Искусственный интеллект вступает в игру: как генеративный ИИ меняет цепочки поставок

До недавнего времени логистику и управление поставками трансформировали в основном цифровизация, автоматизация и машинное обучение. Теперь к ним присоединяется генеративный искусственный интеллект — инструмент, который способен не просто ускорить процессы, но и изменить их структуру. Однако, как подчеркивают участники подкаста McKinsey Talks Operations, одной технологией вопрос не решить: чтобы извлечь реальную пользу, компаниям придется переосмыслить роли, подходы и инфраструктуру. Редакция Campus публикует адаптированный перевод ключевых идей эпизода и статьи “Beyond automation: How gen AI is reshaping supply chains” — о том, как ИИ влияет на логистику, принятие решений в реальном времени и планирование на уровне всей цепочки.

Где уже работает и приносит результат

Генеративный ИИ успешно внедряется в ключевые узлы логистики — от складов до клиентского сервиса. Вот несколько ярких примеров:

— Автогенерация документов. ИИ сокращает время подготовки логистических бумаг до 60%, автоматически объединяя, исправляя и проверяя информацию. Это снижает нагрузку на персонал и помогает избежать ошибок.

— Виртуальные диспетчеры. Цифровые ассистенты помогают водителям в дороге, дают рекомендации в случае сбоев и экономят компаниям десятки миллионов долларов. Один из операторов с парком в 10 000 машин сэкономил $30–35 млн, вложив всего $2 млн.

— Складская аналитика. Виртуальные эксперты на базе генеративного ИИ анализируют данные из разных систем, дают менеджерам советы по оптимизации операций и помогают быстрее принимать решения.

— Трехсторонний мессенджер. ИИ-платформа объединяет водителей, диспетчеров и клиентов в одном чате, помогая оперативно решать вопросы доставки. Один перевозчик сэкономил $3,5 млн, внедрив эту систему для 150 машин.

— Безопасность водителей. Эти решения позволяют отслеживать поведение на маршрутах и выявлять риски. В DHL после внедрения технологии количество серьезных аварий снизилось на 26%, а расходы — почти вдвое.

Почему одного ИИ недостаточно

Генеративный ИИ способен ускорить логистику и повысить ее точность, но сам по себе он не решит системные проблемы. Один из главных вызовов — разрыв между быстрым созданием прототипов и их масштабированием в реальных бизнес-процессах. Компании часто застревают на этапе MVP: решение работает в тестовой среде, но оказывается слишком дорогим или нестабильным для повседневного применения.

Эксперты McKinsey называют ключевые причины:

— Неподготовленная инфраструктура. Большинство компаний работают на устаревших ИТ-системах со множеством интерфейсов. Генеративный ИИ может их объединить, но только если есть фундамент — мощная масштабируемая архитектура.

— Высокие издержки на вычисления. Генеративные модели требуют ресурсов, особенно GPU. Даже в облаке их сложно найти и дорого содержать. Часто это становится неожиданным ограничением при переходе к масштабной эксплуатации.

— Недостаток кадров и экспертизы. Успех внедрения зависит не столько от технологии, сколько от команды. Нужны специалисты, которые не просто запускают ИИ, а умеют оценивать бизнес-ценность решений и адаптировать их под реальные задачи.

— Отсутствие единой стратегии. Без четкого плана компания рискует распылить усилия. Вместо сотни разрозненных идей эффективнее выбрать одну сферу и развивать внутри нее сразу несколько кейсов.

Авторы подчеркивают: внедрение ИИ — это не быстрая настройка, а развитие новой компетенции. По сути, компании создают ИИ-фабрику — платформу, которая позволяет быстро запускать, тестировать и масштабировать решения, не теряя контроль над качеством, безопасностью и стоимостью.

К чему готовиться: будущее ИИ в цепочках поставок

Генеративный ИИ уже доказал свою пользу в логистике, но его настоящий потенциал — в долгосрочной трансформации процессов. По мнению экспертов McKinsey, мы находимся на пороге сдвига, сопоставимого с появлением контейнеров в мировой торговле: меняется не только инструментарий, но и сама логика управления поставками.

Самое заметное отличие — переход от автоматизации отдельных операций к созданию новых, более адаптивных бизнес-процессов. Генеративный ИИ не просто ускоряет документооборот или помогает планировать маршруты. Он становится частью команды: общается с диспетчерами, анализирует стратегии, предлагает приоритеты и учится на обратной связи. Это не универсальный алгоритм, а условный «новый коллега», которого нужно обучать, корректировать и включать в рабочие процессы.

Такая интеграция требует не только технических решений, но и культуры — открытости к экспериментам, готовности делиться опытом и переучивать сотрудников. В компаниях, где логистика десятилетиями работала по привычной схеме, это может стать настоящим вызовом. Особенно если часть команды продолжает использовать инструменты прошлого, например бумажные формы или факсы.

При этом первые шаги необязательно должны быть масштабными. Как отмечают участники подкаста, наиболее успешные кейсы начинались с чего-либо простого, например с автоматизации составления графиков или интеграции виртуального ассистента. Успешное внедрение основывается не на единой грандиозной идее, а на умении вовремя протестировать, адаптировать и масштабировать работающий инструмент.

В будущем генеративный ИИ может брать на себя всё больше задач: от прогнозирования спроса до принятия решений в реальном времени. Уже сейчас в некоторых отраслях тестируются агентные ИИ — цифровые помощники, которые работают в команде и выполняют рутинные операции без участия человека. Для цепочек поставок это открывает возможности, позволяющие не только повышать эффективность, но и создавать новые бизнес-модели.

Главный совет от экспертов: не ждать идеального момента. Чем раньше компания начнет работать с технологией, тем быстрее накопит экспертизу и поймет, как применять ее в своих условиях. Curiosity — любопытство и открытость — становятся новой производственной силой. И именно от нее будет зависеть, кто первым адаптируется к следующему этапу развития логистики.