Sztuczna inteligencja na kołach

Czy kierowca ciężarówki może dzielić obowiązki z algorytmem, a spedytor zakończyć dzień pracy bez sterty papierologii? Jeszcze niedawno brzmiało to futurystycznie, ale w latach 2023-2025 sztuczna inteligencja stała się realnym wsparciem w europejskim transporcie drogowym i spedycji.

Arleta Marczyńska
Founder & CEO w spółce transportowo-spedycyjnej eXportsy

Od optymalizacji tras i przewidywania opóźnień, przez cyfrowych asystentów biurowych, aż po pierwsze autonomiczne ciężarówki na drogach - branża TSL doświadcza małej rewolucji. Co ważne, zmiany te dokonują się w Polsce i kontynentalnej Europie, a ich tempo rośnie wraz z postępem technologicznym i rosnącą presją konkurencyjną.

Inteligentne trasy: klucz do efektywności

Jednym z najbardziej namacalnych zastosowań AI w transporcie drogowym jest inteligentne planowanie tras i zarządzanie flotą. Systemy oparte na algorytmach potrafią analizować gigantyczne zbiory danych - od historycznych czasów przejazdu, przez bieżące informacje o ruchu drogowym, po prognozy pogody - aby wyznaczać najbardziej efektywne trasy dostaw. Przykładem jest wdrożenie w jednej z sieci drogerii, gdzie zastąpiono dotychczasowe oprogramowanie nową platformą opartą na sztucznej inteligencji.

System tworzy realistyczne i dynamiczne plany tras na podstawie danych historycznych i bieżących informacji o ruchu drogowym. W przeciwieństwie do tradycyjnych narzędzi opartych tylko na statycznych predykcjach, AI uwzględnia potencjalne zakłócenia na drodze i różne scenariusze zmian. Dzięki temu flota jest wykorzystywana bardziej efektywnie, unika się niepotrzebnych postojów i pustych przebiegów, a działy logistyczne mogą szybciej reagować na nagłe zmiany w harmonogramie. Innymi słowy - mniej chaosu, więcej przewidywalności.

Co więcej, system potrafi przewidywać przyszłe obłożenie dostaw nawet wtedy, gdy ostateczne zamówienia spływają w ostatniej chwili oraz automatycznie uwzględnia grafiki pracy kierowców i przepisy dotyczące czasu jazdy. Taka elastyczność przekłada się na stabilniejsze planowanie zgodne z przepisami i redukcję kosztów operacyjnych, bo AI znajdzie optymalne rozwiązanie tam, gdzie człowiek musiałby spędzić wiele godzin nad arkuszem kalkulacyjnym.

Cyfrowa flota

Nie tylko giganci handlu detalicznego sięgają po inteligentne planowanie. Firmy transportowe również eksperymentują z zaawansowanymi narzędziami. Jednym z nich jest cyfrowy bliźniak floty oraz platforma dynamicznej optymalizacji tras i przydziału ładunków. Twórcy chwalą się, że dzięki algorytmom uczenia maszynowego narzędzia te potrafią redukować koszty operacyjne nawet o 25%. Oprogramowanie symuluje wirtualnie działanie floty, pozwalając testować różne scenariusze (np. otwarcie nowego magazynu, zmiany rozmieszczenia pojazdów bez ryzyka w realnym świecie).

Z kolei inna aplikacja, działa niczym wirtualny dyspozytor - w kilka sekund układa harmonogramy dostaw i trasy dla pojazdów na podstawie napływających zleceń, automatycznie analizując tzw. big data z telematyki i historii zleceń. Taki planer potrafi błyskawicznie rozwiązać złożone problemy, które człowiek rozpracowywałby godzinami - przy czym uwzględnia ograniczenia czasowe, pojemność aut, okna czasowe dostaw i inne czynniki.

Całokształt daje efekt zminimalizowanych łącznych kosztów transportu przy zachowaniu terminowości i pełnego wykorzystania pojazdów. Co ważne, twórcy zadbali, by te rozwiązania dawały się łatwo zintegrować z istniejącymi systemami operacyjnymi firm transportowych, zamiast działać w oderwaniu. Pokazuje to trend: AI w logistyce drogowej nie jest już „niesiągalną domeną, lecz narzędziem dostępnym „od ręki” dla przedsiębiorstw gotowych zainwestować w nowoczesne oprogramowanie.

Cyfrowy asystent spedytora

AI rewolucjonizuje przede wszystkim to, jak pracuje biuro. Wiele codziennych zadań spedytorów oraz dyspozytorów, dotąd wykonywanych ręcznie, zaczyna być automatyzowanych przez algorytmy. Szczególnie żmudne bywa wprowadzanie danych ze zleceń transportowych do systemów - przepisywanie adresów, terminów, stawek, warunków. Tu do akcji wkraczają asystenci AI, którzy coraz częściej wbudowani są w popularne systemy zarządzania transportem (TMS).

Nie można zapomnieć również o Agentach AI opartych na RAG (Retrieval-Augmented Generation), którzy na bieżąco sięgają do firmowych baz wiedzy i dokumentów, a następnie orkiestrują procesy przez aplikacje takie jak np. Make lub n8n (API, webhooki, zadania, powiadomienia). Te nowoczesne narzędzia zdejmują ze spedytorów obowiązek ręcznego przepisywania danych ze zleceń - wystarczy, że pracownik przeciągnie plik źródłowy (np. PDF lub skan zlecenia) do wyznaczonego okna, lub prześle go na dedykowanego maila - algorytmy samodzielnie „odczytają” wszystkie istotne informacje i tworzą na ich podstawie zlecenie w systemie.

Cały oryginalny dokument zostaje też zapisany w systemie, co ułatwia późniejsze rozliczenia. Rola spedytora ogranicza się do sprawdzenia, czy AI poprawnie zinterpretowała dane - taki audyt zajmuje kilkadziesiąt sekund, podczas gdy ręczne przepisywanie wszystkich informacji trwałoby kilka minut. W skali miesiąca, przy obsłudze np. 600 zleceń, daje to nawet 25 godzin zaoszczędzonego czasu. To prawie trzy dodatkowe dni robocze, które można przeznaczyć na ważniejsze zadania. Nic dziwnego, że takie usprawnienia budzą duże zainteresowanie branży. Każda godzina przepisywania danych ręcznie to dziś niepotrzebny koszt. W mojej ocenie zwlekanie z automatyzacją prowadzi do frustracji kadry i coraz liczniejszych reklamacji.

Jak AI wygrywa przetargi

Automatyzacja dokumentacji to jednak dopiero początek. Systemy analityczne potrafią na podstawie historii zleceń, cen paliw i warunków transportu precyzyjnie wyliczać koszty i wyceny frachtów - coś, co kiedyś wymagało doświadczenia i kalkulatora, dziś może być zrobione w sekundę przez model uczący się na tysiącach poprzednich przypadków. Obserwując przetargi i wycenę usług logistycznych, widzę, że korzystając z AI, zyskuje realne przewagi w szybkości reakcji i elastyczności cen.

Tradycyjne podmioty coraz częściej przegrywają walkę o klienta. Przykładowo, algorytm może automatycznie odczytać zapytanie ofertowe od klienta, wytypować kluczowe dane takie jak trasa, termin, rodzaj ładunku, następnie zebrać aktualne stawki od dostępnych przewoźników i wygenerować gotową ofertę dla klienta. Wszystko to bez udziału człowieka, poza ostateczną kontrolą poprawności. Taka cyfrowy spedytor - odciąża pracowników z powtarzalnych czynności, dając im więcej czasu na decyzje strategiczne. Oczywiście, na razie to głównie wsparcie - trudno sobie wyobrazić całkowite zastąpienie żywego spedytora, który negocjuje, reaguje elastycznie na nagłe zdarzenia czy buduje relacje z klientami. AI nie ma „miękkich” umiejętności interpersonalnych ani intuicji opartej na latach doświadczeń, jednak w duecie z człowiekiem sprawdza się znakomicie.

Czujne algorytmy kontra oszuści

Co więcej, sztuczna inteligencja pomaga firmom spedycyjnym zapanować nad rosnącą złożonością operacji. W czasach, gdy jeden spedytor potrafi równocześnie śledzić kilkanaście transportów, mieć otwartych kilka giełd ładunków i odbierać dziesiątki maili - narzędzia AI stają się nieocenione. Pozwalają na absolutną kontrolę nad przewozem: od śledzenia w czasie rzeczywistym położenia każdego pojazdu, przez prognozowanie dokładnych czasów dostaw z uwzględnieniem warunków na drogach, aż po automatyczne alerty w razie opóźnień czy zboczenia z trasy.

Dzięki integracji z telematyką i bazami danych TMS, spedytor na jednym ekranie widzi całość sytuacji i może reagować od razu, gdy coś idzie nie tak. Dodatkowo algorytmy pomogą zoptymalizować wykorzystanie przestrzeni ładunkowej, np. sugerując konsolidację kilku mniejszych przesyłek w jeden transport, co zmniejsza liczbę pustych przebiegów i obniża koszty jednostkowe. Nie zapomnijmy o korzyści dla środowiska, AI umie tak zaplanować łańcuch dostaw, by zminimalizować zbędne kilometry i zużycie paliwa, a tym samym emisje CO₂. W dobie rosnącego nacisku na ESG i eko, takie zielone usprawnienia są na wagę złota.

Ogromnym polem do popisu dla algorytmów jest również analiza ryzyka i zapobieganie oszustwom. Branża TSL boryka się z nieuczciwymi podwykonawcami, wyłudzeniami frachtów czy zatorami płatniczymi. Sztuczna inteligencja okazuje się tu sprzymierzeńcem - potrafi w mgnieniu oka przekopać się przez dane finansowe kontrahenta, historię jego zleceń, opinie z rynku czy nawet wzorce zachowań i wychwycić czerwone flagi. System analizujący dane z wielu źródeł może wykryć anomalie sugerujące np. próby wyłudzenia (jak powtarzalne opóźnienia płatności, nietypowe trasy faktur, powiązania personalne między firmami-widmo) i ostrzec przed podjęciem współpracy. Dzięki AI spedytor lub operator logistyczny może szybciej ocenić wiarygodność nowego klienta lub przewoźnika, co zwiększa bezpieczeństwo całego łańcucha dostaw.

Autonomiczne ciężarówki na horyzoncie

Spośród wszystkich wizji AI w transporcie, najbardziej przemawiająca do wyobraźni jest idea ciężarówki jadącej bez udziału kierowcy. Autonomiczne pojazdy, wyposażone w zaawansowane czujniki i „mózgi” sterowane algorytmami, stały się celem wyścigu technologicznego na całym świecie. W USA już od kilku lat testuje się ciężarówki bez kierowców na wybranych trasach - pionierami są stany Arizona czy Teksas, gdzie prawo jest przychylne takim eksperymentom. Europa podchodzi do tematu bardziej zachowawczo, ale i tu dzieje się sporo. Szwecja słynie ze start-upu, którego elektryczne ciężarówki bez kabiny (poziom autonomii / wg SAE) już kursują na stałych trasach w kilku krajach europejskich.

Niemcy jako pierwsze już w 2021 roku uchwaliły przepisy zezwalające na pojazdy autonomiczne poziomu 4 w określonych warunkach - co oznacza, że ciężarówka może poruszać się samodzielnie w wyznaczonych strefach bez obecności kierowcy w kabinie. Na efekty nie trzeba było długo czekać. W pierwszej połowie 2024 roku na autostradach południowych Niemiec ruszył pilotaż, w ramach którego zautomatyzowana ciężarówka wyposażona w system AI przewozi towary dla sieci handlowej przy współpracy z jednym z gigantów logistycznych.

To pierwszy w Niemczech komercyjny test, gdzie wysoko zautomatyzowany pojazd pokonuje regularnie trasę między centrami logistycznymi w Badenii i Hesji. Celem jest sprawdzenie, jak takie rozwiązanie sprawuje się w codziennym ruchu - i póki co wiadomo, że technologia radzi sobie dobrze, utrzymując pas ruchu, płynnie zmieniając pasy i reagując na sytuacje na drodze.

Polscy kierowcy ciężarówek na razie nie muszą obawiać się masowego bezrobocia z powodu „robotów za kierownicą”. W naszym kraju pojazdy autonomiczne wciąż są w fazie testów, a prawo dopiero uczy się nadążać za technologią. Co prawda już w 2018 roku zdefiniowano w polskim Prawie o ruchu drogowym pojęcie pojazdu autonomicznego, ale brakowało szczegółowych regulacji pozwalających na szersze eksperymenty.

Niestety, do tej pory wydano zaledwie kilka zezwoleń na testy w ruchu ulicznym. Sąsiednie kraje wyprzedzają, Niemcy, Czechy, kraje skandynawskie dopuściły bardziej zaawansowane testy i przyciągają inwestycje.

Jeśli nowe przepisy wejdą w życie, Polska ma szansę dołączyć do peletonu innowatorów zamiast patrzeć na ich plecy. Oczywiście, pełna automatyzacja flot wciąż ma mglistą przyszłość - przewiduje, że upłynie jeszcze co najmniej dekada zanim ciężarówki staną się codziennością na Polskich autostradach.

Ciąg dalszy o AI w transporcie nastąpi...

-

25 godzin

Tyle godzin miesięcznie może zaoszczędzić spedytor w przypadku realizacji 600 zleceń. Dzięki narzędziu AI człowiek nie musi już wprowadzać informacji do systemu, sprawdzać danych, a przede wszystkim ręcznie wpisywać informacji, co zajmuje zazwyczaj od 3 do 5 minut.

Źródło: Inelo/Eurowag 2025