Искусственный интеллект в логистике: где технологии уже приносят пользу

В 2026 году искусственный интеллект перестал быть «технологией будущего». Он стал частью повседневной операционной работы. Но важно понимать: не всякий ИИ полезен. Настоящий ИИ оправдан только в задачах с высокой неопределённостью и большими массивами данных. В остальных случаях эффективнее оказываются решения, основанные на чётких правилах и актуальной информации, а не на обучении на исторических паттернах.

Где ИИ действительно работает: четыре рабочих сценария

• Прогнозирование потребности в товарах

Системы машинного обучения анализируют не только прошлые продажи, но и внешние факторы: погоду, локальные события, трафик в соцсетях, даже данные с дорожных камер. Это позволяет заранее перераспределять запасы между точками, снижая как излишки, так и дефицит. Эффект особенно заметен в скоропортящихся категориях — там, где ошибка в прогнозе напрямую бьёт по марже. Например, при росте температуры на 5 градусов система может автоматически увеличить поставки воды в конкретный регион за 48 часов до пика спроса.

• Адаптивное управление складскими операциями

На современных распределительных центрах ПО на основе ИИ координирует работу роботизированных тележек, выбирая оптимальные маршруты в зависимости от срочности заказов, загруженности зон и состояния оборудования. Такой подход сокращает время комплектации на треть и почти исключает ошибки при подборе. Особенно это ценно в периоды пиковых нагрузок, когда ручное управление приводит к коллапсу.

• Автономные перевозки на магистралях

Хотя полная автономность в городе пока недостижима, на межрегиональных трассах системы уже способны управлять грузовиком часами. Они реагируют на дорожную обстановку, корректируют скорость под рельеф и даже взаимодействуют с другими «умными» автомобилями. Это снижает усталость водителя и повышает безопасность. При этом человек остаётся в цикле контроля — ИИ лишь берёт на себя монотонные задачи.

• Гибкое формирование стоимости перевозок

Некоторые цифровые платформы динамически меняют цену на доставку в зависимости от загруженности направления, времени суток и наличия обратного груза. Такой подход повышает утилизацию транспорта у перевозчиков и делает услуги доступнее для клиентов. Это особенно эффективно в межсезонье, когда спрос на перевозки падает.

Когда ИИ избыточен: сила правила над обучением

В ежедневной маршрутизации last mile ключевую роль играет не «интеллект», а точность учёта ограничений: временные окна, габариты, приоритеты, локальные особенности. Здесь эффективнее работают адаптивные алгоритмы, которые не обучаются на прошлом, а строят решение на основе текущих данных и заданных бизнес-правил.

Платформа ШЕДЕКС использует именно такой подход. Её система анализирует каждый заказ по набору параметров — от веса и срочности до графика получателя — и формирует маршруты, максимизируя загрузку и минимизируя пробег. При этом пользователь сам определяет приоритеты: «максимум три точки», «срочные — в первую очередь», «без ночных рейсов».

Результат — утилизация автопарка до 90%, планирование за 10–15 минут вместо нескольких часов и резкое снижение жалоб на доставку. Главное преимущество — прозрачность: каждое решение можно объяснить, а при необходимости скорректировать вручную. Это критически важно для компаний, где ошибка в маршруте ведёт к потере клиента.

Как выбрать: ИИ или алгоритм?

ИИ оправдан, если:

1. 1Есть качественные исторические данные (минимум 12–18 месяцев);
2. 2Задача содержит высокую вариативность (например, спрос);
3. 3Ошибки системы не ведут к критическим последствиям.

Для операционной логистики важнее стабильность, скорость и контроль — качества, которые обеспечивают правила, а не нейросети. Алгоритм не удивляет — он выполняет то, что от него ожидают.

Будущее за разумным сочетанием

Передовые компании строят гибридные модели:

• ИИ для стратегии (прогноз, проектирование сети);
• Алгоритмы для тактики (маршрутизация, совмещение);
• Автоматизация для исполнения (телематика, верификация).

ШЕДЕКС становится ключевым элементом такой экосистемы, как надёжный инструмент ежедневной эффективности, работающий на данных, но остающийся под контролем человека. Он не заменяет диспетчера — он даёт ему инструмент для принятия лучших решений.

Заключение

Искусственный интеллект в логистике — мощный, но узкоспециализированный инструмент. Для большинства компаний сегодня важнее не «умение учиться», а способность точно и быстро решать конкретные задачи. Именно поэтому решения на основе адаптивных алгоритмов, таких как в ШЕДЕКС, становятся основой рентабельной логистики — без громких заявлений, но с измеримой отдачей. В условиях высокой конкуренции это может быть единственным преимуществом, которое сохранит бизнес на плаву.