Как логистические компании применяют ИИ

Последние версии ChatGPT, YandexGPT или Claude пока что не сильны в оперировании данными. Всем, кто сталкивался с этими нейронками знают: они очень плохо производят арифметические операции чуть сложнее, чем «дважды два». Поэтому перед использованием искусственного интеллекта (ИИ) для обработки данных нужно четко понимать слабые стороны этой технологии. Их придется компенсировать другими инструментами.

Говоря о конкретных примерах, то вот как ИИ используют в некоторых компаниях. Нейросети выступают как часть процесса распознавания запросов клиентов и котировок ставок на перевозку. Участок ИИ заключается в обработке email клиента, где он в свободной форме сформировал запрос, а вот расчетами уже занимаются RPA инструменты, которые загружают полученные данные в существующий калькулятор и отправляет полученную ставку на перевозку клиенту в ответ на почту.

Вместо заполнения деталей запроса вручную достаточно вписать краткое ТЗ по типу «Чиндао – Питер, по железке, 2 куба, 1400 кг, не штабелировать». ИИ распознает этот запрос, самостоятельно определяя страну загрузки и переводя значения со сленга. Система справляется и с более сложными задачами – например, с ситуациями, когда у заказчика нет готового объема груза, но есть его размеры. Работа ИИ здесь – определить и корректно передать задачу по расчету недостающих параметров RPA инструментам. Правда, эта функция требует дополнительных подробных настроек, поскольку при самостоятельных расчетах нейронка может допустить ошибку.