AI w TSL – transformacja przyspiesza

Nowoczesna firma TSL nie mogłaby dzisiaj efektywnie funkcjonować bez wsparcia technologii: systemów TMS, ERP i telematyki, które są podstawą optymalizacji i automatyzacji procesów. Trudno wyobrazić sobie codzienne, ręczne gromadzenie i analizowanie ogromnych ilości danych o zleceniach, pojazdach, stawkach, czasie pracy kierowców czy zdarzeniach na trasie. Powtarzalne i najbardziej czasochłonne zadania, wymagające szybkiego przetworzenia dużej ilości danych, coraz częściej przejmują zaawansowane algorytmy i aplikacje – w tym bazujące na sztucznej inteligencji. Analizie poddawane są takie informacje, jak terminowość realizowanych zleceń, ich specyfika czy obsługiwane kierunki, co pozwala z maksymalną trafnością przewidywać ryzyko zakłóceń w łańcuchu dostaw – jeden z najbardziej kosztownych problemów branży, szacowany na 184 mld dolarów rocznie. 

System AI może automatycznie:

• dobrać najlepszego przewoźnika do danego zlecenia, 
• ustalić konkurencyjną stawkę za dany przewóz, 
• wygenerować dokumentację przewozową i wprowadzić ją do obiegu, 
• monitorować ładunek i obliczać ETA (szacowany czas przyjazdu),
• przygotować wycenę i oszacować rentowność zlecenia.

Według danych Eurostatu, w 2025 roku już ponad połowa dużych firm w UE korzystała z technologii AI. Chociaż oprogramowanie i systemy AI były w logistyce stosowane relatywnie rzadko (przez nieco ponad 6% przedsiębiorstw), to tendencja jest wzrostowa – transformacja przyspiesza (1). Najbliższe miesiące będą dla wielu przedsiębiorstw TSL czasem wybierania, wdrażania, testowania i integrowania narzędzi AI z posiadanymi systemami TMS, ERP i telematyki. 

Sztuczna inteligencja w rękach spedytora

Spedytor to specjalista koordynujący zlecenia transportowe. Negocjuje stawki i warunki współpracy, dobiera optymalne trasy, dba o właściwe warunki transportu, zajmuje się formalnościami celnymi, pilnuje terminowości dostaw i buduje relacje z klientami. Lista jego obowiązków jest długa i zdywersyfikowana. Jednak spedytorzy nie prowadzą dzisiaj całego transportu samodzielnie ani manualnie. W realizacji wielu zadań wspierają się technologiami. Systemy oparte na AI coraz częściej pomagają działom spedycji w takich obszarach, jak:

• Planowanie i optymalizacja tras – algorytm może analizować, oprócz standardowych zmiennych, także dane o aktualnych korkach i nagłych zdarzeniach na drodze, ograniczeniach tonażowych, opłatach drogowych, warunkach pogodowych, dostępności kierowców czy wcześniejszych rezultatach przejazdów. W ten sposób pomaga ograniczać puste przebiegi, opóźnienia i straty paliwa. Polskie firmy już teraz inwestują w dedykowane oprogramowania z modułami sztucznej inteligencji, które wspomagają spedytorów w efektywniejszym planowaniu tras.
• Automatyczny obieg dokumentów – zlecenia transportowe, listy przewozowe, faktury, potwierdzenia dostawy i dokumenty celne zawierają wiele danych. Dokumentację trzeba wygenerować i wprowadzić do systemów. Narzędzia AI potrafią nie tylko odczytywać dokumenty, ale również wyodrębniać z nich potrzebne informacje, przypisywać je do właściwych zleceń i wykrywać ewentualne braki czy błędy. W razie omyłki, spedytor otrzymuje dokument do zweryfikowania wraz z sugerowanym rozwiązaniem. Nie musi przeglądać ręcznie każdej pozycji. Jednak dokumentacja tworzona i udostępniana przez sztuczną inteligencję nadal wymaga „ludzkiej” kontroli, szczególnie w sprawach celnych i finansowych. To przede wszystkim kwestia odpowiedzialności. W razie błędów, algorytm nie poniesie konsekwencji.
   
• Obsługa klienta i komunikacja – inteligentne chatboty i wirtualni asystenci stają się coraz bardziej zhumanizowani. Mogą przez całą dobę odpowiadać na różne pytania, np. o ofertę, lokalizację przesyłki, przewidywany termin dostawy czy dokumenty transportowe. Mogą też automatycznie wysyłać powiadomienia, tłumaczyć wiadomości, sugerować dalsze kroki lub przekierowywać wiadomości do właściwego działu, gdy niezbędna jest rozmowa z fizycznym pracownikiem. Takie rozwiązanie odciąża spedytora od wielokrotnego przekazywania tych samych informacji oraz bycia dostępnym 24h/7.
• Przewidywanie opóźnień i innych ryzyk – na podstawie danych historycznych i bieżących, algorytmy i aplikacje AI mogą szacować prawdopodobieństwo opóźnienia lub wystąpienia innego problemu na konkretnych trasach. Analizie poddawane są informacje drogowe, warunki pogodowe, zapowiadane protesty, utrudnienia na przejściach granicznych czy wcześniejsze czasy rozładunku u poszczególnych kontrahentów.

Sztuczna inteligencja przejmuje kolejne elementy procesu spedycyjnego, zwłaszcza związane z analizą danych, dokumentacją, planowaniem i komunikacją w standardowych sprawach. Pozwala zwiększyć wydajność pracy spedycji, zmniejszyć ilość błędów spowodowanych czynnikiem ludzkim i skuteczniej przewidywać ryzyko zakłóceń. 

Czy AI może zastąpić doświadczonego spedytora?

Aktualnie sztuczna inteligencja wspiera pracę spedytorów, odciążając ich w wielu zadaniach i usprawniając kluczowe procesy – nie jest jednak w stanie (jeszcze?) ich całkowicie zastąpić. Spedycja to szeroka dziedzina, wymagająca wiedzy logistycznej, doświadczenia, zdolności negocjacyjnych, osobistej komunikacji z klientem, umiejętności błyskawicznego reagowania na nieprzewidziane sytuacje oraz indywidualnego, elastycznego podejścia. A to domena człowieka, nie maszyny. Poza tym nie wszystko, co dzieje się między wysłaniem oferty do klienta a zakończeniem zlecenia transportowego da się sprowadzić do twardych danych i wprowadzić do systemu. Sztuczna inteligencja nie posiada intuicji wypracowanej podczas długoletniej komunikacji z różnymi klientami i rozwiązywania rozmaitych problemów. Nie ma też dostępu do nieformalnych ustaleń z odbiorcą i nie do końca rozumie ryzyko utraty klienta. Systemy bazujące na AI doskonale radzą sobie z analizą bardzo dużej ilości danych, jednak nie podejmują decyzji za spedytora. Tworzą rzetelne raporty i rekomendacje, które pomagają w planowaniu i monitorowaniu transportu, ale to spedytor decyduje, czy ostatecznie zmienić trasę na zaproponowaną przez system, zaakceptować sugerowaną stawkę, przesłać wygenerowany dokument do klienta, szukać dodatkowego pojazdu itp. 

Algorytmy i aplikacje bazujące na AI ciągle ewoluują, więc w przyszłości można spodziewać się, że rola spedytora stanie się nie tyle marginalna, co ograniczona do obszarów, w których czynnik ludzki jest niezastępowalny. 

Spedytorzy i systemy AI – partnerzy, nie konkurenci

Spedytor pozostaje niezbędny tam, gdzie trzeba:

• • negocjować stawki i warunki współpracy,
  • ocenić wiarygodność kontrahenta lub klienta,
  • zinterpretować niejednoznaczne informacje,
  • pogodzić sprzeczne interesy,
  • uzupełnić brakujące lub skorygować błędne dane,
  • podjąć działania w sytuacjach wyjątkowych i kryzysowych,
  • rozstrzygnąć o przyjęciu zlecenia ze względów pozafinansowych,

• odbyć rozmowę z klientem, kontrahentem lub kierowcą,

• wziąć odpowiedzialność za podejmowane decyzje. 

Kwalifikacje i kompetencje spedytora nie są już potrzebne do ręcznego wpisywania danych, wysyłania szablonowych powiadomień czy tworzenia wycen dla prostych, standardowych zleceń. Sztuczna inteligencja automatyzuje czynności administracyjne i zadania rutynowe, ale nie eliminuje zawodu spedytora. Pomaga za to zapanować doświadczonemu specjaliście nad złożonością procesów transportowych. Dostarcza mu rekomendacji, ale ocena i decyzja należą do człowieka. Dzięki AI, spedytor zyskuje więcej czasu, by wykorzystać swoje zasoby tam, gdzie są one niezastąpione. 

Czy sztuczna inteligencja odbierze spedytorom pracę? Na to (na razie) się nie zapowiada. Bardziej prawdopodobny jest inny scenariusz – wzrośnie wartość rynkowa specjalistów, którzy umieją korzystać z nowych, inteligentnych technologii. Pracodawcy będą poszukiwać spedytorów, którzy potrafią zadawać modelom AI trafne pytania, a następnie weryfikować wyniki oraz konfrontować dane i rekomendacje z profesjonalną wiedzą, doświadczeniem i praktykami branżowymi. Nadal kluczowe pozostaną kompetencje miękkie, jak komunikatywność, odporność na stres, zdolności negocjacyjne czy umiejętność przewidywania. 

Na spedytora i sztuczną inteligencję warto więc spojrzeć jak na synergicznie działających partnerów, których obecność zwiększa konkurencyjność firmy TSL.

(1) Use of artificial intelligence in enterprises, https://ec.europa.eu