Генеративный ИИ меняет управление цепочками поставок

По данным аудиторско-консалтинговой корпорации Ernst & Young, генеративный искусственный интеллект становится одним из ключевых инструментов развития цепочек поставок. Сообщается, что около 40% организаций в этой сфере уже инвестируют в GenAI, прежде всего в решения для управления знаниями. При этом уровень внедрения обычного ИИ в отдельных направлениях, включая оценку устойчивости, достигает 62%.

GenAI способен создавать тексты, изображения, числовые данные и другие виды контента на основе накопленной информации. Для бизнеса его ценность заключается не только в автоматизации –технология помогает анализировать большие массивы данных, моделировать сценарии, предлагать варианты действий и быстрее находить нужную информацию.

В планировании GenAI упрощает прогнозирование спроса и подготовку к сбоям. Компании могут оценивать последствия дефицита сырья, геополитических событий, изменений погоды и колебаний рынка. Система также способна предложить альтернативных поставщиков, скорректировать запасы и сформировать план действий при нарушении поставок.

В закупках технология помогает сравнивать поставщиков, анализировать цены, риски и условия контрактов. Отдельные компании уже используют ботов для переговоров с контрагентами. По данным исследования, более 65% поставщиков в одном из таких проектов предпочли общаться с ботом, а не с сотрудником заказчика. GenAI также ускоряет проверку договоров, выделяет важные условия и помогает подготовиться к продлению соглашений.

В производстве технология используется для создания новых конструкций, поиска материалов и прогнозирования поломок оборудования. Модели анализируют данные с производственных линий и формируют графики обслуживания. Это позволяет сократить простои, повысить эффективность оборудования и быстрее выводить продукты на рынок.

В логистике GenAI оптимизирует складские маршруты, размещение запасов и доставку последней мили. Одна из крупнейших логистических компаний США повысила производительность персонала примерно на 30% благодаря оптимизации маршрутов внутри складов.

Хотя использование ИИ для таких задач не ново, именно генеративный компонент обеспечил новые возможности кастомизации (например, оптимизацию с учетом экономии топлива или приоритетности заказов) через удобный пользовательский интерфейс. Также технология способна учитывать тарифы, таможенные правила, транспортные расходы, погоду и приоритетность заказов. Основные эффекты внедрения включают:

При этом GenAI не заменяет стратегию. Результат зависит от качества данных, зрелости процессов и системы контроля. Ошибки, непрозрачность алгоритмов и слабая интеграция могут привести к неверным решениям. Поэтому компаниям важно начинать с пилотных проектов, оценивать экономический эффект и заранее определять правила управления технологией.

Подробнее о том, как снижать риски в международных операциях, синхронизировать платежные и логистические коридоры и выстраивать устойчивую работу с зарубежными партнерами, расскажут эксперты на Восьмой конференции «Актуальные вопросы ВЭД». Мероприятие пройдет 26 июня 2026 года в Москве.