AI-агенты в логистике: как «цифровые работники» трансформируют цепи поставок

От чат-ботов к цифровым сотрудникам

Логистическая индустрия переживает переход от генеративных систем искусственного интеллекта, таких как чат-боты и большие языковые модели, к агентным системам (agentic AI) — автономным «цифровым работникам», которые не только отвечают на запросы, но и самостоятельно выполняют задачи на основе полученных инструкций. Эта технология меняет способ работы операторов цепей поставок, позволяя извлекать ценность из огромных массивов неструктурированных данных, которые ранее были недоступны для автоматизированного анализа.

Основное отличие агентных систем от традиционной автоматизации рабочих процессов заключается в способности адаптироваться к новым переменным и имитировать человеческое поведение. В то время как автоматизация на основе ИИ сильна в распознавании паттернов и обработке сложных правил, агентные системы могут рассуждать и принимать решения в условиях неопределенности.

Технологическая архитектура и подходы к интеграции

Технология агентных систем строится на способности работать с неструктурированными данными — телефонными звонками, электронными письмами, разрозненными базами знаний внутри компаний. Именно эти источники традиционно представляли наибольшую сложность для корпоративных систем управления.

Главный технический директор C.H. Robinson Майк Нилл объясняет процесс так: «С помощью агентного ИИ мы раскрываем ценность, скрытую в неструктурированных данных: телефонные разговоры, электронные письма, внутренние знания сотрудников. Ранее невидимые для наших систем данные теперь передаются другому AI-агенту, который обновляет нашу платформу, питая прогнозные модели расчетного времени прибытия и оптимизируя доставку для клиентов».

Подход различается у крупных и стартап-игроков. Крупные операторы, такие как project44 и FourKites, создают целые наборы AI-агентов, чтобы расширить привлекательность своих предложений для грузоотправителей. Стартапы, например ShipAngel, выстраивают модульную архитектуру с встроенными агентами, что позволяет компаниям использовать специализированные инструменты для бронирования и отслеживания грузов без необходимости полной интеграции с корпоративными системами планирования ресурсов (ERP).

Корпоративное программное обеспечение переживает трансформацию поколения. Монолитные системы уступают место модульным интеллектуальным архитектурам.— Грэм Паркер, CEO ShipAngel

Паркер утверждает, что большинство грузоотправителей обременены ERP-системами, созданными преимущественно для финансовых и планировочных команд, а не для специалистов по цепям поставок. Использование AI-агентов — или «цифровых работников» — является ключевым для сбора неструктурированных данных, которые сложно систематизировать вручную.

Практические области применения и бизнес-кейсы

Джейсон Траффл, CEO поставщика систем управления транспортировкой Shipwell, выделяет четыре наиболее вероятные функции для передачи AI-агентам: планирование спроса, составление графиков грузоперевозок, аудит транспортных счетов и анализ логистических затрат. Эти процессы объединяет необходимость обработки больших объемов данных и принятия решений на основе множественных переменных.

На практике использование AI-агентов включает:

Автоматизация обновлений расписания: компания TradeLanes внедрила агентов, которые автоматически уведомляют экспортеров об изменениях в расписании судов или изменениях даты возврата контейнеров. Раньше эту информацию приходилось отслеживать вручную, регулярно проверяя сайты перевозчиков и терминалов.

Оптимизация операций терминалов: CEO компании Nodal Пол Альбер-Лебрен описывает, как цифровые работники помогают операторам контейнерных терминалов извлекать ключевые данные из смежных систем для принятия обоснованных решений по размещению рабочей силы и управлению кранами.

Снижение влияния человеческих предубеждений на решения: CEO RateLinx Шеннон Вайанкур отмечает, что ИИ помогает грузоотправителям принимать более обоснованные решения, снижая влияние эмоциональных факторов. Люди склонны «помнить события, которых не было, и принимать решения на основе нерелевантных данных», а также сопротивляться изменениям из-за негативного опыта с поставщиками транспортных услуг, не отражающего их объективную эффективность.

Барьеры и реалистичные ограничения

Несмотря на стремительное распространение технологии, в отрасли сохраняется скептицизм относительно масштабов трансформации рабочей силы. Большинство логистических специалистов чувствуют, что они либо уже используют AI-агентов, либо взаимодействуют с ними незаметным образом, но пока не испытывают радикально нового способа работы.

Основные ограничения включают:

Неопределенность в цепях поставок: 63% производственных CEO отмечают, что проблемы в цепях поставок, включая глобальные сбои, мешают их способности внедрять инновации в масштабе. Тарифная неопределенность ослабила спрос в производственном секторе — отрасль сокращалась седьмой месяц подряд по состоянию на сентябрь 2025 года (индекс PMI Института управления поставками).

Сложность реструктуризации цепей: только 18% производственных CEO называют реконфигурацию цепи поставок своим главным приоритетом. Брайан Хиггинс, лидер сектора промышленного производства KPMG в США, объясняет: «Преобладает подход выжидания». Перестройка цепи поставок требует времени и может сопровождаться более высокими затратами на рабочую силу или первоначальными капитальными вложениями на расширение производственных мощностей.

Необходимость участия человека: Мак Макколл, старший научный сотрудник Транспортного института Вирджинского технологического университета, подчеркивает, что будущее на основе цифровых работников не исключает людей: «Я фанат «Звёздного пути», и если посмотреть на мостик «Энтерпрайза», вы увидите самые передовые технологии, но там всё ещё есть люди, которым представляется информация для принятия решений».

Стратегические направления развития

В ближайшие 1-3 года ожидается дальнейшая интеграция AI-агентов в ключевые процессы цепей поставок, при этом фокус сместится от экспериментальных внедрений к масштабированию проверенных решений.

Сценарии развития:

Оптимистичный сценарий: агентные системы становятся стандартом для большинства операторов среднего и крупного размера, что приводит к сокращению операционных расходов на 15-20% и значительному повышению скорости принятия решений. Появляются специализированные AI-агенты для узких задач (таможня, аудит, прогнозирование), которые можно быстро интегрировать без перестройки всей IT-инфраструктуры.

Реалистичный сценарий: внедрение идёт постепенно, крупные игроки получают конкурентное преимущество за счёт доступа к масштабным данным, средний сегмент медленно адаптируется из-за высоких первоначальных затрат и отсутствия четких ROI-моделей. Сохраняется разрыв между компаниями, способными инвестировать в технологии, и теми, кто ограничен в ресурсах.

Пессимистичный сценарий: технология не оправдывает ожиданий в части измеримых бизнес-результатов, компании сталкиваются с проблемами интеграции и качеством данных, что замедляет массовое внедрение. Скептицизм усиливается, и AI-агенты остаются нишевым инструментом для ограниченного числа процессов.

Брайан Хиггинс из KPMG видит особые перспективы в применении ИИ для закупок: «ИИ может помочь проектировать контракты и управлять ими, предотвращая потерю их ценности из-за недостатков управления или исполнения». Также он отмечает потенциал в финансовом планировании, прогнозировании и на производственных площадках: «Автоматизация, ИИ, гуманоидные роботы, робототехника — это крайне необходимо».