1 godzina temu
Klaudia Ciesielska, Brandsit: DHL wskazuje Agentic AI jako jeden z trendów, które mogą mieć największy wpływ na logistykę w najbliższych latach. Jak dziś wygląda praktyczne wykorzystanie tego typu rozwiązań w DHL?
Tomasz Buraś, DHL Express Polska: Agentic AI to kolejny etap rozwoju sztucznej inteligencji – przejście od systemów, które przede wszystkim analizują dane i podpowiadają rozwiązania, do takich, które mogą samodzielnie wykonywać określone zadania w ramach jasno zdefiniowanych zasad. W części procesów DHL rozwiązania tego typu wychodzą już poza fazę pilotażową i są wykorzystywane operacyjnie, a kolejne zastosowania są testowane i skalowane.
Przykładowo Grupa DHL wykorzystuje rozwiązania oparte na generatywnej AI w komunikacji dotyczącej należności celnych dla przesyłek trafiających do Stanów Zjednoczonych – system może proaktywnie kontaktować się z klientem i pomagać mu zrozumieć wymagania związane z przesyłką.
Dobrym przykładem jest też niedawno wdrożone rozwiązanie dla klientów nadających przesyłkę bez konta DHL Express. Wystarczy zrobić zdjęcie przedmiotu, który chcemy wysłać, a AI analizuje obraz i podpowiada opis towaru zgodny z wymaganiami dokumentacji celnej. Klient może następnie sprawdzić i edytować tę podpowiedź przed nadaniem przesyłki. To proste zastosowanie, ale dobrze pokazuje, jak AI może ułatwiać codzienne korzystanie z usług logistycznych – ograniczać formalności, zmniejszać ryzyko błędów i wspierać szczególnie tych klientów, którzy wysyłają przesyłki okazjonalnie albo nie mają jeszcze dużego doświadczenia w handlu międzynarodowym.
To pokazuje, iż mówimy już nie tylko o technologii przyszłości, ale o rozwiązaniach stopniowo wchodzących do codziennych operacji. Wdrażane są w miejscach, gdzie możliwe jest określenie konkretnego działania, zasad bezpieczeństwa i zakresu odpowiedzialności.
K.C.: W których obszarach AI przynosi dziś DHL najbardziej wymierne efekty biznesowe i jak firma je mierzy?
T.B.: Najbardziej wymierne efekty widzimy tam, gdzie AI łączy się z automatyzacją procesów i analizą dużych zbiorów danych. Co ciekawe, wpływ AI widać już nie tylko na poziomie pojedynczych przedsiębiorstw, ale także w globalnych przepływach handlowych. Najnowszy DHL Globalization Tracker pokazuje, iż towary związane z rozwojem infrastruktury AI odpowiadały za 42% wzrostu światowego handlu towarami w 2025 roku, a w pierwszym kwartale 2026 roku ich udział wzrósł do około 76%. To pokazuje skalę inwestycji w tę technologię i jej wpływ na globalne łańcuchy dostaw. Z perspektywy operacyjnej DHL najbardziej wymierne efekty widzimy m.in. w prognozowaniu wolumenów, planowaniu zasobów, optymalizacji przepływu przesyłek, automatyzacji dokumentów czy obsłudze klienta. Przykładem jest rozwijany wewnętrznie w Grupie DHL system iCAP, który automatyzuje przetwarzanie dokumentacji przesyłek. Obsługuje ponad 140 tys. przesyłek miesięcznie i osiąga bardzo wysoką dokładność odczytywania danych z dokumentów.
W DHL Express ważnym obszarem jest także automatyzacja fizycznych operacji. W nowoczesnych hubach przesyłki mogą być automatycznie skanowane, ważone, mierzone i kierowane do odpowiednich stref sortowania. Przykładowo hub DHL Express w Kuala Lumpur może obsłużyć do 10 tys. przesyłek na godzinę. Innym typem rozwiązania są z kolei roboty sortujące DHLBot, które wykorzystują kamery, sztuczną inteligencję i rozpoznają przesyłki w czasie rzeczywistym. Pojedynczy robot może sortować ponad 1000 małych przesyłek na godzinę.
Warto przy tym rozróżnić AI od automatyzacji – nie każdy zautomatyzowany proces wykorzystuje sztuczną inteligencję, ale coraz częściej obie technologie się uzupełniają. Efekty wdrożeń oceniamy przez konkretne wskaźniki operacyjne i biznesowe – m.in. przepustowość procesów, czas obsługi, poziom błędów, terminowość, wykorzystanie zasobów czy jakość obsługi klienta. W praktyce więc nie chodzi o sam fakt wdrożenia technologii, ale o to, czy realnie poprawia ona jakość, szybkość i przewidywalność operacji.
„W praktyce więc nie chodzi o sam fakt wdrożenia technologii, ale o to, czy realnie poprawia ona jakość, szybkość i przewidywalność operacji.”
K.C.: Co z perspektywy dużej organizacji jest dziś największym wyzwaniem przy przechodzeniu od pilotażowych wdrożeń AI do rozwiązań działających na dużą skalę?
T.B.: Największym wyzwaniem nie jest dziś sama dostępność technologii, ale stworzenie warunków, w których może ona działać bezpiecznie i niezawodnie na dużą skalę. najważniejsze są jakość i spójność danych, integracja z istniejącymi systemami, cyberbezpieczeństwo oraz jasno określone zasady działania i odpowiedzialności. W globalnej organizacji dochodzi do tego różnorodność procesów, systemów i regulacji pomiędzy rynkami.
Równie istotny jest czynnik ludzki. Skalowanie AI wymaga przygotowania pracowników do nowych sposobów wykonywania zadań i przebudowy samych procesów. W DHL Express nowe rozwiązania testujemy w rzeczywistym środowisku operacyjnym i skalujemy je wtedy, gdy potwierdzą swoją wartość biznesową, niezawodność i możliwość bezpiecznego zastosowania na większą skalę.
K.C.: Raport mówi o coraz bardziej autonomicznych łańcuchach dostaw. Jak DHL definiuje granice autonomii systemów AI w procesach operacyjnych i jak zmienia się wraz z tym model odpowiedzialności?
T.B.: Większa autonomia nie oznacza braku kontroli człowieka. Im większy wpływ systemu AI na proces operacyjny, finansowy czy decyzję dotyczącą klienta, tym ważniejsze stają się jasno określone granice działania, możliwość monitorowania decyzji oraz mechanizmy pozwalające człowiekowi interweniować. Zmienia się natomiast charakter nadzoru. Coraz mniej chodzi o kontrolowanie każdej pojedynczej czynności systemu, a coraz bardziej o odpowiednie zaprojektowanie całego środowiska – zasad, uprawnień, monitoringu, bezpieczeństwa i procedur na wypadek błędu.
K.C.: Jak rozwój AI i automatyzacji zmienia dziś strukturę pracy w logistyce oraz kompetencje, których firmy będą potrzebowały w kolejnych latach?
T.B.: Z mojej perspektywy AI powinno przede wszystkim poprawiać doświadczenie pracowników i zwiększać efektywność ich pracy. W DHL Express automatyzacja i AI mogą przejmować część powtarzalnych czynności, wspierać planowanie i optymalizację, pomagać usuwać wąskie gardła oraz lepiej łączyć kolejne etapy procesu. Dzięki temu pracownicy mogą w większym stopniu koncentrować się na nadzorowaniu operacji, reagowaniu na sytuacje wyjątkowe, rozwiązywaniu problemów i podejmowaniu decyzji wymagających wiedzy oraz doświadczenia. W takim modelu technologia nie nie zastępuje człowieka, ale daje mu lepsze narzędzia do działania.
To wskazuje, iż coraz większe znaczenie będą miały umiejętności cyfrowe i analityczne, rozumienie działania systemów AI, zdolność do interpretowania ich rekomendacji, ale także kompetencje, których tak łatwo nie da się zautomatyzować: krytyczne myślenie, odpowiedzialność, rozwiązywanie nietypowych problemów i współpraca. Technologia zmienia więc przede wszystkim charakter wielu stanowisk, ale nie eliminuje potrzeby ludzkiej wiedzy.
„Technologia zmienia więc przede wszystkim charakter wielu stanowisk, ale nie eliminuje potrzeby ludzkiej wiedzy.”
K.C.: Jak ocenia Pan dojrzałość polskiego rynku pod względem wykorzystania AI w logistyce? Gdzie widzi Pan dziś największy potencjał biznesowy, a gdzie technologia wymaga jeszcze czasu, aby osiągnąć odpowiednią skalę?
T.B.: Polski rynek jest na etapie coraz bardziej praktycznego wykorzystywania AI i automatyzacji, ale tempo adopcji pozostaje zróżnicowane. Widzimy zaawansowane wdrożenia u liderów rynku, natomiast w szerszej gospodarce przez cały czas mamy przestrzeń do zwiększania skali wykorzystania tych technologii. W DHL Express w Polsce korzystamy już z szeregu rozwiązań automatyzujących codzienne operacje: automatycznych linii sortujących, systemów skanowania kodów kreskowych i śledzenia przesyłek w czasie rzeczywistym, automatycznego ważenia i pomiaru gabarytów, systemów bezpieczeństwa i kontroli przesyłek, a także algorytmów wspierających planowanie przepływu przesyłek i wykorzystanie sieci transportowej. To rozwiązania, które mają bezpośrednie przełożenie na sprawność, przewidywalność i jakość operacji.
Największy potencjał AI widzę dziś tam, gdzie mamy dużo dobrej jakości danych i powtarzalnej procesy: w prognozowaniu wolumenów, planowaniu zasobów, optymalizacji sieci, obsłudze dokumentów, przewidywaniu zakłóceń czy komunikacji z klientem. Ważne jest też to, co AI może oznaczać dla samych klientów. Może pomagać w przygotowaniu danych, porządkowaniu informacji i przechodzeniu przez formalności związane z handlem międzynarodowym. Dla firm oznacza to mniej pracy administracyjnej i łatwiejszą obsługę większej liczby przesyłek czy rynków.
Bardziej autonomiczne rozwiązania, w tym Agentic AI czy autonomiczne systemy fizyczne, będą rozwijały się stopniowo. Potrzebujemy tu jeszcze dojrzałych standardów, dobrej integracji systemów, odpowiednich zabezpieczeń i przede wszystkim potwierdzonego uzasadnienia biznesowego. Dlatego spodziewam się raczej ewolucji niż gwałtownej zmiany – od systemów wspierających pracownika, przez agentów wykonujących określone zadania pod nadzorem, po coraz bardziej autonomiczne procesy tam, gdzie pozwalają na to technologia czy bezpieczeństwo.
