Na tym poziomie łatwo dojść do wniosku, że branża TSL pozostaje technologicznie zacofana, a AI jest w niej bardziej hasłem niż realnym narzędziem pracy. Problem w tym, że taki obraz jest jednocześnie prawdziwy i niepełny.
Raport „MobilityTech w CEE a inwestycje w innowacje” pokazuje, że rozbieżność między deklaracjami a praktyką jest dużo większa, niż sugerują same ankiety. I to właśnie ta rozbieżność jest dziś jednym z ciekawszych tematów w logistyce.
Firmy mówią, że nie używają AI. Systemy mówią coś innego
Jednym z ważniejszych komentarzy w raporcie jest obserwacja, że badania deklaratywne bardzo często nie pokazują realnej skali adopcji. Firmy pytane wprost, czy korzystają z AI, odpowiadają „nie”, bo nie identyfikują jako AI funkcji zaszytych w używanych już systemach.
Tymczasem duża część rozwiązań wykorzystywanych dziś w logistyce i transporcie działa właśnie w ten sposób: jako moduł w platformie TMS, WMS albo systemie zarządzania flotą. Optymalizacja ładunków, dynamiczne trasowanie, predykcja awarii czy priorytetyzacja zgłoszeń mogą być już obecne w narzędziu, z którego firma korzysta, nawet jeśli po stronie klienta nie istnieje żaden formalny „projekt AI”.
To nie oznacza, że raport myli się co do ogólnego poziomu dojrzałości rynku. Oznacza raczej, że trzeba precyzyjniej nazwać, gdzie AI naprawdę jest. W TSL sztuczna inteligencja dużo rzadziej pojawia się dziś jako widowiskowy wdrożeniowy projekt pod własną marką, a dużo częściej jako wbudowana funkcja zwiększająca efektywność operacyjną w już istniejących narzędziach.
To istotna różnica. Bo jeśli patrzeć wyłącznie przez pryzmat oficjalnych wdrożeń, można uznać, że rynek stoi w miejscu. Jeśli jednak spojrzeć na warstwę funkcjonalną systemów, widać, że AI już dziś powoli przesuwa się z poziomu eksperymentu do poziomu infrastruktury.
Gdzie AI daje realny efekt
W transporcie i logistyce nie chodzi dziś przede wszystkim o „sztuczną inteligencję” jako modny termin. Chodzi o to, czy technologia rozwiązuje konkretny problem: redukuje puste przebiegi, lepiej wykorzystuje flotę, przewiduje awarie, szybciej kategoryzuje zgłoszenia albo porządkuje operacyjny chaos.
Raport bardzo wyraźnie pokazuje, że to właśnie takie obszary stanowią dziś najbardziej racjonalny punkt wejścia. W części dotyczącej fundamentów rozwoju MobilityTech AI opisywana jest jako narzędzie umożliwiające optymalizację tras, redukcję pustych przebiegów i lepsze wykorzystanie floty bez wysokiego CAPEX-u.
Z kolei w scenariuszu umiarkowanej transformacji i części implikacyjnej najmocniej wybrzmiewa, że pierwszym naturalnym polem adopcji są mikroprocesy operacyjne oraz back-office – te miejsca, gdzie można szybko policzyć efekt i ograniczyć ryzyko wdrożenia.
To bardzo ważna korekta myślenia. W polskim TSL AI nie będzie rosło przede wszystkim dzięki najbardziej futurystycznym projektom. Będzie rosło tam, gdzie można pokazać prosty związek między wdrożeniem a wynikiem: mniej ręcznej pracy, mniej błędów, lepsze planowanie, krótszy czas reakcji, niższy koszt paliwa, mniej nieplanowanych przestojów.
W praktyce oznacza to, że demistyfikacja AI jest dziś dla branży ważniejsza niż kolejna fala hype’u. Dla przewoźnika czy operatora magazynowego AI nie jest „robotem”. Jest lepszym wykorzystaniem zasobu, szybszą decyzją, mniejszą liczbą pustych kilometrów i mniejszą liczbą awarii, które rozwalają dzień pracy.
Dlaczego mniejsi gracze dalej stoją z boku
To jednak nie zmienia faktu, że dla wielu mniejszych firm wdrożenia pozostają trudne. Raport pokazuje jasno, że główne bariery są trzy: koszty wdrożenia, trudności integracyjne i niska gotowość organizacji.
W regionie CEE adopcja AI pozostaje niższa od średniej światowej, a luka kompetencyjna sięga 25 proc. poniżej średniej globalnej. Dodatkowo sektor TSL działa w warunkach niskich marż, ograniczonego CAPEX-u i silnego rozdrobnienia rynku.
To sprawia, że każda nowa technologia przechodzi przez bardzo rygorystyczny filtr: czy to naprawdę zadziała, jak szybko pokaże efekt i ile kosztuje błąd.
Właśnie dlatego AI w logistyce nie przegrywa dziś najczęściej na poziomie samego narzędzia. Przegrywa na poziomie wdrożenia. Firmy wchodzą w ten obszar z rozproszonymi systemami, niską standaryzacją procesów i niejasno rozłożoną odpowiedzialnością za implementację. Jeśli organizacja nie ma poukładanych danych, procesów i właściciela zmiany, nawet najlepsze narzędzie będzie wyglądało jak kosztowny eksperyment.
To tłumaczy, dlaczego rynek jednocześnie widzi potencjał i nadal porusza się ostrożnie. Z perspektywy menedżera operacyjnego AI nie jest dziś pytaniem „czy to ciekawe?”, tylko „czy to nie rozwali mi procesu i czy pokaże mierzalny efekt?”.
Physical AI i kolejna fala produktywności
Jednym z ciekawszych kierunków, które pojawiają się w raporcie, jest także tzw. Physical AI czyli coraz mocniejsze wejście inteligentnych systemów w fizyczne operacje. W komentarzach ekspertów wybrzmiewa teza, że to właśnie ta warstwa w ciągu kolejnych lat może przynieść fundamentalne zmiany nie tylko w mobility, ale szerzej w obszarze realnych operacji.
W praktyce dla TSL nie musi to oznaczać natychmiastowej rewolucji rodem z magazynu przyszłości. Bardziej realistyczny scenariusz to stopniowe nasycanie procesów zdarzeniami, predykcją i automatycznym podejmowaniem prostych decyzji: od rozpoznawania zdarzeń z telematyki, przez automatyczne umawianie pojazdu do serwisu, po predykcję awarii i priorytetyzację działań po stronie operatora. Taki kierunek już dziś pojawia się w raporcie jako jedno z racjonalnych pól rozwoju.
To jest ważne, bo pokazuje, że AI nie musi w logistyce oznaczać ogromnych, jednorazowych inwestycji. Może oznaczać serię mniejszych usprawnień, które razem podnoszą produktywność i stabilność operacji.
AI nie uratuje chaosu
Najbardziej trzeźwy wniosek z raportu brzmi jednak tak: AI nie zastąpi dojrzałości operacyjnej. Może ją wzmocnić, ale nie zbuduje jej od zera.
W części implikacyjnej pada bardzo ważna obserwacja: najbardziej racjonalna ścieżka zaczyna się od obszarów, w których zwrot jest policzalny, wdrożenie można wystandaryzować, a ryzyko ograniczyć.
To oznacza, że firmy powinny myśleć nie o „wdrożeniu AI” jako projekcie samym w sobie, ale o uporządkowaniu konkretnych mikroprocesów, które można automatyzować krok po kroku.
W tym sensie najbliższe lata będą dla branży testem nie tyle technologii, ile dojrzałości wdrożeniowej. Wygrywać będą nie organizacje, które najgłośniej mówią o AI, ale te, które potrafią przełożyć ją na konkretne procesy, osadzić w codziennej pracy i rozliczyć z realnego efektu biznesowego.
Dla właścicieli flot i operatorów transportowych oznacza to prostą rzecz: pytanie nie brzmi już, czy AI kiedyś wejdzie do branży. Pytanie brzmi, kto szybciej nauczy się wykorzystywać ją tam, gdzie naprawdę obniża koszt operacji.
Tekst powstał w ramach cyklu „MobilityTech w CEE” – trzech analiz poświęconych technologicznej transformacji transportu, logistyki i sektora TSL w Europie Środkowo-Wschodniej, przygotowanych na podstawie raportu „MobilityTech w CEE a inwestycje w innowacje”. Cykl pokazuje, dlaczego region będący operacyjnym liderem europejskiego transportu pozostaje technologicznym peryferium, jaką rolę w branży odgrywa dziś sztuczna inteligencja oraz jakie scenariusze rozwoju mogą kształtować sektor do 2035 roku. To jest część druga. Wszystkie artykuły z cyklu są dostępne pod tagiem #MobilityTechCEE.
