Лоскутная автоматизация – или в чем логика, и в какой момент она работает в минус?

Наблюдаю в нашей отрасли любопытную закономерность – компании фокусируются на оцифровке производственных процессов. Часто это делают в 1с.
А все остальное живет своей жизнью либо никак, либо в эксель, либо в «лоскутной автоматизации» (под каждую задачу свое решение).

То есть типичная картина:
1) Производство (услуги ТО, экспедироавния, торговый дом) – оцифровано в 1с, в самописках или чем-то отраслевом типа LogOS, 4Logist и т.д.
2) Продажи и клиентский сервис – в Битрикс24 (реже АМО-СРМ), иногда в 1с или других СРМ.
3) Обеспечивающие процессы (HR, документооборот и делопроизводство, согласование договоров, согласование счетов, отпуска, командировки) и прочий бэк-офис – либо ни в чем, либо в эксель + почта, либо микрозаплатки на каждую задачу.

Возникает вопрос – если у Вас уже есть в компании гибкая среда для автоматизации процессов, то зачем что-то другое, почему не в ней (в данном случае речь про либо 1с, либо Битрикс24).

Ответ простой:
на первых стадиях развития компании, там не до системности – что нашли/увидели у других/поняли потребность у себя, то и сделали. Потом что-то развивается, что-то новое появляется, а старое отлаженное (или просто работающее) живет себе, по логике "вроде работает, ну и хорошо".

И оно все ок, но только 2 момента.
1) Все же, если у меня уже есть 1 гибкая система, в которой я работаю, то зачем нужны другие под отдельные функции? Чтобы путаннее было?
2) Если я плачу в год 134000 руб. за профессиональный облачный тариф Битрикс24 в рамках настроенной СРМ (или меньшую сумму за коробочных тариф), то зачем мне платить соразмерные, а может быть и бОльшие деньги за другие сервисы/решения, которые я также могу сделать на Битрикс24 (например, излюбленный toDOist - +- 60000 в год за 10 сотрудников на тарифе Business, Моя команда 104000 год только за платформу управления персоналом и т.д.).

Свой подход к Битрикс24, как среде, я уже неоднократно озвучивал.
О том, что мы максимально адаптировали Битрикс24 под задачи оцифровки логистическо-таможенных услуг – об этом тоже ранее писал (подробнее тут).

А дальше мы пошли по пути – есть среда цифровизации, давайте в ней оцифруем все, что нужно.
И так аккуратно Logistix24 (имевший модули продажи, клиентский сервис и производство услуг экспедирование и ТО) начал дополняться модулями из обеспечивающих процессов, указанных выше и превратился в среду цифровизации большинства ключевых функций предприятия.

Делюсь этим опытом, так как знаю, что до сих пор многие компании живут в формате: есть битрикс24 для продаж, а все остальное (включая производство) в эксель или иных лоскутных решениях.

В следующем посту расскажу как мы развили историю работы с компетенциями и кадрами в Битрикс24, которой ранее я посвятил несколько постов.
Будет про: автоматизацию, учет, порядок, кадровый ресурс, стажировки и пополнение кадрового резерва и, конечно же ИИ.

Итак, про настройку Битрикса для работы с компетенциями.

Вот тут (1 и 2) я уже описывал концепт, как за счёт автоматизации кадровых процессов и работы с компетенциями можно закрыть сразу несколько задач:
• как среди зумеров находить алмазы и точечно развивать их под потребности компании;
• как повышать универсальность сотрудников, быстро перекидывать между проектами без постоянного отвлечения руководителей;
• как уменьшить зависимость бизнеса от “незаменимых” людей, за счёт передачи знаний через внятную систему обучения и ввода.
*последнее, считаю, вообще боль в нашей сфере

Что в итоге сделали
В рамках этой задачи мы внимательно посмотрели, как устроены решения «Моя Команда» и «HR-Улей». И из них «любезно позаимствовано» самое актуальное для компаний, необремененных корпоративной потребностью «потратить бюджет ради модных штучек», а решить свои насущные потребности работы с компетенциями:
• сотрудники быстрее вникают в работу;
• руководители меньше отвлекаются на ввод новых людей;
• знания по проектам, клиентам и процессам не теряются;
• обеспечивается беспрерывный конвейер стажировок для формирования кадрового резерва с минимальным отвлечением руководителей и сотрудников.

Модуль работы с компетенциями и людьми получился из следующих блоков:
Автоматизированные процессы:
1. Подбор персонала — заявки, организация и контроль;
2. Приём на работу — оформление, подготовка рабочего места;
3. Адаптация — ввод в должность через чек-листы, мини-курсы, карточки проектов, базы знаний.
4. План развития сотрудника – план, организация и контроль дальнейшего развития сотрудника в компании.

Методология + ИИ
Сделали методику, которая позволяет готовить материалы для мини-курсов и тесты за 2–4 часа, силами обычного сотрудника, без вовлечения топов.
Работа с ИИ + немного копи-паста — и вот уже готова основа курса по нужным темам: ввод в проект сотрудника, ввод на должность и т.д..

Шаблоны и чек листы
Сразу подготовили структуры данных (баз знаний) и шаблоны курсов по типовым темам:
• взаимодействие с заказчиком в рамках проекта
• взаимодействие с перевозчиками и экспедиторами
• взаимодействие с СВХ/терминалами/складами
• работа в учётной системе и инструментах автоматизации
• специфические проекты: работа со спец. таможенными процедурами, негабаритные перевозки и т.д.

А зачем это всё?
А вот зачем:
• Сокращается ввод в должность — человек в кратчайшие сроки уже понимает, куда попал и что надо делать.
• Снижается нагрузка на руководителей и старших сотрудников, которые раньше лично «вкручивали» новичков, а сейчас ему достаточно будет ознакомиться с результатами теста/заданий и либо понять непригодность сотрудника, либо пройтись по точкам, которые требуют усиления.
• Можно перекидывать людей между проектами и ролями быстрее и гибче.
• Оцифровываются знания — инструкции, решения кейсов, документация по проектам — не в головах и папках, а в системе.
• Появляется возможность «пробовать новых сотрудников» и оставлять в компании лучших без вопросов «а когда и кто этим будет заниматься»

И самое важное, это же все работает в организации стажировок. Берем пачками студентов - они проходя мини-курсы, учатся и делают тестовые задачи - примечаем лучших (по результатам и мягким навыкам) - получаем готовый кадровый резерв.
При этом увеличивается имидж вашей компании на рынке, как компании, которая проводит стажировки.

Ну и еще, студенты, они же не просто так проходят стажировки. Их еще можно отправить условный «архив разобрать». А в наше время очень много рутинной работы, которую могут сделать толковые руки без глубокого погружения. Например с помощью ИИ (в рамках той же стажировки) структурировать материалы в базы знаний (которые потом пойдут в векторные БД), на основании которых будет действовать внутрикорпоративный ИИ помощник.

ПС: более подробно вся технология со скринами и проматами для ИИ описаны в статье на сайте.
Там же подробный гайд (та самая методичка), как готовить материалы для мини-курсов и тесты за 2–4 часа, силами обычного сотрудника, без вовлечения топов.

ППС: что пока не стали пытаться воспроизвести из Моей Команды и HR-улея: геймефикация, внутренняя валюта, и внешние интеграции с HH и прочим кадрово-рекрутинговым софтом.
Но, геймефикацию и личные рейтинги в игровой форме уже знаем как сделать, если очень сильно захочется.

Один и тот же процесс — но два совсем разных мира.

За последнее время ко мне обратились две компании, которые занимаются таможенным оформлением машин для физлиц.
Одна — крупная, заметный игрок на рынке.
Вторая — совсем маленькая, стартап по сути, но весьма амбициозные.

Казалось бы, задача у всех одна: настроить процессы, сократить ручной труд, сделать всё прозрачнее.

Но под капотом — совсем разная картина.

У "малышей" ничего не мешает. Нет старой системы, нет устаревших решений, да по сути ничего нет, кроме понимания, что если хотим масштабироваться, то лучше процесс отстроить сейчас. С одной стороны всё создаётся с нуля, легко и гибко, с другой стороны — проблемы, присущие компаниям на красном этапе спирали развития:
• вовлечённость в операционку руководителей,
• отсутствие времени на вопросы, отличные от производства,
• ограниченные бюджеты на стратегическое развитие.

У "взрослышей" — уже есть инфраструктура. И это большой плюс: есть уже отстроенный, достаточно прозрачный процесс. Но есть и наследие, а это — нюансы, компромиссы, костыли, в том числе связанные с уже выбранными ПО, которые не во всём гибки (а если быть точным вообще не гибки) к внешним интеграциям.

Разные приоритеты

Малыши просят: "Сделайте, чтобы было понятно, прозрачно, меньше ручной рутины и возможность масштабироваться, чтобы увеличить объём, но не набирать новых людей".

Взрослыши: "Нам надо всё связать, чтобы сократить количество ручных операций — CRM, декларирование, склады, бухгалтерию, существующий чат-бот. Всё есть — но не вместе".

Интересно, что запрос на ИИ (распознавание данных из документов для ТО, автозаполнение системы и т.д.) первым возник в обсуждении как раз с малышами.
Предложил я, но в рамках озвученной потребности сократить "возню с обработкой документов".
И он же актуален и для взрослышей, просто фокус внимания был на другом, а вопрос "как информация попадает в систему" не стоял, так как все уже привыкли перебивать данные ручками. Эта точка роста даже не осознавалась, так как не воспринималась как проблема.
Но когда эта возможность была озвучена на отдельной встрече у взрослышей, она конечно же была воспринята на "ура". А озвучена была вот так: "на схожем проекте столкнулись с задачей, а у Вас это актуально?"

К каким выводам я пришёл в конкретных этих двух кейсах?
Цифровизация важна для бизнеса любого масштаба, но чем раньше её начал, тем легче она прошла.

Чем меньше компания, тем проще закладывать правильные инструменты, логики и процессы с самого начала. Более того, можно процесс адаптировать под ИТ-решение, а не наоборот.

Чем компании масштабнее, а процессы запутаннее, тем сложнее в этом всём разобраться. Но тут, справедливости ради, отметим, что и результат в итоге мощнее.

Если вовремя задуматься об упорядочении процессов на этапе роста компании "из кабинета до этажа", то этот процесс пройдёт быстрее, а вот дорога к дальнейшему масштабированию уже будет заложена.

Насмотренность — залог быстрых решений.
Я общаюсь с компаниями по всей стране — и вижу, как один и тот же процесс решается по-разному.

Каждый новый диалог расширяет мою насмотренность (в этом однозначно мой интерес), но и помогает быстрее давать возможные направления решения на первой же встрече, без исследований процессов на 3 месяца группой аналитиков (а это уникальный профит от диалога со мной – так не делает вообще никто).
Вот тут, кстати, приводил пример, как за 1,5 часа в кальянной накидал пользы объемом в стратегическую сессию по оптимизации процессов.

Поэтому напоминаю о возможности быть полезными нам друг для друга.
Записывайтесь на QA (вопрос-ответ встречу).

Все, кто со мной знакомы, пользуются этой возможностью в формате «позвонил – спросил – обсудили – получил ответ».
А кто не знаком – записывайтесь, познакомимся – и у вас появится такая возможность.

QA — это не всегда про «найти подрядчика».
Это про диалог. Про возможность задать простой, но важный вопрос:
«А как вообще можно?» или «Как в этом случае лучше?»

QA-сессия часто помогает трезво пересобрать приоритеты, получить быстрые ответы на вопросы и понять, что конкретно нашей компании актуально сейчас.
Иногда один час спокойного разговора с человеком, который видел похожее много раз, даёт больше, чем 3 месяца и 100 страниц аналитического исследования и экономит недели блужданий внутри команды.
И в этом ценность.
Ссылка на форму записи на QA с Иваном Макарчуком.

На днях OpenAI представил GPT-5, релиз которой закончился провалом и заставил меня задуматься.

Анонс — громкий, ожидания — космические: «самая мощная модель на данный момент», «новый уровень интеллекта» и прочие суперлативы.

А по факту — на момент релиза модель оказалась не лучше, а в чем-то даже хуже прошлых версий.

Я наблюдаю за развитием ИИ уже несколько лет. Давно хотел поделиться своим видением, как это всё развивается и куда идёт. А тут и инфоповод хороший появился.

Плюс это вполне попадает под непринуждённое чтиво начала недели с элементами трендвотчинга.

Коротко, прикладную эволюцию ИИ для пользователей и бизнеса я описал в статьей (букв получилось многова-то и в формат телеги эта зарисовка не помещается ну никак).
https://www.runa-it.ru/post/aievolution
Эта статья, кстати, будет развиваться и обновляться. Хочу из нее сделать своеобразную базу знаний со ссылками, на ИИ сервисы, которые являются основными для решения ключевых задач.

Важно: это наблюдение человека средней активности, без шизоидного желания самым первым разобраться во всём, что ещё не подтвердило свою эффективность. То есть я до технологии дохожу раньше, чем большинство, но далеко не самый первый. Такая позиция обусловлена тем, что в рамках разумного использования ресурсов я выбираю, чтобы боевые шишки набили в других отраслях, а я уже по факту наличия освещённых кейсов перенёс это на нашу сферу (благо она всё так же в категории «догоняющей», а может быть и «отстающей» во всём, касающемся изменений).

К каким выводам лично я пришёл (точнее, их для себя повторно сформулировал и убедился в их обоснованности) в рамках всего написанного выше:

1. 2022 — удивление, 2023 — эксперименты, 2024 — удешевление, 2025 — внедрение. То, что ещё вчера казалось игрушкой, сегодня стало нормой. Главное осознание человека — понимать, что этот «ИИ-ком» уже летит с горы, и скорость только увеличивается.

2. Каждый заявленный «прорыв» на деле — лишь шаг вперёд. СМИ и хайп часто громче, чем реальные возможности, при этом самые полезные функции приходят «тихо и незаметно». И даже блогерами ИИ-пионерами/амбассадорами/евангелистами часто не упоминаются.

3. Следить за развитием ИИ-технологий так же необходимо, как 15 лет назад углублённо изучить Word и Excel.

4. Технологии важны, но решают люди. Кто-то видит проблему, а кто-то возможность. Важно не «заменить сотрудников ИИ», а дать им новые инструменты. Главная ценность — связки «человек + ИИ», а не замена человека. Способность интегрировать ИИ в свои повседневные задачи стала новой грамотностью, за которую работодатели готовы доплачивать.

5. Иногда выгоднее быть не первым, а тем, кто приходит вовремя. Ошибки первых — это твой бесплатный опыт. Важно понимать: технологии — это марафон, а не спринт. Но двигаться в любом случае надо иначе будет однозначное движение назад.

6. Не стоит ждать пока появится «идеальный ИИ инструмент», который полностью заменит функцию или сотрудника (в том числе в логистике, ВЭД и таможне). Когда он будет и будет ли вообще – не понятно. Но точно выиграют те, кто учится использовать несовершенные инструменты лучше других сегодня.

Поделитесь в комментариях своими ощущениями по развитию ИИ.
Как изменилось использование ИИ в своей деятельности за последние пару лет.

Открываем рубрику: маленькие, творческие решения, упрощающие жизнь всем.

Я много общаюсь в ИТ-среде и уже пропитался ментальностью структурированных ИТ-архитекторов, умных программистов, въедливых бизнес-аналитиков.
И заметил такую штуку: даже при самых высоких компетенциях и широкой насмотренности им часто не хватает умения творчески посмотреть на задачу и найти решение, которое будет работать, но не будет «супер-умно-структурированно-въедливым».

Сегодня хочу поделиться одним из таких решений.

Очень часто мы сталкиваемся со следующей задачей:
когда наступает конкретное событие (дата, заполнено конкретное поле, проставлен статус и т.д.), необходимо автоматически поставить задачу заинтересованному лицу, чтобы он что-то сделал.

Например:
• перевозка завершена, но нет нужных сканов документов – уведомить менеджера, чтобы связался с перевозчиком;
• прошло 30 дней с момента регистрации претензии, и она не урегулирована – задаться вопросом о переходе в судебную плоскость;
• прошла плановая дата оплаты счета – напомнить финансисту;
• через неделю плановый отпуск сотрудника – выплатить отпускные.

Если брать Битрикс24, то в большинстве компаний самый действенный инструмент уведомления – это задача (потому что у нее есть сроки, её видно, в этом модуле работают почти все).

И вот тут начинается вызов.
То, что роботами можно ставить автозадачу по шаблону, исходя из факта заполнения/незаполнения полей или наступления той или иной даты, – это «понятно-понятно».
Нюанс вот в чем.

В конструкторе этих роботов есть базовые условия простановки срока задачи:
• через … мин/часов/дней с момента создания;
• за … мин/часов/дней до … какого-то события.

А пользователю нужно, условно: до 19:00 следующего рабочего дня.
И неважно, была эта задача создана в 19:00, 10:00 или 7:00 сегодня.
То есть правило «через» или «до» – тут не работает.

И я долго, ведомый логикой «структурированных, умных и въедливых», считал, что можно только так и никак иначе.
Пока однажды не углубился в этот вопрос сам.
Оказалось, что там есть ещё опция «Точное время».
Но и она не совсем подходит, потому что непонятно, что именно считать за отправную точку.

Но…

Именно в этой опции можно сослаться на какое-то поле (в том числе созданное самостоятельно) в карточке сущности, из которой создаётся задача (сделка, лид, карточка смарт-процесса).

И тут мои шестерёнки заворочались.

Решение пришло быстро.
Создаём пользовательское поле с датой и временем.
В момент создания автозадачи в это поле записываем дату и время: +1 день от сегодня, 19:00. Да, это не супер-базовая механика, но если пошаманить, инструментами Б24 это сделать можно.
И уже в автозадаче ссылаемся на это поле.
И вуаля – у нас задача со сроком «завтра, 19:00». (см. скрины выше).

Жаль только, что такие решения и механики приходят в голову далеко не каждому.
А в большинстве случаев слышен ответ: «так нельзя».

Берите для себя, делитесь со своими интеграторами – возможно, они ещё не придумали этого решения.

А лучше приходите со своими «нерешаемыми» вопросами ко мне – придумаем, как их решить.
Запись на "обсудить задачу" тут

Друзья, всем привет!
Прямо сейчас идет мой любимый Reforum, который из году в года подсвечивает кучу актуальных вопросов в области трендов в жизни и бизнесе.

Сегодня все про ИИ.
В прямой трансляции бесплатное участие.

Я смотрю - Вам тоже рекомендую.
Ссылка на бота регистрации

@reforumAI_bot (там еще раздатку полезную дают)

Ссылка на Трансляцию прямую

https://rutube.ru/video/c436bd8c630756cdff18637be82ebdf3/

Торгово-промышленная палата — «неогрек» снаружи, поздний классицизм внутри.
Серьёзная аудитория представителей бизнеса в ВЭД — с одной стороны.
Я, нейросети и Venom — с другой.

Всё, что нужно знать про моё видение киберпанка в ВЭД.

За последний месяц произошло много интересного:

1️⃣ Записал прикладной мастер-класс про использование нейронных сетей для специалистов ВЭД для школы «ВекторВЭД»

2️⃣ Выступил с докладом «ВЭД v.2025» в ТПП РФ. Запись бизнес-конференции здесь

3️⃣ С командой начали подготовку двух прикладных ИИ-агентов для ВЭД.

4️⃣ В рамках разработки ИИ-агента по «правильному подбору кода ТН ВЭД» (а не «как Бог на душу положит») нашли решение проблемы ограниченного контекста (по токенам) — теперь возможен полноценный анализ всех правил интерпретации, ОПИ, исключений из товарных групп и т.д.

5️⃣ Реализовали проект по сбору данных из большого массива документов для подготовки материалов для суда — тоже с помощью ИИ.

6️⃣ Начали глубоко погружаться в тему подготовки экспедиторов к обязательному использованию ЭТрН. Вместе с компаниями, которым помогаем с цифровыми решениями, готовимся к этому вызову.

И, само собой, продолжаем решать «текущие текущие» задачи — старые и новые.

Обо всём этом хочется рассказать.

На выходных «ухожу в лес» — буквально. Чтобы очистить голову от суеты.
А уже на следующей неделе начну планомерно делиться пользой.

Друзья, привет!

1 октября прошёл форум «Цифровая транспорта́ция».
Масштаб — космос: пять залов («Молекула», «Атом», «Физика», «Кинетика» и «Архангельск»), параллельные сессии, десятки тем — от электронных перевозочных документов и нацплатформы до ИИ и беспилотников.
Все темы ой как нынче актуальны, а про переход на ЭТрН и все что с этим связано, включая формирование реестров экспедиторов вообще многим не дает спокойно спать.

И всё это — в более чем 45 часах видео.
Короче, без проводника там черт голову сломит: что смотреть, с чего начать, где главное, где вода?
Чтобы было понятно, только выводов на 2,5 листа.

Поэтому пока мы разбирались с материалом, решили это не оставлять только для себя и помочь Вам тоже быстрее освоить этот объем информации. А он, того стоит, чтобы с ним ознакомиться.

В итоге собрали путеводитель по форуму:
- расписание тем по залам,
- ссылки на записи выступлений (пока они доступны)
- список спикеров с темами докладов и, главное, на какой сессии доклад был,
- темы докладов и ключевые тезисы.

Теперь можно не тонуть в этом объеме информации, а быстро находить то, что действительно нужно.
Понятно, удобно, без боли.
Делитесь с теми, кому актуально и не благодарите.

Трендвотчинг выходного дня

ИИ между опытом и токенами — куда всё катится – и где тут ВЭД

Неделя выдалась насыщенной, и в шуме новостей про ИИ вдруг случились два события, которые с первого взгляда выглядят, как тяни-толкай, но если подумать, то там все глубже.

С одной стороны — академик и легенда в мире искусственного интеллекта Ричард Саттон заявил, что LLM-модели вроде ChatGPT — тупиковая ветвь развития.
С другой — фонд Andreessen Horowitz опубликовал исследование о том, за какие ИИ-решения американские стартапы действительно платят.

Обычно такие вещи не сопоставляют. Но если взглянуть внимательнее — они отлично показывают, где мы сейчас находимся на кривой развития ИИ, и что ждать.

Событие №1: Саттон констатирует, что ИИ вовсе не интеллект
Ричард Саттон — человек, который стоял у истоков reinforcement learning (RL), того самого подхода, на котором построены AlphaGo, AlphaZero и другие системы, умеющие учиться через опыт.

И вот теперь он говорит:
«LLM умеют предсказывать слова, но не умеют предсказывать, что произойдёт в мире».
То есть весь наш сегодняшний “интеллект”, на самом деле, — статистика, а не понимание.
Он просто моделирует, как говорят люди, не имея опыта взаимодействия с реальностью.
По Саттону, интеллект — это не память, а обучение через последствия. Сделал — получил отклик. Ошибся — изменил стратегию.
LLM так не умеют. Они не чувствуют обратной связи, не удивляются, не переосмысливают.
Поэтому Саттон считает, что настоящее будущее — за агентами, которые учатся всю жизнь. Не “отвечают”, а действуют. Не знают заранее, а открывают через опыт.

Полное интервью тут

Событие №2: Стартапы голосуют кошельком
Тем временем, пока академические умы спорят, бизнес действует.
Исследование от Andreessen Horowitz по данным финтех-платформы Mercury показало, куда реально уходят деньги стартапов.

Топ расходов выглядит так:
1. OpenAI (ChatGPT и API)
2. Anthropic (Claude)
3. Replit (разработка)
4. Freepik (дизайн)
5. ElevenLabs (синтез речи)

60% расходов идут на универсальные решения,
40% — на специализированные под конкретные профессии.
И больше всего стартапы тратят на создание контента и кода — заменяя дизайнеров, копирайтеров, даже юристов и продавцов.


Бизнес не ждёт, пока интеллект станет “настоящим” — он уже автоматизирует то, что можно автоматизировать, понимая ограничения, риски и считая профиты.

Полная статья по ссылке.


Что это всё вместе говорит
Наука смотрит вперед в сторону тех самых Супер ИИ, которые смогут самостоятельно мыслить. И этот тезис в общем-то совсем не новый.
К какому "Скайнет/Матрица"-будущему это привет можно только догадываться.
Гуманистически хочется спросить, может быть, можно было бы тут и остановиться, на текущих LLM?
А бизнесу не важно, о чем философствует наука — бизнесу важен результат. Они ищут скорость, автоматизацию, сокращение издержек. Возможно, именно эта финансовая машина оптимизации затрат в итоге и загонит нас всех в то самое печальное будущее из фильмов.

Мысли в приложении к отрасли ВЭД.
Пока одни спорят, что такое интеллект, другие тихо, размеренно и без лишнего шума делают бизнес быстрее за счет применения ИИ.
Но вектор виден: всё движется в сторону ИИ агентов.

Нужен ли ВЭДу размышляющий ИИ?
Нет.

ВЭДу нужен тонко настроенный агент, который качественно без «галюнов» сделает сквозную операцию.

Для таможенного представителя:
- получит письмо от заказчика
- оценит комплектность документов
- распознает документы
- проверит на риски
- сделает таблицу для ДТ
- подберет коды ТНВЭД (так чтобы от органа не прилетело)
- проверит на разрешиловку
- пихнет это в программу декларирования
Кажется, что тут человек может не подключаться вплоть до запроса таможенного органа.

Для экспедитора:
- получит запрос на перевозку
- корректно прокотирует и сделает корректное предложение заказчику (с учетом рисков, ограничений и политики компании)
- дожмет до заявки на перевозку
- предложит живому человеку (эксперту) вариант исполнения заказа под подтверждение
- накидает всем участникам нужных письменных поручений и печатных форм
- отследит движение транспорта по маршруту
- подобьет расходы
- выставит счета
- проследит оплаты.
Но при этом многое останется на менеджере в части стыковки и взаимодействия с участниками цепочки доставки.

У импортера/экспортера там будет про закупки, заказы, остатки, ценообразование и пр.
Еще сложнее. Тут полет фантазии попридержу.

А теперь самое ключевое.
Важно то, что, те кто активно занимаются автоматизацией, многие отдельные элементы описанных процессов уже автоматизировали (даже без ИИ), и человек работает, как оператор. Жмет на кнопки запуска отдельных автоматизированных операций и подключается там, где нет автоматизации.
И в этом всем ИИ становится инструментом ускорения микро-автоматизации для менеджера ВЭД там, где на уровне компании не реализованы сквозные процессы.

И откровенно говоря, клали все с высокой колокольни на мышление ИИ, пока он не может нормально подобрать код ТНВЭД или корректно рассчитать загрузку сборной машины, или спрогнозировать остатки на складе и необходимость формирования нового заказа.