За последние несколько лет мне довелось наблюдать эту трансформацию не со стороны, а внутри собственного бизнеса. Мы внедряли цифровые технологии постепенно: сначала автоматизировали отдельные процессы, затем начали использовать алгоритмы для анализа данных, а позже передали искусственному интеллекту часть функций логистов и диспетчеров. Именно этот опыт убедил меня, что главный эффект ИИ заключается не в сокращении людей, как принято считать, а в изменении самой модели работы.
Искусственный интеллект забирает рутину, а не профессию
Когда говорят, что ИИ скоро заменит логистов, обычно упускают одну важную деталь. Любая профессия состоит из двух частей. Первая — это повторяющиеся операции, которые ежедневно отнимают значительную часть рабочего времени. Вторая — задачи, требующие опыта, переговоров, понимания ситуации и ответственности за принятое решение.
В логистике рутинных процессов особенно много. Это обработка заявок, подбор перевозчиков, расчет ставок, распределение заказов, поиск свободного транспорта, проверка документов, анализ загрузки автомобилей. Все эти действия строятся на работе с большими объемами данных и четкими правилами. Именно поэтому алгоритмы справляются с ними значительно быстрее человека.
Сегодня искусственный интеллект способен за считанные секунды проанализировать стоимость перевозки, сроки доставки, историю сотрудничества с перевозчиком, его надежность, текущую загрузку транспорта и сразу предложить оптимальное решение. Еще недавно на такую работу у специалиста могли уходить десятки минут.
Но это вовсе не означает, что профессия становится ненужной.
Почему человека заменить пока невозможно
Логистика — это не только цифры и алгоритмы. Каждый день возникают ситуации, которые невозможно заранее предусмотреть.
Перевозчик отказался от рейса. Клиент изменил условия поставки. Машина сломалась в дороге. Возникла задержка на пограничном переходе. Появился срочный заказ, который необходимо встроить в уже сформированный график.
Во всех этих случаях важно не просто обработать информацию, а договориться с людьми, оценить риски, найти компромисс и принять решение, за которое кто-то будет нести ответственность.
Именно здесь опыт специалиста остается незаменимым. Искусственный интеллект способен предложить несколько вариантов действий, подсказать наиболее эффективный сценарий, предупредить о рисках. Но окончательное решение по-прежнему принимает человек.
Поэтому, на мой взгляд, в ближайшие годы изменятся не профессии, а требования к специалистам.
Самая большая ошибка при внедрении ИИ
За последние годы мне удалось увидеть и другую сторону цифровизации. Многие компании считают, что достаточно купить современное ИИ-решение — и эффективность бизнеса автоматически вырастет. Мы тоже в начале пути думали примерно так.
Казалось, что стоит подключить алгоритмы к заявкам, базе перевозчиков и расчету ставок — и система сразу начнет работать быстрее людей. На практике первые результаты оказались совсем другими. Алгоритмы принимали решения на основе тех данных, которые уже существовали внутри компании. А эти данные содержали ошибки, дубли, разные стандарты оформления заявок и неполную информацию о перевозчиках. В результате система честно анализировала хаотичную информацию и иногда предлагала решения хуже, чем опытный логист.
Именно тогда стало очевидно, что проблема не в искусственном интеллекте. ИИ не способен навести порядок в бизнесе. Он лишь усиливает то, что уже существует внутри компании. Если процессы выстроены грамотно, алгоритмы ускоряют развитие. Если внутри хаос, они начинают масштабировать этот хаос.
Что изменилось после того, как мы перестроили процессы
После этого мы полностью пересмотрели подход к цифровизации. Сначала стандартизировали процессы, очистили базы данных, убрали дубли, унифицировали оформление заявок и правила расчета ставок. Только после этого снова начали внедрять искусственный интеллект.
Результат оказался совершенно другим. Сегодня в ГК «Маршал» работают ИИ-логист и ИИ-диспетчер, которые помогают автоматически распределять заявки, анализировать рыночные ставки, подбирать перевозчиков и ускорять обработку заказов. При этом принципиально важно понимать: технология не принимает бизнес-решения вместо сотрудников. Она берет на себя повторяющиеся операции и помогает специалистам быстрее принимать решения.
Благодаря этому нам удалось сократить объем рутинной операционной работы примерно на 40%, а скорость экспедирования увеличить примерно в полтора раза. Но для меня гораздо важнее другой результат. Логисты перестали заниматься бесконечными обзвонами, ручными расчетами и переносом информации между системами. Освободившееся время они направили на работу с клиентами, решение нестандартных задач, анализ рисков и повышение качества сервиса. Именно в этом, на мой взгляд, и заключается настоящая ценность искусственного интеллекта.
Какими будут специалисты через несколько лет
Уже сейчас становится заметно, как меняются требования работодателей. Еще недавно главным преимуществом считалось умение быстро оформлять документы или вручную рассчитывать маршруты. Сегодня эти функции постепенно автоматизируются. На первый план выходят совсем другие компетенции: умение работать с цифровыми платформами, анализировать данные, контролировать автоматизированные процессы и принимать решения на основе аналитики.
При этом еще более ценными становятся навыки, которые сложнее всего автоматизировать: ведение переговоров, управление конфликтными ситуациями, работа с клиентами и принятие решений в условиях неопределенности.
По сути, логист постепенно превращается из исполнителя отдельных операций в менеджера цифровых процессов.
Что это означает для рынка
Сегодня уже бессмысленно спорить о том, придет ли искусственный интеллект в логистику. Он уже работает во многих российских компаниях и постепенно становится частью повседневной деятельности отрасли.
Настоящий вопрос заключается в другом: насколько быстро бизнес сможет перестроить процессы и подготовить специалистов к новой модели работы.
Я убежден, что выиграют не те компании, которые первыми купят очередной модный ИИ-сервис, а те, кто сумеет выстроить качественную систему управления, привести в порядок данные и научить сотрудников эффективно использовать новые инструменты.
То же самое касается и специалистов. Конкурировать с искусственным интеллектом в скорости обработки информации бессмысленно. Намного важнее научиться использовать его как помощника, который освобождает от рутины и позволяет сосредоточиться на задачах, где человеческий опыт по-прежнему незаменим.
Именно поэтому я рассматриваю появление ИИ-диспетчеров не как угрозу для профессии, а как начало нового этапа развития российской логистики. Технологии меняют не людей, а подход к работе. И, на мой взгляд, именно эта трансформация станет одним из главных факторов развития отрасли в ближайшие годы.