Заменит искусственный интеллект логиста? Интервью с директором логистической компании.

За последние годы искусственный интеллект перестал восприниматься как экспериментальная технология и все увереннее закрепляется в качестве полноценного инструмента управления бизнес-процессами. Компании из самых разных отраслей рассматривают ИИ не как элемент будущего, а как практическое решение текущих задач – от повышения операционной эффективности до снижения издержек и ускорения принятия решений. Логистика в этом смысле находится в особом положении: высокая сложность цепочек поставок, большие объемы данных, жесткие требования к точности и срокам создают благоприятную почву для внедрения интеллектуальных технологий.

При этом интерес к ИИ в логистике сопровождается и определенным скепсисом. Ожидания от новых решений зачастую оказываются завышенными, а реальный эффект – не всегда очевидным. В профессиональной среде все чаще звучат вопросы о границах применения искусственного интеллекта: способен ли он взять на себя ключевые функции логиста, где заканчивается автоматизация и начинается зона ответственности человека, и какие процессы по-прежнему требуют экспертного вмешательства. Особенно остро эта дискуссия разворачивается на фоне кадрового дефицита и усложнения операционной среды.

Чтобы разобраться, какую роль искусственный интеллект уже сегодня играет в транспортно-логистических компаниях и как она будет меняться в ближайшие годы, мы поговорили с директором логистической компании «Ковенант» Литвиновой Викторией Александровной.

В интервью она рассказала, в каких процессах ИИ действительно приносит ощутимую пользу, где его возможности пока ограничены, и почему, несмотря на технологический прогресс, человеческая экспертиза в логистике остается критически важной.

Может ли искусственный интеллект в перспективе полностью заменить логиста как профессию?

Я считаю, что речь скорее идет не о замене, а о трансформации роли логиста. ИИ отлично справляется с обработкой больших массивов данных, поиском закономерностей и ускорением типовых операций. Но логистика – это всегда работа с неопределенностью: сбои поставок, изменения спроса, человеческий фактор, регуляторные ограничения. В таких ситуациях критически важно управленческое решение, основанное на опыте и понимании бизнеса. Поэтому логист будущего – это специалист, который работает вместе с ИИ, а не вместо него.

В каких процессах ИИ сегодня дает максимальный эффект именно для транспортных и логистических компаний?

Наибольший эффект мы видим в планировании и аналитике: предварительный расчет маршрутов, моделирование загрузки транспорта, анализ отклонений и простоев. ИИ помогает быстро рассмотреть несколько сценариев и подсветить потенциальные узкие места. Это существенно экономит время специалистов и позволяет сосредоточиться на оптимизации, а не на ручных расчетах. Но финальное решение все равно принимает человек.

С какими ограничениями вы сталкиваетесь при внедрении ИИ в логистике?

Главное ограничение – качество исходных данных. Если данные разрозненные, неполные или противоречивые, никакой искусственный интеллект не даст корректного результата. Вторая проблема – ожидания бизнеса. Иногда от ИИ ждут эффекта «волшебной кнопки», которая решит все проблемы. На практике сначала нужно навести порядок в процессах, стандартизировать их и только потом подключать интеллектуальные инструменты.

Есть ли процессы, где внедрение ИИ экономически нецелесообразно?

Да, безусловно. Если операция выполняется редко или задействует минимальное количество сотрудников, автоматизация не окупится. ИИ оправдан там, где есть масштаб, повторяемость и высокая нагрузка. Например, в массовой обработке документов, обращений клиентов, анализе телеметрии транспорта. В точечных или нестандартных задачах человек пока эффективнее и дешевле.

Как изменятся требования к специалистам по логистике в ближайшие годы?

Логисты будут все меньше заниматься ручной операционной работой и все больше – управлением, анализом и контролем. Возрастет спрос на специалистов, которые понимают, как работают цифровые инструменты, умеют интерпретировать данные и принимать решения на их основе. При этом фундаментальные знания логистики никуда не исчезнут – без них ИИ просто не с чем будет работать.