Еще несколько лет назад считалось, что искусственный интеллект станет для международной торговли тем же, чем контейнеризация стала для логистики в XX веке –прорывом, который разделит историю на «до» и «после». Но практика (и свежие исследования) пока рисуют более сложную картину.
ИИ действительно меняет правила игры. Он берет на себя анализ рынков, оптимизацию цепочек поставок, прогнозирование спроса. В каких-то задачах он уже сейчас эффективнее человека. Но если вы ждете, что нейросеть полностью заменит отдел ВЭД или спасет от провала на новом рынке – у меня для вас плохие новости.
Я проанализировал несколько актуальных исследований об ИИ в международной торговле. Вот что действительно важно для владельцев бизнеса и экспортных отделов.
Цифра, которая работает
Начнем с главного: исследования подтверждают, что ИИ повышает эффективность компаний в международной торговле. Эмпирические данные по китайским предприятиям (выборка – более 3800 фирм за 14 лет) показывают: внедрение ИИ улучшает и финансовые показатели, и экологическую ответственность бизнеса. Эффект достигается за счет роста совокупной факторной производительности.
Проще говоря, компании, которые используют ИИ, начинают эффективнее использовать ресурсы,как материальные, так и трудовые. Особенно заметен этот эффект в частных компаниях и в регионах с развитой инфраструктурой. Государственные же корпорации, несмотря на ресурсы, проигрывают в гибкости внедрения.
Еще один важный вывод: автоматизация процессов позволяет точнее прогнозировать спрос. Это не теория, а рабочий инструмент. Например, в текстильной промышленности модели на базе нейросетей дают высокую точность предсказаний, что позволяет не замораживать деньги в неликвиде и не терять продажи из-за дефицита.
Где ИИ бессилен
Но есть нюанс, который вскрыло сравнительное исследование «человек против машины». Когда ученые задали ChatGPT и группе исследователей одни и те же вопросы о связи цифровизации и торговли, выяснилось вот что.
ИИ быстро выдает красивый ответ. Он перечисляет факторы, упоминает теории. Но он не дает ссылок, не показывает эмпирики, не объясняет контекст. Он не знает, какие переменные реально доступны для анализа в вашей стране, и не подскажет, какая спецификация модели сработает именно в вашем случае.
Например, на вопрос о теориях международной торговли ChatGPT упомянул «новую теорию торговли» и «эффекты сетей», но полностью проигнорировал теорию Хекшера-Олина или неоклассическую теорию роста. Для студента это было бы провалом на экзамене. Для исследователя –упущенным фундаментом.
Что с практикой
Отдельный блок исследований посвящен анализу академической литературы по ИИ в торговле. Вывод такой: за последние годы число работ выросло экспоненциально, но они сконцентрированы вокруг нескольких тем.
Чаще всего ИИ изучают в контексте управления бизнесом в целом (логистика, маркетинг, финансы). Дальше идут цепочки поставок и разработка продуктов. А вот области, где ИИ мог бы быть невероятно полезен, остаются на периферии. Например, таможенное оформление и пограничный контроль – зона колоссального объема рутины, где автоматизация могла бы творить чудеса. Но исследований здесь катастрофически мало.
Еще один провал –анализ целевых рынков. Экспорт начинается с выбора страны. Это сбор и обработка огромных массивов данных: макроэкономика, культура, логистика, барьеры. ИИ идеально подходит для этой задачи, но компании почти не используют его в этом качестве. А зря. Те, кто уже применяет, получают преимущество за счет скорости и точности оценки.
Три вывода для бизнеса
Первый. ИИ – это инструмент для роста эффективности, но не замена экспертизе. Он отлично справляется с обработкой данных, прогнозами и автоматизацией рутины. Но стратегические решения, выбор рынков и интерпретация результатов все еще за человеком. Исследования это подтверждают: человеческого интеллекта для качественного анализа достаточно, а ИИ лишь помогает делать это быстрее.
Второй. Внедрение ИИ требует перестройки процессов и обучения людей. Просто купить софт недостаточно. Компании, которые выигрывают, те, где сотрудники понимают, как работать с ИИ, а не конкурируют с ним. Рост средней зарплаты в компаниях, внедряющих ИИ, говорит о том, что технологии создают спрос на более квалифицированный труд, а не просто сокращают издержки.
Третий. Ищите «серые зоны» для автоматизации. Пока все бегут внедрять ИИ в маркетинг и продажи, реальная неэффективность часто прячется в таможне, сертификации, анализе новых рынков. Именно там, где мало исследований, – максимальный потенциал для вашей компании.
P.S. Кстати, о том, как ИИ помогает проходить таможню без простоев и находить рынки, которые конкуренты увидят через полгода, мы как раз говорим с клиентами. Если хотите перестать гадать и начать считать – возможно, нам есть о чем поговорить.
Сайт компании ГТК «Восток-Логистика»:: https://gtkvostok.ru/
Mob. / WhatsApp: +7 914 336-10-78
E-mail: request@gtkvostok.ru
ТГ-канал: https://t.me/gtkvostok_vl
Ознакомиться с оригинальными статьями, которые легли в основу работы вы можете по ссылкам:
Aggarwal, V. Artificial intelligence v/s human intelligence: a relationship between digitalization and international trade / V. Aggarwal, N. Karwasra // Future Business Journal. – 2025. – Vol. 11. – №16. – P. 1–16.
Chen, Y. The impact of artificial intelligence on the sustainability of international trade enterprises / Y. Chen, L. Du, B. Zhang [и др.] // International Review of Economics and Finance. – 2025. – Vol. 101. – P. 1– 21.
Mirzaye, S. Digital Transformation in International Trade: Opportunities, Challenges, and Policy Implications / S. Mirzaye, M. Mohiuddin // Journal of Risk and Financial Management. – 2025. – Vol. 18. – № 8. – P. 1–29.
Pal, M. AI-Driven International Trade: Exploring the Opportunities and Challenges for Economic Policy / M. Pal // Bharati International Journal of Multidisciplinary Research & Development. – 2025. – Vol. 3. – № 03. – P. 1–8.
Yavuz, U. An Overview of Artificial Intelligence Applications in International Trade / U. Yavuz, A. Ş. Çetinkaya // KMÜ Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi. – 2025. – Vol. 27. – № 50. – P. 1385-1402.