нужны и после запуска этого продукта, так как модель придется дообучать и поддерживать работу.

Учитывая, что зарплата таких специалистов составляет 100-200 тысяч рублей плюс взносы, содержание отдела станет серьезной нагрузкой на бюджет.

Эту проблему решает цифровизация с помощью электронных сервисов. Например, в экосистеме «Каргономика» в едином личном кабинете выстраивают маршруты для экономии топлива, оптимизации логистики, а также обмена документами.

Сейчас автоматизация помогает экономить средства грузоперевозчиков и оптимизировать работу, а в будущем появится возможность анализировать эти данные с помощью ИИ для управления всеми процессами работы.

ИИ на минимальном уровне уже работает в нашей экосистеме. Например, во внутренних процессах, а в будущем мы внедрим модели искусственного интеллекта для обработки других данных. Некоторые предприниматели опасаются, что сбор данных работает против них, но это не так.

Пласты информации обезличены, а затем каждый может получать анализ работы с учетом работы всех участников рынка — то есть пользователи получат аналитику на основе полной картины на рынке, а не по своим 5-7 машинам.

Подобный подход цифровизации работает на рынке маркетплейсов. Сервисы аналитики берут данные всех продавцов, обезличивают и по этим данным предоставляют аналитику и прогнозы по товарам: например, ориентировочный объем продаж кроссовок осенью по определенной цене.

Самостоятельное внедрение ИИ в бизнес зависит не только от бюджета, но и от уровня проникновения цифровизации в бизнес-процессы и в целом от IT-культуры компании.

Уровень	Название	Характеристика	Что можно сделать	Проблемы
1	Начальный	Данные на бумаге и в табличках. Интуитивное принятие решений. Нет регламентов для процессов.	Простые чат-боты. Базовые отчеты. Пилотные проекты.	Отсутствие данных и компетенций. Сотрудники сопротивляются изменениям.
2	Развивающийся	Цифровизация некоторых процессов. Использование базовых IT-систем. Сбор части данных.	Автоматизация отчетов, Начальная аналитика. Частичная оптимизация бизнес-процессов.	Нет нужного количества специалистов, Нет интеграции систем между собой, Низкое качество данных.
3	Определенный	Стандартизированные процессы, Внедрение метрик и KPI. Системный сбор данных.	Предиктивная аналитика, Комплексная автоматизация. Машинное обучение в разработке.	Интеграция решений. Масштабирование. Управление изменениями.
4	Управляемый	Data-driven культура. Решения на основе данных. Команда аналитиков.	Сложные системы машинного обучения. Оптимизация в режиме реального времени. Элементы автономности.	Сложность систем. Зависимость от данных. Кибербезопасность.
5	Оптимизирующий	ИИ в ядре процессов. Самообучающиеся системы. Философия непрерывного совершенствования.	Автономные системы. Квантовые алгоритмы, Когнитивные вычисления.	Этика Социальное принятие Барьеры регуляторов.

Цифровой экспедитор и предсказание поломок: три сценария для ближайшего будущего

До широкого внедрения ИИ в работу грузоперевозчиков остается 1-2 года. Для того, чтобы стать участником процесса, нужно уже сейчас переходить к цифровизации работы. При этом вкладывать огромные средства в покупку или настройку программного обеспечения необязательно.

Проще всего можно будет встроить ИИ в бизнес грузоперевозок в рамках сервисов: это доступнее в финансовом плане, и не придется отвлекаться на разработку. Уже сейчас стоит внедрять хотя бы ЭДО: с осени 2026 года транспортные накладные перейдут в электронный вид, а постепенно цифровизация затронет все направления работы.

После цифровизации нейросети в грузоперевозках возьмут на себя несколько функций:

Цифровой экспедитор. Грузоперевозчики часто работают по 2-3 маршрутам, но логисты не успевают изучить новые направления: считают, что столкнутся с простоем или невыгодной стоимостью. ИИ на основании больших данных порекомендует новые подходящие и обоснованные направления.
Оптимизация последней мили. ИИ станет работать со всеми системами сбора данных: CRM, системой автоматизации складов, машинами, сервисами карт и навигаторов. Это позволит проанализировать все факторы, которые могут повлиять на доставку груза: пробки, дождь, обвал асфальта, отключение электричества на складе.
Оптимизация маршрутов в реальном времени. ИИ не просто выстроит маршрут с экономией времени и средств, но и проведет анализ состояния ТС и предскажет возможные поломки в рейсе. Например, перед маршрутом появится сигнал, что колесо может выйти из строя на полпути и на карте появятся сервисы, где смогут устранить поломку. Сервис также рассчитает, сколько времени потеряет водитель в этом случае.
Оформление заявки. Сервисы на основе ИИ проанализируют возможности грузоперевозчика, найдут подходящие заявки и возьмут на себя оформление документов.

Эти возможности закрыты для предпринимателей, если заниматься процессом самостоятельно. А вот если стать частью цифровой экосистемы, ИИ реально поможет в организации эффективных грузоперевозок.

Пока стоит заниматься цифровизацией бизнес-процессов, чтобы быть готовым к внедрению искусственного интеллекта для своей пользы: внедряйте ЭДО, системы финансового учета, оптимизации логистики и затрат на топливо.

Главное для грузоперевозчиков

ИИ — это следующий этап, а в приоритете цифровизация. Нужно переходить на ЭДО и учетные системы для сбора данных, чтобы использовать ИИ в будущем для оптимизации бизнес-процессов.
На данный момент ИИ — личный ассистент, а не управляющий логистикой. GhatGPT и DeepSeek подходят для документооборота, анализа нормативов и коммуникаций, но не для построения маршрутов или предиктивной аналитики.
Доступ к сложному ИИ возможен через сервисы, а не своими силами. Внедрять собственные модели дорого и неэффективно. Готовьтесь подключаться к готовым экосистемам, которые превратят ваши данные в аналитику.

Добавить комментарий Отменить ответ

Этот сайт использует Akismet для борьбы со спамом. Узнайте, как обрабатываются ваши данные комментариев.

Вход

Регистрация