Согласно данным исследования Deloitte, только 25% пилотных проектов по внедрению искусственного интеллекта в бизнес-процессы доходят до стадии промышленной эксплуатации. Для транспортных и логистических компаний, инвестирующих в автоматизацию управления автопарками и оптимизацию маршрутов, это означает высокий риск невозвратных затрат на этапе тестирования технологий.

Иван Манжетов, эксперт компании KODE, выделяет ключевые управленческие ошибки, препятствующие масштабированию ИИ. Основная проблема заключается не в технических ограничениях алгоритмов, а в отсутствии подготовки данных и неготовности внутренних процессов к интеграции интеллектуальных систем.

Первая ошибка — отсутствие четких метрик эффективности на старте. Если компания не фиксирует базовые показатели (например, средний расход топлива или время простоя техники) до внедрения ИИ, невозможно оценить реальный экономический эффект. Без измеримого результата проект остается дорогостоящим экспериментом, который не проходит согласование бюджета на масштабирование.

Вторая проблема — низкое качество данных. ИИ требует структурированной информации, поступающей с телематических систем, тахографов и ERP-систем в режиме реального времени. Если данные разрознены или содержат ошибки, модель выдает некорректные прогнозы, что приводит к принятию неверных управленческих решений в логистике.

Третий фактор — игнорирование человеческого фактора. Внедрение ИИ требует изменения регламентов работы диспетчеров и водителей. Если персонал не обучен работе с новыми инструментами или воспринимает их как угрозу, сопротивление сотрудников нивелирует любые технологические преимущества.

Для минимизации рисков эксперт рекомендует придерживаться чек-листа: на первом этапе необходимо провести аудит качества данных и определить конкретную бизнес-задачу, которую должен решить ИИ. Далее следует запуск пилота на ограниченном сегменте автопарка с жестким контролем KPI. Только после подтверждения эффективности на малых объемах целесообразно переходить к полномасштабному внедрению.

Переход от пилотного проекта к полноценному внедрению требует интеграции ИИ в существующий ИТ-ландшафт компании. Изолированные решения, не связанные с текущими системами управления перевозками, неизбежно приводят к росту операционных затрат на поддержку и ручной перенос данных, что делает проект убыточным в долгосрочной перспективе.

Источник: pro.rbc.ru