Чем выше расходы на внутр. логистику в ВВП, тем менее эффективно работает экономика. Согласны?

Иногда самое сложное рассказать, что сделали, а не сделать новую фичу.

Китай вывел миллионы перевозчиков из серой зоны через выгоду. Европа создала единые правила для 27 стран. США отреагировали на пандемийный коллапс рыночными стандартами.
Россия издала закон.
До 1 сентября 2026 года — меньше 4 месяцев. Написал разбор: почему все страны пошли разными путями, что из этого работает, и почему цифровизация документа — это не то же самое, что цифровизация логистики.
Ссылка в комментариях 👇https://pooling.me/rus-exp

Май оказался очень сильным месяцем 🚀

Наверное, одно из самых кайфовых ощущений в бизнесе — когда идея, которая долго крутилась в голове, наконец-то реально выстреливает.

У нас таких идей в мае было две. И одна особенно важная.

━━━━━━━━━━━━━━━

Мы давно сталкивались с проблемой:
Pooling часто воспринимался как спотовая площадка. И когда компании переходили на прямой договор с перевозчиком — мы теряли маржу.

Вместо того чтобы бороться с этим, решили подумать иначе 💡

Сделали полноценный модуль тендеров внутри платформы:
⚡ быстрое создание тендера
⚡ автоматический сбор предложений
⚡ прозрачная обратная связь
⚡ онлайн-скоринг перевозчиков
⚡ быстрый запуск через наш договор экспедирования

Теперь платформа — это уже не просто поиск ставки.
Это инфраструктура для управления транспортной сетью.

И вот такие моменты особенно напоминают, почему я люблю создавать продукты ❤️

Неделя была странная.
С одной стороны — очередное ощущение, что мир начинает меняться быстрее, чем мы успеваем это осознавать.
С другой — понимаешь, насколько важна стабильность. Люди. Команда. Нормальные человеческие отношения.
━━━━━━━━━━
Но парадокс в том, что в мире, где каждую неделю всё переворачивается, удерживать эту стабильность становится всё сложнее.
Ты только выстроил процесс — появляется новый AI-инструмент. Только договорился о правилах работы — рынок уже поменялся. Только научился чему-то — это уже автоматизировали.
🤖 И, честно говоря, у меня всё чаще возникает ощущение, что часть моей функции как руководителя уже можно делегировать AI.
Причём без шуток.
Сотрудники приходят с вопросом: — Что делать?
А я иногда отвечаю: — Спроси сначала Claude. И потом переспроси другого агента.
Потому что в ряде задач они уже реально анализируют лучше, быстрее и спокойнее человека.
━━━━━━━━━━
И вот тут начинается самое интересное.
Раньше руководитель был главным источником экспертизы.
Сейчас всё больше: руководитель = человек, который умеет правильно организовать интеллект вокруг задачи.
Неважно, человеческий он или искусственный.
━━━━━━━━━━
И на фоне всего этого сегодня отправили ещё одного сотрудника в армию.
Ушёл surprisingly спокойно и позитивно.
И в такие моменты особенно понимаешь: как бы ни менялись технологии, главной ценностью всё равно остаются люди.
Даже в мире AI.

А еще мы целую неделю решали с сыном задачи. Минус: мне все-таки пришлось это делать. Плюс: это очень интересно в 10ом классе.

Обожаю таких кандидатов.

🚚 После прочтения отчета BCG у меня вообще появилось ощущение, что транспортная логистика — одна из отраслей, которую AI и automation перевернут сильнее всего.
Потому что логистика — это по сути: 👉 управление информацией, неопределенностью и скоростью принятия решений.
А это именно то, что AI начинает делать очень хорошо.
———
📦 1. Ценность будет уходить от “владения транспортом” к управлению сетью
Раньше сила была у того, кто: — владеет парком,
— имеет филиалы,
— нанял много логистов.
Сейчас ценность всё больше у тех, кто: — быстрее собирает рынок,
— быстрее сводит спрос и предложение,
— лучше управляет данными,
— лучше управляет исполнением.
То есть: ❌ парк становится commodity
✅ orchestration становится главным активом
Очень похоже на то, как Booking победил отели.
———
🤖 2. Диспетчер будущего = оператор AI
Мне кажется, это уже начинает происходить.
Раньше диспетчер: — искал машину,
— обзванивал перевозчиков,
— торговался,
— контролировал документы,
— координировал доставку.
Теперь AI постепенно сможет: — искать транспорт,
— прогнозировать цену,
— проверять документы,
— строить оптимальный маршрут,
— выявлять рискованные перевозки,
— автоматически коммуницировать с участниками.
А человек будет: 👉 принимать сложные решения
👉 управлять исключениями
👉 работать с клиентом
То есть диспетчер превращается: из “ручного оператора” в “менеджера AI-систем”.
———
📉 3. Огромное количество логистических компаний переоценено по числу людей
Это жесткий вывод, но мне кажется он реальный.
Сегодня многие процессы существуют только потому, что: — системы не интегрированы,
— данные разбросаны,
— нет automation,
— нет AI orchestration.
По сути огромное количество людей сейчас: 👉 “склеивают системы вручную”.
AI и automation будут это быстро съедать.
———
⚡ 4. Скорость станет важнее масштаба
Раньше крупная компания почти всегда побеждала маленькую.
Сейчас маленькая AI-native команда может: — запускать новые процессы быстрее,
— быстрее внедрять automation,
— быстрее перестраивать бизнес.
И это уже видно в SaaS.
Мне кажется, в логистике будет то же самое.
———
📲 5. Клиенту будет всё менее важно, кто именно везет груз
Очень важный тезис.
Как в Uber: пассажиру всё равно, чей автомобиль приехал.
Ему важно: — цена,
— скорость,
— predictability,
— прозрачность.
В логистике постепенно будет так же.
Ценность сместится: ❌ от “перевозчика”
✅ к платформе, которая гарантирует результат.
———
🔗 6. Победят платформы, которые объединят весь workflow
Не просто: — поиск груза
или
— TMS.
А платформы, которые соединят: — торги,
— AI pricing,
— проверку перевозчика,
— документы,
— коммуникации,
— tracking,
— финансы,
— risk scoring.
И самое главное: 👉 всё это должно работать как единый workflow.
———
💰 7. Маржа будет уходить из “перевозки” в “управление сетью”
Очень похоже на то, что произошло: — в e-commerce,
— fintech,
— travel.
Физическая инфраструктура всё больше становится low-margin.
А высокая маржа у тех, кто: — контролирует поток заказов,
— интерфейс клиента,
— данные,
— алгоритмы распределения.
———
🧠 8. Главный актив будущего — данные + AI-модель
Не машины.
Не офисы.
А: — история ставок,
— история исполнений,
— поведение перевозчиков,
— predictability,
— данные по задержкам,
— real-time market pricing.
Потому что именно это позволяет AI принимать лучшие решения.
———
🔥 9. Следующий большой рынок — “AI-диспетчеризация”
Мне кажется, рынок пока сильно недооценивает именно это направление.
Не просто “цифровая площадка”.
А: 👉 AI, который сам помогает: — искать перевозчика,
— собирать ставку,
— вести торги,
— контролировать исполнение,
— прогнозировать проблемы,
— управлять delivery.
По сути: 🚚 “операционная система логистики”.
———
📌 И, наверное, главный вывод для меня:
Через 5–7 лет логистическая компания без сильного AI-слоя будет выглядеть примерно так же, как сегодня компания без интернета.

Откуда в Платоне такой прирост пробега за 2025ый год? Что могло вызвать такой резкий рост? ;)

Какой классный формат вебинара, когда с экспертами и оператором ЭДО сразу обсуждаешь кейсы и согласовываешь сценарий.

Ну какая разумная идея. Молодцы. Я думал, что у них там будет снова какая-то идея новые решения пилить.

Как приятно, что все больше компаний начинают погружаться в тему ЭПД.

Вопрос к перевозчикам и диспетчерам 🚛
Как думаете, нужна ли функция, когда машина ещё в рейсе, а система уже заранее предлагает ей обратную загрузку?
Не после выгрузки, когда начинается поиск “что взять обратно”, а заранее — с учётом точки выгрузки, даты освобождения и подходящих заявок рядом.
Это реально полезный сервис для перевозчика или пока фантазия?
И второй вопрос:
есть ли уже на рынке решения, которые делают это удобно и автоматически?
Интересно услышать мнение тех, кто каждый день работает с машинами и обратками.