Ľudia stále vrstvou integrácie v prepravných operáciách
Naprieč rokmi investícií do digitálnych platforiem a AI stále závisia na ľuďoch, ktorí manuálne spájajú odpojené systémy, podľa novej správy odvetvia zverejnenej spoločnosťou Deep Current, nemeckou AI spoločnosťou budujúcou infraštruktúru dátového toku pre logistiku.
„Mnohé logistické organizácie naďalej fungujú v prostrediach, kde sú pracovné toky fragmentované a vyžadujú významnú „vrstvu ľudskej integrácie“ medzi viac ako 5+ systémami pri bežnom pracovnom toku. Aj v roku 2026 stále veľa platforiem a AI modelov závisí od tohto ľudského zásahu na dosiahnutie výsledkov,“ povedal Tamim Fannoush, zakladateľ a generálny riaditeľ, Deep Current AS.
Správa s názvom „Pákové prvky digitálnej sofistikovanosti“ skúma, kde logistické AI iniciatívy naďalej zlyhávajú v prevádzke, napriek rastúcemu tlaku v odvetví na škálovanie automatizácie, zlepšenie odolnosti a zníženie oneskorení pri vykonávaní.
Štúdia naznačuje, že veľká časť odvetvia stále zápasí s počiatočnými fázami digitálnej transformácie a rozhodovacej inteligencie, kde dáta neplynú plynulo a automatizácia nie je úplne začlenená do prvých vstupných bodov dátového toku.
Kde presne dochádza k zlyhaniu logistických operácií
Po štúdiu viac ako 24 mesiacov implementácie projektov, rôznych v strednej a veľkej veľkosti v sektore logistiky, sme mapovali najviac problematické miesta, ktoré bránia integrácii AI. Najväčšie trenie zostáva v konektivite dát a integrácii pracovných tokov, kde sú systémy stále odpojené a AI funguje mimo vykonávania.
Správa zistila:
• 61 % logistických tímov stále závisí na e-mailoch a tabuľkách pre prevádzkovú komunikáciu
• 57 % hlási oneskorenia zásielok spôsobené chybami v dokumentoch
• Len 29 % implementovalo digitálne nástroje v kľúčových prevádzkových tokoch
• 47 % uvádza integráciu starších systémov ako najväčšiu prekážku pri adopcii
Ďalšia prevádzková analýza vykonaná spoločnosťou Deep Current tiež zistila, že viac ako polovica logistických operátorov stále zadáva rovnaké údaje o zásielkach viackrát v rôznych systémoch, pričom takmer polovica prepína medzi piatimi alebo viacerými platformami na dokončenie jedného pracovného toku. Podľa správy problémom už nie je viditeľnosť.
Väčšina logistických organizácií je teraz schopná detekovať narušenia, oneskorenia a výnimky pri zásielkach v reálnom čase. Väčší problém nastáva na úrovni vykonávania, kde prevádzkové tímy stále manuálne interpretujú, overujú a presúvajú informácie medzi fragmentovanými systémami.
Táto medzera medzi digitálnymi ambíciami a prevádzkovou realitou je miestom, kde väčšina transformačných snáh zlyháva.
Správa identifikuje päť prevádzkových pák, ktoré formujú digitálnu sofistikovanosť v logistike:
• Integrované digitálne základy
• Rozhodovacia inteligencia nad rámec viditeľnosti
• Vkladanie AI nástrojov do pracovných tokov
• Prediktívna odolnosť a schopnosti scenárov
• Správa, zručnosti a partnerstvo medzi človekom a AI
Spoločne ukazujú, ako sa organizácie posúvajú od fragmentovaného vykonávania k naozaj integrovaným, AI-riadeným pracovným tokom. Každá páka nadväzuje na predchádzajúcu, posúvajúc operácie od manuálnej interpretácie k štruktúrovaným dátam, od izolovaných nástrojov k začlenenej inteligencii a od reakčných procesov k škálovateľným, odolným systémom.
Deep Current tvrdí, že mnohé AI iniciatívy stále zápasia, pretože inteligencia je vrstvená na pracovné toky namiesto priameho začlenenia do nich.
„Dokým AI zostáva mimo prevádzkového vykonávania, tímy stále musia vykonávať integráciu manuálne,“ povedal Fannoush. „Práce s kopírovaním a vkladaním, opakované overovanie a fragmentovaná komunikácia stále pohlcujú obrovskú prevádzkovú kapacitu v oblasti nákladov.“
Spoločnosť tento problém označuje ako problém „predprevádzkovej inteligencie“, kde prevádzkové zlyhania často vznikajú ešte pred začatím vykonávania, v bode, kde sa informácie vytvárajú, zdieľajú a interpretujú naprieč systémami.
Deep Current vyvíja AI systémy pre logistické operácie zamerané na štruktúrovanie nestruktúrovaných prevádzkových vstupov, overovanie informácií z rôznych zdrojov a umožnenie čistého toku dát naprieč pracovnými tokmi. Jeho produktová sada zahŕňa nástroje na príjem dopytu, overovanie dokumentov, extrakciu dát a inteligenciu pracovných tokov.
