قدمت استفاده از فناوری هوش مصنوعی به دهه ۱۹۶۰ میلادی، زمانی که نخستین سیستم خبره با قابلیت تکرار توانایی‌های تفکر و تصمیم‌گیری متخصصان ابداع شد، بازمی‌گردد. پس از آن به‌تدریج طی دهه‌ها درنتیجه پیشرفت‌های فناورانه و همزمان افزایش جریان داده‌ها و پیچیده‌تر شدن فرآیندهای تجاری، گرایش به استفاده از هوش مصنوعی (به‌عنوان شبکه‌ای از رایانه‌ها که ذهن انسان را شبیه‌سازی کرده و قادر به تصمیم‌گیری است) در بخش‌های گوناگون تولید و تجارت افزایش یافت. صنعت لجستیک نیز از این قاعده مستثنا نبوده و به لطف ظهور این فناوری تحولات چشم‌گیری را تجربه کرده، به‌طوری‌که برخی از آن به‌عنوان رنسانس در این حوزه نام می‌برند. به اعتقاد متخصصان، تاریخچه کاربرد هوش مصنوعی در حوزه لجستیک و به‌طورکلی زنجیره تامین را می‌توان در شش دوره بررسی کرد. در دوره اول (دهه‌های ۱۹۵۰ تا ۱۹۷۰) شاهد بکارگیری رایانه‌ها در حل مسائل پیچیده لجستیک بودیم. در دوره دوم (دهه‌های ۱۹۸۰ تا ۱۹۹۰) سیستم‌های خبره برای تصمیم‌گیری در زنجیره‌های تامین، نظیر سیستم‌های خبره مدیریت موجودی ظهور پیدا کردند. در دوره سوم (از دهه ۲۰۰۰) استفاده از هوش مصنوعی داده‌محور و یادگیری ماشینی برای پیش‌بینی تقاضا، مدیریت موجودی و مدیریت ریسک در زنجیره‌های تامین آغاز شد. از دوره چهارم (از دهه ۲۰۱۰) استفاده از اینترنت اشیاء صنعتی و کلان‌داده‌ها برای بهینه‌کردن فرآیندهای زنجیره تامین، بکارگیری ربات‌ها و اتوماسیون در انبارها و مراکز توزیع و بکارگیری پهپادها و وسایل نقلیه خودران در پردازش و تحویل سفارش رواج یافت. در دوره پنجم که اکنون در آن به‌سر می‌بریم، زنجیره‌های تامین مستقل و خودمختار با توانایی اقتباس، یادگیری و تصمیم‌گیری بدون دخالت انسان و با کمک آخرین فناوری‌های هوش مصنوعی در حال شکل‌گیری هستند. برخی معتقدند گسترش بکارگیری هوش مصنوعی در حوزه لجستیک از دهه ۲۰۱۰ سرعت بیشتری گرفته و شیوع کرونا و محدودیت‌های ناشی از آن نیز تاثیر بسزایی در شتاب‌بخشی به این روند داشته است. طبق برآوردهای موسسه تحقیقاتی استریتز ریسرچ، ارزش بازار جهانی هوش مصنوعی در صنعت لجستیک در سال ۲۰۲۲ معادل ۷.۹۶ میلیارد دلار بوده و انتظار می‌رود با متوسط نرخ رشد سالانه ۴۵.۹۳ درصدی تا سال ۲۰۳۱ به ۲۳۸.۸۹ میلیارد دلار افزایش یابد. گسترش تجارت الکترونیک و تجارت بین‌الملل، مهم‌ترین محرک‌های رشد استفاده از هوش مصنوعی در این حوزه خواهند بود. چراکه بخش لجستیک درواقع یک زیرساخت کلیدی برای شبکه‌های توزیع کالا چه داخلی و چه بین‌المللی برای کشورها به‌شمار می‌رود. می‌توان گفت هوش مصنوعی علیرغم هزینه‌های بالای سرمایه‌گذاری، می‌تواند در بلندمدت به افزایش کارایی عملیات، کاهش خطاپذیری و در نهایت بهبود کلی عملکرد شبکه‌های توزیع کمک کند. امروزه هوش مصنوعی به ابزاری کلیدی برای شرکت‌های فعال در زمینه لجستیک، به‌ویژه جهت بهینه‌سازی عملیات، افزایش رضایت مشتریان و کاهش هزینه‌ها تبدیل شده است. طبق گزارش موسسه مکنزی در سال ۲۰۲۱، کسب‌وکارهای پیشرو حوزه لجستیک در زمینه استفاده از هوش مصنوعی، موفق شده‌اند هزینه‌های لجستیک خود را تا ۱۵ درصد، سطح موجودی را تا ۳۵ درصد و سطح خدمات‌دهی را تا ۶۵ درصد بهبود ببخشند.. امروزه هوش مصنوعی کاربردهای متنوعی در حوزه لجستیک دارد که برخی از آنها شامل مواردی همچون پیش‌بینی تقاضا (به کمک تجزیه‌وتحلیل پیش‌بینانه با استفاده از داده‌های تاریخی)، انبارهای رباتیک و سیستم‌های مدیریت موجودی هوشمند (پیش‌بینی رشد متوسط سالانه ۱۹.۶ درصدی این بازار از سال ۲۰۲۳ تا ۲۰۳۰)، نظارت و پایش بلادرنگ وضعیت سلامت محموله‌ها در طول فرآیند تحویل (به کمک سیستم‌های بصری رایانه‌ای)، تعمیرات پیشگیرانه تجهیزات و امکانات لجستیکی (به کمک حسگرهای اینترنت اشیاء)، بهینه‌سازی مسیرهای توزیع (به کمک الگوریتم‌های هوش مصنوعی و براساس الگوهای ترافیک، آب‌وهوا و...)، چت‌بات‌های هوش مصنوعی (جهت پشتیبانی خودکار مشتریان و صاحبان کالا در طول عملیات) و استفاده از ناوگان باری خودران (نظیر خودرو سایبرتراک شرکت تسلا) می‌شوند. استفاده از راه‌حل‌های هوش مصنوعی در حوزه لجستیک بدون توجه به زنجیره تامین بی‌مفهوم است و بهره‌گیری موثر از این فناوری، لزوم بکارگیری آنها به صورت یکپارچه از ابتدا تا انتهای زنجیره را می‌طلبد. درنتیجه باید به نقش هوش مصنوعی بر اتوماسیون در طول زنجیره تامین نیز توجه داشت. امروزه هایپراتوماسیون زنجیره تامین به معنای افزایش اتوماسیون فرآیندها با استفاده از انواع فناوری‌های هوش مصنوعی از جمله یادگیری ماشینی و فناوری رباتیک، به‌عنوان یک مفهوم متحول‌کننده مطرح است. هایپراتوماسیون می‌تواند به کاهش نیاز به نیروی انسانی، کاهش خطا و بهبود راندمان فرآیندهای کسب‌وکار منجر شود. از مهم‌ترین مصادیق کاربرد هایپراتوماسیون در این حوزه می‌توان به مواردی نظیر تولید و ارسال خودکار گزارش‌ها برای مدیران و سایر ذی‌نفعان، برنامه‌ریزی حمل‌ونقل و رهگیری و ردیابی محموله‌ها و پردازش اسناد به صورت خودکار اشاره کرد. علاوه بر این، یکی از مهم‌ترین کاربردهای هایپراتوماسیون در لجستیک معکوس و سبز مطرح است. هوش مصنوعی می‌تواند در بهبود پایداری محیط‌زیست در عملیات لجستیک موثر باشد و در مواردی نظیر بهینه‌سازی مصرف انرژی (استفاده شرکت دی. اچ.ال برای بهینه‌سازی مسیرهای حمل و کاهش مصرف سوخت)، انبارداری سبز (حفظ سطح بهینه موجودی با کاهش حمل‌ونقل مضاعف و کاهش آلایندگی ناشی از آن) مورداستفاده قرار گرفته است. با این حال کسب‌وکارهای لجستیک برای پیاده‌سازی هوش مصنوعی در راستای بهبود کارآیی عملیاتی و ساده‌سازی تصمیم‌های تجاری، با موانع متعددی روبه‌رو هستند. از جمله این موارد می‌توان به موانع اقتصادی و اجتماعی (از منظر خروج نیروی کار و کمبود کارکنان چندین مهارته)، نبود زیرساخت‌های فناورانه مناسب برای ثبت و جمع‌آوری داده‌ها، دشواری دسترسی به داده‌های موجود صنایع و مکانیزه نبودن بسیاری از فرآیندهای حوزه لجستیک اشاره کرد. به عبارت دیگر، حضور موفق هوش مصنوعی در صنعت لجستیک، نیازمند پیش‌زمینه‌هایی همچون جمع‌آوری داده‌های کافی، توسعه زیرساخت‌های فناوری‌اطلاعات و تغییر فرآیندهای سنتی است.