Искусственный интеллект: деньги есть, эффекта — вперемешку
Искусственный интеллект: деньги есть, эффекта — вперемешку 45% транспортно-логистических компаний в России планируют внедрять ИИ в ближайшие 2–3 года. Но по данным НАФИ, в 2025 году реально внедряли ИИ лишь 23% компаний, и в основном это крупные игроки. Где ИИ уже работает на практике: «Деловые Линии» — система планирования автодоставки на базе ИИ ежедневно обрабатывает свыше 100 000 заявок для 300 городов, а сервис динамического поиска АЗС ежемесячно сокращает около 2% затрат на топливо. Ozon — собственная система измерения габаритов товаров Gauss (до 1 тонны) и Batyr (до 20 кг) на базе стереокамер и машинного обучения: замер занимает 2,4 секунды. Алгоритмы ИИ определяют оптимальное размещение товаров на складе. РЖД — аналитика больших данных для мониторинга состояния локомотивов, смарт-контракты на блокчейне, «цифровое локомотивное депо»: число нарушений локомотивных бригад сократилось на 23,2%, административная нагрузка снизилась на 10%. Морские терминалы Дальнего Востока — цифровой двойник угольного терминала: пропускная способность выросла на 15%, решения, на которые уходили дни, принимаются за минуты. При этом, по оценкам Triada Partners, около 70% крупных российских компаний пока не вернули вложения в ИИ даже по прошествии среднего срока окупаемости в 2–3 года. Полагаться на ИИ в критически важных процессах пока нельзя — системы не обеспечивают нужный уровень надёжности. Пять сценариев применения ИИ в логистике, по данным ATI.SU: беспилотные грузовики, чат-боты первой линии поддержки, ИИ-диспетчеры для мониторинга перевозок, голосовые интерфейсы для поиска грузов и машин, предиктивная аналитика цепочек поставок.