Студент Академии создал CRM для логистики — код написали нейросети

«Юрист, логист и предприниматель»: кто стоит за проектом

— Евгений, расскажите немного о себе: сколько вам лет, где учились, чем занимались до курса?

— Мне 43 года. У меня высшее юридическое образование. Но жизнь сложилась так, что почти всё время я занимался логистикой. Сначала это были международные перевозки, самолёты, океанские линии, транспорт через границы. В 2000-е приходилось работать в условиях коррупционной системы: чтобы провести груз, нужно было преодолевать массу бюрократических и неформальных барьеров.

Последние 10–15 лет я сосредоточился на транспортной логистике внутри России, с крупнотоннажными перевозками. Работал руководителем отдела логистики, директором по логистике, у меня почти 9 лет была собственная транспортная компания. Но из-за некоторых событий пришлось её закрыть.

Потом снова пошёл работать в найм, но понял, что это не моё: решения руководства напрямую отражаются на эффективности, а твоя работа при этом страдает. В итоге я уволился и решил, что в логистику в прежнем формате больше не вернусь.

Тогда я купил несколько курсов, в том числе по нейросетям. Считаю, что за ними будущее. Потенциал у них огромный: они способны выполнять колоссальный объём функций и точно станут поворотной вехой в истории человечества.

И я понял, что их потенциал ещё не реализован, а значит — здесь есть колоссальные возможности.

Боли логистики изнутри и идея уникальной CRM

— И я так понимаю, проработав несколько лет в логистике, вы узнали много «узких мест» и решили их оптимизировать, да?

— Да, как я и говорил, последние 15 лет я работал в логистике, причём не только на руководящих должностях. Поэтому мне понятны боли каждого участника процесса — от мелких перевозчиков до компаний с тысячами машин, я знаю всю внутрянку работы логиста и бухгалтера: все проблемные моменты и как именно влияет человеческий фактор. Это среда, в которой я свободно ориентируюсь.

К примеру, логисту может быть лень искать более результативные загрузки, и он ставит первую попавшуюся. Но если бы он потратил всего полчаса, то нашёл бы вариант с куда большей финансовой отдачей. Поэтому я понимаю, что CRM с нейронками, которая принимает решение о постановке транспорта на ту или иную загрузку и анализирует большее количество заказов в текущий момент времени, — сильно упростит задачу и функционал логиста.

Логист не будет тратить колоссальное количество времени на поиск загрузок и сможет сконцентрироваться на действительно значимых моментах: контролировать процесс, взаимодействовать с клиентами.

К примеру, один логист обычно ведёт 10 фур, а система позволит ему с большей эффективностью вести уже 50–100 машин. Это станет возможным за счёт того, что CRM возьмёт на себя рутинный функционал: где водитель, что с ним, какая загрузка, договориться о постановке транспорта, подписать заявку. Всё это система сможет делать сама.

— А какие задачи или боли вы хотите решить в первую очередь?

— Их на самом деле много. Основная — минимизировать человеческий фактор и упростить работу логиста в выборе заказов: ставить машины на наиболее финансово выгодные рейсы, анализировать заявки из разных систем в режиме реального времени, подсвечивать новые заказы и предлагать их для бронирования.

Вторая боль — контроль транспорта. Почти каждая фура оснащена GPS-мониторингом: видно заправки, расход топлива, местоположение. Но многие водители находят способы обхода. Например, вешают ведро на датчик, проезжают определённый километраж, сливают 100–200 литров топлива, продают «налево», снимают ведро — и система не фиксирует этого, это огромная проблема для работодателей. А CRM сможет решить её: анализировать данные и показывать, на каком участке пути было израсходовано аномальное количество топлива.

Есть и другие нюансы: контроль отправки документов в бухгалтерию, отслеживание отсрочек платежей. CRM сможет взаимодействовать с сайтами доставки, «Почтой России», автоматически рассчитывать сроки и напоминать о документах. Нейросети будут не только проверять качество документов, но и формировать их. В итоге за человеком останется функция контроля, а всё остальное возьмёт на себя система.

— Вот это котелок у водителей варит — такие схемы придумывать! Получается, таких CRM-систем, как у вас, ещё нет — которые бы обходили такие моменты и продумывали бы маршруты?

— Да, аналогов, насколько я знаю, нет ни в России, ни за рубежом. По крайней мере, на данный момент времени.

Существующие CRM, конечно, облегчают работу, но по сути, они — просто надстройки для ведения учёта. Они не анализируют заказы и не выстраивают оптимальные маршруты движения. Функционал GPS-систем тоже крайне неудобный и малоэффективный.

Моя задумка — это совокупность решений: анализ заказов, оптимизация маршрутов, мониторинг транспорта, документооборот.

Первые шаги, первые победы и большие планы

— И как вы начали реализовывать задумку?

— С описания того, что я хочу реализовать. Составил полный список проблемных моментов, расписал функционал системы, разбил всё на блоки. Каждый блок отвечает за конкретную задачу. С этого всё и началось.

— Да, логистика — вещь ответственная и интересная, но… вы ничего не сказали про IT. Неужели это ваша первая встреча с программированием?

— Верно, никакого опыта в IT у меня не было. Для меня это абсолютно новый мир.

— Ого! Как же получилось написать код?

— О, да здесь всё интересно! Здесь код и на Python, и на Java, и на других языках с их нюансами. Сначала я обратился к знакомым программистам, но для них эта работа была объёмной и нереализуемой, ведь специалист на Python имеет ограниченные познания в Java.

То есть нужен был либо пул программистов, либо программист, который знает несколько языков и работает с модульными системами. Последних я нашёл, но сроки и оплата были слишком велики: ждать нужно было полгода, и месяц работы стоил 300 000 рублей. Для меня, как для неработающего человека, это была неподъёмная сумма.

Поэтому я начал думать, можно ли реализовать всё через нейросети. Поговорил с GPT, DeepSeek и другими платформами — все подтвердили, что да, возможно. И тогда я принял решение писать код сам.

— Как человек, который программировал только на уроках информатики, скажу, что это смелое решение! И вот здесь интересно узнать: какие знания с курса оказались самыми полезными?

— Главное — это умение формулировать промпт, это универсальный навык. Ваша задача должна быть максимально подробной и исключать разночтения. Если промпт двусмысленный, скорее всего, нейросеть поймёт задачу по-своему.

Ещё я понял, какие нейросети существуют и для чего они нужны: для генерации текста, изображений, кода, работы с документами. То есть функционал нейросетей он просто огромный. Ты можешь делегировать им абсолютно всё: сгенерировать любой документ для юриспруденции, любое заявление.

Когда я прошёл курс, то начал думать, как заработать с помощью знаний, которые я получил. Начал анализировать, какими данными владею на данный момент времени и понял, как можно колоссально облегчить жизнь людям и увеличить их эффективность работы.

— А что оказалось самым трудным?

— Рутина. Встаёшь утром и фигачишь до вечера: генерируешь код, изучаешь логику, проверяешь его. Для меня это был тёмный лес, так как никогда в жизни и помыслить не мог, что я в принципе могу быть программистом.

И вникать в процессы программирования было сложно: информацию читаю, но не понимаю. Изучал, гуглил каждый термин: HTML-структура сайта, селекторы и так далее. Надо было пропустить через себя огромное количество информации, чтобы в целом понять, как работает код и проверить структуру. Да и сейчас приходится вникать, разбираться.

Так что работа нереально трудоёмкая, но мне интересна сама реализация и, конечно, очень жду результаты.

— Да, звучит действительно тяжело… Скажите честно: хотелось ли бросить проект?

— Ох, этих моментов была куча! Стараешься — не получается, делаешь — не получается, это сильно морально напрягало. Но идея настолько вдохновляла, что я снова возвращался к работе. Первые успешные результаты мотивировали продолжать.

— Я очень рада, что вы не бросили проект на полпути! А что уже готово сейчас?

— Уже реализовано два блока: сбор данных и анализ информации. Сейчас надо реализовать NVP — минимально жизнеспособный продукт, который я буду тестить. И выбрал я три блока: сбор информации, её анализ и выстраивание эффективных маршрутов движения. То есть не просто проложить маршрут по дороге, а выстроить наиболее оптимальный с точки зрения финансовых показателей. 

Я уже начал тестировать этот функционал на транспорте и понял, что нужно добавить анализ в динамике: отслеживать, как реально движется транспорт, и перестраивать маршруты на ходу. Сейчас дорабатываю этот блок.

— Чего вы ожидаете от тестирования?

— Хочу понять, что могу повысить эффективность работы логиста минимум на 10–15%. Это и так серьёзная цифра, если мыслить в финансовых масштабах, но вообще я ожидаю большего. Хотя даже 10–15% позволят удачно вывести продукт на рынок.

— И какие у вас планы дальше?

— Довести CRM до внедрения. Сначала хочу протестировать на 5–10 машинах, а потом проверить масштаб на 1000–5000. Это моё детище, и я хочу довести его до ума, а потом, возможно, продать.

— Звучит грандиозно! Как думаете, вы хотите развиваться как специалист или строить бизнес на этом решении?

— Однозначно строить бизнес. Это решение может приносить прибыль и мне, и компаниям, которые его используют — второе меня даже больше мотивирует, чем первое.

— И напоследок: каким вы видите своё будущее в нейросетях?

— Точно знаю, что буду взаимодействовать с ними, как и все. Просто вопрос в масштабе: для кого-то это бытовые задачи, а у меня — полноценный бизнес-проект.