C.H. Robinson представила новую категорию логистики — «агентные» цепочки поставок (Agentic Supply Chain), где 30+ связанных AI-агентов автономно выполняют миллионы операций по планированию, бронированию и оптимизации грузоперевозок
Технология сокращает время планирования отгрузок с часов до секунд, обеспечивая более выгодные тарифы, динамическую оптимизацию маршрутов и предсказание сбоев до их возникновения
«Агентный» AI извлекает ценность из неструктурированных данных — телефонных звонков, электронных писем и экспертных знаний — создавая единое представление о грузопотоках и освобождая время команд для стратегических задач
Новый класс AI-логистики
C.H. Robinson, глобальный провайдер логистических решений, объявила о запуске Agentic Supply Chain™ Solutions — платформы, которая выходит за рамки простой автоматизации и представляет собой наиболее продвинутую форму искусственного интеллекта в логистике. В отличие от традиционных систем, эта технология понимает контекст, принимает решения в режиме реального времени и самостоятельно оптимизирует глобальные цепочки поставок в масштабе.
«Компании во всех отраслях испытывают всё большее давление, чтобы применять AI или остаться позади конкурентов», — отмечают в компании. Платформа Always-On Logistics Planner™, построенная на базе цифровой рабочей силы из 30+ связанных AI-агентов, уже выполняет миллионы задач по доставке грузов, которые десятилетиями не поддавались автоматизации. Теперь с решениями Agentic Supply Chain компания предлагает логистическую платформу с более глубоким интеллектом и широким влиянием — от планирования и закупок до доставки и пополнения запасов.
Конкретные результаты внедрения
Клиенты, использующие Agentic Supply Chain, уже видят ощутимые преимущества, которые будут расти по мере увеличения числа AI-агентов, генерации дополнительных инсайтов и более предсказательной и проактивной работы системы. Ключевые метрики включают:
Ускорение вывода на рынок: Когда планирование и бронирование отгрузок сокращается с часов до секунд, это обеспечивает более выгодные тарифы, перевозчиков и слоты доставки для грузов клиентов.
Умная оптимизация затрат: Динамический выбор видов транспорта и маршрутов, ценообразование и консолидация грузов помогают клиентам выявлять скрытую экономию.
Улучшенная видимость и контроль: Единое представление грузопотоков вместе с предсказательными инсайтами и рекомендациями позволяет принимать проактивные решения.
Повышенная гибкость и устойчивость: Сервис «всегда включён» обеспечивает мгновенную реакцию на изменения спроса и рыночных условий. Системы предвидят сбои и перенаправляют грузы до возникновения задержек.
Высвобождение ресурсов: С агентным AI, управляющим большей частью цепочки поставок, клиенты могут перенаправить время и таланты своих команд на другие бизнес-приоритеты.
«С агентным AI мы раскрываем ценность, заключённую в неструктурированных данных: телефонных звонках, электронных письмах, экспертных знаниях»— представитель C.H. Robinson
Техническая основа: гармонизация данных
Успех «агентных» систем напрямую зависит от качества данных, на которых они работают. Даже самые продвинутые AI-системы, включая A2A-агентов (agent-to-agent), многослойную память MCP (Model Context Protocol), RAG-пайплайны (Retrieval-Augmented Generation) и графовые рассуждения, становятся ненадёжными, хрупкими или полностью бесполезными в фрагментированных, несогласованных или изолированных средах.
Гармонизация данных — это фундаментальный шаг, позволяющий AI в цепочках поставок функционировать должным образом. Без неё обещание AI остаётся теоретическим. Процесс включает стандартизацию, интеграцию и согласование данных из множества источников — внутренних и внешних — чтобы они могли осмысленно обрабатываться AI-системами.
Типичные проблемы данных в системах цепочек поставок:
- Множественные версии истины: Данные о заказах в TMS не совпадают с тем, что указано в ERP
- Несогласованная маркировка: Одна и та же локация указана с разными аббревиатурами в разных системах
- Отсутствие метаданных: Временные метки, единицы измерения или идентификаторы источников пропущены
- Несовместимые форматы: Одна система использует JSON API, другая полагается на пакетную загрузку плоских файлов
- Отсутствие словаря данных: Нет общего языка между логистикой, финансами и операциями
Технологический стек для гармонизации
Для успешной реализации «агентных» цепочек поставок компаниям требуется:
Data Lakes: Snowflake, Databricks или Google BigQuery для унифицированных запросов и хранения
ETL/ELT инструменты: Fivetran, Talend, Apache Airflow для перемещения и трансформации данных
MDM (Master Data Management): Informatica, Reltio или внутренние системы для создания единого источника истины
API-шлюзы: MuleSoft, Apigee или Azure API Management для интеграции
Потоки событий: Apache Kafka или AWS Kinesis для гармонизации и распространения в реальном времени
Примеры из практики
Ведущие компании уже демонстрируют результаты внедрения систем с гармонизированными данными:
P&G: Объединила более 100 глобальных потоков данных в централизованную платформу для прогнозирования спроса на основе AI в ежедневном режиме
Maersk: Построила цифровой двойник своей контейнерной сети, используя гармонизированные данные от портов, перевозчиков и таможенных агентств
Unilever: Разработала модель рисков поставщиков, гармонизируя ESG-, финансовые и логистические данные из десятков систем
Риски пропуска этапа гармонизации
Организации, пытающиеся внедрить «агентный» AI без предварительной гармонизации данных, сталкиваются с серьёзными рисками:
- AI-модели ведут себя непредсказуемо или генерируют ложные ответы из-за отсутствующих или несоответствующих входных данных
- Конфликтующие метрики между функциями подрывают доверие к рекомендациям AI
- Высокоценные сценарии использования, такие как динамическая перемаршрутизация или предписывающий sourcing, становятся невозможными для выполнения
- Регуляторные риски из-за неточной отчётности или неправильной классификации материалов
«Продвинутый AI не может исправить плохие данные. Прежде чем организации смогут внедрить A2A-агентов, RAG-ассистентов или графовые оптимизаторы, они должны выполнить фундаментальную работу по гармонизации данных. Это не гламурно, но это цена функционального интеллекта»— Logistics Viewpoints, аналитический портал
Стратегические выводы
Появление «агентных» цепочек поставок знаменует переход от реактивной автоматизации к проактивному интеллекту. C.H. Robinson позиционирует свою платформу как качественный скачок, при котором AI не просто помогает людям выполнять задачи быстрее, а берёт на себя автономное управление комплексными процессами.
Для финансовых директоров и инвестиционных аналитиков это означает возможность обосновать инвестиции в AI конкретными метриками: сокращение времени планирования на 90%+, снижение операционных затрат на 15-25%, повышение устойчивости к сбоям. Для операционных руководителей — возможность перераспределить человеческие ресурсы от рутинных операций к стратегическому планированию.
Однако успех внедрения критически зависит от готовности инфраструктуры данных. Организации, которые инвестируют в гармонизацию данных сейчас, получат конкурентное преимущество при внедрении «агентных» систем в ближайшие 12-24 месяца.
Материал подготовлен на основе официального пресс-релиза C.H. Robinson, аналитической статьи Logistics Viewpoints и публикаций Financial Times Markets. Данные актуальны на 21 октября 2025 года.