Стремительный прогресс искусственного интеллекта (ИИ) за последние годы буквально перевернул рынок грузоперевозок, а вопросы автоматизации и «замещения» человека машиной стали одними из самых острых. Как меняются процессы, что могут роботы, а где человеку по прежнему достается ключевая роль в логистике, разобрал Никита Баранов, совладелец и директор по стратегии TLS Group.
Складская логистика: территория для ИИ и роботов
Современный склад — это уже не унылый ангар, а идеально структурированное пространство, где каждый ряд, полка, ячейка и товар имеют свой цифровой адрес. Именно эта упорядоченность позволила первым автоматизированным решениям занять место среди сотрудников.
Сегодня искусственный интеллект легко идентифицирует и учитывает грузы, распознает повреждения, сканирует QR- и штрих-коды — всё это делают специализированные роботы на складах. Если груз имеет NFC-чип, его считывание и распределение по полкам происходит автоматически, роботы управляют погрузчиками, все автоматизировано. Вся работа — от приемки до погрузки — постепенно становится делом машин: вложившись однажды в такие технологии, менеджеры получают оптимизацию без ошибок и огромную экономию на фонде оплаты труда.
Эффективность — ключ, из-за которого крупные e-commerce компании и маркетплейсы в США, Китае, странах Ближнего Востока внедряют роботизированные склады. Пример Amazon — визитная карточка автоматизации; неслучайно такие корпорации стали первопроходцами. Однако маленькие компании сталкиваются с другим — им эти роботы не нужны, проще нанять двух рабочих, и все будет намного дешевле. Именно масштаб определяет востребованность ИИ в складской логистике.
Транспорт и маршрутизация
Следующий уровень — оптимизация перевозок. На смену ручному планированию маршрутов пришли навигационные системы, построенные на искусственном интеллекте. B2B-сервисы прогнозируют пробки, погоду, динамику загруженности и даже оценивают количество заказов или точку доставки на следующий день. Крупнейшие перевозчики и почтовые службы планируют работу через такую аналитику: предсказание ураганов в морских регионах или штормов — сегодня задача для ИИ-моделей.
Где ещё ИИ строит логику транспорта? В портах и терминалах он планирует схемы загрузки судов исходя из веса, типа, опасности и размеров контейнеров. Правильная расстановка груза существенно влияет на вместимость и безопасность судна. Человеку требуются часы для составления оптимального плана, программе — секунды.
Современные порты (например, Мумбаи, Индия) используют краны, управляемые ИИ: кран едет по рельсам, сам загружает контейнеры — люди вообще не нужны, просто нажал кнопку и всё. Это максимальная автоматизация, в которой человечество становится контролёром работы алгоритмов.
Аэропорты пока не так автоматизированы, как склады и порты — основной фокус там держится на пассажирах. Искусственный интеллект внедряют прежде всего для ускорения паспортного контроля: в Эмиратах появилась система, в которой биометрический паспорт с NFC-чипом позволяет пройти досмотр почти мгновенно — без документов, просто идешь в ворота, которые сканируют тебя на лету, больше не нужно прикладывать паспорт к скану. Итог — никаких пробок на паспортном контроле.
Однако для грузовой авиалогистики полноценной автоматизации пока не видно. Существуют программы, которые помогают распределению, но полностью доверять процесс искусственному интеллекту еще слишком рано. Причина — специфика индустрии, где 85% перевозок идут на пассажирских рейсах, а юридическое и технологическое регулирование пока ориентировано на людей.
Задачи, где без человека не обойтись
Полная автоматизация логистики пока невозможна. Опыт показал: задачи пилотирования, таможенного контроля, нестандартных маршрутов и проектной доставки — пока вне зоны ответственности машин. Там, где требуется мгновенная реакция, неочевидные решения, тонкие договорённости или «человеческий фактор», человек остаётся незаменимым.
Пример: груз застрял в аэропорту Стамбула в конце декабря, до Нового года остается неделя, а искусственный интеллект уверенно рапортует — «все в норме, успеваем». Но опытный логист знает: 30-31 декабря таможенники уже поздравляют друг друга с праздниками, и работоспособность резко падает. Поэтому там, где искусственный интеллект выбрал бы стандартный маршрут, люди решили не ждать и рискнули отправить груз через транзитный хаб в другой стране — в итоге обошли проблему и доставили в срок.
Также важную роль играют интуиция и насмотренность. Искусственный интеллект лишен чутья и не способен делать выводы, опираясь только на поверхностные признаки. Там, где бумага дает «зелёный свет», а логика подсказывает риск — программа не поможет. Человек также успевает подстроиться под условия: временные договорённости, политические нюансы, неформальные разрешения. Модель ИИ учится только на данных, а человек основывается на ощущениях и знаниях, накопленных годами.
Риски и ограничения полной автоматизации
С киберугрозами, взломами и ошибками программ сталкиваются самые продвинутые организации: вспомним недавний инцидент, когда хакерской атаке подверглась одна из крупнейших авиакомпаний мира — «Аэрофлот». Взломать человека невозможно — в отличие от цифровой системы: на ИИ можно воздействовать, перепрограммировать или остановить. Зависимость от одного поставщика программного обеспечения тоже превращается в риск — если разработчик изменит условия или отключит ключевую платформу, порты или логистические центры могут остановиться, и убытки будут исчисляться миллиардами.
И еще основной операционный риск: коммерческая информация, которая должна оставаться конфиденциальной, в автоматизированных платформах часто становится уязвимой для владельца сервиса. Как показал неудачный опыт Maersk по созданию единой платформы для морских перевозчиков, конкуренты опасаются раскрывать свои данные и не соглашаются подключаться к цифровым экосистемам, где главный игрок — создатель платформы.
Прогнозы: как будет меняться отрасль
ИИ будет все активнее проникать в логистику, особенно в масштабные почтовые отправки, e-commerce, крупные узлы транспортных потоков. Главная причина — минимизация человеческих ошибок и снижение затрат на персонал, который во многих бизнесах остаётся самой дорогой статьей расходов.
Общее развитие ведет к тому, что автоматизированная доставка станет нормой для маркетплейсов и почтовых служб во многих странах. Уже сейчас в Китае и на складах Amazon весь цикл — приемка, сортировка, отправка — выполняют роботы и ИИ. Следующий этап — юридическая поддержка доставки роботами и дронами в городах. Технически всё готово, нужно лишь оформить права и обязанности владельцев, операторов и получателей.
Усилится автоматизация портовых узлов, контролирующих системы будут переходить на искусственный интеллект. В авиации диспетчеры пока в роли активных операторов, но ИИ уже помогает работать — через агентные системы «копилотов», анализ звонков, поддержку клиентских сервисов и оперативную аналитику. Через несколько лет человек во всех технологических точках доставки и управления может остаться скорее контролёром — решать только нестандартные и рискованные задачи, опираясь на свою интуицию и опыт.
Логистика будущего — не борьба «кто сильнее», а поиск баланса между автоматизацией и человеческим интеллектом. Машины справляются с огромными потоками данных, оптимизируют процессы, минимизируют ошибки и делают человеческий труд дешевле. Человек, в свою очередь, остаётся стражем нестандартных ситуаций, хозяином интуиции и профессионального опыта, арбитром в спорных вопросах и регулятором сложных договорённостей.
ИИ не вытеснит человека полностью: он станет незаменимым помощником в стандартизированных, повторяемых рутинных задачах, а люди будут вступать в дело там, где нужна креативность, гибкость, опыт и «чувство момента». Настоящее — эпоха перехода. А будущее логистики — это мир, где технологии помогают людям становиться лучше, точнее и быстрее, но не заменяют их полностью. Пока человек — не робот, а робот — не человек.
Фото: предоставлено автором
