В 2025 году измеримый эффект чаще давали маршрутизация, прогнозирование и автоматизация складов — при условии качества данных и интеграции в TMS/WMS.
В 2026 фокус смещается с «работает ли AI» на «как масштабировать»: AI встраивают в ядро систем, добавляют контекст и непрерывные циклы планирования.
Главный риск — «AI без стратегии»: точечные пилоты и чат-боты без ROI создают шум, а не экономию.
Что произошло и почему это важно
Логистика вошла в фазу, где AI-проекты оценивают не по демонстрациям, а по KPI: стоимости перевозки, точности планирования, скорости обработки документов и устойчивости к сбоям. Исходный материал LogiNext описывает, какие классы задач в 2025 чаще давали измеримый эффект, а какие направления пока остаются «витринными» из‑за ограничений регулирования, безопасности и доменов применения.
В тексте приводится оценка, что оптимизация маршрутов может снижать затраты на доставку «до 15%» (со ссылкой на Gitnux). Для управленческих решений эту величину стоит подтверждать первоисточниками и считать на собственных данных (база, ограничения, уровень сервиса).
Что действительно работало в 2025
1) Эффективность и снижение затрат. Наиболее «приземлённые» кейсы связаны с отслеживанием, оптимизацией маршрутов и предиктивным планированием — там, где данные доступны, а внедрение не ломает основной процесс.
2) Автоматизация склада. Рост использования роботов и «умного» ПО ускоряет операции и снижает ошибки на рутинных участках, особенно там, где есть повторяемые сценарии.
3) Документооборот и таможня. Автоматизация документов, классификации товаров и проверок соответствия в реальном времени может ускорять клиренс и уменьшать ручные ошибки.
Что не сработало (или не масштабировалось)
Полностью автономный транспорт остаётся преимущественно на уровне пилотов из‑за требований безопасности и регулирования.
Чат-боты без ROI часто не уменьшают нагрузку: люди остаются «в контуре», чтобы не допускать ошибок в коммуникации с клиентом.
«AI везде» без стратегии приводит к зоопарку инструментов и дашбордов, но не к снижению затрат.
Что масштабируется в 2026: практическая карта для CFO и операционного блока
В 2026 масштабирование — это переход от «надстроек» к AI‑встроенности в ядро TMS/WMS и в процессы принятия решений.
Чек‑лист готовности к масштабированию (8 вопросов)
1) Есть ли единый слой данных по перевозкам/складу (мастер‑данные, справочники, события)? 2) Понятны ли ограничения SLA и «стоимость сервиса» в рублях/процентах? 3) Как измеряется эффект: baseline, контрольная группа, сезонность? 4) Есть ли интеграция в рабочие экраны, а не отдельный AI‑дашборд? 5) Кто владелец продукта и кто отвечает за качество данных? 6) Как устроен контур безопасности и доступа к данным? 7) Что произойдёт при ошибке модели: fallback‑правила, человек в контуре, аудит? 8) Есть ли план масштабирования по площадкам и бюджет на изменение процессов?
Практические инсайты
Быстрая победа обычно там, где много повторяемых решений и «дорогих ошибок»: маршрутизация с учётом ограничений, документы/комплаенс, балансировка мощностей. Если AI не встроен в ежедневный контур (TMS/WMS/процессы), он почти всегда останется пилотом.
Узнать больше
Оригинальный материал: LogiNext
AI в логистике: что работало в 2025 и что будет масштабироваться в 2026 (взгляд вендора, полезный как карта тем и рисков).
Источники
LogiNext: AI in Logistics (2025→2026)
Что сработало в 2025 и что будет масштабироваться в 2026.
