Co jest możliwe w logistyce dzięki agentom AI?

Agent AI w łańcuchu dostaw jest bliższy młodszemu koledze pracującemu na nocnej zmianie. Czyta e-maile, sprawdza systemy, kontaktuje się z przewoźnikami, aktualizuje rekordy i realizuje procedury ustalone przez Twój zespół. Robi to nieprzerwanie, dla każdej przesyłki, nie męcząc się i nie pomijając żadnego kroku. Różnica między tym a chatbotem jest jak różnica między narzędziem, które czeka, aż wydasz polecenia, by naprawić problemy, a rozwiązaniem, które po prostu się nimi zajmuje.

Trzy poziomy automatyzacji w łańcuchu dostaw

Technologia łańcucha dostaw przeszła kilka fal automatyzacji, dlatego warto precyzyjnie określić potrzeby, zanim zacznie się oceniać nowe rozwiązania.

Pierwszy poziom to automatyzacja oparta na regułach. Jeśli status przesyłki zmieni się na „dostarczona”, zaktualizuj TMS. Jeśli przewoźnik nie poda aktualizacji lokalizacji przez sześć godzin, wyślij alert. Reguły typu „jeśli–to” dobrze sprawdzają się w ustrukturyzowanych, przewidywalnych scenariuszach, w których dane przepływają przez jeden system.

Drugi poziom to copiloci i chatboty. Zadajesz pytanie, dostajesz odpowiedź. Przydatne, gdy ktoś musi szybko wyciągnąć informacje, ale z definicji jest to podejście reaktywne — czekają, aż ktoś je zapyta.

Trzeci poziom to agenci AI. Monitorują warunki w wielu systemach, decydują, co zrobić w zależności od kontekstu, podejmują działania i zapisują rezultat. Potrafią przeczytać e-mail od przewoźnika po niemiecku, wyciągnąć z niego zaktualizowany ETA, porównać go z awizacją na dostawę i w razie potrzeby uruchomić zmianę terminu. Nikt ich o to nie prosił. Same zidentyfikowały problem i doprowadziły sprawę do końca.

Transport drogowy jako idealny obszar zastosowania

Transport drogowy jest obszarem, w którym agenci AI stają się szczególnie istotni, ponieważ koordynacja odbywa się równolegle w portalach przewoźników, wątkach e-mailowych, systemach planowania awizacji, ERP oraz w rozmowach telefonicznych. Automatyzacja oparta na regułach załamuje się, gdy nie ma jednego „systemu źródłowego”. Agenci działają na styku systemów — tak samo jak ludzki koordynator.

Opóźniona przesyłka — proces od początku do końca

Ładunek całopojazdowy z zakładu produkcyjnego dociera z opóźnieniem do centrum dystrybucyjnego. W większości operacji dziś ktoś zauważa opóźnienie w systemie monitorowania ładunku albo — co gorsza — dostaje telefon od niezadowolonego klienta. To wymaga sprawdzenia portalu przewoźnika, wysłania e-maila do dyspozytora, czekania na odpowiedź, dzwonienia w razie braku odpowiedzi, ręcznej aktualizacji TMS, powiadomienia zespołu obsługi klienta oraz skorygowania awizacji przyjęcia. Taki proces może trwać godzinami, czasem cały dzień, jeśli przewoźnik odpowiada wolno.

Agent AI obsługujący track and trace działa inaczej. Wykrywa opóźnienie na podstawie danych śledzenia w czasie rzeczywistym, zestawia je z informacjami o pogodzie, ruchu drogowym i historycznymi wzorcami dla tej relacji. Automatycznie kontaktuje się z przewoźnikiem e-mailem — w razie potrzeby w języku przewoźnika — i prosi o zaktualizowany ETA. Gdy odpowiedź wraca, agent wyciąga istotne informacje, aktualizuje systemy wewnętrzne, powiadamia zespół obsługi klienta o skorygowanym harmonogramie i uruchamia zmianę awizacji w obiekcie przyjmującym. Cała sekwencja trwa minuty.

Człowiek angażuje się dopiero, gdy pojawia się realna decyzja do podjęcia — na przykład przeawizowanie ładunku o wysokim priorytecie u innego przewoźnika. Agent zajął się koordynacją, człowiek decyzją.

To działa w praktyce i na dużą skalę. Jedna międzynarodowa firma z branży dóbr konsumenckich, z siedzibą w Europie, poinformowała, że to, co wcześniej zajmowało 90 minut na jedno zapytanie, dziś trwa sekundy, uwalniając setki godzin rocznie. Te godziny przeznaczono na relacje z klientami i usprawnianie procesów, zamiast na łańcuszki e-maili i wprowadzanie danych.

Problem z planowaniem i fragmentacja systemów

Każdy, kto zarządza awizacjami dostaw w wielu obiektach przyjmujących, zna ten ból. Każdy obiekt ma własny proces: jeden używa portalu, inny wymaga e-maila w określonym formacie, trzeci preferuje telefon. Pomnóż to przez dziesiątki lub setki obiektów, a otrzymasz zespół ludzi spędzających poranki na telefonach, e-mailach i przełączaniu się między kartami przeglądarki.

Tradycyjne oprogramowanie do planowania awizacji pomaga tylko wtedy, gdy wszyscy są w tym samym systemie. Fragmentacja to główny powód, dla którego planowanie awizacji tak długo opierało się automatyzacji.

Agenci AI zarządzają pełnym cyklem życia awizacji we wszystkich kanałach. Czytają przychodzące e-maile od przewoźników i odbiorców, logują się do portali, rezerwują okna czasowe na podstawie ETA w czasie rzeczywistym, korygują terminy, gdy sytuacja się zmienia, i odsyłają potwierdzenia. Mogą to robić, ponieważ rozumieją kontekst — tak jak ludzki koordynator — ale bez wąskiego gardła w postaci jednej osoby obsługującej 50 obiektów.

Agent nie zastępuje zespołu planowania. Przejmuje rutynowe awizacje, potwierdzenia i zmiany terminów realizowane według standardowego procesu. Zespół nadal obsługuje wyjątki wymagające rozmowy, negocjacji lub decyzji dotyczącej priorytetów.

Europejski transport drogowy jako idealne środowisko

Kilka cech europejskiego transportu drogowego sprawia, że automatyzacja oparta na agentach sprawdza się wyjątkowo dobrze. Operacje transgraniczne dokładają warstwy dokumentacji i koordynacji, z którymi krajowe łańcuchy dostaw nie muszą się mierzyć. Przewoźnicy komunikują się w wielu językach, wymogi dokumentacji CMR generują pracę administracyjną, która rośnie wraz z wolumenem przesyłek, a obiekty przyjmujące w różnych krajach mają niekompatybilne systemy planowania awizacji i odmienne preferencje komunikacyjne.

Agent, który potrafi przeczytać e-mail od hiszpańskiego przewoźnika, wyciągnąć dane przesyłki z francuskiego listu przewozowego i zarezerwować awizację przez portal niemieckiego detalisty, wykonuje pracę, która dziś wymagałaby wielojęzycznych koordynatorów lub kilku zespołów regionalnych.

Warto wspomnieć także o aspekcie dostosowania. Pierwsza generacja agentów AI dla łańcucha dostaw była gotowa do obsługi typowych procesów, takich jak track and trace czy awizacja. Kolejny krok to możliwość wzięcia firmowych procedur operacyjnych i przetłumaczenia ich na instrukcje zrozumiałe dla agentów, które da się wdrożyć w dniach, a nie miesiącach. Dla europejskich operatorów z wymaganiami zgodności specyficznymi dla krajów czy normami komunikacji z przewoźnikami technologia dopasowuje się do sposobu pracy, zamiast wymuszać zmianę procesów.

Co agenci AI zmieniają, a czego nie?

Agenci AI nie zastępują zespołów logistycznych. Osoby zarządzające operacjami transportu drogowego wnoszą ocenę sytuacji, relacje i wiedzę instytucjonalną, których żadna technologia nie odtworzy. Agenci przejmują powtarzalną pracę koordynacyjną, która blokuje ludzi: ponaglenia do przewoźników, sprawdzanie statusów, awizacje i przenoszenie danych między systemami.

Firmy wdrażające agentów AI zaczynały od jednego procesu — zwykle zarządzania opóźnieniami lub planowania awizacji — udowadniały wartość i dopiero potem rozwijały rozwiązanie. Agenci zdobywają zaufanie dzięki wynikom w jasno ograniczonym obszarze, zanim otrzymają większą odpowiedzialność.

Dla operatorów europejskiego transportu drogowego najbardziej produktywnym punktem startu jest sprawdzenie, które codzienne zadania są masowe, oparte na regułach i rozproszone pomiędzy wiele systemów oraz kanałów komunikacji. W tych procesach agenci dostarczają natychmiastową wartość.