Промт (рекомендую использовать на английском).
Я пробовал в Chat GPT и в Gemini (от Гугл).

Обязательная часть (подробно описать откуда и что брать).

On the basis of the attached file, which is the CMR - waybill specifically designed for international road freight transportation).
Fill in the table with the following data: Shipper (column 1 of the CMR) Consignee (column 2 of the CMR) Terms of delivery (from column 13 of the CMR) Invoice number (column 5 of the CMR) Carnet TIR number (column 5 of the CMR) Gross weight (column 11 of the CMR) Delivery address (column 3 of the CMR) Data from column 13 of the CMR (column 13 of the CMR) Carrier name (column 17 of the CMR)

Необязательная часть (которая может быть использована для контроля читаемости исходного текста).
next to each value in a separate column indicate how you rate the readability of the text, where 1 is clear text, 2 is poorly readable text, 3 is unreadable text.

Для производственного промта (который будет использоваться на постоянной основе) я бы еще добавил команды на "запрет выдумывания". Но тут надо тестировать, так как иногда это запутывает. Поэтому чтобы сейчас не путать никого усложнять не буду.

Важно.
Я не говорю, что проблема распознания документов полностью решена. Меня сейчас вполне можно закидать помидорами, что распознается неидеально. И включить «а кто будет отвечать за ошибки».

И мой ответ: да, неидеально. Но уже сейчас очень бюджетно можно решить часть задач, на которых я раньше блок ставил по умолчанию и даже не думал в эту сторону. А дальше возможности только увеличиваются. Главное не пропустить эти возможности.

Использование нейросетей в текущем их состоянии для оптимизации производственных процессов в логистике.
Так сказать, обзор кейсов, с которыми я столкнулся в течение последних нескольких месяцев.

1) Разбор неструктурированного текста.
Когда на входе нет строгой формы, но есть понятный по смыслу текст, который надо разложить в таблицу.
Раньше это было табу.
Сейчас в целом, при правильном промте нейросети могут раскидать массив текста на табличку.

Где это используется:
- В калькуляторах расчета доставки (по ссылке прям кейс, как это используется ).
- В формировании таблицы для декларирования, когда на входе по поточным монотоварным грузам дают либо поручение, либо неоднотипные, но схожие по сути документы.

2) Разбор чертежей.
Загружается в ИИ чертеж, с задачей проставить название и заданные габариты детали.

3) Разбор простого изображения для определения вида товара. Тестировали, на примере одежды.
Задача изначально специфическая, но тем не менее с оговорками решаемая. При всем при том «Детские фартуки, футболки, худи и т.д. отличает даже на поганых фотках, вложенных в эксель таблицу».

4) Наиболее популярный кейс во всех отраслях:
Автоматизация контроля качества звонков.
Работает на связке:
Нейросеть для транскрибации аудито в текст (например whisperjax)
Копирование полученного текста в ИИ с промтом для сравнения разговора по заданному скрипту (в Chat GPT, Yandex GPT, Giga Chat).
Получение результатов.
Кстати с этим кейсом на транс-раше в этом году выступала компания и вызвала достаточно сильный ажиотаж. По сути все просто и об этом можно много где прочитать.
Эта же связка встроена в обновленный Битрикс24 с ИИ.

5) Про все о чем, уже надоело слушать, потому что об этом говоря везде:
- ускорение работы с составлением текста (переписка, доклады и т.д.);
- резюмирование текстов и видео;
- разработка всего творческого (особенно для маркетинга);
- оптимизация работы с маркетплейсами (карточки, тексты);
- личные помощники для организации времени и дел
- универсальные консультанты в любой «нестрогой» области знаний (по сути все, за что вы платите сторонним консультантам).

6) Тут под звездочкой, так как сам это не тестировал. Знакомые энтузиасты с незашоренным видением, рассказывают, что Claud AI от Antropic вполне прилично подбирает коды ТНВЭД. И этого достаточно, чтобы обрабатывать входящий поток холодных запросов для прогрева и вывода на живое общение.

Как-то так.

Наткнулся на очень любопытное исследование «Обзор рынка цифровых логистических платформ».
https://teletype.in/@ideas/NCxNJ8IliL9

Букв много, ссылку привожу для жаждущих окунуться в детали.

Для себя я в этой статье увидел несколько однозначных интересов:
- возможность помониторить, а чего вообще придумали в мире
- перечень востребованных сервисов, которые в большей или меньше степени представлены на платформах
- легкий вброс про «экспертные логистические платформы», как перспектива замены логиста и текущие платформы, которые дают максимальный потенциал.

Для ленивых - общее резюме лонг-рида (заботливо составленное ИИ) оставил в комментарии к посту.

Коллеги, вот вопрос. Это правда так или это фэйк (в том числе с использованием ИИ для визуала)?

Наткнулся в просторах социальных сетей.

Исходник для визуала взят вот отсюда. (Это я попытался пруфы найти). Вот есть еще одна беззубая статья


И я вот понять не могу, оно правда так? А то для правды - хотелось бы побольше инфоповодов)))

Кто с Китаем накоротке.
Поделитесь пожалуйста наблюдениями.

Несмотря на то, что этот праздник немного из прошлой жизни, поздравления все еще приходят. И для меня это как “wtf” и стикеры в Вайбере - что-то давно забытое. Тем не менее это этап жизни, который помог мне оказаться в той точке развития, где я сейчас есть.
И всех причастных, и тем более, все еще служащих - поздравляю.

Друзья, накидайте в комментариях, какие «открытки» в тренде на день таможенника в 2024 году.

ПС: и сегодня на утреннем созвоне с одним из заказчиков, мы хором пришли к выводу, что для околотаможенного бизнеса надо учредить праздник «день взаимодействующих с таможней». Чтобы тоже можно было по праву браво тостовать «за мир - дружбу и таможенную службу»

Экспресс аудит процессов экспедитора в кальянной или много пользы за 1,5 часа.

На днях была дружественная встреча с коллегами, с которыми мы давно дружим (почти семьями). Их цифровое развитие шло своим чередом и как раз дружба семьями мешала бизнес-партнерству (начиная от этических вопросов стоимости услуг, заканчивая в целом расторопностью ребят, которые самостоятельно осилили освоить битрикс24 без привлечения интеграторов и сторонних экспертов).
Потом в силу внешних обстоятельств (удаленка, ковид, географическая дислокация участников) несколько лет я не знал, как развиваются их процессы.
И вот нам случилось встретиться – поболтать.
После интересного «чего-кого нового» разговор плавно перешел в область «посмотри, как мы отстроили процессы».
Я с интересом посмотрел – и по ходу дал комментариев, где можно улучшить и соптимизировать (см. скрины).

Общение длилось где-то около часа. Свод по советам потом в виде тезисного резюме отправил в мессенджер.
Кстати, посмотрите эти советы, у очень многих компаний, аудит процессов которых я проводил, в перечисленных местах есть потенциал оптимизации.

И все это делается быстро.

Конечно если Вы не приглашаете заумных универсальных цифровизаторов, которые только 3 месяца обучаются логистическим процессам за Ваши деньги и время Ваших сотрудников, а потом Ваши же советы Вам продают, как результат аудита.

Пост радости

Я и мой проект с сегодняшнего дня официальный бизнес-партнер Битрикс24.

Значит ли, что я начну теперь засыпать всем подряд строго о битриксе - нет.

Буду ли делиться кейсами и наработками, как битрикс можно использовать в нашей сфере - да.

А, с учетом того, что вокруг битрикса я кружусь с 2012 года, то в целом поделиться есть чем.

ИИ для бизнеса - самая популярная связка 2024.

Как бы не про ВЭД, но вообще абсолютно актуально для каждого первого сотрудника компании в ВЭД.

Сегодня коротко расскажу про одну из самых востребованных ИИ связок для решения бизнес-задач на сегодняшний момент, которая экономит уйму времени и денег.

Суть простая:
1) имеем аудио/видео запись какого-то бизнес-контента (звонок клиенту, запись совещания, видео по работе с системой);
2) распознаем ее в распознавательной ИИшке
3) распознанный текст загоняем в любой ИИ диалог с промтом что из этого надо сделать (составить протокол совещания или пользовательскую инструкцию, проверить диалог продавца на соответствие скрипту)
4) наслаждаемся результатом и часами сэкономленного времени.

Кейсы, где это можно использовать:
0) самый распространенный кейс – ИИ контролер звонков в отделе продаж (на Транс Раша 24 именно с этим кейсом компания Истэкс поразила всех)
1) составление протокола совещаний – это из очевидного
2) составление письменных инструкций на основании отснятого видео или аудио (так делаю я, записываю видео разработки и на основании этого видео с ИИ составляю письменную инструкцию).
3) надиктовка текста письма для составления письма.

Для этой связки можно использовать:
speech2text ai:
Готовые сервисы, Большое количество микросеврисов на HuggingFace, или бизнес платформы:
Yandex SpeechKit / Google Cloud Speech / Тинькофф VoiceKit

Генеративные ИИ:
Chat GPT, Cloude
Giga Chat, YandexGPT
Встроенный Copilot в Битрикс24

Подробные шаги (ссылки на сервисы, скрины и промты) расписал в лонгриде по ссылке. Там же мои наблюдения какие из генеративных ИИ лучше справляются с этой задачей, а какие бредят.

Доброго утра!

Сегодня на 14.00 запланировался спонтанный дружеский мозговой штурм на тему «Как оценить результат цифровизации».
Тема более, чем актуальная была есть и будет.

На данный момент в штурме участвуют в качестве активных носителей знаний:
Андрей Горбатов (https://t.me/innovaticaFM, https://t.me/about_LCL), человек с большим опытом внедрения цифровых проектов в своей компании.

Юрий Куприянов. С 2017 в цифровизации логистики. Создал и вывел на рынок Yolka TMS и Yolka WMS.

Ваш покорный евангелист цифровизации в ВЭД - Иван Макарчук.

Также присоединятся коллеги из других компаний поддержать своим опытом и мнением.

Эта встреча интересна тем, что буду представлены компетенции и опыт не только «лобастых ИТ интеграторов» с космическими мерилами эффективности уровня Корпорация, но и представители обычных логистических компаний с их актуальными вызовами, болями и задачами. И это не вебинар, это обмен мнениями, живая дискуссия.

Присоединяйтесь послушать или поделиться мнением/опытом.
Ссылку На zoom пришлю в течение часа.

Короткое резюме и выводы по состоявшейся беседе, которая, надо сказать, получилась очень содержательная.

Контекст осуждаемой задачи: компания у которой в целом достаточно высокий уровень упорядочения процессов и в том числе их автоматизации принимает решение, надо ли имеющийся производственный процесс (экспедирование в рамках конкретного вида транспорта) тестово оцифровать в битрикс24.

Обсуждаемая задача:
как оценить эффективность этого проекта (оно того стоило или нет)

Усугубляющие факторы:
1 в целом и так все работает, эта услуга растёт, однако что внутри от получения заявки до выставления счета - это условий черный ящик
2 в оценке эффективности проекта владелец задачи хочет делать акцент больше на улучшение функции «клиентского сервиса»
3 при этом, как любой здравомыслящий менеджер в логистике, который еще и знает стоимость деньгам, не хочет уходить в классический замер «as is”, чтобы из него потом прогнозировать «to be” в рамках общепринятых метрик.

Вот это все обсуждалось около часа.

Основные тезисы, которые шли сквозь обсуждение со стороны коллег:
1 Индекс удовлетворенности клиентов, как метрика не очень нравится, так как много погрешности, трудоемкости замера «до и после»
2 Аналогично про LTV и все другие метрики, которые требуют скурпулезного «исследуем как есть, и еще не понятно как будем это исследовать».
3 Обсуждение ушло в сторону замера продажи доп услуг, в процессе реализации той, которую пытаются оцифровать.
4 Обсудили пару методик из смежных отраслей.
5 Упомянули когортный анализ, как наиболее подходящий для логистики для оценки поведения реальных и потенциальных клиентов.

Тезисы, которые озвучивал я в ходе обсуждения:
1 В самом начале я предложил выделить группы эффектов от цифровых проектов, потому что каждый из них несет разный результат и соответственно оценивается по разному. И через эту призму можно по логике «эффект - ценность» подходить к оценке эффекта.
2 Самое простое, как замерить эффект - это посчитать сколько человеко-часов/минут будет сэкономлено за счет автоматизаций в ходе оцифровки. То есть в любом случае надо, если заходить в проект, понять будет ли там в результате сокращение ручных операций.
3 Все вопросы доп. Продаж, расширения продажи услуг и прочее, что обсуждалось - оно на прямую не связано с задачей, которую пытались решить, если не выносить в основную задачу автоматизацию доп. Продаж в ходе выполнения услуги.
4 Упорядочение процесса внутри - само по себе потянет улучшение клиентского опыта, так как часть вещей, которые сейчас на откупе ответственности сотрудника могут быть автоматизированы (уведомления клиента например).

Из сложного к восприятию.
В компаниях, где по Паретто уже вложено 20% усилий и полечено 80% результатов, в целом сложнее оценивать эффективность дальнейших улучшений. Так как там в общем эффект на фоне предыдущих «прорывных» улучшений, он более смазанный.
Но, это своеобразный прыжок веры, где более детальная оцифровка процесса позволит дать возможность его проанализировать и уже на основывает и фактических данных найти узкие места и потенциал для улучшения. Но опять же эффект этих меропряитий для компании сердечного уровня (не корпорации) не очевиден.

А к концу плавно затронули тему, а зачем это вообще людям надо, кадрового голода в сфере, мышления зумеров.
Но эти вопросы решили отдельно обсудить на отдельной встрече.

В общем, есть ради чего это посмотреть.
Так как общение было вокруг конкретного кейса конкретной компании, то прямую ссылку на видео выкладывать я считаю не совсем корректно.
Однако владелец задачи выложил эту встречу в закрутом чате, куда можно попасть, заполнив анкету по ссылке:
Как я уже раннего писал выше - это закрытый отраслевой чат, где мы делимся информацией, помогаем друг другу советом, информацией или контактами.
Суть анкеты - какая информация Вам актуальна и какими компетенциями Вы можете в этом чате делиться. Там без коммерции, без продаж - просто полезный логистический клуб по интересам.

Чисто контент выходного дня или хорошее начало рабочей недели, кто прочитает завтра с утра.

Сейчас много мемов про зуммеров, как работников. И в логистике один из самых больных вопросов - кадровый голод.

Так может мы не правильно излагаем?
Ниже интерпретация условий поставки на языке зуммеров. HRам, начальникам отделов и лекторам на заметку))))
*за основу взят мем 2010 года, олды поймут

Структура:
😁формулировка из оригинала мема
😈она же на зуммероском.

EXW (Ex Works)
😁Он приходит к тебе и овладевает тобой у тебя дома
😈Он врывается к тебе домой на фулл-серьёзе, как будто это его батя строил. Даже не здоровается, просто сразу "овладеваю" и всё. Вайб: никаких лишних движений.

FCA
😁Он овладевает тобой, как только ты садишься в его машину
😈Ты только садишься в его корыто, а он уже такой: "Ну что, полетели?". Всё, тут ты пассажир, управление захвачено, и welcome to his reality.

FOB
😁Ты приезжаешь в его дом, заходишь в лифт, где он тебя поджидал и там же тобой овладевает.
😈Ты доезжаешь к нему, заходишь в лифт, а там он, как босс-файт, уже ждёт. Лифт тронулся, а вместе с ним и весь сценарий. Просто GG, не выйти.

CFR
😁Ты доезжаешь до его дома на такси, и ждешь, пока он не выйдет, возьмет тебя на руки, внесет в дом и овладеет тобой
😈Ты доезжаешь до его хаты на такси, стоишь у подъезда в режиме ожидания. А он такой выходит, подхватывает тебя на руки, как будто ты его трофей в "Симсах", и заносит в логово.

CPT
😁Ты доезжаешь до его дома с пересадками и ждешь, пока он не выйдет, возьмет тебя на руки, внесет в дом и овладеет тобой
😈Путь у тебя, конечно, был полный кринж — с пересадками, но ты на месте. Ты ждешь, пока он выйдет, схватит тебя как лут после рейда и без лишних слов вносит в свою флекс-зону.

CIP
😁Ты доезжаешь до его дома на такси, позвонив Светке и попросив ее подъехать, если ты вдруг не доедешь и ждешь, пока он не выйдет, возьмет тебя на руки, внесет в дом и овладеет тобой
😈Едешь к нему на такси, но звонишь Светке на всякий случай: "Алё, если я пропаду, знаешь, где искать". Но всё по чиллу. Ты ждешь когда он выйдет, забирёт тебя как главный герой, и дальше всё по скрипту.

DAP
😁Ты доезжаешь до условного места на такси, пересаживаешься в его машину и он овладевает тобой
😈Ты мчишь к тюбику на условное место встречи, где он тебя подбирает на своей тачке. И тут уже всё, ты в его игре. Даже пытаться сопротивляться бесполезно — контроль 100%.

DDU
😁Ты доезжаешь до его дома, поднимаешься в квартиру, входишь в спальню и ждешь, пока он поднимется с кровати, разденет тебя и овладеет тобой
😈Ты доезжаешь до его хаты, заходишь в спальню, а он ещё даже с кровати не встал. Лежит, зевает, но ты такая: "Ну ладно, посмотрим, кто тут профи". Дальше дело за ним, и всё вроде как по кайфу.

DDP
😁Ты доезжаешь до его дома, поднимаешься в квартиру, входишь в спальню. А эта сволочь даже не хочет подняться, так что тебе приходиться самой раздеваться и залезать к нему в постель, чтобы он овладел тобой.
😈Ты вваливаешься к нему, заходишь в спальню, а он даже не пошевелился. Чисто лежит и ждёт, когда ты сама всё сделаешь. Чисто токсик. Ты такая: "Ну ок, только ради контента", и залезаешь в кровать. Овладение — в режиме DIY.

Пост сложных неоформленных мыслей.
Последнее время мне попадаются разрозненные тезисы в статьях, которые, по ощущениям, все где-то про одно, но не до конца понятно о чем именно и тем более, что с этим делать.
Ниже тезисы, все ссылки на источники в конце поста.

1️⃣Снова наступают времена ценности людей и жестких (особенно жестких ручных производственных) компетенции. Из серии толковые токари на заводе получают ЗП больше, чем отдельные ИТшники. А постоянное развитие предприятий в цифровом поле - это баланс между людьми и технологиями (взято из блога Реальная автоматизация).
2️⃣HR полностью поменяет свое содержание и формат и перейдет от функциональных колодцев к экосистеме, ориентированной на пресказательное решение задач бизнеса через развитие компетенций. Тут же про: data-driven управленческие решения, а HR, как властелин человеческой Big-data (дайджест Сколково).
3️⃣Конфликт интересов наемных сотрудников и руководителей, а также низкий уровень data и digital literacy (грамотность в работе с данными и цифровая грамотность) сотрудников мешает компаниям реализовывать цифровые инициативы, внедрять data-driven подход и ускорить свое развитие (дайджест Сколково).
4️⃣В продолжение предыдущего пункта тезис в конце беседы, резюме которой писал выше, о том, что текущие опытные сотрудники противятся цифровым изменениям, а замены на рынке им нет, потому что, смотри следующий пункт.
5️⃣Постоянно мелькающие мемы про зуммеров, как сложное поколение для работодателя, подтвержденные общением с руководителями компаний и HR. И в противовес им качественное преимущество поколений X и Y, которые умеют «еб@шить» на работе, если понимают зачем им это надо и не «устали от жизни».
6️⃣И тут же: в 46% компаний отметили, что их сотрудникам из-за дефицита кадров на рынке труда приходится брать на себя больше обязанностей, что ускоряет их продвижение по службе. Кроме того, 41% работодателей чаще продвигают сотрудников, чтобы закрыть кадровые пробелы. (Исследование из РТБ трендов) И тут же про зарплатные амбиции людей (как опытных, так и не очень), и про инфляцию, и про проблемы на рынке, вызванные внешними обстоятельствами.
7️⃣Р. Гандапас, где-то выступал с темой про изменение подходов к профессиональному становлению. Суть в том, что в любую профессию (важно: гибкую, сервисную, то есть это не касается хирургов или инженеров) можно войти за 2 месяца при наличии базового набора гибких скиллов. Тут же про то, что история «всю жизнь развиваться в одном направлении» уже не актуально. Любой человек в 40+ может принять решение о том, чтобы сменить профессию и для этого нет никаких преград. И тут же снова про тезис о том, что рожденные до 2000х умеют и могут работать в отличие от более молодых поколений.
8️⃣Lifelong learning, как тренд. «Мир — это эскалатор, который тащит тебя вниз. Недостаточно просто ехать, надо очень быстро перебирать ногами, чтобы успеть».
Карьерные стратегии меняются, а непрерывное образование становится главным трендом саморазвития. Идея не новая, но при этом постоянно актуальная. (это было из моего любимого сообщества ReForum, future Hub)

9️⃣И сразу приземляющие всю «научную патетику и пафос» истории про зарплатные перекосы на рынках труда и постоянно растущие ЗП курьеров-доставщиков, которые превышают зарплаты учителей, врачей и, вероятно, отдельных офисных сотрудников.

Я честно, пока сам не понял, почему эта информация вот так комом за последнее время на меня навалилась из разных источников.
Друзья, кто уже более приземленно ощутил на себе описанное выше поделитесь в комментариях оно все о чем, к чему ведет, и что с этим делать-то. Потому что я, в коей-то веке, не готов четко написать в чем проблема, но есть стойкое ощущение, что какая-то проблема есть.

Ссылки по пунктам:
1 | 2 | 3 | 6 | 8 | 9

Еще один нейро-лайфхак, перенесенный на практические реалии логистики.

В этот раз распознаем и структурируем среднеразмерные таблицы из входящих doc, xlsx, PDF файлов.

Пример, который рассматриваю.
Нам присылают ставки подрядчики – мы сводим это в единую таблицу.
Далее на основании ее, мы котируем запросы.

Проблема:
Ставки приходят в различных форматах, которые еще и периодически меняются.
Парсить это классическим способом достаточно трудоемко.

Решение:
Используем ИИ.

⏺️Вставляем картинкой (хотя можно и файлом), желательно одностраничной – для упрощения задачи.

⏺️Пишем промт:

«1. Using the information in the attached image, fill in the table. The table contains information on the cost of transportation from various ports of shipment in containers of various capacities.

2. The structure of the result table is described below.
Column 1 Port of arrival
Column 2 Mode of transport
Column 3 Port of loading
Column 4 Container 20
Column 5 Container 40

3. If the attached file does not contain any information that is required to fill out the table, then the table to be filled out must include a dash symbol "-".»

⏺️Для еще большей точности в п.2 промта можно прописать/перечислить точки (порты) в которые надо ставки разнести, если они во входящем файле постоянные (а они постоянные).

⏺️Получаем разложенные данные в нужных строках, которые потом переносим в нашу единую таблицу ставок.

Какие результаты:
В ручном режиме подобный свод информации человек делает достаточно долго. За счет распознания и структуризации информации время сокращается в разы. Даже когда Вы документы в ИИ отправляете руками через копи-паст файла и промта.

Нюансы:
- на каждый входящий файл – лучше уточнить промт (это делается разово, потом наслаждаетесь результатом)
- промт целесообразно подкорректировать под особенности входящего файла, возможно более детально описать состав входящей информации
- первые разы лучше перепроверить корректность распознания.
- Из ИИ моделей, которые мы тестировали, наиболее адекватный результат выдает Claude.ai
(ChatGPT и Gemini выдают с ошибками, YandexGPT, GigaChat пока так не умеют, либо у нас нет доступа к той части, где они это умеют).

Как масштабировать.
1 направление – схожая логика, но отличные задачи.
Мы же понимаем, что подход в целом универсальный для:
- распознать входящие документы для ТО
- распознать запрос на перевозку с сайта/чата/письма – разложить в таблицу – загрузить в СРМ или отправить в калькулятор
2 направление – бесшовная автоматизация.
Когда технология опробирована, промт подкорректирован, то технологию можно пускать в бесшовный поток через оркестратор:
- источник данных (входящие файлы) по API в ИИ через интерфейс (веб. морду или учетную систему, например Битрикс24)
- ИИ распознает – выдает результат
- результат загружаем в БД или СРМ или иную информационную систему
- работа с информацией (на уровне четких скриптов, тут как раз лучше пока без ИИ)
- выдача конечного результата пользователю.

Ниже пример входящего файла и результата распознания.