*Вчерашний сюрприз*

Вчера я был сильно удивлён. У меня есть помощник, и вдруг он присылает мне сообщение сложного технического характера. Я смотрю: он сам сидит, ничего не делает. Оказывается, у него появился помощник на базе искусственного интеллекта! Этот AI собирает данные и делает техническое задание. Вот такие дела... Вопрос: кто на что учился.

🤖 *Как AI разговаривает с вами*

AI работает в тандеме с ассистентами и разработчиками. Это новый уровень, где технологии становятся частью команды.

🤣 *Как мир перевернулся*

Помню, как мои коллеги смотрели свысока на тех, кто не владел Excel. Второй сорт, говорили они. Но вот парадокс: теперь те, кто владеет инструментами и решениями вроде N8N и Make, как рыбы в воде. А "эксельщики" вдруг оказались в хвосте пищевой цепочки.

Excel стал похож на лошадь, которая уже не тянет. Время идёт, технологии меняются, и мир — вместе с ними.

🔄 *Опыт, который учит: скорость изменений*

Вчерашняя встреча с крупнейшим производителем товаров СТМ для розничной сети стала для нас неожиданностью. Мы надеялись на сотрудничество и уже видели, как будем реализовывать крутые проекты. Но всё оказалось иначе.

Компания два года назад приняла решение перейти на другую систему и только сейчас завершила этот процесс. За это время мир изменился невероятно. Это демонстрирует, как скорость принятия решений становится критически важной в современном бизнесе.

Но в этом есть и другая сторона: мир меняется так стремительно, что иногда медленный подход позволяет избежать ошибок и сэкономить ресурсы. Возможно, те, кто движется медленнее, тратят меньше усилий на изменения, которые завтра могут оказаться ненужными.

💡 Баланс между скоростью и обдуманностью — ключ к успеху в нашем быстро меняющемся мире.

🔍 *Готовы принять вызов?*

Сможете найти меня? Попробуйте — и узнаете, что вас ждёт.

❓ *А что подписывать?*

Электронные ЭТРН множатся. Готовы к хаосу?

📄 Электронные ЭТРН: вызовы и решения

Внедряя проекты по электронным ЭТРН, мы видим, что поставщики идут разными путями: кто-то через нас, кто-то через модуль оператора ЭДО, за кого-то — экспедиторы. Проблема в том, что из фазы неумения создавать ЭТРН мы рискуем прыгнуть в хаос непонимания, что подписывать.

⚠️ Чтобы избежать путаницы, важно подходить к процессу с умом. Работайте в сотрудничестве с перевозчиками и партнёрами. Это поможет обеспечить эффективное управление и избежать хаоса.

Говорят, что больше всего от новой ИИ революции выиграют спортсмены. Они будут еще больше зарабатывать, так как они трушные.

Как вы оцениваете темпы перехода транспорта на ИИ?

Вопрос, который волнует многих, особенно в сфере автомобильных грузоперевозок, где оборот рынка составляет около 1 трлн рублей в России. ИИ в транспортной отрасли можно разделить на два направления: автоматизация и принятие решений.

⚡ Автоматизация уже принесла видимые улучшения, ускоряя разработку и внедрение новых решений. Однако, как показал анализ, только 45% российских транспортных компаний внедрили ИИ в той или иной мере, что заметно отстает от среднемировых темпов. Подробнее.

💡 Вторая часть — принятие решений с помощью ИИ — всё ещё требует значительных усилий. Основные проблемы в России: плохая гигиена данных и отсутствие унифицированных стандартов обмена информацией. Компании часто сталкиваются с несовместимостью платформ и нехваткой технологий для интеграции.

📊 Большинство участников рынка не имеют даже базовых API, не говоря уже о современных MCP. Это серьёзно ограничивает возможности перехода на ИИ и цифровизацию.

➡️ Нам предстоит долгий путь, чтобы достичь уровня интеграции и цифровизации, который позволит раскрыть весь потенциал ИИ в транспортной отрасли.

Сколько стоит внедрение ИИ в транспортной логистике и как он развивается?

В 2025 году стоимость внедрения ИИ в логистику может начинаться от 10 тысяч рублей (платная подписка на существующую модель) и доходить до бесконечности, в зависимости от сложности и масштабности проекта.

📊 Искусственный интеллект в логистике становится обязательным инструментом для конкуренции. Он уже значительно повышает производительность, помогая оптимизировать процесс обработки и процесс принятия решения по доставке.

Большинство компаний в транспортной сфере пока используют готовые модели, чтобы автоматизировать процессы. Это позволяет быстро адаптироваться к изменениям и снижать операционные издержки. Однако только немногие компании начали обучать собственные модели, акцентируя внимание на надёжности и качестве алгоритмов и специфики российского рынка.

💡 В Pooling.me мы переходим к использованию собственных моделей для маршрутизации. Это не только позволяет улучшить точность расчетов, но и открывает новые горизонты в управлении транспортными потоками.

➡️ Как вы считаете, оправданы ли такие инвестиции в ИИ для вашей компании?

Нужен ли глобальный, единый ИИ для управления всем транспортом?

Пока данные, которыми оперируют в транспортной логистике, не переведены в цифровой формат и недоступны, глобальный искусственный интеллект кажется бесполезным. Важно создать условия, при которых данные будут доступны и стандартизированы.

💡 Мы считаем, что когда в стране будет решена задача с доступностью данных и их гигиеной — когда все одинаково будут понимать и воспринимать, куда и откуда доставить, а также какие требования к доставке — только тогда ИИ сможет развернуться в полную силу. Это станет основой для мощного рывка производительности.

➡️ Как вы думаете, готовы ли мы к такому переходу? Какие шаги необходимо предпринять, чтобы сделать данные доступными и стандартизированными?