Nie chodzi już o eksperymenty czy projekty pilotażowe. AI przestaje być dodatkiem do systemów IT, a zaczyna pełnić rolę operacyjnego rdzenia logistyki. Inform wskazuje pięć kluczowych trendów technologicznych i strukturalnych, które w 2026 roku będą realnie definiować konkurencyjność firm transportowych i logistycznych.
Trend 1: agenci AI stają się graczami operacyjnymi
Autonomiczne, wyspecjalizowane agenty AI coraz częściej przejmują konkretne zadania wzdłuż całego łańcucha dostaw. Systemy te wykrywają odchylenia w czasie rzeczywistym, takie jak opóźnienia transportowe czy zakłócenia przepływu materiałów, a następnie automatycznie inicjują działania korygujące.
W logistyce transportowej może to oznaczać sytuację, w której agent AI identyfikuje ryzyko niedotrzymania terminu dostawy i samodzielnie analizuje alternatywne trasy lub środki transportu. W praktyce działa tu kilka agentów jednocześnie, tworząc rodzaj inteligencji rojowej, dzięki której planowanie, magazynowanie, dystrybucja i wysyłka są ze sobą ściślej powiązane i realizowane szybciej.
Trend 2: AI jako fundament architektury oprogramowania
Oprogramowanie logistyczne nowej generacji nie będzie już jedynie „wzbogacane o AI”. Coraz częściej projektowane jest od podstaw jako AI-native, co oznacza, że mechanizmy uczenia się, przetwarzania danych i logika decyzyjna stanowią integralny element jego rdzenia.
Równolegle zmienia się sam proces tworzenia oprogramowania. Automatyczne testy, programowanie wspomagane przez AI oraz uczące się wdrożenia stają się standardem. Dla firm logistycznych oznacza to konieczność nie tylko korzystania z narzędzi AI, lecz także budowania kompetencji wewnętrznych – od oceny planów generowanych przez algorytmy po ich świadome dostosowywanie do realiów operacyjnych.
Trend 3: wyspecjalizowane i modułowo łączone systemy AI
Zamiast polegać na uniwersalnych modelach, firmy transportowe i logistyczne coraz wyraźniej stawiają na wyspecjalizowane systemy AI, trenowane na danych charakterystycznych dla danej branży lub konkretnego procesu.
Takie rozwiązania zapewniają znacznie większą precyzję prognoz, na przykład w zakresie planowania przepustowości czy identyfikacji wąskich gardeł w przeładunku. Modułowa architektura pozwala dodatkowo inteligentnie łączyć różne podprocesy – planowanie tras, dostępność pojazdów czy zarządzanie oknami czasowymi – w spójny, dynamiczny ekosystem decyzyjny.
Trend 4: przejrzystość i zgodność stają się obowiązkiem
Wraz z wejściem w życie Rozporządzenia UE o Sztucznej Inteligencji, a także regulacji takich jak NIS-2 czy Cyber Resilience Act, przedsiębiorstwa muszą wykazać, że ich systemy AI działają bezpiecznie, przejrzyście i zgodnie z przepisami.
Na znaczeniu zyskują narzędzia określane mianem „AI observability”, które umożliwiają monitorowanie decyzji algorytmów, ich wydajności oraz aspektów bezpieczeństwa w czasie rzeczywistym. Dla operatorów logistycznych oznacza to konieczność pełnego zrozumienia i dokumentowania ścieżek decyzyjnych systemów AI w sposób umożliwiający audyt w dowolnym momencie.
Trend 5: nowe role i nowy model współpracy
Rosnące wykorzystanie AI zmienia również strukturę pracy w firmach logistycznych. Dyspozytorzy, liderzy zmian czy planiści coraz częściej współpracują z systemami AI, które dostarczają rekomendacji, prognozują zdarzenia i przygotowują warianty decyzyjne.
W efekcie pojawiają się nowe profile zawodowe, lokujące się na styku wiedzy operacyjnej, analizy danych i nadzoru nad systemami. Firmy, które chcą skutecznie wykorzystać potencjał AI, inwestują w szkolenia oraz zarządzanie zmianą, przygotowując zespoły na codzienną pracę w środowisku napędzanym przez algorytmy.
Dlaczego 2026 rok będzie punktem zwrotnym dla AI w logistyce
Rok 2026 zapowiada się jako moment dojrzałości sztucznej inteligencji w logistyce. Przedsiębiorstwa, które już teraz inwestują w wyspecjalizowane, przejrzyste i zgodne z regulacjami systemy oraz rozwijają kompetencje swoich pracowników, budują trwałą przewagę konkurencyjną na coraz bardziej zdigitalizowanym rynku transportowym.
AI przestaje być dodatkiem do istniejących procesów, a staje się integralną częścią łańcucha wartości, przynosząc wymierne efekty w postaci wyższej efektywności, większej odporności operacyjnej oraz szybszej reakcji na zakłócenia.
