Новые модели управления, ИТ и не только: небанальные тренды логистики 2026

Импортозамещение и внешние ограничения по-прежнему остаются значимыми факторами, влияющие на логистические процессы российского бизнеса. Но в 2026 году на первый план выходят внутренние изменения: компании пересматривают операционные модели, по-новому работают с данными, внедряют ИИ и ужесточают требования к устойчивости и скорости цепочек поставок. 

Вместе с Антоном Окиным, руководителем направления 1С:WMS департамента «Логистика» ГК «КОРУС Консалтинг», мы разобрали тренды, которые, несмотря на то, что редко попадают в классические обзоры, действительно трансформируют рынок.

Во многих крупных компаниях логистика уже выделена в самостоятельный управленческий контур и фактически превращается в «бизнес внутри бизнеса», а роль руководителя этого направления всё чаще требует компетенций уровня генерального директора. Подход ответственного за логистику к формированию архитектуры цепей поставок, управлению мощностями, командой, операционными рисками и экономикой процессов напрямую определяет устойчивость компании. Именно поэтому эта роль сегодня предполагает стратегический кругозор, ответственность и полномочия, сопоставимые с уровнем CEO. Не потому что изменились обязанности, характерные для этой должности, а потому, что изменилась сама природа логистики и ее влияние на общий бизнес-результат.

Если раньше логистическими процессами крупных компаний в большинстве случаев управляли локальные менеджеры (на уровне конкретных площадок или регионов), делая ставку на локальную гибкость, то сейчас для многих игроков характерна централизация. Причина — накопленный эффект децентрализованной модели: разнотипные ИТ-системы, различающиеся операционные процессы и расхождения в данных усложнили контроль, увеличили стоимость поддержки и снизили оперативность управления. Региональная автономия, которая раньше помогала быстрее реагировать на локальные задачи, со временем стала мешать масштабированию логистических процессов, синхронизации данных и оперативному управлению сетью. Поэтому крупные игроки стремятся выстроить единый логистический контур. Это помогает снизить издержки и обеспечить более устойчивую управляемость.

Модель расчёта себестоимости по операциям (ABC-costing) становится одним из ключевых инструментов для логистического рынка. Она позволяет детально видеть стоимость перемещения, хранения грузов и обслуживания маршрутов — вплоть до уровня отдельного SKU, клиента или канала. Такой подход смещает фокус с оценки отдельных операций на экономику всей логистической цепи.

Для бизнеса это означает более глубокое понимание процессов: важно не только выполнять операции быстро и качественно, но и видеть, какие затраты формируются на каждом этапе. Это меняет управленческие решения — директора по логистике получают возможность сравнивать альтернативные сценарии, выявлять ключевые источники затрат и точнее управлять рентабельностью.

В России растет интерес к инструментам, которые позволяют оценивать экономический эффект логистических решений до их внедрения. Например, прикладные цифровые двойники используют данные реальных операций и симуляции потоков, чтобы прогнозировать последствия изменений и выбирать наиболее устойчивые и экономически обоснованные сценарии. В сочетании с ABC-costing это позволяет компаниям переходить от анализа факта к управлению будущей экономикой процессов.

Главное изменение заключается в роли логистики внутри компании. Она перестаёт быть функцией, которая «должна работать хорошо», и становится управляемым элементом P&L. Это меняет характер диалог между логистикой, финансами и производством: обсуждается не только сервис, но и экономика обслуживания каждого канала, клиента или SKU. Такой подход позволяет обоснованно перераспределять мощности, корректировать схемы доставки и адаптировать складскую сеть в интересах всей бизнес-модели.

Бизнес-среда меняется быстрее, чем логистические системы (WMS, TMS и т.д.) успевают адаптироваться к изменениям, и многие компании уже столкнулись с разрывом между тем, как реально работают их процессы, и тем, как настроены их ИТ-решения. Склад может полностью перестроить операционную модель — изменить потоки грузов, роли сотрудников, зоны хранения и маршруты, — а WMS при этом продолжает функционировать в конфигурации, созданной несколько лет назад. Это приводит к потере скорости работы, росту количества ошибок и снижению экономической эффективности логистических операций. Поэтому компании пересматривают работу действующих ИТ-систем не с точки зрения косметической настройки, а с точки зрения сопоставления работы этих систем с актуальными процессами, а также обновления архитектуры и упорядочивания данных.

Бизнес всё чаще прибегает к услугам внешнего аудита, чтобы получить независимую оценку того, как фактически работают процессы. Взгляд со стороны позволяет выявить отклонения, которые могут показаться неочевидными, оценить их влияние на скорость, качество и устойчивость логистических операций и сформировать реалистичный план изменений. В результате бизнес получают объективную картину и может планировать развитие, опираясь на лучшие практики рынка и проверенные решения, которые уже доказали свою эффективность в организациях со схожей логистической моделью. Такой подход позволяет точнее оценивать экономические последствия решений, снижать затраты на эксперименты и направлять инвестиции в те изменения, которые принесут наибольший эффект.

Искусственный интеллект становится центральным элементом управления цепями поставок: рынок фактически выходит за пределы пилотных проектов и переходит к полноценной операционной интеграции с ним. ИИ уже дает ощутимый эффект — повышает точность прогнозов, ускоряет принятие решений, помогает справляться с пиковыми нагрузками и снижает неопределенность в потоках.

Одновременно ИИ меняет привычные инструменты предавая им совершенно иной функциональный вес. Например, цифровые двойники перестают быть «снимком процесса» и становятся живой моделью, которая обновляется вместе с реальными потоками товаров, заказов, транспорта и складских операций, прогнозирует последствия изменений и подсказывает оптимальные сценарии перестройки цепи. Машинное зрение, усиленное алгоритмами, обеспечивает непрерывный мониторинг ключевых логистических операций: система фиксирует отклонения, видит формирование узких мест и заранее сигнализирует о рисках.

На рынке начинают активно развиваться ИИ-ассистенты для логистики. Их появление — ответ на давнюю проблему отрасли: данные распределены по множеству систем, а доступ к аналитике ограничен как возможностями BI-инструментов, так и компетенциями узкой группы специалистов. ИИ-ассистент становится надстройкой над существующей ИТ-архитектурой: он подключается к разным источникам, понимает логику бизнес-процессов и позволяет работать с данными без специальных технических знаний. Такой инструмент способен за секунды объяснить, почему водитель отклонился от маршрута, что произошло с поставкой или из-за чего снизилась эффективность склада. В результате аналитика перестаёт быть прерогативой аналитиков и становится доступной всей операционной команде. Именно это делает массовое внедрение ИИ-ассистентов в управление логистикой одним из ключевых технологических трендов.

ИИ активно влияет и на архитектуру самих логистических решений. Например, в отечественных системах управления двором появляются интеллектуальные механизмы, которые автоматически предлагают оптимальные слоты, отслеживают загрузку площадки, прогнозируют скопления транспорта и помогают сбалансировать транспортные потоки.

Вместе с этим ИИ может подсвечивать неочевидные на первый взгляд проблемы: разрозненные данные, узкие места в процессах приемки, комплектации, отгрузки и планирования, неактуальные регламенты. Значимый экономический эффект получают компании, которые выстраивают вокруг ИИ понятную операционную модель и сочетают ИИ-алгоритмы с профессиональным опытом людей.

Роботизированные механизмы становятся рабочим инструментом, доступным компаниям разного масштаба. Если ещё недавно автоматические погрузчики, роботы-сортировщики или дроны для инвентаризации использовались, в основном, крупнейшими игроками (по большей части из-за стоимости решений), то сейчас рынок быстро меняется. Появляются решения, которые делают роботизацию экономически обоснованной для среднего бизнеса: стоимость складских AGV сегодня составляет порядка 1 млн руб., AMR — около 1,5 млн руб., а промышленные манипуляторы подешевели с 10–15 млн до 1,5 млн руб. При этом робот может работать 24 часа в сутки, закрывая объемы, сопоставимые или превышающие производительность человека, и на текущем уровне зарплат во многих сценариях окупается быстрее, чем найм и удержание персонала. На этом фоне роботов-комплектовщиков можно брать в аренду, коллаборативные роботы работают рядом с людьми без перестройки склада, а ИИ-системы помогают распределять задачи, прогнозировать загрузку и формировать оптимальные маршруты.

На первый план выходит не сам факт внедрения робота, а способность управлять целым парком устройств как единой системой — с выравниванием ресурсов, контролем над надежностью и интеграцией с WMS и планированием. Здесь ключевую роль начинают играть алгоритмы, которые в реальном времени распределяют задачи между десятками AGV и AMR и обеспечивают предсказуемость операций даже при пиковых нагрузках. Роботы из дорогих экспериментов превращаются в элемент управляемой логистической модели, которую можно масштабировать.

В транспортной логистике также становятся популярными беспилотные магистральные перевозки. Первые тесты уже показывают, что это вопрос масштабирования, а не принципиальной технологической возможности. Для компаний это означает необходимость перестраивать планирование и подход к безопасности.

Маркетплейсы продолжают менять логику логистики в России, потому что работают в масштабах, при которых любые неэффективные действия сразу отражаются на маржинальности. Создавая собственные склады, выстраивая магистральные маршруты и схемы доставки последней мили, они формируют замкнутый операционный контур с едиными требованиями к скорости, качеству и прозрачности всех операционных процессов. Поставщикам, которые подключаются к этим экосистемам, приходится пересматривать собственные действия: синхронизировать данные в реальном времени, соблюдать жёсткие SLA, обеспечивать предсказуемость отгрузок и стабильность пополнения запасов. При этом сами стандарты взаимодействия усложняются: маркетплейсы переходят от суточных циклов обмена данными к синхронизации в реальном времени — раз в две—три минуты. В результате именно маркетплейсы задают на рынке уровень «нормы» — по автоматизации, по точности, по реакции на спрос. Их стандарты постепенно становятся ориентиром и для остальных участников отрасли, вынуждая компании пересматривать собственные модели работы, чтобы не отставать от ожиданий клиентов.

В отрасли появляются роли, которые соединяют технологическую экспертизу с глубоким пониманием операционных процессов логистики: инженеры по автоматизации складов, архитекторы логистических платформ, аналитики данных цепей поставок, специалисты по управлению роботизированным оборудованием, эксперты по моделированию процессов и их экономике. Одновременно меняется и профиль базовых операционных ролей: сотрудникам всё чаще нужны цифровые навыки, умение работать с данными и взаимодействовать с автоматизированными системами. Чтобы поддержать эту трансформацию, компании создают внутренние академии, центры компетенций и программы переквалификации, позволяющие готовить специалистов с учетом требований новой технологической сред.

Тренды 2026 года показывают: логистика становится «точкой сборки» для ключевых управленческих решений — от архитектуры данных и экономической модели цепей поставок, до роботизации, ИИ и развития кадров.

Все тенденции ведут к тому, что логистика становится системой, которую нужно проектировать, управлять ею как единым контуром и постоянно адаптировать под изменяющуюся среду. Здесь выигрывают те компании, которые умеют синхронизировать стратегию и технологии, выстраивать целостные логистические процессы, работать с рисками, отслеживать экономическую эффективность а главное — формировать компетентные команды, способные управлять сложной системой.