Obecna transformacja reprezentuje fundamentalną zmianę w sposobie wykorzystywania AI przez przedsiębiorstwa. Firmy nie traktują jej już jako odrębnego dodatku, lecz integrują bezpośrednio z istniejącymi systemami i przepływami pracy, aby generować mierzalną wartość operacyjną. Era standardowego oprogramowania lub w pełni szytych na miarę rozwiązań dobiega końca. W jej miejsce pojawia się nowa generacja modułowych, zintegrowanych i konfigurowalnych systemów AI, które mogą być precyzyjnie dostosowane do unikalnych danych, procesów i realiów operacyjnych danej organizacji.
W centrum tej ewolucji znajduje się przejście od monolitycznych platform do architektur opartych na mikroserwisach. Przedsiębiorstwa łączą dziś najlepsze w swojej klasie komponenty – analitykę chmurową, jeziora danych, narzędzia do przejrzystości w czasie rzeczywistym oraz rozwiązania AI wspierane robotyką – w spójne ekosystemy, zaprojektowane z myślą o zarządzaniu łańcuchami dostaw z niespotykaną dotąd zwinnością.
Coraz wyraźniej widać, że to nie złożoność modeli decyduje o wartości AI, lecz jej bezproblemowa integracja z istniejącymi systemami biznesowymi. Jeśli jednak bariery starszych systemów nie zostaną przełamane, a integracja z sieciami dostawców i przepływami pracy nie nastąpi, nawet najbardziej zaawansowana AI pozostanie rozwiązaniem teoretycznym, a nie transformacyjnym.
Przezwyciężanie ograniczeń starszej infrastruktury
Coraz więcej firm dostrzega, że dotychczasowa infrastruktura IT posiada fundamentalne ograniczenia, które uniemożliwiają skuteczne wdrażanie nowoczesnych rozwiązań AI. Wielodostępność chmury obliczeniowej stała się podstawą ekonomicznie opłacalnych systemów sztucznej inteligencji z kilku kluczowych powodów.
Po pierwsze, algorytmy AI – w szczególności duże modele językowe – wymagają ogromnych zasobów obliczeniowych, które najefektywniej zapewnia właśnie chmura. Po drugie, większość modeli LLM jest hostowana w środowiskach chmurowych, dlatego niezawodna integracja o niskich opóźnieniach naturalnie opiera się na chmurowych warstwach danych. Po trzecie, analityka musi być wbudowana bezpośrednio w przepływy pracy, ponieważ wiele decyzji operacyjnych wymaga reakcji w czasie liczonym w milisekundach.
Tradycyjne systemy on-premise (model wdrożenia oprogramowania, w którym aplikacje i dane są instalowane na własnych serwerach oraz w infrastrukturze IT danej firmy, a nie w chmurze – przyp. red.) lub prywatne chmury nie są w stanie sprostać tym wymaganiom. Oferują one ograniczoną skalowalność oraz niewystarczającą łączność niskolatencyjną (łączność niskolatencyjna to połączenie sieciowe, w którym czas potrzebny na przesłanie danych z jednego punktu do drugiego, tj. latencja/opóźnienie, jest maksymalnie zminimalizowany – przyp. red.)
Co więcej, integracje są często znacząco opóźnione. Pobieranie danych z systemów on-premise bywa czasochłonne i potrafi trwać 10 minut lub dłużej – co jest zdecydowanie nieakceptowalne w przypadku zadań wrażliwych na czas, takich jak planowanie ładunków. W efekcie cierpi także akceptacja użytkowników: gdy rekomendacje AI trafiają do nich za pośrednictwem zewnętrznych, chmurowych platform, zamiast być bezpośrednio osadzone w kluczowych systemach operacyjnych, takich jak systemy zarządzania transportem (TMS), są one wdrażane tylko częściowo albo w ogóle ignorowane.
Rynek jednoznacznie sygnalizuje rosnące zapotrzebowanie na architekturę AI-native – technologiczną bazę zaprojektowaną od podstaw pod wydajne i skuteczne procesy AI. Oznacza to odejście od modernizacji istniejących systemów na rzecz wyspecjalizowanych infrastruktur, zdolnych w pełni wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji. Co istotne, wbrew wcześniejszym założeniom, to dziś AI napędza głębszą cyfryzację również w obszarach dotąd niedigitalizowanych.
Rysunek: BeyondTrucks
Współpraca i ekosystemy jako nowa przewaga konkurencyjna
Sukces w nowej erze AI coraz częściej zależy od współpracy i myślenia systemowego. Wiodące organizacje budują partnerstwa z globalnymi integratorami systemów, firmami konsultingowymi oraz wyspecjalizowanymi twórcami AI, łącząc kompetencje technologiczne z wiedzą domenową. Centralne systemy coraz częściej projektowane są jako otwarte architektury, w których interfejsy API pełnią rolę standardowych punktów połączeń pomiędzy poszczególnymi elementami ekosystemu. Takie podejście umożliwia skuteczne mierzenie się ze złożonymi wyzwaniami, takimi jak ograniczanie pustych przebiegów, optymalizacja zdolności logistycznych czy wykorzystanie technologii rozproszonych rejestrów do śledzenia transakcji w czasie rzeczywistym. Współdziałające ekosystemy przyspieszają przejście od projektów pilotażowych do skalowalnych rozwiązań AI, które mają bezpośredni wpływ na tworzenie wartości w łańcuchach dostaw.
Integracja nie ogranicza się dziś wyłącznie do warstwy oprogramowania, lecz obejmuje również infrastrukturę chmurową, cyberbezpieczeństwo oraz zarządzanie danymi. Coraz więcej dojrzałych organizacji postrzega AI nie tylko jako narzędzie poprawy efektywności, lecz jako strategiczne wsparcie dla odpornych sieci tworzenia wartości, zdolnych do przewidywania zagrożeń i szybkiego reagowania na zakłócenia.
W ciągu ostatnich 24 miesięcy AI awansowała z działu IT do gabinetów zarządów i stała się zagadnieniem najwyższej rangi – także w najbardziej tradycyjnych firmach transportowych. Inicjatywy nearshoringu oraz koncepcja „glass pipeline”, oznaczająca pełną przejrzystość w całym łańcuchu dostaw, są wyraźnym odzwierciedleniem tej zmiany. Pozwalają one interesariuszom monitorować przepływ towarów i potencjalne zagrożenia w czasie rzeczywistym oraz podejmować elastyczne decyzje w oparciu o dane.
W operacyjnym rdzeniu nowoczesnych sieci dostaw funkcjonują cyfrowe wieże kontrolne – centra dowodzenia w czasie rzeczywistym, które integrują dane z obszarów zaopatrzenia, produkcji, transportu, magazynowania i dystrybucji, wykorzystując zaawansowane analizy oraz automatyczne zarządzanie wyjątkami. Zastępują one rozproszone, punktowe rozwiązania spójnymi ekosystemami, które nieustannie się uczą i samodzielnie optymalizują procesy, między innymi w obszarze prognozowania cen, zarządzania zwrotami, planowania tras czy współpracy z dostawcami.
Transformacja napędzana przez AI wzdłuż łańcucha wartości
Transformacja napędzana przez AI obejmuje cały łańcuch wartości – od hal produkcyjnych wyposażonych w cyfrowe bliźniaki, czujniki IoT i robotykę wspierającą predykcyjne utrzymanie ruchu, po obsługę posprzedażową. W tym ostatnim obszarze zautomatyzowane rozliczenia, diagnostyka oraz wspierane przez AI przetwarzanie gwarancji prowadzą do ciągłej poprawy procesów, produktów i doświadczeń klientów, dzięki zamkniętym pętlom informacji zwrotnej.
Zrównoważony rozwój stał się trwałym elementem tej technologicznej transformacji. AI wspiera monitorowanie zgodności z regulacjami środowiskowymi, budowanie przejrzystości łańcuchów dostaw za pomocą paszportów produktów opartych na technologii blockchain oraz rozwój procesów gospodarki cyrkularnej, takich jak ponowne wykorzystanie zasobów i recykling. W obliczu rosnących oczekiwań regulacyjnych i społecznych łańcuchy dostaw muszą dziś łączyć wysoką efektywność operacyjną z odpowiedzialnością.
Droga do skutecznego wdrożenia AI jest wymagająca i ma charakter ciągły. Wymaga stałych inwestycji w utrzymanie systemów, zgodność z przepisami, rozwój kompetencji oraz modernizację infrastruktury. Obejmuje to między innymi migrację systemów zarządzania transportem do natywnych, wielodostępnych platform chmurowych, a także rozbudowę firmowych jezior danych i lakehousów, które przekształcają się w dynamiczne, rozproszone platformy danych napędzane przez AI, zamiast pełnić rolę statycznych repozytoriów informacji. Równie istotne pozostaje uwzględnienie aspektów regulacyjnych i etycznych, niezbędnych do utrzymania zaufania i skuteczności rozwiązań.
Nowe możliwości zacierają tradycyjne granice ról rynkowych: dostawcy oprogramowania coraz częściej występują w roli doradców, podczas gdy firmy konsultingowe rozwijają własne, zbliżone do oprogramowania rozwiązania AI. Wspólnie dostarczają hybrydowe modele dopasowane do indywidualnych uwarunkowań przedsiębiorstw – ich profili danych, wyzwań operacyjnych i celów strategicznych. W logistyce, która z definicji cechuje się wysoką złożonością, konfigurowalność przestaje być opcją, a staje się kluczową przewagą konkurencyjną.
Integracja AI dla zrównoważonego wpływu i przewagi konkurencyjnej
Przekaz jest jednoznaczny: prawdziwa siła AI nie tkwi w samej technologii, lecz w jej integracji i zdolności adaptacji. Cyfrowymi liderami są organizacje, które potrafią odejść od tradycyjnych systemów i procesów oraz głęboko wbudować konfigurowalną AI w przepływy pracy, istniejące platformy i kulturę organizacyjną. W efekcie złożone łańcuchy dostaw przekształcają się w dynamiczne, inteligentne sieci, zdolne przewidywać zakłócenia, optymalizować operacje i napędzać innowacje. W świecie, w którym jedno rozwiązanie nigdy nie pasuje do wszystkich, opanowanie tych fundamentów oraz gotowość do zmiany i rozwoju wyznaczają sukces w erze AI w łańcuchu dostaw, logistyce i transporcie.
O autorach
Wolfgang Lehmacher jest globalnym ekspertem ds. łańcucha dostaw, wcześniej związanym m.in. ze Światowym Forum Ekonomicznym oraz GeoPost Intercontinental, gdzie pełnił funkcję dyrektora generalnego. Jest członkiem zarządu Towarzystwa Zarządzania Logistyką i Łańcuchem Dostaw, ambasadorem F&L oraz doradcą RISE. Od dekad publikuje i występuje na temat innowacji, zrównoważonego rozwoju oraz transformacji w sektorach logistyki, transportu i łańcucha dostaw.
Hans Galland jest przedsiębiorcą technologicznym oraz CEO BeyondTrucks, dostawcy systemów zarządzania transportem typu AI-native dla złożonych flot korporacyjnych. Laureat nagrody Stevie Award 2025 dla najlepszego przedsiębiorcy w transporcie, absolwent Stanford Graduate School of Business, zasiada w radach organizacji komercyjnych i non-profit. Regularnie publikuje i występuje, analizując wpływ transformacji AI na branżę transportową oraz rynek pracy.
