Falcone: Цифровизация логистической компании с нуля. ИИ заменил штат логистов и создал «Убер для грузоперевозок» на маркетплейсы

Главное о кейсе

Было: Офлайн-компания грузоперевозок с ручным распределением заказов. Логисты вручную подбирали водителей, рассчитывали маршруты, оформляли документы. Масштабирование требовало пропорционального найма — потолок роста.

Стало: Цифровая платформа с ИИ-маршрутизацией по 39 параметрам. Штат логистов сокращен до службы поддержки. Система сама консолидирует грузы, находит оптимальные слоты на складах маркетплейсов, формирует бухгалтерские документы.

Ключевые результаты:

Логисты заменены нейросетью — операционные расходы не растут при масштабировании

Стоимость доставки для селлеров стала ниже — важное конкурентное преимущество в сегменте

Доход водителей выше за счет консолидации нескольких заказов в один рейс

Автоматическая интеграция с бухгалтерией — платежные документы выгружаются без ручного ввода

Встроенная песочница для дообучения ИИ через обратную связь от экспертов (RLHF)

Как проект изменил жизнь пользователей

Селлеры перестали тратить время на логистику поставок. Раньше: самостоятельный поиск перевозчиков, расчет стоимости, оформление документов, отслеживание доставки. Теперь: один клик — система сама подбирает оптимальный маршрут, находит недорогие слоты для сдачи грузов на склады маркетплейсов, формирует платежные документы и выгружает их в бухгалтерию.

Водители получили стабильный поток заказов с высоким заработком. Алгоритм объединяет несколько грузов в один рейс — водитель везет больше за одну поездку, зарабатывает больше. При этом система учитывает 39 параметров: объем груза, тип авто, рейтинг водителя, географию — и распределяет заказы справедливо.

Логисты Falcone из операторов ручной маршрутизации превратились в супервайзеров системы. Вместо рутинного распределения заказов — контроль качества и обучение алгоритма через обратную связь.

Бизнес-задача и ее решение

Falcone — офлайн-компания грузоперевозок — начала масштабироваться и столкнулась с потолком: ручное распределение заказов между водителями не позволяло расти без пропорционального найма логистов.
Решение: Создать цифровую платформу по модели «Убер для грузоперевозок на маркетплейсы» с ИИ-алгоритмом маршрутизации, который заменит ручной труд логистов.
Результат:

Штат логистов сокращен до минимума — остались только на поддержке
Себестоимость доставки для селлеров ниже, чем у Яндекс.Такси
Заработок водителей выше за счет консолидации грузов
Платформа готова к масштабированию без линейного роста операционных расходов

Крафт (мастерство), реализация, технические детали

Ядро системы — комбинация классических алгоритмов оптимизации и нейросети. Провели патентный анализ мировых решений в логистике и сформировали оригинальный технологический стек.

39 параметров маршрутизации: объем и вес груза, тип транспорта, рейтинг водителя, временные окна складов маркетплейсов, география, загруженность маршрутов.

Три интерфейса: мобильное приложение для водителей (как в классических агрегаторах), личный кабинет селлера с поиском слотов и оформлением доставки, админ-панель для логистов и операторов.

Интеграция с бухгалтерией: автоматическое формирование и выгрузка платежных документов — селлер получает готовую отчетность без ручного ввода.

Инсайты, гипотезы, процесс создания и взаимодействия с заказчиком

Ключевое решение — сразу заложить в архитектуру «песочницу» для обучения ИИ. Логисты Falcone, которых система должна была заменить, стали ее учителями: они оценивали решения алгоритма, указывали на ошибки, предлагали лучшие варианты. Reinforcement Learning from Human Feedback в действии.

Парадокс проекта: люди, чью работу автоматизировали, сами обучили систему работать лучше них. Немногие оставшиеся логисты перешли от рутины к роли экспертов-супервайзеров.

В планах — автономное обучение: система будет сама генерировать гипотезы маршрутизации и тестировать их в песочнице без участия человека.