Lidé jsou stále integrační vrstvou v nákladní dopravě

Navzdory letům investic do digitálních platforem a AI stále závisí přepravní operace do značné míry na lidech, kteří ručně spojují odpojené systémy, uvádí nová průmyslová zpráva zveřejněná společností Deep Current, německou společností zabývající se AI, která buduje infrastrukturu datového toku pro logistiku.

„Mnoho logistických organizací stále funguje v prostředích, kde jsou pracovní toky rozdělené a vyžadují významnou ‚lidskou integrační vrstvu‘ mezi více než 5+ systémy v průměru pro typický pracovní tok. I v roce 2026 stále mnoho technologických platforem a AI modelů závisí na této lidské intervenci, aby přinesly výsledky,“ řekl Tamim Fannoush, zakladatel a generální ředitel, Deep Current AS.

Zpráva „Levers of Digital Sophistication“ zkoumá, kde se iniciativy v oblasti AI v logistice stále rozpadají provozně, přestože je na odvětví vyvíjen rostoucí tlak na rozšíření automatizace, zlepšení odolnosti a snížení zpoždění při realizaci.

Studie ukazuje, že velká část odvětví stále bojuje v raných fázích digitálního provozu a rozhodovací inteligence, kde data neplynou plynule a automatizace není plně začleněna do prvních vstupních bodů datového toku.

Kde přesně dochází k poruše v logistických operacích

S více než 24 měsíci studií implementace projektů, které se liší v rámci středního a velkého sektoru logistiky, jsme mapovali nejvíce problematických míst, která brání integraci AI. Největší tření přetrvává v konektivitě dat a integraci pracovních toků, kde jsou systémy stále odpojené a AI funguje mimo provádění.

Zpráva zjistila:
• 61 % logistických týmů stále závisí na e-mailech a tabulkách pro provozní komunikaci
• 57 % hlásí zpoždění zásilek způsobená chybami v dokumentech
• Pouze 29 % zavedlo digitální nástroje v klíčových provozních pracovních postupech
• 47 % uvádí integraci starších systémů jako největší překážku přijetí

Další provozní analýza provedená společností Deep Current také zjistila, že více než polovina logistických operátorů stále zadává stejná data o zásilkách několikrát do různých systémů, zatímco téměř polovina přepíná mezi pěti nebo více platformami, aby dokončila jeden pracovní tok. Podle zprávy již nejde o viditelnost.

Většina logistických organizací nyní dokáže detekovat narušení, zpoždění a výjimky v reálném čase. Největší selhání se děje na úrovni provádění, kde provozní týmy stále ručně interpretují, ověřují a přesouvají informace napříč rozdělenými systémy.

Tento rozdíl mezi digitálními ambicemi a provozní realitou je místem, kde se většina transformačních snah zastavuje.

Zpráva identifikuje pět provozních pák, které formují digitální sofistikovanost v logistice:
• Integrované digitální základy
• Rozhodovací inteligence nad rámec viditelnosti
• Začlenění AI nástrojů do pracovních toků
• Prediktivní odolnost a scénářová schopnost
• Správa, dovednosti a partnerství člověk-AI

Společně ukazují, jak se organizace posunou od rozděleného provádění k skutečně integrovaným, AI řízeným pracovním tokům. Každá páka staví na předchozí, posouvá operace od manuální interpretace k strukturovaným datům, od izolovaných nástrojů k začleněné inteligenci a od reaktivních procesů k škálovatelným, odolným systémům.

Deep Current tvrdí, že mnoho iniciativ v oblasti AI stále bojuje, protože inteligence je vrstvena na pracovní toky spíše než přímo začleněna do nich.

„Dokud AI nebude přímo součástí provozního provádění, týmy stále budou muset provádět integrační práce ručně,“ řekl Fannoush. „Práce s kopírováním a vkládáním, opakovaná validace a rozdělená komunikace stále absorbují obrovskou provozní kapacitu v přepravě.“

Společnost tento problém označuje jako problém ‚předprovozní inteligence‘, kde selhání v provozu často vznikají ještě před začátkem provádění, v bodě, kde jsou informace vytvářeny, sdíleny a interpretovány napříč systémy.

Deep Current vyvíjí AI systémy pro logistické operace zaměřené na strukturování nestrukturovaných provozních vstupů, ověřování informací napříč zdroji a umožnění čistého toku dat přes pracovní toky. Jejich produktová řada zahrnuje nástroje pro příjem poptávky, ověřování dokumentů, extrakci dat a inteligenci pracovních toků.