Практикум: использование искусственного интеллекта для повышения эффективности работы в логистике

Занятия проводятся в компьютерном классе. Каждая тема сопровождается практическими занятиями в сопровождении эксперта, ответами на вопросы. Курс дополнен методическими материалами, инструкциями, рекомендациями к дальнейшей работе.

1. Экосистема российских ИИ-решений для логистики. Обзор платформ: Яндекс GPT, GigaChat, другие модели. Сравнение возможностей, тарифов, интеграций. Требования к инфраструктуре и безопасности данных в условиях санкций. Особенности работы с данными из РФ с зарубежными моделями. Практика: регистрация в Яндекс GPT, настройка рабочего пространства для логистических задач.
2. Написание промтов для логистических задач. Структура эффективного промта: цель, контекст, формат, ограничения. Шаблоны для: анализа маршрутов, расчета оптимальной загрузки, прогнозирования спроса, управления запасами. Ошибки промтинга и как их избегать. Практика: составление промтов для типовых задач логиста: анализ перевозок, расчет затрат.
3. Автоматизация рутинных операций в логистике. Обработка первичных документов: ТТН, путевые листы, накладные. Формирование стандартных отчетов. Проверка арифметических ошибок и соответствия данных. Практика: загрузка документа в ИИ, проверка результата, корректировка промта.
4. Анализ логистических процессов с ИИ. Оценка эффективности цепочек поставок. Выявление рисков и точек роста в условиях меняющейся политической ситуации. Анализ баланса и отчетности логистических компаний. Практика: на основе данных о поставках выявить риски и точки роста. Составление промта, анализ вывода ИИ, обсуждение ограничений.
5. Продвинутые сценарии анализа и прогнозирования в логистике. Предиктивная аналитика с ИИ. Методы прогнозирования объемов перевозок, затрат, кассовых разрывов. Учет макроэкономических факторов: курсы валют, инфляция, санкции, регуляторные изменения. Оценка точности прогнозов. Практика: построение прогноза спроса на перевозки для группы товаров или категории.
6. Оптимизация маршрутов и ценообразования в логистике. Анализ эластичности спроса на логистические услуги. Расчет оптимальной наценки с учетом конкуренции и ограничений. Сценарное моделирование: «что, если...». Оптимизация загрузки транспорта. Практика: оптимизация маршрута и цены для продукта с заданными параметрами.
7. Работа с неструктурированными данными в логистике. Анализ отзывов клиентов, новостей, отраслевых отчетов. Выявление скрытых трендов и рисков. Визуализация результатов: графики, дашборды. Практика: анализ 100 отзывов, выделение ключевых претензий и предложений.
8. Интеграция ИИ в рабочие процессы логиста. Возможности интеграции Excel/Google Sheets с ИИ на примере Яндекс GPT. Контроль качества: чек-листы для проверки выводов ИИ. Автоматизация документооборота. Практика: настройка интеграции ИИ с электронными таблицами для логистических расчетов.
9. Стратегическое планирование в логистике с ИИ. Сценарное планирование и стратегический анализ. Моделирование влияния регуляторных изменений и санкций. Оценка инвестиционных проектов с учетом рисков. Генерация альтернативных стратегий развития логистической системы. Практика: разработка трех сценариев развития логистической компании на 2026–2028 гг.
10. Бизнес-проектирование логистических процессов с ИИ. Оценка эффективности логистического бизнеса. Оценка влияния внешних факторов на деятельность организации. Моделирование результатов деятельности. Подготовка бюджета логистики и оценка инвестиций. Примеры внедрения инструментов ИИ для эффективного бюджетирования и планирования затрат. Методы оптимизационного решения при анализе. Презентации и видеопичи. Практика: реализация сценария бюджетирования с помощью встроенных инструментов ИИ.
11. Юридические и этические нюансы использования ИИ в логистике. Защита персональных данных (152-ФЗ). Ответственность за решения, принятые на основе ИИ. Документирование использования ИИ в отчетности. Особенности работы в РФ. Практика: анализ кейсов, составление чек-листа по безопасному использованию ИИ.