Всем доброе субботнее , сижу учусь , вайбкодинг и прекрасен и непрост ( иногда просто пересматриваю по три раза ), такие мысли в продолжение .

Забавная история сейчас происходит с ИИ в логистике. Все массово бросились делать себе ИИ-помощников. Кто-то учит нейросеть считать ставки. Кто-то — писать письма клиентам. Кто-то — готовить отчёты. Кто-то — заполнять заявки и коммерческие предложения. И знаете, что меня смущает? В большинстве случаев люди автоматизируют то, что и так умеют делать лучше всего.

Руководитель умеет писать регламенты — и создаёт ИИ для написания регламентов. Коммерческий директор умеет делать КП — и создаёт ИИ для подготовки КП. Время действительно начинает экономиться. Но деньги почему-то не растут пропорционально. Почему? Потому что узкое место бизнеса обычно находится совсем не там, где вы сильны. Логистическая компания редко теряет прибыль из-за того, что кто-то долго пишет письмо клиенту. Гораздо чаще деньги теряются потому что: — никто не умеет прогнозировать загрузку склада на 3 месяца вперёд; — никто не считает реальную маржинальность маршрутов; — нет системы выявления убыточных клиентов; — никто не анализирует причины срыва сроков; — отдел работает на интуиции вместо данных; — руководитель принимает решения по ощущениям. Именно здесь лежат миллионы рублей. Но именно туда обычно страшно смотреть. ( я на свои консультациях именно туда и смотрю и уже вместе с ИИ ) Потому что это уже не та работа, которую мы умеем делать автоматически. Если вы хотите выйти на следующий уровень, создавайте не помощников для своих сильных сторон. Создавайте помощников для своих слабых мест. Не ИИ, который считает ставку. А ИИ, который показывает, почему через два месяца у вас возникнет кассовый разрыв. Не ИИ, который пишет клиенту письмо. А ИИ, который находит клиентов, съедающих вашу прибыль. Не ИИ, который делает отчёт. А ИИ, который объясняет, какие действия нужно предпринять завтра, чтобы не потерять деньги через месяц. Вот где начинается настоящая трансформация логистики. Парадокс в том, что сотрудников мы обычно нанимаем за то, что умеем сами проверить и оценить. А ИИ меет смысл обучать тому, что нам самим пока недостаёт. Потому что следующий уровень дохода чаще всего находится не в зоне нашей компетентности. А в зоне наших слепых пятен.