AI срещу тарифния шок: как да стабилизирате вноса

Октомври 2025 г. приключи с 2.07 млн. TEU обработени на големите контейнерни пристанища в САЩ (без все още отчетените данни за Чарлстън) — -7.9% на годишна база и -1.8% спрямо септември. Прогнозите за ноември и декември са още по-стръмни: 1.91 млн. TEU (-11.6%) и 1.86 млн. TEU (-12.7%). Това не е просто „слаб сезон“. Това е сигнал, че тарифите и несигурната търговска политика превръщат обемите в пристанищата в нестабилна величина и ще се усеща и през 2026 г.

За логистичните екипи проблемът не е само в по-малките обеми. Проблемът е в хаотичната динамика: вносителите изтеглят поръчки по-рано, складират за месеци напред, после „дръпват ръчната“, превозвачите коригират капацитет и тарифи, а пристанищата и терминалите живеят между пикове и спадове.

В серията „Изкуствен интелект в логистиката и транспорта“ често говорим за оптимизация на маршрути, складова логистика и управление на флот. Тук ще го кажа директно: ако разчитате на статични планове и таблици, тарифната волатилност ще ви изяжда маржа. AI в логистиката не „предсказва бъдещето“, но прави вашите решения по-бързи, по-обосновани и по-малко зависими от паника.

Какво реално стои зад спада на контейнерния внос

Ключовата причина е комбинация от тарифи + несигурност + изтеглени напред доставки. Когато бизнесът очаква по-високи вносни разходи, той прави нещо логично: поръчва по-рано, плаща транспорта по-рано, натоварва складовете и купува време. След това идва период на „пост-натоварване“ — в който вносът пада, защото стоката вече е пристигнала.

Ефектът „пълни складове, празни докове“

Ритейлът влиза в силен празничен сезон с готови наличности, но логистично това означава:

• по-ниски входящи потоци към DC/складове в края на годината;
• по-силен натиск върху вътрешното разпределение (line haul, last mile);
• по-сложни решения за replenishment, защото потреблението не следва идеално запасите.

Това е моментът, в който много компании подценяват вторичния ефект: когато входящият поток спада, грешките в планирането стават по-видими, защото вече няма „вълна“, която да прикрие лоши решения.

Защо тарифите удрят и транспортните ставки

Когато има по-малко нужда от контейнерни места, ставките по океанските линии започват да слизат. На пръв поглед това звучи като добра новина, но често идва с цена:

• превозвачите намаляват честоти (blank sailings);
• транзитните времена стават по-променливи;
• наличният капацитет се мести между направления според моментната доходност.

С други думи: може да платите по-малко на контейнер, но да загубите повече от несигурност и размествания.

Как AI помага, когато тарифите правят търсенето „накъсано“

Най-голямата стойност на AI тук е в управлението на волатилност: по-добро прогнозиране, по-добро решение „кога и откъде да внеса“, и по-добро изпълнение при промяна на плана.

AI прогнозиране на търсенето, което отчита политики (а не само сезонност)

Класическите модели често се обучават върху сезонни цикли и промоционални календари. През 2025–2026 това не стига. Работещият подход е модел, който приема политики като външен фактор:

• сценарии „тарифата остава / пада / се заменя с друга регулация“;
• lead time риск по коридори (Азия–Западно крайбрежие vs Азия–Източно крайбрежие);
• вероятност за изтегляне напред (pull-forward) на поръчки по категории.

Практично: ако сте вносител, AI моделът трябва да дава не една прогноза, а интервал и вероятност (например: „85% шанс входящият обем да е между X и Y TEU еквивалент за вашата мрежа“). Това позволява план „А/Б“ вместо един план, който се чупи при първата новина.

Оптимизация на маршрути и портове при спад на обеми

Когато обемите падат, често има „прозорец“ за по-добри сделки и по-кратки обработвания — но само ако можете да реагирате бързо. AI за оптимизация на маршрути може да сравнява:

• обща цена по коридор (ocean + drayage + rail/truck + склад);
• рискове от закъснение (вариация на dwell time, congestion индекс);
• въглероден отпечатък и ограничения по ESG.

Моят опит е, че компаниите най-често губят пари не от високата ставка, а от грешния избор на „уж сигурен“ маршрут, който после става най-непредвидим. AI не премахва риска, но го прави измерим.

Динамично управление на запаси (multi-echelon) вместо „повече буфер“

При тарифна несигурност естественият инстинкт е: „да държим повече наличност“. Това работи до момента, в който:

• капиталът се заключва;
• складовете се задъхват;
• остаряването/обезценката расте;
• обслужването не се подобрява, защото запасът е в грешния слой (порт-склад vs регионален DC vs магазин).

AI за multi-echelon inventory optimization решава точно този проблем: къде да е буферът, колко да е и кога да се прехвърли. Това е особено важно в края на декември и началото на януари, когато компаниите влизат в нов бюджетен цикъл и искат да „изчистят“ запасите без да падне service level.

Конкретен план за действие: 30–60–90 дни

Ако управлявате логистика/транспорт и искате резултат през Q1 2026, правете това на етапи.

30 дни: стабилизирайте данните и сигналите

• Обединете входните данни: поръчки, ETA/ETD, статуси от спедитор/превозвач, складови наличности, откази/забавяния.
• Дефинирайте 5–7 KPI, които AI моделът ще оптимизира: service level, landed cost, dwell time, stockouts, demurrage/detention.
• Въведете „policy flags“: вътрешни тагове към SKU/категории, чувствителни към тарифи.

60 дни: внедрете сценарийно планиране и симулации

• Изградете 3 сценария: тарифи ↑, тарифи ↓, тарифи =.
• Пуснете симулация по коридори (порт/терминал/интермодал) с различни lead time разпределения.
• Настройте автоматични правила за аларми: „ако прогнозният dwell time мине X дни → пренасочване/преалокация“.

90 дни: автоматизирайте изпълнението (с човешки контрол)

• Полуавтоматично пренасочване на пратки към алтернативен порт/превозвач при нарушени SLA.
• Оптимизация на вътрешния транспорт: line haul маршрути, крос-док решения, баланс на капацитет.
• Преговори с превозвачи и 3PL на база симулации, не на база „миналата година“. Точно тук AI дава сила на търговските екипи.

Какво означава това за 3PL, спедитори и превозвачи

По-ниските обеми не са автоматично лоша новина. За операторите това е шанс да спечелят клиенти с по-добра предвидимост.

3PL: продавайте „контрол на вариацията“, не само площ

Клиентите ще питат две неща: „Колко ще ми струва?“ и „Колко често ще се чупи планът?“. Най-силното предложение е комбинация от:

• видимост на входящ поток (control tower);
• AI прогнозиране на пристигания и обработка;
• оптимизация на labor scheduling в склад.

Превозвачи: печели този, който управлява мрежата в реално време

Когато ставките падат, конкуренцията става ценова. Лесно е да се „надцени“ капацитетът, трудно е да се печели устойчиво. AI помага с:

• по-точно позициониране на активи (контейнери/шасита/ремаркета);
• предиктивна поддръжка на флот;
• по-добро match-ване на товари и празни курсове.

Мини Q&A: въпросите, които всички си задават

„Ако обемите падат, защо да инвестирам в AI сега?“

Защото спадът създава време и пространство за промяна. В пикови периоди никой не иска да пипа процеси. В слаб период можете да стандартизирате данни, да тествате модели и да влезете в следващия пик с по-добър контрол.

„AI ще ми каже ли какви тарифи ще има?“

Не. Но ще ви даде най-добрата стратегия за действие при различни сценарии и ще покаже как промяната удря landed cost, наличности и обслужване.

„Къде е най-бързата възвръщаемост?“

В практиката най-бързите ROI точки са:

• намаляване на demurrage/detention чрез по-добри ETA и по-ранни аларми;
• по-добро разпределение на запаси → по-малко stockouts при същия капитал;
• оптимизация на маршрути и режим (ocean/rail/truck) при промяна на капацитет.

Следващият сезон на логистиката е сезон на адаптивност

Прогнозите за 2026 г. сочат продължаващ натиск върху вносните обеми и продължаваща несигурност около търговската политика. Данните от края на 2025 г. вече го показват: след пик от 2.39 млн. TEU през юли, ноември и декември се очертават като най-слабите месеци в годината.

Аз бих го формулирал така: тарифите превърнаха „планирането“ в непрекъснат процес, не в месечен ритуал. AI в логистиката и транспорта е начин да направите този процес управляем — с модели, сценарии и автоматизирани реакции, вместо с пожарогасене.

Ако искате да превърнете тарифната несигурност в конкурентно предимство, започнете с малко, но реално: един коридор, една продуктова група, един набор KPI. После разширете.

Как изглежда вашата мрежа, ако приемем, че волатилността на търговската политика ще остане „новото нормално“ и през 2026 г.?