Ludzie nadal stanowią warstwę integracyjną w operacjach frachtowych
Pomimo lat inwestycji w platformy cyfrowe i sztuczną inteligencję, operacje frachtowe nadal w dużej mierze zależą od ludzi, którzy ręcznie łączą odłączone systemy, wynika z nowego raportu branżowego opublikowanego przez Deep Current, niemiecką firmę AI budującą warstwę infrastruktury przepływu danych przed operacją dla logistyki.
„Wiele organizacji logistycznych nadal działa w środowiskach, gdzie przepływy pracy są fragmentaryczne i wymagają znacznej „warstwy integracji ludzkiej” pomiędzy więcej niż 5+ systemami na średni przepływ pracy. Nawet w 2026 roku wiele platform technologicznych i modeli AI nadal polega na tej interwencji ludzkiej, aby dostarczyć wyniki,” powiedział Tamim Fannoush, Założyciel i CEO, Deep Current AS.
Raport „Dźwignie cyfrowej zaawansowania” analizuje, gdzie inicjatywy AI w logistyce nadal zawodzą operacyjnie, mimo rosnącej presji w branży na skalowanie automatyzacji, poprawę odporności i redukcję opóźnień w realizacji.
Badanie wskazuje, że duża część branży nadal boryka się z wczesnymi etapami cyfryzacji operacyjnej i inteligencji decyzyjnej, gdzie dane nie przepływają płynnie, a automatyzacja nie jest w pełni osadzona w pierwszych punktach wprowadzania danych.
Gdzie dokładnie dochodzi do przerwania operacji logistycznych
Na podstawie analizy ponad 24 miesięcy wdrożeń projektów, obejmujących różne średnie i duże sektory logistyki, zmapowaliśmy punkty tarcia, które utrudniają integrację AI. Największe tarcia występują w łączności danych i integracji przepływów pracy, gdzie systemy nadal są odłączone, a AI działa poza realizacją.
Raport wykazał:
• 61% zespołów logistycznych nadal polega na e-mailach i arkuszach kalkulacyjnych w komunikacji operacyjnej
• 57% zgłasza opóźnienia w wysyłkach spowodowane błędami w dokumentach
• Tylko 29% wdrożyło narzędzia cyfrowe w kluczowych przepływach pracy operacyjnej
• 47% wskazuje na integrację systemów dziedzictwa jako największą barierę w adopcji
Dodatkowa analiza operacyjna przeprowadzona przez Deep Current wykazała również, że ponad połowa operatorów logistycznych nadal wprowadza te same dane przesyłek wielokrotnie w różnych systemach, podczas gdy prawie połowa przełącza się między pięcioma lub więcej platformami, aby ukończyć pojedynczy przepływ pracy. Według raportu, problemem nie jest już widoczność.
Większość organizacji logistycznych może teraz wykrywać zakłócenia, opóźnienia i wyjątki w wysyłkach w czasie rzeczywistym. Większy problem pojawia się na poziomie realizacji, gdzie zespoły operacyjne nadal ręcznie interpretują, weryfikują i przenoszą informacje między fragmentarycznymi systemami.
Ta luka między cyfrowymi ambicjami a rzeczywistością operacyjną to miejsce, w którym większość wysiłków transformacyjnych utknęła.
Raport identyfikuje pięć dźwigni operacyjnych kształtujących cyfrowe zaawansowanie w logistyce:
• Zintegrowane fundamenty cyfrowe
• Inteligencja decyzyjna poza widocznością
• Osadzanie narzędzi AI w przepływach pracy
• Predykcyjna odporność i scenariusze
• Zarządzanie, umiejętności i partnerstwo człowiek-AI
Razem pokazują, jak organizacje przechodzą od fragmentarycznego wykonania do naprawdę zintegrowanych, napędzanych AI przepływów pracy. Każda dźwignia opiera się na poprzedniej, przesuwając operacje od ręcznej interpretacji do ustrukturyzowanych danych, od izolowanych narzędzi do osadzonej inteligencji oraz od reaktywnych procesów do skalowalnych, odpornych systemów.
Deep Current twierdzi, że wiele inicjatyw AI nadal ma trudności, ponieważ inteligencja jest nakładana na przepływy pracy, a nie osadzona bezpośrednio w nich.
„Tak długo, jak AI będzie działać poza realizacją operacyjną, zespoły nadal będą wykonywać pracę integracyjną ręcznie,” powiedział Fannoush. „Przepływy pracy kopiuj-wklej, powtarzane weryfikacje i fragmentaryczna komunikacja nadal pochłaniają ogromne zasoby operacyjne w transporcie.”
Firma postrzega to wyzwanie jako problem „wstępnej inteligencji operacyjnej”, gdzie awarie operacyjne często mają miejsce jeszcze przed rozpoczęciem realizacji, na etapie tworzenia, udostępniania i interpretacji informacji między systemami.
Deep Current rozwija systemy AI dla operacji logistycznych skoncentrowane na strukturyzacji nieustrukturyzowanych danych operacyjnych, weryfikacji informacji z różnych źródeł oraz umożliwianiu czystego przepływu danych między przepływami pracy. Jego pakiet produktów obejmuje narzędzia do przyjmowania zamówień, weryfikacji dokumentów, ekstrakcji danych i inteligencji przepływu pracy.
