Публикация была переведена автоматически. Исходный язык: Русский
Почему заказать грузовик сложнее, чем такси: наш инженерный кейс
В Казахстане заказ 5 тонн щебня до сих пор часто превращается в 6–8 звонков, переговоры в WhatsApp и неопределённость по цене и срокам. Логистика инертных материалов остаётся одной из самых «аналоговых» отраслей.
Последние два года наша команда работала над цифровым решением этой проблемы. Сегодня хочу поделиться не рекламным кейсом, а именно инженерным опытом: с чего начинали, какие ошибки допустили, какие технические решения применили и какие уроки вынесли.
Начало: от интегратора к собственному продукту
Мы 18+ лет занимаемся внедрением 1С, ERP, GPS-мониторинга и цифровизацией процессов в агросекторе и других отраслях. Именно работая «внутри» чужих компаний, мы постоянно сталкивались с крайне неэффективной логистикой строительных материалов.
Первая версия продукта была классической B2B-платформой электронного документооборота с прицелом на интеграцию с государственными системами и реверс-аукционами. О проекте на этом этапе писали отраслевые СМИ.
Главный урок этого этапа оказался продуктовым, а не техническим: рынок не готов быстро внедрять сложные многофункциональные системы. На практике это выглядело так: чтобы подключить одну логистическую компанию, требовалось обучение персонала, участие бухгалтерии и недели согласований. Пользователь видел ценность не сразу — и мы поняли, что продукт нужно не достраивать функциями, а радикально упрощать.
Поворот к модели «карго-такси»
Мы задали себе простой вопрос: почему заказать пассажирскую поездку можно за минуту, а грузовую — это многочасовой квест?
Это привело к двум ключевым решениям:
- Жёсткое сужение вертикалей — только доставка инертных материалов (щебень, песок, отсев) и вывоз строительного мусора.
- Полная перестройка UX под модель агрегаторов такси: карта, заявка в один экран, расчёт цены в реальном времени и аукцион исполнителей.
Сегодня платформа работает в Алматы под названием Tasy и сфокусирована именно на этих двух вертикалях.
Технические решения, которые оказались важными
1. ИИ-чат для приёма заявок
Пользователь может написать обычным текстом: «Нужен щебень 5–10 мм, 5 тонн, район Мамыр-4». LLM-агент извлекает параметры, уточняет недостающее и формирует структурированную заявку. Это значительно снижает барьер входа.
2. Оценка объёма груза по фотографии (ML)
Особенно актуально для вывоза мусора. Мы обучаем модель определять приблизительный объём по фото. Точность пока не идеальная — это открытая инженерная задача, над которой продолжаем работать.
3. Реал-тайм аукцион водителей
После создания заявки ближайшие водители видят её и сами предлагают цену. Клиент получает несколько предложений за 1–2 минуты.
4. Справочник насыпной плотности
Одна из самых «тихих», но важных фич. Пользователи мыслят тоннами, а техника — кубометрами. Мы собрали данные по насыпной плотности (~70 SKU). Без этого корректный расчёт количества машин невозможен.
На текущий момент в системе более 1000 зарегистрированных водителей в Алматы и сотни выполненных заказов, десятки единиц техники онлайн одновременно.
Чем грузовая логистика сложнее пассажирской
Мы сознательно взяли UX-модель такси, но под капотом всё значительно сложнее:
- B2B-контекст и специфика тяжёлой техники;
- необходимость расчёта объёма, плотности и подбора типа кузова;
- товарно-транспортные документы, фискализация, особенности оплаты.
Это потребовало совсем другого технического стека по сравнению с классическими пассажирскими агрегаторами.
Куда движемся дальше
Дальнейшее развитие связано с превращением платформы в ИИ-диспетчера: автоматическое распределение заказов, прогноз спроса, оптимизация маршрутов и загрузки. Мы активно изучаем цифровые двойники и ML-оптимизацию для специализированного транспорта.
Вопрос к сообществу
Сейчас мы сознательно держим фокус на двух вертикалях. Следующим шагом планируем добавить одну из услуг:
- Услуги манипулятора (погрузка/разгрузка с краном)
- Аренда спецтехники (экскаваторы, погрузчики, катки)
- Универсальные грузоперевозки по городу
Буду благодарен за мнение тех, кто работает в строительстве или логистике: какая из этих болей сейчас самая острая?
Также интересно услышать от коллег, кто делал похожие продукты на стыке логистики и ИИ — какие инженерные грабли были самыми болезненными у вас?
Почему заказать грузовик сложнее, чем такси: наш инженерный кейс
В Казахстане заказ 5 тонн щебня до сих пор часто превращается в 6–8 звонков, переговоры в WhatsApp и неопределённость по цене и срокам. Логистика инертных материалов остаётся одной из самых «аналоговых» отраслей.
Последние два года наша команда работала над цифровым решением этой проблемы. Сегодня хочу поделиться не рекламным кейсом, а именно инженерным опытом: с чего начинали, какие ошибки допустили, какие технические решения применили и какие уроки вынесли.
Начало: от интегратора к собственному продукту
Мы 18+ лет занимаемся внедрением 1С, ERP, GPS-мониторинга и цифровизацией процессов в агросекторе и других отраслях. Именно работая «внутри» чужих компаний, мы постоянно сталкивались с крайне неэффективной логистикой строительных материалов.
Первая версия продукта была классической B2B-платформой электронного документооборота с прицелом на интеграцию с государственными системами и реверс-аукционами. О проекте на этом этапе писали отраслевые СМИ.
Главный урок этого этапа оказался продуктовым, а не техническим: рынок не готов быстро внедрять сложные многофункциональные системы. На практике это выглядело так: чтобы подключить одну логистическую компанию, требовалось обучение персонала, участие бухгалтерии и недели согласований. Пользователь видел ценность не сразу — и мы поняли, что продукт нужно не достраивать функциями, а радикально упрощать.
Поворот к модели «карго-такси»
Мы задали себе простой вопрос: почему заказать пассажирскую поездку можно за минуту, а грузовую — это многочасовой квест?
Это привело к двум ключевым решениям:
- Жёсткое сужение вертикалей — только доставка инертных материалов (щебень, песок, отсев) и вывоз строительного мусора.
- Полная перестройка UX под модель агрегаторов такси: карта, заявка в один экран, расчёт цены в реальном времени и аукцион исполнителей.
Сегодня платформа работает в Алматы под названием Tasy и сфокусирована именно на этих двух вертикалях.
Технические решения, которые оказались важными
1. ИИ-чат для приёма заявок
Пользователь может написать обычным текстом: «Нужен щебень 5–10 мм, 5 тонн, район Мамыр-4». LLM-агент извлекает параметры, уточняет недостающее и формирует структурированную заявку. Это значительно снижает барьер входа.
2. Оценка объёма груза по фотографии (ML)
Особенно актуально для вывоза мусора. Мы обучаем модель определять приблизительный объём по фото. Точность пока не идеальная — это открытая инженерная задача, над которой продолжаем работать.
3. Реал-тайм аукцион водителей
После создания заявки ближайшие водители видят её и сами предлагают цену. Клиент получает несколько предложений за 1–2 минуты.
4. Справочник насыпной плотности
Одна из самых «тихих», но важных фич. Пользователи мыслят тоннами, а техника — кубометрами. Мы собрали данные по насыпной плотности (~70 SKU). Без этого корректный расчёт количества машин невозможен.
На текущий момент в системе более 1000 зарегистрированных водителей в Алматы и сотни выполненных заказов, десятки единиц техники онлайн одновременно.
Чем грузовая логистика сложнее пассажирской
Мы сознательно взяли UX-модель такси, но под капотом всё значительно сложнее:
- B2B-контекст и специфика тяжёлой техники;
- необходимость расчёта объёма, плотности и подбора типа кузова;
- товарно-транспортные документы, фискализация, особенности оплаты.
Это потребовало совсем другого технического стека по сравнению с классическими пассажирскими агрегаторами.
Куда движемся дальше
Дальнейшее развитие связано с превращением платформы в ИИ-диспетчера: автоматическое распределение заказов, прогноз спроса, оптимизация маршрутов и загрузки. Мы активно изучаем цифровые двойники и ML-оптимизацию для специализированного транспорта.
Вопрос к сообществу
Сейчас мы сознательно держим фокус на двух вертикалях. Следующим шагом планируем добавить одну из услуг:
- Услуги манипулятора (погрузка/разгрузка с краном)
- Аренда спецтехники (экскаваторы, погрузчики, катки)
- Универсальные грузоперевозки по городу
Буду благодарен за мнение тех, кто работает в строительстве или логистике: какая из этих болей сейчас самая острая?
Также интересно услышать от коллег, кто делал похожие продукты на стыке логистики и ИИ — какие инженерные грабли были самыми болезненными у вас?
Поделиться
