Подобные решения – из тех, что постепенно преображают отрасль.
О том, заменит ли AI профессию логиста, какие угрозы и перспективы связаны с внедрением искусственного интеллекта в цифровые продукты для логистики, рассказывает основатель и СЕО компании Relog Бауыржан Рустемов.
– Бауыржан, можно ли говорить о том, что в IT для логистики уже началось массовое применение AI, и как это изменит отрасль?
– Я технооптимист и верю, что развитие AI выведет нас на новый уровень. Это настоящая технологическая революция, возможно, как говорят некоторые аналитики, последняя в истории. Я думаю, AI повысит эффективность технологий, может быть, в 10 раз.
Любая революция не обходится без жертв. Это суровая реальность. Но не всё так страшно.
На днях Билл Гейтс опубликовал эссе, в котором поделился предположениями о том, что ряд профессий будет «убит».
Уже сейчас специалистов уровня junior в IT привлекают всё реже. Их работу может выполнить Cloud Code. Но я замечаю, что часто процесс в IT, которым раньше занимался один человек, сейчас требует привлечения трёх сотрудников. Потому что с повышением эффективности стремительно растёт объём задач. То есть можно сказать, что AI в нашей отрасли создаёт рабочие места. Вспомним про парадокс Джевонса: когда стоимость на что-то в разы снижается, потребление сильно возрастает.
Если говорить про Relog, то раньше мы выкатывали 10 фичей в две недели, теперь их 100 – благодаря AI. Это мощное ускорение и ключ к победе на конкурентном рынке. Теперь конкуренция, интенсивность и объём работы выше, это совершенно другой уровень.
А вот собственно логистика, в отличие от IT для логистов, – консервативная отрасль. Тут с внедрением AI пока сложновато. Приходится объяснять преимущества искусственного интеллекта, потому что если ты работаешь только в 1С и Excel, то у тебя в работе хаос и нет интенции переходить на новый уровень.
Сейчас процесс двигается постепенно: многие компании с логистическими процессами понимают необходимость в системах управления транспортной логистикой (TMS). Они автоматизируют доставку на «последней миле», это большое конкурентное преимущество.
Я думаю, искусственный интеллект в логистике станет конкурентным преимуществом года через три, а необходимостью – может, через пять лет.
– А как вы видите логистику «последней мили», о которой мы уже поговорили, через пять лет? Как она трансформируется под влиянием AI?
– Логистика «последней мили» будет развиваться гораздо медленнее, чем, допустим, IT или маркетинг. Но тем не менее прогресс будет. Конкурентное преимущество получат те компании, которые внедрят в свою логистику искусственный интеллект первыми. Их доставка будет быстрее, дешевле и качественнее. Повторюсь, я не верю в то, что люди будут исключены из этой профессии. Просто они будут выполнять гораздо больше задач и приносить больше пользы.
Просто купить подписку на ChatGPT – не поможет
– Возникает вопрос: если не все готовы к внедрению AI, как его внедрять в компаниях? Как призвать к этому сотрудников?
– Во-первых, тут нужна сильная воля руководства, чтобы взять и встроить AI в свою стратегию. Где-то нужно поменять оргструктуру, где-то – создать команду, в целом быть готовыми к изменениям. Не получится вывести компанию на другой уровень с помощью AI, просто купив каждому подписку ChatGPT или Cloud Code. Нужно сделать так, чтобы искусственный интеллект был в центре всей работы, насколько это возможно.
Во-вторых, нужны лидеры, которые будут реализовывать эту стратегию. Те, кто находится прямо на острие этой технологии. Важно, чтобы руководители сами применяли искусственный интеллект и были примером для своих сотрудников, которые видят, что вот их руководитель что-то навайбкодил сам – и это круто.
В Relog мы раз в квартал проводим AI-хакатоны. Сотрудники делятся на команды и придумывают в течение дня фичи, которые мы потом внедряем и для себя, и для клиентов. В такие мероприятия мы инвестируем время и деньги и видим крутые результаты.
– Ваша компания работает на стыке IT и логистики. Как вы встраиваете AI в свою TMS-систему так, чтобы продукт был на острие, но при этом консервативным пользователям было комфортно?
– В первую очередь наш продукт решает задачи «последней мили». Главная проблема в городской доставке – это решить транспортный вопрос. Допустим, у вас есть тысяча точек, тысяча заказов, которые нужно по ним развезти. И у вас есть для этого какое-то количество машин. Вам нужно грамотно распределить эти заказы: успеть к нужному временному окну, соблюсти товарное соседство в машине и т. д. Это сложная задача, которая предполагает, что вы запланируете все заказы, учитывая множество параметров, и сгенерируете правильные маршруты.
Для решения этой задачи Relog использует мощные алгоритмы. С их помощью можно оптимально распределять заказы и соблюдать более 50 параметров. Машинное обучение помогает нам, например, в подборе водителей, в рекомендациях транспорта, в аналитике обратной связи от клиентов наших пользователей. Конкретный пример: мы сделали дата-аналитического агента, с которым можно общаться и получать аналитические табличные данные. Это чат-бот внутри Relog, в котором логист или руководитель может задавать вопросы, например, о том, кто был лучший, а кто – худший курьер с точки зрения выполнения заказов в этом месяце. Это мощное дополнение к стандартным отчётам.
Самые большие обновления, связанные с искусственным интеллектом, мы сделаем совсем скоро. Так мы будем «под капотом» нашего продукта незаметно внедрять AI в работу наших пользователей. Такая «незаметность» позволяет консервативным пользователям не чувствовать неудобств, пользуясь новыми возможностями системы.
Фото: Relog
– Как оценить экономический эффект для пользователей от внедрения AI?
– Цель нашего алгоритма – сокращение расходов. Во-первых, оптимизируется автопарк: сокращаются километраж, расход ГСМ, амортизация.
Во-вторых, снижается количество машин. Допустим, до использования нашего алгоритма вы запускали каждый день 100 машин, а с нашим алгоритмом вы будете запускать 80 машин.
В-третьих, алгоритм оптимизирует время доставки. Например, для нашего клиента «Аксай нан», крупнейшего хлебобулочного комбината, время доставки – главный KPI, для них очень важно вовремя развезти по точкам свежий хлеб. Благодаря Relog они выполняют свою цель по скорости доставки, это эффект от нашего AI-алгоритма. У каждого бизнеса свои KPI, наш алгоритм помогает их выполнять. Один наш клиент увеличил продажи, как только начал пользоваться AI-функционалом Relog по аналитике обратной связи от клиентов – улучшил свой сервис, и клиенты стали чаще возвращаться. Именно для этого мы улучшаем алгоритмы и внедряем AI – чтобы наши клиенты больше зарабатывали.
Не ошибается тот, кто не ищет
– Считается, что AI-модели ошибаются довольно часто, их работу надо проверять. Как вы решаете эту проблему?
– Мы используем метаэвристические алгоритмы, которые фактически не могут ошибаться, как, например, нейросети. Галлюцинации могут присутствовать только в дата-аналитическом агенте – он ищет ответы в огромном текстовом массиве. Но в алгоритмах для оптимизации логистики мы используем SQL, язык запросов, а не поиск по тексту. AI-агент хорошо понимает нашу базу. Он генерирует, проверяет и исполняет SQL-запрос и в конце использует технологию LLM-as-a-Judge – верифицирует результат отдельным агентом.
– Вы используете ваши собственные разработки или это сторонние ИИ-модели?
– Сейчас мы используем большинство ИИ-моделей: Cloud, GPT-5, Qwen AI, DeepSeek. У китайцев очень классные и дешёвые модели. Обычно мы разрабатываем код с помощью более дорогих моделей, например Cloud Code, но когда дело доходит до «мозга» агента, выбираем бюджетные китайские модели. У нас в работе используется арсенал моделей под разные нужды.
Человек + AI = человек-оркестр
– Как вы думаете, что будет с профессией логиста в будущем? Какие задачи останутся за человеком, какие перейдут к AI?
– Добавляя AI-фичи в Relog, мы не стремимся заменить человека. Мы хотим дать ему инструмент, который улучшит работу на порядок. Допустим, построение маршрутов для логиста – это одна из его основных задач, которую мы автоматизировали с помощью Relog. Ещё мониторинг, отслеживание, отчётность. Эти задачи уже автоматизированы, но мы видим, что логисты остались на своих местах. Мы освободили их время, а это значит, что они могут заняться другими задачами. Они могут приносить гораздо больше пользы компании, в которой работают.
В результате внедрения AI логисты будут оркестрировать агентами. От их компетенций будет зависеть то, насколько качественно AI будет отрабатывать задачи. Их будут решать агенты, а логисты – задавать стратегию.
Мой подход можно применить к любой профессии. Повторюсь, я технооптимист и верю в позитивный сценарий развития искусственного интеллекта, когда он становится помощником, а не руководителем.
