актуальность исследования обусловлена экспоненциальным ростом объема перевозок в условиях развития электронной коммерции и урбанизации, что делает традиционные методы диспетчеризации, основанные на человеческом опыте и статических алгоритмах, недостаточно эффективными. В статье рассматривается проблематика внедрения технологий искусственного интеллекта, в частности нейросетевых моделей, в процессы оперативного управления логистическими маршрутами. Методологическую базу исследования составил анализ современных научных публикаций и отраслевых отчетов, посвященных применению графовых нейронных сетей, моделей пространственно-временного внимания, а также мультиагентных систем в логистике. В результате исследования систематизированы ключевые направления, где искусственный интеллект превосходит человека: обработка данных в реальном времени, учет множества динамических факторов (пробки, погода, срочность заказа), предиктивная аналитика и самообучение. Нейросети не просто автоматизируют рутину, а создают принципиально новый уровень управления – проактивный, способный предвидеть сбои и адаптировать маршруты быстрее и точнее, чем это способен сделать диспетчер в условиях информационной перегрузки.