Как используют ИИ украинские логистические компании
Транспортные и логистические компании постоянно стремятся упростить и ускорить свои процессы, чтобы сократить время доставки, транспортные расходы и повысить удовлетворенность клиентов. ИИ уже стал для крупных игроков инструментом, способным решить эти задачи.
Украинские логистические компании после начала полномасштабного вторжения также столкнулись с дефицитом кадров. Руководитель департамента маркетинга Анна Стеблян дала комментарий для Профессиональных медиа об IT в Украине, о том, как компания «Хаски Менеджмент» использует ИИ в своей работе.
«С помощью ИИ мы анализируем разговоры, которые проводят наши рекрутеры на собеседованиях, и просим интеллектуальную систему выделить самые частые вопросы и наиболее болезненные точки взаимодействия с нашими потенциальными сотрудниками. Также мы используем чат-бот для отбора самых надежных и опытных работников для конкретных задач. Это облегчает начальный этап собеседований и экономит ресурсы нашего офисного персонала. Кроме того, ИИ проверяет контракты и договоры на первичных этапах на наличие или отсутствие ключевых пунктов и возможных разногласий по условиям».
Глобальные тенденции ИИ
Кроме того, несколько лет назад пандемия нарушила устоявшиеся цепочки поставок и вызвала проблемы с привлечением рабочей силы, из-за чего логистические компании начали искать эффективные решения для их устранения.
Совокупный мировой рынок использования ИИ в логистике к концу прошлого года составил $12,24 миллиарда, а к концу 2024 года может вырасти до $17,96 миллиарда. Лидером является Северная Америка, но самые высокие темпы роста сохраняются в Азиатско-Тихоокеанском регионе.
Активно развивается рынок грузовых дронов с ИИ. Ожидается, что к 2029 году его стоимость увеличится до $11,53 миллиарда, что означает рост на 140% в течение 2027–2029 годов. Что касается технологий, то наибольшая доля (47%) приходится на машинное обучение.
Распространенные примеры использования ИИ в логистике и транспортных перевозках
Роботизированные склады Amazon и умные грузовые дроны — яркие, но не самые типичные примеры интеграции ИИ в транспортные и складские процессы. Рассмотрим другие, более распространенные варианты.
1. Прогнозирование спроса. ИИ работает с данными в реальном времени и выявляет закономерности, которые невозможно обнаружить с помощью традиционных моделей прогнозирования. Это позволяет оптимизировать использование трудовых ресурсов, оборудования и транспорта, а также сократить расходы на хранение.
2. Контроль качества. Интеллектуальные системы определяют поврежденные продукты и улучшают процессы контроля качества на производственных и транспортных линиях. Это сокращает количество возвратов, позволяет избежать недовольства клиентов и своевременно находить решения для уменьшения количества поврежденных товаров.
3. Прогностическое обслуживание. Незапланированные простои приводят к сбоям в цепочках поставок, а несвоевременное обнаружение проблем увеличивает стоимость ремонта. Установленные на оборудовании датчики в реальном времени передают данные ИИ-системе, которая заранее предупреждает о неисправностях. Это не только снижает стоимость ремонта, но и делает условия труда безопаснее.
4. Ценообразование на основе исторических и прогностических данных. ИИ определяет оптимальные цены на услуги, обрабатывая большие объемы данных в реальном времени, учитывая спрос, логистические расходы, предыдущие цены и другие факторы.
5. Управление перевозками. ИИ-системы оптимизируют маршруты и управляют доступностью транспортных средств. Специальное ПО ищет наиболее эффективные маршруты и отслеживает свободные машины для будущих грузов.
6. Оптимизация документооборота. Организация транспортных перевозок требует обработки большого количества электронных писем, документов и счетов, автоматизировать работу с которыми также может ИИ.
7. Автоматизация общения с клиентами. Чат-боты на основе ИИ предоставляют автоматизированные ответы клиентам, обеспечивая круглосуточную поддержку с минимальным участием персонала. Операторы отвечают только на сложные и важные вопросы, не отвлекаясь на типичные запросы.
8. Автоматизация маркетинговых задач. ИИ незаменим в маркетинге, так как помогает создавать персонализированные предложения для клиентов, а также тексты для рекламных креативов, электронных писем, внутренних коммуникаций и других задач.
Искусственный интеллект в украинских логистических компаниях
Пока одни логистические компании продолжают адаптироваться к работе в условиях военного времени, другие активно инвестируют в свое развитие: открывают новые логистические центры или обновляют автопарки.
Логистика остается критически важной отраслью. В то же время транспортно-логистические компании ищут и внедряют новые возможности, которые позволяют оставаться эффективными и конкурентоспособными в сложные времена. В частности, используют для этого решения на основе ИИ — как специализированные, так и более массовые, такие как ChatGPT.
Проблемы и вызовы
Несмотря на очевидные положительные стороны, использование ИИ связано с определенной опасностью, в том числе в логистическом секторе. В мире увеличивается количество случаев киберпреступности. Так, за прошлый год было зарегистрировано более 300 тысяч инцидентов фишинга только в США. Преступники уже используют ChatGPT и WormGPT для незаконного получения информации о клиентах логистических компаний. Опасным также является использование ИИ в дронах, поскольку это позволяет третьим лицам получать доступ к снятым материалам.
Некоторые сценарии использования ИИ в логистике являются перспективными, но в то же время сложными или дорогостоящими в реализации.