ИИ идет в логистику, но вряд ли сэкономит деньги: аналитика

ИИ в логистике сегодня продают почти как универсальное средство от всех болей перевозчика: меньше топлива, меньше простоев, меньше ошибок, больше контроля. Звучит красиво, особенно для рынка, где маржа давно не балует. Но в реальности искусственный интеллект дает результат только там, где компания уже навела порядок в данных, процессах и ответственности. CargoNews разобрал применение ИИ на примере литовских транспортных компаний.

Рынок искусственного интеллекта для логистики растет так быстро, что цифры уже выглядят почти фантастически. По оценке DataM Intelligence, глобальный рынок AI in Logistics в 2025 году достиг 21,7 млрд долларов, а к 2033 году может вырасти до 435,6 млрд долларов. В более ранней оценке компании, которую сейчас цитируют литовские транспортные технологические компании, фигурировала похожая логика роста: с 15,28 млрд долларов в 2024 году до 306,76 млрд долларов к 2032 году.

В Литве транспорт и логистика остаются одними из ключевых отраслей экономики: Министерство транспорта и коммуникаций называет этот сектор значимой частью ВВП, а в профильных оценках часто фигурирует доля около 10% и выше. Поэтому если ИИ действительно начнет менять управление перевозками, литовские перевозчики окажутся не зрителями, а участниками этого процесса.

Пока транспортный сектор в Европе не выглядит отраслью, которая уже массово живет в ИИ-будущем. По данным OECD, в 2024 году искусственный интеллект использовали только 8,1% предприятий сектора транспорта и складирования в ЕС. Для сравнения: в сфере информации и коммуникаций показатель превышал 40%, а в профессиональных, научных и технических услугах был выше 30%.

То есть разговор об ИИ в логистике пока звучит немного парадоксально: рынок растет бешено, презентации становятся все смелее, но у многих перевозчиков реальность по-прежнему состоит из Excel, мессенджеров, ручной сверки документов и звонков водителям. Однако эксперты уверены: просто еще не все видят в инновациях огромный потенциал.

Где ИИ уже может быть полезен перевозчику

По данным Eurostat, в 2025 году 20% предприятий ЕС с численностью от 10 сотрудников уже использовали технологии искусственного интеллекта. В 2024 году таких было 13,5%. Рост заметный, и транспорт постепенно втягивается в этот процесс.

Самые понятные для перевозчика зоны применения – маршруты, топливо, работа водителя, документы, статусы рейсов и управление автопарком. На бумаге все выглядит просто: система анализирует маршрут, цены на топливо, рабочее время водителя, ограничения по отдыху, состояние заказа, документы и может быстрее предложить решение, чем диспетчер, который одновременно ведет 20 машин и отвечает в 5 чатах.

Руководитель литовской транспортно-технологической компании Fleethand Томас Сергадеев считает, что самые большие изменения происходят в ежедневных мелких решениях, которые транспортная компания принимает сотни и тысячи раз.

«Мы видим все больше компаний, которые уже сегодня применяют ИИ для планирования маршрутов, оптимизации расходов на топливо или администрирования документов. ИИ-решения в этих сферах дают то, что человек часто не может сделать достаточно быстро. Например, могут автоматически спланировать заправку по маршруту, а при изменении цен на топливо сразу пересчитать план и предложить более экономичный вариант. Похожим образом могут планироваться и места остановок водителей с учетом их времени вождения и отдыха», – говорит он.

Для автоперевозчика это звучит вполне практично. Если система действительно умеет пересчитывать маршрут с учетом топлива, стоянок и режима труда водителя, она может экономить не абстрактные «ресурсы», а вполне конкретные деньги. Особенно когда у компании не 3 машины, а десятки или сотни тягачей на международных направлениях.

Рейсы, статусы и вечная боль диспетчера

Одна из самых неприятных частей транспортной работы – не сама перевозка, а постоянная неопределенность вокруг нее. Машина приехала на загрузку? Ее уже поставили к рампе? Водитель ждет документы? Вес изменился? Он действительно выехал или просто написал «уже»?

ИИ в логистике как раз и обещает убрать часть этой ручной нервотрепки. Не всю, конечно. Системы тоже ошибаются, а реальная логистика любит портить красивые планы. Но автоматическое обновление статусов, обработка сообщений водителя и связь с телематикой уже выглядят не фантастикой, а следующим этапом нормальной цифровизации.

«Новые технологии, развиваемые в транспортном секторе, помогают понять и то, что происходит в процессе перевозки. Например, когда тягач прибывает на место погрузки или покидает его, система может сама обновить статус задания. Точно так же она может идентифицировать факт погрузки или разгрузки по изменившемуся весу транспортного средства или понять содержание сообщения водителя и автоматически отметить, что он ожидает погрузочной рампы или выполняет другой этап задания», – сообщает Томас Сергадеев.

Для диспетчера это может означать меньше ручной работы. Для клиента – более точное ETA и меньше звонков в стиле «где машина?». Для водителя – потенциально меньше переписки, если система сама понимает часть событий по данным.

Но есть и обратная сторона. Чем больше решений принимает система, тем важнее вопрос ответственности. Кто отвечает, если алгоритм выбрал неудобную стоянку, не учел ограничение, неправильно распознал сообщение водителя или предложил заправку, где карта не работает? В транспортной компании такие ошибки быстро превращаются в штрафы, задержки и конфликты с клиентами.

Почему транспорт отстает от ИТ, но может быстро догонять

Транспортный сектор долго оставался более консервативным, чем финансы, электронная коммерция или ИТ. Причина понятна: в перевозках слишком много физической реальности. Машина должна приехать, водитель должен отдохнуть, груз должен быть загружен, документы должны совпасть, граница может забрать время, а клиент – внезапно поменять условия.

Но именно поэтому потенциал автоматизации здесь большой. В логистике огромные потоки данных: геолокация, расход топлива, рабочее время, документы, заказы, коммуникация с клиентами, состояние транспортного средства, история маршрутов, простои, штрафы, платные дороги. Эти данные часто живут в разных системах и не всегда аккуратно связаны между собой.

«Транспортный сектор ежедневно генерирует огромные объемы данных – от местоположения транспортных средств и расхода топлива до рабочего времени водителей, документов и коммуникации с клиентами. Именно в такой среде ИИ раскрывается лучше всего, потому что может не только анализировать информацию, но и в реальном времени помогать принимать решения», – говорит Сергадеев.

Это сильный аргумент, но в нем есть важное условие: данные должны быть систематизированы. Если статусы обновляются вручную с опозданием, документы хранятся в разных папках, часть коммуникации идет в мессенджерах, а топливные расходы потом сводятся вручную, ИИ сначала упрется не в отсутствие «инноваций», а в обычный операционный беспорядок.

И тут для перевозчиков начинается неприятная правда. Купить систему проще, чем перестроить процессы. Поставить на сайт слово «AI» проще, чем добиться, чтобы данные по рейсам, топливу, документам, водителям и клиентам были чистыми, полными и пригодными для автоматизации. Но без этого вся инновационная ИИ-система просто не будет работать. 

Что это значит для перевозчиков

Литовский транспортный бизнес живет в очень конкурентной среде. Международные рейсы, давление на маржу, рост расходов, требования клиентов к прозрачности, экологическая отчетность, дорожные сборы, контроль режима труда и отдыха, цифровые документы – все это уже давит на перевозчика без всякого ИИ.

Поэтому искусственный интеллект в ближайшие годы, вероятно, будет входить в отрасль как способ удерживать эффективность. Большие компании смогут быстрее внедрять платформы, интегрировать телематику, TMS, топливные карты, электронные документы и аналитику. Малые перевозчики рискуют оказаться в более сложной позиции: у них меньше денег на внедрение и меньше людей, которые могут заниматься цифровой перестройкой.

Но и у больших игроков нет автоматической победы в этом виртуальном соревновании. Если процессы плохо описаны, а данные грязные, ИИ будет просто быстрее производить ошибки.

Томас Сергадеев считает, что конкуренция в отрасли будет все больше переходить в технологические платформы.

«Наблюдая за тем, как быстро сейчас развиваются технологии, очевидно, что в ближайшее десятилетие и конкуренция в транспортном секторе нашей страны все больше будет перемещаться на технологические платформы», – говорит он.

С этим трудно спорить. Но речь не о том, что завтра ИИ заменит диспетчера, логиста или менеджера по транспорту. Скорее он будет постепенно забирать их рутину: пересчет маршрутов, обновление статусов, сверку данных, первичную обработку документов, анализ топлива, предупреждение о рисках и подсказки по решениям. А без человека (скажем канцеляритом, “ответственного лица”) в этих процессах, пусть даже оптимизированных, пока что никак. 

Регулирование тоже догоняет

Есть и менее рекламная сторона этой истории. В Европе ИИ уже рассматривают не просто как удобный инструмент для бизнеса, а как технологию, которую нужно контролировать. Особенно в транспорте, где решения системы могут влиять на маршрут, работу водителя, безопасность груза, обработку документов и персональные данные.

Поэтому перевозчикам придется смотреть на ИИ шире, чем на «умную программу для экономии топлива». Важно будет понимать, какие данные система собирает, кто имеет к ним доступ, как объясняется ее решение, кто проверяет ошибку и кто отвечает, если алгоритм предлагает неправильный вариант.

Рядом с AI Act работают и другие правила: защита персональных данных, кибербезопасность, требования к цифровым грузовым документам, интеллектуальным транспортным системам и безопасности транспорта. Для логистики это означает простую, но не очень удобную вещь: внедрять ИИ придется аккуратно, с понятными правилами внутри компании, а не по принципу «поставили платформу и пусть сама решает».

Для логистики это важно по 2 причинам. Первая – транспортные ИИ-системы часто работают с персональными и коммерчески чувствительными данными: водители, маршруты, клиенты, грузы, документы, геолокация. Вторая – некоторые решения могут влиять на безопасность и организацию движения.  

Чем больше автоматизации, тем больше вопросов: кто видит данные водителя, как долго они хранятся, можно ли объяснить решение системы, кто проверяет ошибку, кто отвечает перед клиентом и регулятором.

ИИ в логистике – уже не игрушка для конференций. Деньги в этот рынок идут, интерес растет, а транспорт постепенно догоняет отрасли, которые раньше ушли вперед в цифровизации. Для Литвы это особенно важно: страна слишком сильно завязана на транспорт и логистику, чтобы относиться к этой теме как к чужой технологической моде.

Но главный риск сейчас – поверить в слишком красивую версию этой истории. ИИ не спасет компанию, где хаос в данных, ручное управление рейсами и непонятная ответственность за решения. Он может дать экономию на топливе, ускорить документы, разгрузить диспетчера и повысить прозрачность для клиента. Но для этого перевозчику сначала придется сделать скучную работу: собрать данные, связать системы, описать процессы и понять, где человек все еще должен принимать финальное решение.

В ближайшие годы преимущество получат не те, кто громче всех говорит об искусственном интеллекте. Скорее те, кто сумеет превратить его из презентации в нормальный рабочий инструмент – без иллюзий, но с понятной пользой для рейса, водителя, диспетчера и клиента.