Логистика долго держалась на опыте и ручном управлении. Но к 2026 году эта модель перестаёт масштабироваться: цепочки поставок усложнились, а требования к скорости и точности выросли. В таких условиях «ручной режим» уже не просто замедляет процессы – он становится источником потерь. По данным MIT Center for Transportation and Logistics (2026), 81% компаний фиксируют рост электронной торговли, а 60% уже перешли к омниканальной логистике. Это резко увеличивает нагрузку на операции и делает автоматизацию базовым условием работы. При этом рынок выглядит парадоксально. По отраслевым данным за 2026 год, около 35% компаний реально используют искусственный интеллект в логистике, а средний ROI (возврат инвестиций) достигает ~190%. Остальные 65% остаются на стадии пилотов и не масштабируют решения. Практика внедрений показывает, где именно возникает разрыв. Автоматизация даёт наибольший эффект в прогнозировании спроса, маршрутизации и управлении отклонениями. Но не работает там, где: ❌ данные разрознены ❌ процессы не пересобраны ❌ решения не встроены в операционную модель На этом фоне растёт давление на бизнес: по отраслевым отчётам, 55% компаний увеличивают инвестиции в технологии для цепочек поставок, а рынок ИИ в логистике растёт на 30–40% в год. При этом у многих компаний уже есть система управления складом, система управления транспортом и системы бизнес-аналитики. Но они работают разрозненно. Поэтому главный сдвиг сейчас – от «внедрения систем» к пересборке модели управления. Нужно определить, какие данные являются базовыми, как они передаются и где именно принимаются решения. В этом контексте интеграция – это не техническая задача, а управленческая. Она определяет, будет ли автоматизация реально влиять на бизнес или останется набором отдельных решений. Подробнее – в нашей новой статье: globus-ltd.ru/blog/268?u... 📎