Как пишет Forbes, на помощь приходит искусственный интеллект, который помогает не только оптимизировать маршруты, но и экономить миллионы на перевозках.
Поставки под ударом: геополитика диктует правила
Первый фактор, влияющий на изменения в логистике, – усиление геополитической турбулентности во всем мире: санкции, торговые войны, международные конфликты. Политические решения и торговые ограничения все чаще напрямую отражаются на глобальных цепочках поставок и способны в короткие сроки нарушать устоявшиеся производственные процессы.
Показательный пример – возникший в конце 2025 года риск срыва производств у европейских автоконцернов из-за перебоев с поставками полупроводников из Китая. Поводом стало решение Нидерландов национализировать завод Nexperia, ранее принадлежавший китайской компании Wingtech. В ответ Китай приостановил отгрузки критически важных полупроводников, что поставило под угрозу стабильность производства BMW, Volkswagen и Mercedes-Benz.
Подобные события вынуждают компании заранее выстраивать несколько альтернативных логистических маршрутов и диверсифицировать источники поставок. Для российских компаний, вовлеченных в международную логистику, уровень геополитической неопределенности существенно выше, чем для большинства зарубежных игроков. Очередной пакет санкций может настолько изменить привычную цепочку поставок, что если заранее не предусмотреть план Б и С, то можно не получить ожидаемые поставки еще в течение трех–четырех месяцев.
Чувствительные грузы: когда задержка стоит миллиарды
Второй фактор – рост требований к условиям перевозки грузов. Речь прежде всего о товарах, чувствительных к внешней среде: температурных, хрупких или химически токсичных. По оценкам отраслевых экспертов, объем таких перевозок в последние годы растет примерно на 15% в год, эта динамика, вероятно, сохранится как минимум до 2035 года.
Компании, чьи поставки чаще всего относятся к этой категории, – фарма, производители электроники, научные организации – могут столкнуться с критическими проблемами в случае возникающих логистических рисков. Для фармацевтических компаний даже кратковременная задержка поставки может иметь фатальные последствия: нарушение температурного режима при перевозке активной фармсубстанции способно привести к утрате ее свойств. Производителю приходится заново заказывать необходимый компонент, что может сдвинуть график выпуска препарата на несколько месяцев.
Интеллект спешит на помощь: мировые тренды
Компании все активнее используют ИИ-инструменты, которые постепенно становятся неотъемлемой частью современной логистики. По итогам последнего года объем мирового рынка ИИ-решений в логистике превысил $13 млрд, из которых около $1,3 млрд приходится на сегмент генеративного искусственного интеллекта.
Из ярких зарубежных примеров внедрения ИИ в логистике выделяется израильско-британский стартап Orca AI. Компания разработала систему компьютерного зрения для судоходства, которая позволяет в реальном времени распознавать объекты в море и оптимизировать маршруты движения судов. По оценке разработчиков, использование таких решений позволяет судоходным компаниям снижать расход топлива на 3–5%. В пересчете на одно судно это может означать экономию порядка 8–9 млн рублей в год.
Немецкий стартап Partium использует ИИ для работы со справочниками запчастей и материалов: он помогает быстро находить нужные позиции по фото, устранять дубли и повышать качество данных по остаткам. Если раньше поиск нужной запчасти для ремонта мог занимать часы, то ИИ может обрабатывать информацию за пару секунд всего по одной фотографии.
Американская компания Nimble развивает роботизированные склады и ИИ-платформу для организации процессов хранения. По утверждению Nimble, такой подход позволяет сокращать совокупные логистические затраты до 40% при одновременном ускорении доставки. В 2024 году в компанию инвестировал FedEx.
Из крупных игроков на передовой внедрения ИИ находится Amazon, которая делает автоматическое пополнение своих складов с помощью искусственного интеллекта.
Российская практика: дефицит, волатильность и первые успехи
Крупные российские компании не отстают от общемировых трендов. РЖД в конце прошлого года сообщали об использовании около 28 систем с элементами ИИ. Среди них – решения на основе цифровых двойников инфраструктуры. Компания Fesco еще в 2024 году сообщала о применении ИИ-инструментов для аналитики, связанной с безопасностью инфраструктуры, а также для систем компьютерного зрения, позволяющих выявлять повреждения грузов.
"Северсталь" внедряет разработанную "Газпром нефтью" систему цифрового планирования грузоперевозок. По оценке компании, экономический эффект от использования такого решения может составить не менее 2 млрд рублей за счет оптимизации логистических операций и повышения эффективности управления транспортными потоками.
Однако такие кейсы для России – редкость. Сильные ИИ-инструменты в логистике чаще создаются инхаус внутри отечественных компаний и остаются частью их внутреннего преимущества. В США же такие технологии чаще выносятся в отдельные стартапы и масштабируются на рынок через венчурное финансирование.
Особенности российской логистики 2026 года
Можно выделить как минимум две ключевые особенности, с которыми сегодня работают компании. Во-первых, из-за высокой волатильности международных маршрутов компании среднего размера все реже инвестируют в долгосрочное развитие собственной логистической инфраструктуры. Вместо этого многие переходят к модели asset-light: они передают значительную часть операций на аутсорсинг и расширяют пул подрядчиков.
Во-вторых, отрасль сталкивается с устойчивым дефицитом кадров практически на всех уровнях. Срок закрытия вакансий увеличивается, а уровень заработных плат растет – от водителей до специалистов по логистике.
Где ИИ работает уже сейчас
Одной из наиболее очевидных областей применения искусственного интеллекта в логистике остается оптимизация рутинных процессов – прежде всего в коммуникациях и документообороте. Значительная часть ручной работы логистических команд – это переписка с клиентами и подрядчиками, а также сверка документов, инвойсов, накладных и сопроводительных данных.
С подобными задачами отлично справляются современные языковые модели, в том числе российские решения, такие как GigaChat или "Алиса" на базе ИИ. Разработка специализированного ИИ-агента, адаптированного под процессы конкретной компании, реально занять одну–две недели, а его стоимость на рынке обычно составляет порядка 0,5–1 млн рублей.
Еще одно направление – предсказание сбоев на маршрутах. ИИ-системы способны анализировать данные о перемещении грузов в реальном времени и выявлять признаки возможных отклонений. Если груз задерживается на этапе прохождения таможни, система может заранее сигнализировать логисту о высокой вероятности срыва сроков и предложить варианты реагирования.
Такой же подход применяется и при перевозке температурных грузов. Системы мониторинга анализируют данные с датчиков в реальном времени. Если фиксируется постепенное отклонение температуры от заданного диапазона, автоматически запускается цепочка эскалации.
Оптимизация таможенного оформления – еще одно направление применения ИИ. Искусственный интеллект умеет перепроверять прошлые поставки и вовремя сигнализировать о том, что подобран неверный код ТН ВЭД, минимизируя риски переплаты пошлин или задержек на границе.
ИИ в логистике – это уже не инновация ради инновации, а базовый инструмент управления рисками, сроками и деньгами. Начинать стоит не с глобальных цифровых трансформаций, а с точечных кейсов с быстрым ROI: рутина, контроль отклонений, таможня. Именно они дают первый эффект за недели, а не годы, формируют доверие бизнеса к ИИ и создают фундамент для более сложных сценариев – цифровых двойников, автономного планирования и сквозного контроля. В 2026 году выигрывать будут не те, у кого есть ИИ, а те, у кого он встроен в операционное ядро.
ТКС.РУ
Общение: 