AI в логистиката: как смяната на CEO ускорява 2026

Смяната на CEO рядко е “просто HR новина”. В логистиката тя е сигнал за следващата операционна стратегия — къде ще отидат капиталът, хората и технологичните приоритети през следващите 12–24 месеца.

На 31 март 2026 Ryder планира да предаде щафетата: президентът и COO Джон Дж. Диез става CEO, а досегашният лидер Робърт Е. Санчес преминава към ролята на изпълнителен председател, за да осигури плавен преход. Ако управлявате транспорт, складова логистика или работите с 3PL, това е добър момент да се запитате не “кой е новият CEO?”, а как новата визия ще превърне AI в ежедневен стандарт — при маршрутизация, флот мениджмънт, складова ефективност и порт‑до‑врата услуги.

Тази публикация е част от серията „Изкуствен интелект в логистиката и транспорта“ и използва новината като практична рамка: как лидерските промени отключват (или блокират) реалната AI трансформация.

Защо смяната на CEO е катализатор за AI в логистиката

Смяната на CEO работи като ускорител, защото променя три неща наведнъж: скоростта на решенията, толеранса към риск и модела на инвестиции. В логистиката това е решаващо — AI проектите не са “инсталирай и забрави”, а поредица от оперативни промени.

Когато бордът говори за “балансирана стратегия”, “дерискинг” и “по-добра възвръщаемост”, обикновено това означава:

• по-строг контрол на разходите на миля/спиране/поръчка;
• по-сериозно измерване на SLA и качеството;
• повече натиск да се превърне данните в действие (а не в отчети).

AI е естественият инструмент за това — но само ако е подкрепен от ръководството. Лидерският преход през 2026 дава на много компании “прозорец” да преподредят приоритети, да пренапишат KPI и да направят AI част от планирането, не отделен пилот.

Моето мнение: най-честата причина AI да “умира” в логистиката не е моделът, а липсата на управленски механизъм да се наложат нови процеси.

Какво подсказва профилът на новия лидер: от финанси към операции

Новият CEO (от 2026) идва от позиция президент/COO и с предишна роля CFO. Тази комбинация обикновено води до прагматичен подход: AI се допуска в мащаб, ако подобрява марж, надеждност и капацитет.

CFO мислене: AI трябва да има измерима възвръщаемост

В транспорт и складова логистика “ROI от AI” не трябва да е абстракция. Той се вижда в:

• намалени празни километри;
• по-добро оползотворяване на ремаркета и капацитет;
• по-малко престои на рампа;
• по-малко извънреден труд в склада;
• по-малко рекламации и chargebacks.

Практическият урок за вашия екип: ако искате бюджет за AI през 2026, не започвайте с “модел”. Започнете с единица разход (лв./поръчка, лв./пратка, лв./спиране) и покажете как AI ще я промени.

COO мислене: AI трябва да работи в реални ограничения

COO гледа на реалността: време за товарене, шофьорски смени, температурни режими, прозорци за доставка, ограничения на градска логистика. Това е зоната, където AI оптимизация на маршрути и динамично планиране печелят.

Добрият знак в подобни преходи е, когато лидерът говори за “нарастваща комплексност” и “порт‑до‑врата” услуги. Това почти винаги означава повече мултимодалност, повече изключения и по-високи очаквания за видимост — идеална среда за AI.

Къде AI дава най-бърз ефект при порт‑до‑врата услуги

Порт‑до‑врата обещанието е просто за клиента и сложно за оператора. За да го изпълните, трябва да управлявате несигурност: закъснели контейнери, претоварени терминали, промени в поръчките, липса на докове, свръхнатоварване в пикови сезони (а декември винаги е такъв).

Ето четири AI зони, където ефектът се усеща първо.

1) AI оптимизация на маршрути: “планът” вече е жив

Класическите TMS правила работят, докато светът е стабилен. През 2026 той няма да е стабилен.

AI оптимизация на маршрути добавя:

• динамично преизчисляване при промяна на ETA, трафик или прозорец за доставка;
• прогнозиране на време на обслужване по локация (не средно, а контекстно);
• баланс между цена и SLA: кога да платите повече, за да спасите ключов клиент.

Практична стъпка: започнете с 1–2 региона/депа и измервайте седмично:

• % доставки в прозорец;
• средни километри/спиране;
• време на престой;
• извънреден труд.

2) AI във флот мениджмънт: поддръжка преди повредата

При флот мениджмънт най-лесната победа е предиктивната поддръжка. Не защото е “модерна”, а защото:

• неочакваната повреда разбива графика;
• води до скъп заместител/наем;
• удря SLA и репутация.

AI тук стъпва на телематика, сервизни данни и история на ремонти. Целта не е перфектна прогноза, а по-добър график на сервизните прозорци и по-малко аварийни събития.

3) Складова ефективност с AI: от “план за смяна” към “план на всеки час”

В склада AI най-често носи стойност чрез:

• прогнозиране на натоварване по час/вълна;
• оптимизация на разпределение на задачи (picking, replenishment, packing);
• откриване на “тапи” (bottlenecks) чрез аномалии в сканиранията.

Реалистичен подход за 2026: не сменяйте WMS първо. Добавете AI слой за планинг и оркестрация върху текущите процеси, после разширявайте.

4) Видимост и контролна кула: AI за изключения, не за табла

Повечето control tower проекти умират, защото се превръщат в още едно табло.

Правилната цел е: AI да сортира изключенията и да казва кое е важно сега.

Пример за работещо правило: “Покажи ми пратките, при които рискът да изпуснем прозореца е над 70% и клиентът е Tier‑1.” Това е действие, не визуализация.

Как да измервате AI трансформацията (и да не се самозалъгвате)

AI внедряването в логистиката често се проваля по една причина: KPI са общи (“ефективност”, “оптимизация”), а не операционни.

Ето набор от KPI, които са достатъчно конкретни и работят за транспорт + склад:

1. Cost per shipment / cost per stop (лв./пратка, лв./стоп)
2. On-time in-full (OTIF) и % доставки в прозорец
3. Empty miles % и utilization на капацитет
4. Dock-to-stock и dwell time (престой)
5. Pick rate и % грешки при комплектоване
6. Schedule adherence (спазване на плана) по депо/смяна

Ако AI не движи поне 2–3 от тези KPI в правилната посока за 8–12 седмици пилот, проблемът обикновено е в:

• качеството/достъпа до данни;
• липсващ процес за реакция на препоръките;
• неправилно избран use case.

“Хората срещу AI” е грешната рамка — правилната е “операции + AI”

Краят на 2025 ясно показа нещо: уменията изостават от темпа на автоматизацията. В логистиката това се вижда като нужда от диспечери, планьори и супервайзори, които разбират данни и могат да работят с препоръки, а не само с опит “на ръка”.

Какво работи на практика:

• обучете супервайзори да валидират препоръки (не да “гледат табло”);
• направете playbook: ако рискът за закъснение е >X, правим Y;
• измервайте adoption: колко решения реално са взети с помощта на AI.

AI в транспорта и складовата логистика не замества хората. Той измества рутината и вдига летвата за управленски контрол.

Въпроси, които лидерски екип трябва да си зададе преди 2026

Това са въпроси, които виждам, че разделят компаниите на “пилоти завинаги” и “AI в мащаб”:

• Кой е собственик на AI резултата? IT или операции? (Правилният отговор почти винаги е операции.)
• Къде е “единната версия на истината” за данните? TMS/WMS/ERP често си противоречат.
• Кои 3 процеса ще променим, ако AI препоръките са верни? Ако няма промяна в процес — няма трансформация.
• Как ще управляваме риска и съответствието? Особено при автоматизирани решения за цена, маршрут, капацитет.

Ако изчистите тези четири теми, 2026 може да бъде година на реални резултати, не на презентации.

Какво да направите още този месец (практичен план)

Декември е натоварен, но е идеален за подготовка, защото има ясни пикови модели и много данни.

1. Изберете един use case с бърз цикъл: динамична маршрутизация, ETA/рискове, или складов планинг по вълни.
2. Определете 2 KPI и базова линия (последните 6–8 седмици).
3. Осигурете “оперативен собственик” — човек, който има право да променя процеси.
4. Планирайте 8 седмици пилот + 4 седмици скалиране.
5. Въведете правило за adoption: например 60% от планирането да минава през AI препоръки до седмица 6.

Това е по-малко романтично от “AI стратегия”, но е много по-ефективно.

Накъде отива логистиката през 2026: повече комплексност, повече AI дисциплина

Лидерските промени като тази при Ryder обикновено означават едно: фокус върху изпълнение. Когато CEO идва от операции и финанси, AI проектите имат шанс да излязат от лабораторията и да станат част от ежедневната работа — при AI оптимизация на маршрути, флот мениджмънт и складова ефективност.

Ако управлявате логистика, не чакайте 2026, за да реагирате. Подгответе данните, KPI и процесите сега, за да може AI да се превърне в реална производителност, а не в пореден софтуерен слой.

Финалният въпрос, който си струва да стои на стената в офиса ви: Кои решения в нашата верига за доставки трябва да станат “по-бързи от човешката реакция” — и готови ли сме да им се доверим?