По его словам, развитие отрасли тесно связано с внедрением искусственного интеллекта. В ближайшие два года в фокусе будут автоматизация документооборота и клиентских коммуникаций, внедрение интеллектуальных транспортных систем (ИТС), а также генеративного ИИ для управления перевозками.

В среднесрочной перспективе — от трех до пяти лет — в России появятся умные транспортные хабы — аэропорты, порты, железнодорожные узлы — и произойдет интеграция транспорта и инфраструктуры в единый цифровой контур. Ключевым трендом также станет массовое применение ИИ для обеспечения безопасности движения и развитие ассистентов для оперативного планирования движения.

Однако технологические сдвиги уже сегодня способствуют росту эффективности и прозрачности логистических процессов и заметно улучшают качество предоставляемых услуг. Сергей Голицын привел примеры ИИ-решений от ИТ-холдинга Т1, доказавших свою ценность в масштабных пилотах и в рамках промышленных запусков в различных транспортных компаниях. Их используют для оптимизации порожнего пробега вагонов, прогнозирования пассажиропотока, автоматизированного приема и обработки данных с сенсоров для проверки грузов, для создания интеллектуального помощника, с которым сегодня можно общаться голосом.

"Логистика — это настоящая лаборатория для ИИ. Те продукты, которые мы разрабатываем для железнодорожников, востребованы в портовых комплексах, для управления складами, просто для составления производственных расписаний, где для каждой единицы техники и человека будут прописаны динамические, максимально эффективные маршруты. Все эти системы уже сокращают время и трудоемкость операций, снижают уровень ошибок, делают транспортную отрасль прозрачнее и эффективнее для бизнеса и конечного клиента", — отмечает Голицын.

Однако в ближайшее время темпы внедрения будут немного снижены. Как подчеркнул Сергей Голицын, российский рынок ИИ вошел в двухлетний период замедления, который в 2027 году сменится стадией опережающего роста. К тому моменту объем рынка увеличится с нынешних 88 млрд рублей до 138 млрд рублей. Причина такого охлаждения заключается, прежде всего, во временном сокращении ИТ-бюджетов компаний и в переходе к взвешенной инвестиционной политике.

Несмотря на внешние вызовы и рост стоимости внедрения инноваций, Сергей Голицын выделяет четыре фактора успеха, которые повышают отдачу от инвестиций:

• развитие мультимодальных моделей, в которых ИИ интегрирует и анализирует сразу несколько типов данных (аудио, визуальных, текстовых), а цепочки агентов дополняют друг друга в принятии решений;
• внедрение языковых моделей, которые позволяют бизнесу запрашивать аналитику у ИИ как голосом, так и текстом, без привлечения специалистов по машинному обучению — такие решения уже реализованы ИТ-холдингом Т1 в ряде крупных компаний;
• запуск фабрик ML-кода и автоматизированных платформ для быстрой настройки "агентов" без привлечения специалистов в программировании;
• фокус только на окупаемых, дающих бизнес-эффект внедрениях.

"Вау-эффекты, связанные с магией ИИ, ушли в прошлое. Бизнес все чаще использует прагматичный подход: инвестиции оправданы — внедряем, если нет — откладываем. Во многом это результат возросшей вовлеченности топ-менеджмента и понимания, что представляет из себя искусственный интеллект на практике", — отметил Сергей Голицын.