DPD - искусственный интеллект в логистике: от проверки гипотез к реальному бизнес-эффекту, Немченко

Виталий Немченко, начальник отдела разработки искусственного интеллекта, DPD в России. "Искусственный интеллект и большие данные: от экспериментов к эффекту", конференция TAdviser. Стратегия внедрения ИИ в компании DPD базируется на прагматичном подходе к бизнес-эффекту и концепции «контролируемой автономии». Вместо полной замены человеческого труда, компания интегрирует LLM в существующие BPMN-процессы, используя нейросети для автоматизации рутины и анализа контекста при сохранении финального контроля за человеком. Гибридная инфраструктура (облака + локальные GPU) и строгая изоляция через Docker-контейнеры позволяют DPD эффективно обрабатывать более 20 тысяч обращений в день, обеспечивая безопасность данных и защиту от внешних угроз. Методология разработки и бизнес-ценность В DPD исключен хаотичный подход к внедрению ИИ. Любая задача проходит через фильтр оценки бизнес-эффекта: заказчик должен четко сформулировать выгоду и видение автоматизации до обсуждения стоимости. Для проверки жизнеспособности идей используется формат двухнедельных гипотез — если MVP не показывает реальной пользы, разработка прекращается. Это позволяет компании фокусироваться только на тех инструментах, которые приносят измеримый экономический результат. Управление автономией в корпоративной среде Основной принцип DPD: ИИ снимает нагрузку, но не принимает окончательные решения. Автоматизация строится не вокруг автономных агентов, а вокруг интеграции «умных узлов» в готовые бизнес-процессы (BPMN). Уровень автономии напрямую зависит от рисков: Низкий риск: Полная автоматизация (например, ответ на вопрос «где мой заказ?»). Высокий риск: Подготовка данных ИИ → Финальное решение человеком (например, изменение или отмена заказа). Практика применения LLM в клиентском сервисе При обработке 20 тысяч писем в день DPD переходит от классического ML к большим языковым моделям (LLM). В отличие от ML, который часто ошибается в сложных формулировках, LLM глубоко понимает контекст и истинные намерения клиента. Даже при участии человека ИИ существенно ускоряет работу, автоматически собирая всю необходимую информацию из ERP и CRM-систем, освобождая сотрудника от ручного поиска данных. Безопасность и инфраструктурные решения Для защиты от промпт-инъекций в DPD внедрены Guardrails — проверяющие модели, которые фильтруют входящие запросы до их обработки основной нейросетью. Инфраструктура построена по гибридному принципу: Облачные решения: Используются для общих задач без чувствительной информации для экономии ресурсов. Локальные GPU: Применяются для работы с персональными данными и конфиденциальной информацией. Техническая реализация базируется на микросервисах в Docker-контейнерах, что гарантирует изоляцию систем. Доступ к ERP осуществляется не напрямую, а через MCP-серверы с ограниченным функционалом, что исключает возможность несанкционированных действий со стороны ИИ.