Менее одной из пяти организаций используют ИИ в широких масштабах, поскольку качество данных, сложность интеграции и пробелы в автоматизации препятствуют трансформации транспортной отрасли.
АТЛАНТА, Джорджия, 16 сентября 2026 г. (GLOBE NEWSWIRE) -- Descartes Systems Group (Nasdaq:DSGX) (TSX:DSG), мировой лидер в объединении логистически ориентированных предприятий в сфере коммерции, объявила результаты своего 10-го ежегодного глобального сравнительного исследования управления транспортом. Исследование показывает, как за последнее десятилетие управление транспортом превратилось из операционной функции в стратегический драйвер роста бизнеса, клиентского опыта и конкурентного преимущества. Оно также показывает, что следующий этап трансформации будет зависеть от способности организаций масштабировать автоматизацию и искусственный интеллект (ИИ).
За 10 лет проведения исследования доля опрошенных североамериканских организаций, планирующих увеличить инвестиции в технологии управления транспортом (TM), выросла с 53% в 2017 году до 78% в 2026 году. В то же время 85% организаций теперь рассматривают транспорт либо как конкурентное оружие, либо как фактор дифференциации обслуживания клиентов, по сравнению с 65% в 2017 году. Рост бизнеса также является основным драйвером внедрения систем управления транспортом (TMS) как для грузоотправителей (53%), так и для поставщиков логистических услуг (LSP) (48%), сохраняя свою лидирующую позицию второй год подряд (см. Рисунок 1).
Рисунок 1. Бизнес-драйверы внедрения TMS
Несмотря на растущую стратегическую роль транспорта и устойчивые инвестиции в технологии, исследование выявляет значительные возможности для повышения операционной зрелости. Кроме того, только 19% грузоотправителей и 15% LSP сообщают об использовании ИИ в широких масштабах, при этом большинство организаций все еще находятся на стадии изучения, пилотирования или частичного развертывания (см. Рисунок 2). Качество данных является главным барьером для масштабирования ИИ, на что указали 45% LSP и 33% грузоотправителей, за ним следуют сложность интеграции (38% и 39% соответственно). Полученные данные свидетельствуют о том, что следующий этап внедрения ИИ на транспорте будет все больше зависеть от цифровой инфраструктуры, которая позволяет ИИ эффективно работать в транспортных сетях.
Рисунок 2. Уровень внедрения ИИ
Другие ключевые выводы включают:
- Ожидания роста остаются устойчивыми: 79% грузоотправителей ожидают как минимум 5% годового роста в течение следующих двух лет, в то время как 84% LSP ожидают того же. Почти три четверти (74%) LSP ожидают годовой рост на уровне 5–15%, что на 26 процентных пунктов больше по сравнению с прошлым годом.
- Ценовое давление остается значительным: управление расходами на фрахт является самой большой текущей транспортной проблемой для грузоотправителей (35%) и LSP (25%). Рост отраслевых затрат также является главным внешним фактором, который, как ожидается, повлияет на управление транспортом в течение следующих пяти лет.
- ИИ приносит ощутимые операционные выгоды: грузоотправители сообщают о наибольшей реализованной выгоде от ИИ в виде сокращения административных и трудовых затрат (55%), в то время как LSP отмечают улучшение обслуживания (53%) и снижение затрат на фрахт (46%).
- Видимость полных грузоперевозок нуждается в улучшении: полная загрузка грузовика — это вид перевозки, который чаще всего требует улучшения видимости в режиме реального времени, на что указали 57% грузоотправителей и 43% LSP — это на 14 и 19 процентных пунктов больше, чем в 2025 году.
- ИИ и контроль затрат создают двойной мандат: увеличение внедрения ИИ является главным транспортным приоритетом для грузоотправителей и LSP в совокупности (58%) на ближайшие два года, а снижение затрат на фрахт занимает второе место (57%).
«Десять лет сравнительных исследований показывают, что дискуссия о транспортных технологиях кардинально изменилась», — сказал Алан Данкерли, старший вице-президент по управлению продуктами в Descartes. «Организациям больше не нужно доказывать, что транспортные технологии создают ценность, поскольку они все больше сосредоточены на том, как максимизировать эту ценность. Кроме того, поскольку ИИ теперь является стратегическим приоритетом, способность соединять транспортные сети, автоматизировать процессы и создавать высококачественные данные в режиме реального времени будет иметь решающее значение для перехода ИИ от экспериментов к масштабируемым транспортным операциям».
Descartes и SAPIO Research опросили 600 руководителей, принимающих транспортные решения по всему миру, включая 300 человек в США и Канаде, с равным распределением между грузоотправителями и LSP. Респонденты представляли производителей, дистрибьюторов и ритейлеров, а также транспортных брокеров, экспедиторов и сторонних и четвертичных логистических провайдеров. Цель состояла в том, чтобы провести сравнительный анализ сектора управления транспортом; понять транспортные стратегии, операции и видимость; выявить ключевые отраслевые проблемы и то, как организации готовятся к ним; а также изучить внедрение ИИ, его преимущества и барьеры для масштабирования.
О компании Descartes
Descartes обеспечивает более гибкие, эффективные, безопасные и устойчивые международные и внутренние цепочки поставок, объединяя логистически ориентированные предприятия в своей глобальной логистической сети (GLN). Грузоотправители, перевозчики и поставщики логистических услуг подключаются и сотрудничают в рамках GLN, используя технологии, данные и ИИ для управления доставкой «последней мили», внутренними и международными перевозками, тарификацией и оплатой транспорта, исследованиями глобальной торговли, соблюдением таможенных правил и рядом нормативных процессов. Узнайте больше о Descartes на сайте www.descartes.com и свяжитесь с нами в LinkedIn и X.
Предупреждение относительно прогнозных заявлений
Данный пресс-релиз содержит прогнозную информацию в значении, предусмотренном применимым законодательством о ценных бумагах («прогнозные заявления»), которая относится к решениям Descartes по управлению транспортировкой и потенциальным выгодам, извлекаемым из них, а также к другим вопросам. Такие прогнозные заявления связаны с известными и неизвестными рисками, неопределенностями, допущениями и другими факторами, которые могут привести к тому, что фактические результаты, показатели или достижения будут существенно отличаться от ожидаемых результатов, показателей, достижений или событий, выраженных или подразумеваемых такими прогнозными заявлениями. К таким факторам относятся, помимо прочего, факторы и допущения, обсуждаемые в разделе под названием «Определенные факторы, которые могут повлиять на будущие результаты» в документах, поданных в Комиссию по ценным бумагам и биржам, Комиссию по ценным бумагам Онтарио и другие органы по регулированию ценных бумаг по всей Канаде, включая самые последние поданные годовые и промежуточные документы Descartes с обсуждением и анализом руководства, которые доступны в профиле Descartes на веб-сайте EDGAR по адресу http://www.sec.gov или на веб-сайте SEDAR+ по адресу http://www.sedarplus.com/. Если любой из таких рисков действительно возникнет, это может, среди прочих последствий, существенно негативно повлиять на наш бизнес, финансовое состояние или результаты деятельности. В таком случае рыночная цена наших обыкновенных акций может снизиться, возможно, существенно. Читателям рекомендуется не полагаться чрезмерно на любые такие прогнозные заявления, которые актуальны только на дату их составления. Прогнозные заявления предоставляются с целью информирования о текущих ожиданиях и планах руководства относительно будущего. Читателей предупреждают, что такая информация может не подходить для других целей. Мы не берем на себя и не принимаем никаких обязательств по публичному раскрытию любых обновлений или исправлений любых прогнозных заявлений для отражения любых изменений в наших ожиданиях или любых изменений в событиях, условиях или обстоятельствах, на которых основано любое такое заявление, за исключением случаев, предусмотренных законом.
