Současný logistický sektor se nachází v bodě zlomu, kdy o konečném úspěchu na trhu rozhoduje efektivita poslední fáze dodávky. Závěry z nedávného setkání dvaceti předních lídrů v oblasti logistiky v Evropě naznačují, že i když se umělá inteligence již etablovala v procesech operačního zázemí, klíčovou výzvou zůstává reálná podpora zaměstnanců v první linii. Právě desítky tisíc kurýrů a řidičů, kteří reprezentují značku v přímém kontaktu se zákazníkem, se stávají prioritou pro stratégy usilující o posílení provozní odolnosti organizace. Podle Phila Sambrooka ze společnosti Zebra Technologies nastal čas, aby technologie přestala být pouze kancelářským nástrojem a stala se skutečnou podporou v terénu.

Výzvy v odvětví: cenový tlak a modernizace

Účastníci debaty se shodli na závažnosti výzev, kterým bude logistický sektor v nejbližších letech čelit. Odvětví je pod silným tlakem na snižování cen a marží, což nutí hledat radikální úspory a zároveň zvyšovat kvalitu služeb. Kromě toho je patrný závod o přesun operací co nejblíže k odbytovým trhům, což vede k vzniku menších městských skladů a postupné automatizaci míst pro příjem a odesílání zásilek. Ředitelé pro transformaci ve velkých zásilkových společnostech se ptají na konkrétní schopnosti, které musí jejich organizace rozvíjet, aby nejen držely krok s konkurencí, ale také účinně reagovaly na dynamicky se měnící strukturu odvětví.

Lekce z provozního zázemí a realita

Dosavadní zkušenosti ukazují, že umělá inteligence přináší hmatatelné výhody v podpůrných oblastech, jako je automatizace call center nebo IT oddělení. Ze zprávy Zebra Impact of Intelligent Operations vyplývá, že čtyřicet procent zástupců odvětví již využívá AI k prognózování poptávky a více než dvě třetiny firem provádějí pokročilá zavedení nebo pilotní projekty v oblasti řízení zásob. Lídři v oboru však varují před nekritickým přenášením obecných řešení AI, jako jsou modely typu ChatGPT, do provozní práce v terénu. Takové nástroje, navržené s cílem usnadnit práci administrativním pracovníkům v kancelářském prostředí, nesplňují specifické požadavky dynamického logistického prostředí.

Pět pilířů účinné umělé inteligence v závěrečné fázi dodávky

Budoucnost umělé inteligence v první linii provozu musí být založena na vlastních řešeních, která čerpají z firemních dat a reálných procesních znalostí. Prvním pilířem je zpracování přímo na zařízení (on-device processing), které zaručuje nízké zpoždění a fungování v místech se slabým signálem, což je pro řidiče každodenní realitou. Druhým prvkem je přizpůsobení řešení jedinečným logistickým datovým souborům, což umožňuje automatickou detekci chyb v dokumentaci nebo ověření obtížně čitelných adres tam, kde selhávají tradiční skenery. Třetím pilířem je zaměření na konkrétní provozní procesy, jako je automatické generování fotografií potvrzujících doručení nebo zasílání zpráv o nepřítomnosti příjemce na základě geolokace vozidla.

Čtvrtým klíčovým aspektem je multimodalita, tedy schopnost umělé inteligence přijímat a generovat data ve formě hlasu, textu a obrazu, což odpovídá přirozenému způsobu komunikace zaměstnanců v první linii. Posledním, neméně důležitým prvkem je bezpečnost zabudovaná do návrhu (secure by design). Vzhledem k rostoucí hrozbě útoků typu ransomware umožňuje přesun operací AI na koncová zařízení omezit potenciální plochu útoku a lépe chránit důvěru zákazníků i provozní kontinuitu.

Multimodální strategie jako zdroj konkurenční výhody

Zavedení vhodné strategie umělé inteligence založené na uvedených pilířích umožňuje proměnit fyzické prostředí poslední fáze doručení v cenný zdroj digitálních dat a analýz. Díky tomu je možné lépe plánovat trasy, komunikovat se zákazníkem v reálném čase a vést přesnější dokumentaci, což se přímo promítá do menšího počtu sporů a vrácených zásilek. Lídři v oblasti logistiky zdůrazňují, že hlavním cílem těchto inovací je zlepšení každodenních pracovních podmínek kurýrů a řidičů a zároveň budování odolnosti organizace vůči budoucím výkyvům na trhu. Tento přístup má šanci definovat logistické standardy pro nadcházející desetiletí.