Uncategorised

Система, которая первоначально обрабатывала около 2000 грузовиков в день, теперь обрабатывает от 3500 до 4000 грузовиков ежедневно в координации с Maqta Ayla, при этом в пиковые дни поток превышает 4500 грузовиков. 

ИОРДАНИЯ – Управление особой экономической зоны Акабы, Корпорация развития Акабы и Группа портов Абу-Даби запустили Maqta Ayla Digital Solutions для управления и эксплуатации системы контроля и мониторинга грузоперевозок в Акабе с помощью интегрированной цифровой платформы, использующей искусственный интеллект для оптимизации грузоперевозок. 

Цель инициативы — повысить операционную эффективность и укрепить конкурентоспособность Акабы как регионального торгового и логистического центра на Красном море. 

Интеграция систем управления грузовыми автомобилями и искусственного интеллекта.

Компания Maqta Ayla уже завершила первый этап проекта по управлению движением грузовых автомобилей, в рамках которого используются передовые цифровые технологии и искусственный интеллект для оптимизации грузоперевозок, сокращения времени ожидания и повышения общей эффективности логистических операций в Акабе.  

Цифровая трансформация и региональная конкурентоспособность 

Комиссар ASEZA по экономическим вопросам и инвестициям Мохаммад Абу Омар заявил, что Акаба является региональным пионером в организации портовой логистики с момента внедрения проекта контроля за грузовыми автомобилями в 2005 году.  

Он охарактеризовал компанию Maqta Ayla как стратегического партнера в продвижении видения ASEZA по внедрению передовых технологий и инноваций для улучшения инвестиционного климата и привлечения высокодоходных инвестиций. 

Абу Омар также высоко оценил вклад Комиссии по регулированию наземного транспорта, таможни Иордании, органов безопасности, портовых и логистических компаний, а также других заинтересованных сторон в успех этой инициативы.  

Генеральный директор ADC Хуссейн Сафади заявил, что запуск знаменует собой важную веху в укреплении цифровой инфраструктуры Акабы и отражает успех стратегического партнерства с ведущими мировыми операторами, включая AD Ports Group. 

Подробнее: Компания Maqta Ayla запустила систему искусственного интеллекта для управления грузовиками,...

Компании тратят миллионы на инструменты искусственного интеллекта в стремлении к эффективности и росту. Однако многие внедрения не приносят ожидаемых результатов. Скрытая проблема заключается в нечетких стратегиях, фрагментарном внедрении и недостаточной готовности организаций.

Обзор:
Многие организации вкладывают значительные средства в ИИ, не определяя при этом права собственности, принципы управления или измеримые бизнес-результаты.

Наибольшие затраты зачастую связаны с неэффективными расходами, путаницей среди сотрудников, юридическими рисками и сбоями в работе, а не с самой технологией.

Компании, добивающиеся лучших результатов, рассматривают ИИ как инициативу по развитию потенциала, подкрепленную обучением, управлением и перепроектированием рабочих процессов.

Компании по всему миру тратят сотни миллиардов долларов на ИИ, но многие испытывают трудности с демонстрацией окупаемости инвестиций. Проблема заключается не в самой технологии. Во многих компаниях внедрение ИИ вызывает затруднения.Искусственный интеллект развивается.Это происходит быстрее, чем управление, ответственность и готовность. Начинается это как стремление к конкурентному преимуществу, но быстро превращается в серьезную управленческую проблему. 

Они хотят видеть доказательства прогресса, от сотрудников ожидается использование новых инструментов, а на руководителей оказывается давление с целью демонстрации результатов. Однако многие организации пока не могут сформулировать, какие проблемы они решают с помощью ИИ, кто отвечает за стратегию и как будет измеряться успех. Эта неопределенность делает стоимость внедрения ИИ выше, чем просто стоимость программного обеспечения и лицензионных сборов.

= Как выглядят неудачные внедрения ИИ
Неудачное внедрение ИИ обычно начинается с благих намерений. Руководство может стремиться к инновациям и повышению производительности. Проблемы возникают, когда цель внедрения становится важнее конечного результата.

Сотрудникам посылаются противоречивые сигналы. Их призывают использовать ИИ для повышения производительности, но не разглашать личные данные. Ожидается, что они внедрят ИИ в свою повседневную работу, пока не будут окончательно утверждены правила управления. Менеджеры должны демонстрировать признаки использования, но без четких указаний относительно того, что именно представляет собой успешное применение.

Подробнее: Каковы скрытые издержки «неправильного» внедрения ИИ в современных компаниях?

Согласно отчету Массачусетского технологического института, опубликованному летом 2025 года, 95% пилотных проектов по генеративному искусственному интеллекту терпят неудачу.¹  Это отрезвляющая цифра, учитывая миллиарды долларов, вложенных в проект. Ставки невероятно высоки.

Так почему же большинству компаний сложно извлечь выгоду из решений на основе искусственного интеллекта? И как им преодолеть ажиотаж, чтобы достичь своих бизнес-целей к 2026 году?

Оказывается, одних лишь технологических возможностей в области ИИ недостаточно. Некоторые руководители компаний поддались всеобщему ажиотажу, движимые страхом упустить выгоду и желанием опередить конкурентов. Другие же рассматривали корпоративный ИИ как инструмент для реализации бизнес-стратегий.  Для достижения положительной рентабельности инвестиций в трансформацию с помощью ИИ необходим более продуманный подход.

Почему сложно добиться высокой окупаемости инвестиций в ИИ
С момента начала бума генеративного ИИ в конце 2022 года организации бросились внедрять инициативы в области ИИ. Руководители искали масштабируемые стратегии ИИ, которые оптимизировали бы операции, позволяли принимать решения на основе данных, снижали затраты и ускоряли разработку продуктов. Сейчас агенты ИИ — это актуальная тема. Но финансовая окупаемость таких решений остается неопределенной. Вот почему:

Дело не в технологиях, а в организационной реальности.
Согласно обсуждениям в рамках аналитического центра IBM Think Circle за 4 квартал 2025 года , основная проблема заключается не в технологиях, а в организации. Культура, управление, проектирование рабочих процессов и стратегия работы с данными являются главными ограничениями для достижения рентабельности инвестиций, и руководители согласились с тем, что амбиции в области ИИ часто сталкиваются с внутренними реалиями задолго до того, как это происходит из-за технических ограничений.

Подробнее: Как максимизировать рентабельность инвестиций в ИИ в 2026 году