Может ли генеративный ИИ сократить технический долг цифровых платформ в логистике и цепочках поставок?

Может ли генеративный ИИ сократить технический долг цифровых платформ в логистике и цепочках поставок?

Что такое технический долг и как он влияет на цепочки поставок

Технический долг — это аналог финансового долга в ИТ: временные решения, костыли, устаревшие технологии, внедряемые ради быстрого результата, но ведущие к долгосрочным издержкам. В условиях постпандемийной экономики, когда от бизнеса требуется гибкость и устойчивость, технический долг в цепочках поставок становится критическим фактором потерь.

долг накапливается из-за:

  • Устаревших систем, сложных в интеграции с современными решениями;
  • Разрозненных и изолированных процессов;
  • Ручных операций, подверженных ошибкам и задержкам.

Все это ведёт к росту операционных затрат, снижению скорости реакции и увеличению рисков.

Ключевой фактор — наследуемые (legacy) системы

Многие компании до сих пор полагаются на ИТ-системы прошлого поколения. Они не масштабируются, с трудом интегрируются с облачными сервисами и ИИ-платформами, и требуют дорогостоящей поддержки.

Дополнительно, хранение данных в изолированных системах (data silos) препятствует сквозному потоку информации, что критически важно для эффективности управления поставками.

Генеративный ИИ как катализатор снижения технического долга

Появление генеративного ИИ (включая LLM-модели) знаменует собой качественный сдвиг:

  • Conversational AI и LLM-агенты позволяют даже неспециалистам (например, сотрудникам складов и логистам) понимать и интерпретировать сложные данные;
  • Автоматизируются ключевые бизнес-процессы — от приёма заказов до подтверждения — с устранением ручного труда;
  • Повышается прозрачность и связность данных.

Пример: оптимизация обработки заказов

Ранее — многоэтапный процесс с участием сотрудников. Сейчас — ИИ может полностью автоматизировать цепочку: получение → валидация → подтверждение → маршрутизация → мониторинг.

Поддержка аналитики и прогнозирования

Генеративный ИИ усиливает:

  • Интеграцию данных в реальном времени, необходимую для корректной работы LLM;

  • Прогнозную аналитику с использованием причинно-следственных связей (causal discovery), представленных в понятной форме;

  • Сценарный анализ, особенно полезный при управлении запасами и отклонениями в спросе.

Генеративный ИИ и соблюдение нормативных требований

В логистике и закупках GenAI может:

  • Автоматически проверять контракты;
  • Сравнивать условия;
  • Контролировать метрики, такие как загрузка транспорта и соблюдение SLA.

Риски и ограничения

Несмотря на потенциал, есть вызовы:

  • Необходима зрелость стратегии внедрения GenAI;
  • Без инвестиций в качество данных, их интеграцию и управление, технический долг только усилится;
  • Проблема «галлюцинаций» ИИ: модели могут генерировать недостоверную информацию — критично проверять обучающие данные.

Вывод

«Если мы правильно интегрируем генеративный ИИ в цепочку поставок, она станет более гибкой, эффективной и конкурентоспособной»

Андрей Башин

Генеративный ИИ способен стать ключевым инструментом для:

  • Сокращения технического долга;
  • Повышения скорости принятия решений;
  • Автоматизации рутинных операций;
  • Устранения изолированности данных;
  • Создания единой, интеллектуальной и предиктивной платформы управления цепочкой поставок.

✅ 3 Рекомендуемых шага:

  1. Аудит технического долга: выявить узкие места, связанные с устаревшими системами, ручными процессами и разрозненными данными.
  2. Пилотный проект с GenAI: выбрать один важный бизнес-процесс (например, обработка заказов или планирование закупок) и протестировать внедрение LLM-агента.
  3. Создание архитектуры данных: обеспечить поток структурированных данных в режиме реального времени, необходимый для эффективной работы генеративного ИИ.
  1. Создание архитектуры данных: обеспечить поток структурированных данных в режиме реального времени, необходимый для эффективной работы генеративного ИИ.
Andrey Bashin
Co-Founder & Prompt Engineer AI Lab “Brain Bloom” Тг: @abashinpro
6 комментариев