Как ИИ-ассистенты ускоряют логистику – пять сценариев

Рассказывает Святослав Вильде, основатель и директор «Логистической платформы ATI.SU»

39% российских компаний используют ИИ-ассистентов, показало недавнее исследование СберАналитики. Рост популярности технологии связан с двойным эффектом: она позволяет сокращать издержки бизнеса, одновременно улучшая пользовательский опыт. 

При этом взаимодействовать с ИИ-ассистентом просто и сотрудникам, и клиентам – он понимает естественный язык. Так, 45% компаний отмечают, что ИИ ускорил выполнение типовых задач, а более трети констатируют снижение доли ручных операций, а 27% – улучшение качества клиентского сервиса. 

Искусственный интеллект проникает и в логистические процессы. 45% российских логистических компаний планируют внедрить ИИ в ближайшие 2–3 года. Объём мирового рынка ИИ в логистике в 2025 году достиг $26 млрд, а в ближайшие 10 лет он будет расти в среднем на 47% в год и к 2030 году превысит $180 млрд.

Сценарии применения ИИ-ассистентов в логистике

Искусственный интеллект, встроенный в логистическую платформу, помогает пользователям ориентироваться в сервисах и функциях, отвечает на вопросы и выполняет стандартные операции через запросы в диалоговом окне.

Можно выделить пять сценариев, где ИИ-ассистент демонстрирует наибольшую эффективность при организации грузоперевозок.

5 операций в управлении грузоперевозками, автоматизация которых даст наибольший эффект

Первый блок – онбординг. Ассистент становится персональным гидом для нового пользователя цифровой логистической экосистемы. Он не просто отвечает на вопрос «как?», а сопровождает с первого шага. Например, после регистрации предлагает сразу заполнить профиль и подтвердить контакт. Такой сценарий упрощает адаптацию новых пользователей и повышает конверсию в первую сделку.

Второй блок – навигация. Зрелая логистическая платформа предлагает десятки сервисов для организации грузоперевозок всем участникам процесса – грузоотправителям, экспедиторам, перевозчикам. Задача ИИ-ассистента – упростить взаимодействие пользователя с интерфейсом платформы. 

Модель понимает, что именно хочет сделать специалист – найти груз, проверить контрагента, выписать счёт, – и подсказывает, куда перейти, какой инструмент открыть и какие данные заполнить. Вместо ручного поиска пользователь формулирует запрос своими словами и сразу получает короткий маршрут к нужному действию.


@Freepik (лицензия INV-C-2024-8250540)

Третий блок – первая линия поддержки. Интеллектуальные чат-боты способны вести диалог благодаря доступу к внутренним базам знаний компании. Например, ИИ-ассистент может быть подключен к базам данных о тарифах, статусам перевозок, документации по работе с платформой и часто задаваемым вопросам. 

Если запрос слишком сложен или уникален, он автоматически и без задержек переключает клиента на специалиста, предварительно собрав всю необходимую первичную информацию. По статистике, около 70% обращений в техподдержку – типовые, поэтому ИИ способен закрывать их мгновенно в круглосуточном режиме.

Четвертый блок – ИИ-диспетчеры. Искусственный интеллект может взять на себя мониторинг перевозки: регулярно уточнять местоположение, фиксировать статус рейса, отслеживать состояние груза и технические параметры машины. Вся эта информация в реальном времени интегрируется в систему управления транспортом (TMS), обеспечивая прозрачность и формируя аналитическую базу.

Пятый блок – голосовые интерфейсы. Современные логистические платформы позволяют подбирать грузы и искать транспорт, используя различные фильтры. Голосовые ИИ-ассистенты становятся интеллектуальным посредником между пользователем и платформой. Например, вместо ручного ввода параметров можно продиктовать запрос: «Найди груз из Москвы в Санкт-Петербург на послезавтра, тентованный». ИИ распознает естественную речь, извлечёт ключевые параметры и автоматически заполнит поисковую форму.

---

Читайте также: От чат-ботов к системным ассистентам: почему ИИ в ритейле не работает на полную мощность

---

Баланс между скоростью и ценой

Главная сложность при внедрении ИИ-ассистентов в массовый B2B-продукт – это стоимость. Для пользователя технология должна быть бесплатной. Но когда речь идёт о сотнях тысяч пользователей, расходы на токены становятся колоссальной статьёй затрат для логистической платформы.

Возникает инженерный парадокс: чем больше знаний загружено в модель, чтобы она была полезнее, тем дороже каждый запрос. Если дать ассистенту читать все инструкции и справочники целиком, стоимость ответа взлетит до небес, а скорость упадёт.

Поэтому разработка ИИ-ассистента – это не столько работа с нейросетью, сколько работа с данными. Главный вызов сегодня – качество данных и интеграция: необходимо объединять данные из разных систем и оптимизировать выборку для сохранения баланса между точностью ответов, скоростью работы модели и стоимостью токенов.


@Freepik (лицензия INV-C-2024-8250540)

Будущее ИИ-ассистентов в логистике

В 2026 году ключевым технологическим трендом в мире становится Agentic AI – системы, способные к автономным действиям. В логистике такие агенты могут самостоятельно выполнять бизнес-процесс полностью – перенаправить поставки, перераспределить запасы или привлечь альтернативных поставщиков в момент обнаружения сбоя. Более того, ИИ-ассистенты будут становиться проактивными. Сегодня они реагируют на запрос. Завтра – начнут предугадывать действия.

ИИ-ассистенты уже сегодня заметно ускоряют ежедневные рутинные процессы в логистике: сокращают количество ручных действий, позволяют быстрее принимать решения, делают понятнее путь к нужному результату. И скоро они станут базовым ожиданием от любой платформы – как когда-то стали нормой электронные документы и онлайн-оплата. 

Святослав Вильде, 
основатель и директор «Логистической платформы ATI.SU».

Для NEW RETAIL