Логистика и ИИ: почему внедрение не даёт отдачи и что с этим делать
Логистика и ИИ: почему внедрение не даёт отдачи и что с этим делать ИИ быстро меняет логистику, но главная проблема — не внедрение, а реальная отдача на вложения. Дэн Бейли, сооснователь и глава компании Nexcade, рассказал FreightWaves, что мешает получить эффект и как его измерять. По его словам, C.H. Robinson ожидает 300 млн долларов синергии от покупки RXO — цифра, показывающая, что может дать ИИ-эффективность в масштабе. Ключевое препятствие, по мнению Бейли, — «контекст»: в логистике накоплены годы опыта и знание рыночных нюансов, и превратить эти знания в то, чем ИИ может пользоваться, крайне сложно. Он также предупреждает: если компания не внедряет ИИ официально, сотрудники всё равно им пользуются — в отрасли массово применяют «теневые» ChatGPT и Claude без корпоративного контроля. Nexcade отслеживает 40–50 крупнейших экспедиторов и логистических провайдеров мира и все их публичные анонсы об ИИ; за последние шесть–девять месяцев их объём Бейли назвал «ошеломляющим». При этом цель в 300 млн долларов по сделке RXO он считает рискованной: «бережливая» модель C.H. Robinson уже показала результаты, но перенос её на новый бизнес с малым пересечением клиентов и другой операционной базой — реальный риск исполнения. Продукт Nexcade работает с главным каналом продаж: около 90% запросов на котировку приходят по почте. Агенты читают входящие, определяют тип груза, извлекают данные о перевозке и сами проверяют контракты, спотовые ставки и порталы зарубежных агентов. Цель — чтобы оператор утром находил 10–15 готовых котировок для решения о цене вместо ручной обработки четырёх-пяти писем и множества проверок на каждую. Результаты, которые приводит Бейли: команды на платформе удвоили пропускную способность «дел на сотрудника», а один клиент получает автоматические ответы на запросы зарубежных агентов, приходящие в 3 часа ночи, — раньше, чем успевают конкуренты. Около 75% объёма клиентов приходится на авиа и морские перевозки, 25% — на автодоставку, включая внутриамериканские и европейские направления. Компаниям, ещё не начавшим пилоты, Бейли советует двойную стратегию: сверху — выбрать стратегические процессы и выстроить основу данных, снизу — дать готовым командам запускать небольшие эксперименты без ожидания корпоративного внедрения. Малые пилоты, по его опыту, дают не меньше знаний, чем крупные проекты. Эффект он предлагает считать не только экономией времени: инструменты сверки платежей и обработки исключений снижают штрафы за простой транспорта и неожиданные начисления — за 12–18 месяцев накопленный эффект становится заметным. На стороне выручки помогает скорость ответа: данные о том, как доля выигранных сделок зависит от времени ответа и маржа по направлениям, позволяют оценить коммерческую отдачу ИИ, а не только экономию часов. Источник: https://www.freightwaves.com/news/logistics-ai-getting-a-return-on-your-investment