С конца 2023 года через Красное море суда фактически не проводят без риска — вооружённые атаки заставили контейнерных перевозчиков идти в обход, через мыс Доброй Надежды. Плюс 10-14 дней к рейсу. К середине 2026 ситуация не нормализовалась. А через этот маршрут раньше шло около 15% мировой торговли и до 30% контейнерного трафика Азия-Европа.

⚓ Maersk в ответ развернула AI-triangulation внутри Visibility Studio. Модель непрерывно сверяет данные судовых сенсоров, портов, партнёров, погоды — и не просто собирает их в дашборд. ML-модель пересчитывает ETA по мере поступления новых данных: не одна дата прибытия, а вероятность сдвига, которая постоянно обновляется.

🔍 Вот в чём разница, которую легко упустить. Цифровизация — это когда данные собраны в одном интерфейсе. AI — это когда алгоритм на их основе сам делает вывод: с какой вероятностью груз опоздает и почему прогноз только что изменился. Maersk внедрила именно второе.

И тут парадокс. Раньше у логиста был один статичный ETA — неточный, но удобный. Теперь — постоянно меняющаяся вероятность, обновляется в течение дня. Прогноз стал точнее. Но выглядит нестабильным — просто раньше эту нестабильность прятала одна округлённая цифра.

Модель работает исправно. А закупки по-прежнему заказывают под фиксированную дату, контракты обещают конкретное число, склад планируют под точку, а не вероятность. AI предъявил счёт всей операционной модели вокруг себя.

📈 По оценкам McKinsey, AI в supply chain снижает запасы и издержки — но окупаемость исчисляется годами, а формальная AI-стратегия для цепочки поставок до сих пор скорее исключение.

Хаос не появляется — он становится видимым.

💭 А как у вас: удобная точность или честная неопределённость — что сейчас важнее для вашей операционной модели? Делитесь, интересно сравнить подходы.

#AIвБизнесе #AIROI #XAMStrategy #B2BAI #ЦифровизацияПроизводства