DI ateina į logistiką, bet vargu ar iš karto sutaupys pinigų: analizė

Dirbtinis intelektas logistikoje šiandien parduodamas beveik kaip universalus vaistas nuo visų vežėjo problemų: mažiau degalų, mažiau prastovų, mažiau klaidų, daugiau kontrolės. Skamba gražiai, ypač rinkoje, kur maržos jau seniai nelepina. Tačiau realybėje dirbtinis intelektas duoda rezultatą tik ten, kur įmonė jau yra susitvarkiusi duomenis, procesus ir atsakomybę. CargoNews analizuoja DI taikymą Lietuvos transporto įmonių pavyzdžiu.

Dirbtinio intelekto sprendimų logistikai rinka auga taip greitai, kad skaičiai jau atrodo beveik fantastiški. DataM Intelligence vertinimu, pasaulinė AI in Logistics rinka 2025 metais pasiekė 21,7 mlrd. JAV dolerių, o iki 2033 metų gali išaugti iki 435,6 mlrd. JAV dolerių. Ankstesniame bendrovės vertinime, kurį dabar cituoja Lietuvos transporto technologijų įmonės, buvo pateikta panaši augimo logika: nuo 15,28 mlrd. JAV dolerių 2024 metais iki 306,76 mlrd. JAV dolerių 2032 metais.

Lietuvoje transportas ir logistika išlieka viena pagrindinių ekonomikos šakų: Susisiekimo ministerija šį sektorių vadina reikšminga BVP dalimi, o sektorinėse analizėse dažnai minima maždaug 10% ir didesnė dalis. Todėl jei DI iš tiesų pradės keisti pervežimų valdymą, Lietuvos vežėjai šiame procese bus ne stebėtojai, o dalyviai.

Kol kas Europos transporto sektorius neatrodo kaip sritis, kuri jau masiškai gyvena DI ateityje. EBPO duomenimis, 2024 metais dirbtinį intelektą naudojo tik 8,1% ES transporto ir sandėliavimo sektoriaus įmonių. Palyginimui, informacijos ir ryšių sektoriuje šis rodiklis viršijo 40%, o profesinių, mokslinių ir techninių paslaugų srityje buvo didesnis nei 30%.

Taigi kalbos apie DI logistikoje kol kas skamba šiek tiek paradoksaliai: rinka auga pašėlusiai, prezentacijos tampa vis drąsesnės, bet daugelio vežėjų realybė vis dar susideda iš Excel, susirašinėjimo programėlių, rankinio dokumentų tikrinimo ir skambučių vairuotojams. Tačiau ekspertai įsitikinę: ne visi dar mato milžinišką inovacijų potencialą.

Kur DI jau gali būti naudingas vežėjui

Eurostat duomenimis, 2025 metais 20% ES įmonių, turinčių 10 ir daugiau darbuotojų, jau naudojo dirbtinio intelekto technologijas. 2024 metais tokių įmonių buvo 13,5%. Augimas akivaizdus, ir transportas pamažu įsitraukia į šį procesą.

Vežėjui aiškiausios taikymo sritys yra maršrutai, degalai, vairuotojo darbas, dokumentai, reisų būsenos ir transporto parko valdymas. Popieriuje viskas atrodo paprastai: sistema analizuoja maršrutą, degalų kainas, vairuotojo darbo laiką, poilsio apribojimus, užsakymo būseną, dokumentus ir gali pasiūlyti sprendimą greičiau nei dispečeris, kuris vienu metu prižiūri 20 vilkikų ir atsakinėja 5 pokalbiuose.

Lietuvos transporto technologijų bendrovės Fleethand vadovas Tomas Sergadejevas mano, kad didžiausi pokyčiai vyksta kasdieniuose smulkiuose sprendimuose, kuriuos transporto įmonė priima šimtus ir tūkstančius kartų.

„Lietuvoje matome vis daugiau įmonių, kurios jau šiandien DI taiko maršrutų planavimui, degalų sąnaudų optimizavimui ar dokumentų administravimui. DI sprendimai šiose srityse suteikia tai, ko žmogus dažnai negali padaryti pakankamai greitai. Pavyzdžiui, gali automatiškai suplanuoti degalų pildymą pagal maršrutą, o pasikeitus degalų kainoms iš karto perskaičiuoti planą ir pasiūlyti ekonomiškesnį variantą. Panašiai gali būti planuojamos ir vairuotojų sustojimo vietos, atsižvelgiant į jų vairavimo bei poilsio laiką“, – sako jis.

Autovežėjui tai skamba gana praktiškai. Jei sistema iš tiesų moka perskaičiuoti maršrutą atsižvelgdama į degalus, sustojimo vietas ir vairuotojo darbo bei poilsio režimą, ji gali taupyti ne abstrakčius “resursus”, o labai konkrečius pinigus. Ypač tada, kai įmonė turi ne 3 transporto priemones, o dešimtis ar šimtus vilkikų tarptautiniuose maršrutuose.

Reisai, būsenos ir amžinas dispečerio galvos skausmas

Viena nemaloniausių transporto darbo dalių yra ne pats pervežimas, o nuolatinis neapibrėžtumas aplink jį. Ar transporto priemonė atvyko į pakrovimą? Ar ją jau pastatė prie rampos? Ar vairuotojas laukia dokumentų? Ar pasikeitė svoris? Ar jis tikrai išvažiavo, ar tiesiog parašė “jau”?

DI logistikoje kaip tik ir žada pašalinti dalį šios rankinės įtampos. Ne visą, žinoma. Sistemos taip pat klysta, o reali logistika mėgsta gadinti gražius planus. Tačiau automatinis būsenų atnaujinimas, vairuotojo žinučių apdorojimas ir ryšys su telematika jau atrodo ne kaip fantastika, o kaip kitas normalios skaitmenizacijos etapas.

„Naujausios technologijos vystomos transporto sektoriuje padeda suprasti ir tai, kas vyksta transportavimo procese. Pavyzdžiui, vilkikui atvykus į pakrovimo vietą ar ją palikus, sistema gali pati atnaujinti užduoties būseną. Lygiai taip pat ji gali identifikuoti pakrovimo ar iškrovimo faktą pagal pasikeitusį transporto priemonės svorį arba suprasti vairuotojo žinutės turinį ir automatiškai pažymėti, kad jis laukia pakrovimo rampos ar vykdo kitą užduoties etapą“, – teigia Tomas Sergadejevas.

Dispečeriui tai gali reikšti mažiau rankinio darbo. Klientui – tikslesnį ETA ir mažiau skambučių su klausimu “kur transporto priemonė?”. Vairuotojui – potencialiai mažiau susirašinėjimo, jei sistema pati pagal duomenis supranta dalį įvykių.

Tačiau yra ir kita pusė. Kuo daugiau sprendimų priima sistema, tuo svarbesnis tampa atsakomybės klausimas. Kas atsako, jei algoritmas parinko nepatogią stovėjimo vietą, neįvertino apribojimo, neteisingai suprato vairuotojo žinutę arba pasiūlė degalinę, kurioje neveikia kortelė? Transporto įmonėje tokios klaidos greitai virsta baudomis, vėlavimais ir konfliktais su klientais.

Kodėl transportas atsilieka nuo IT, bet gali greitai vytis

Transporto sektorius ilgą laiką buvo konservatyvesnis nei finansai, elektroninė prekyba ar IT. Priežastis aiški: pervežimuose yra per daug fizinės realybės. Transporto priemonė turi atvykti, vairuotojas turi pailsėti, krovinys turi būti pakrautas, dokumentai turi sutapti, pasienis gali atimti laiko, o klientas gali netikėtai pakeisti sąlygas.

Tačiau būtent dėl to automatizavimo potencialas čia didelis. Logistikoje teka milžiniški duomenų srautai: geolokacija, degalų sąnaudos, darbo laikas, dokumentai, užsakymai, komunikacija su klientais, transporto priemonės būklė, maršrutų istorija, prastovos, baudos, mokami keliai. Šie duomenys dažnai gyvena skirtingose sistemose ir ne visada yra tvarkingai susieti tarpusavyje.

„Transporto sektorius kasdien generuoja milžiniškus duomenų kiekius – nuo transporto priemonių lokacijos ir degalų sąnaudų iki vairuotojų darbo laiko, dokumentų bei komunikacijos su klientais. Būtent tokioje aplinkoje DI atsiskleidžia geriausiai, nes gali ne tik analizuoti informaciją, bet ir realiuoju laiku padėti priimti sprendimus“, – sako Sergadejevas.

Tai stiprus argumentas, bet jame yra svarbi sąlyga: duomenys turi būti susisteminti. Jei būsenos atnaujinamos rankiniu būdu ir pavėluotai, dokumentai laikomi skirtinguose aplankuose, dalis komunikacijos vyksta susirašinėjimo programėlėse, o degalų išlaidos vėliau suvedamos rankiniu būdu, DI pirmiausia atsirems ne į “inovacijų” trūkumą, o į įprastą operacinę netvarką.

Čia vežėjams prasideda nemaloni tiesa. Nusipirkti sistemą lengviau nei pertvarkyti procesus. Užrašyti svetainėje žodį “AI” lengviau nei pasiekti, kad duomenys apie reisus, degalus, dokumentus, vairuotojus ir klientus būtų švarūs, išsamūs ir tinkami automatizavimui. Tačiau be to visa inovatyvi DI sistema tiesiog neveiks.

Ką tai reiškia vežėjams

Lietuvos transporto verslas gyvena labai konkurencingoje aplinkoje. Tarptautiniai reisai, spaudimas maržai, augančios išlaidos, klientų reikalavimai skaidrumui, aplinkosauginė atskaitomybė, kelių mokesčiai, darbo ir poilsio režimo kontrolė, skaitmeniniai dokumentai – visa tai jau spaudžia vežėją ir be jokio DI.

Todėl artimiausiais metais dirbtinis intelektas į sektorių greičiausiai ateis kaip būdas išlaikyti efektyvumą. Didelės įmonės galės greičiau diegti platformas, integruoti telematiką, TMS, degalų korteles, elektroninius dokumentus ir analitiką. Mažiems vežėjams padėtis gali būti sudėtingesnė: jie turi mažiau pinigų diegimui ir mažiau žmonių, galinčių rūpintis skaitmenine pertvarka.

Tačiau ir dideli žaidėjai neturi automatinės pergalės šiose virtualiose varžybose. Jei procesai prastai aprašyti, o duomenys netvarkingi, DI tiesiog greičiau gamins klaidas.

Tomas Sergadejevas mano, kad konkurencija sektoriuje vis labiau persikels į technologines platformas.

„Stebint, kaip sparčiai šiuo metu vystosi technologijos, akivaizdu, kad artimiausią dešimtmetį ir transporto sektoriaus konkurencija mūsų šalyje vis labiau persikels į technologijų platformas“, – sako jis.

Su tuo sunku ginčytis. Tačiau kalbama ne apie tai, kad rytoj DI pakeis dispečerį, logistikos specialistą ar transporto vadybininką. Greičiau jis palaipsniui perims jų rutiną: maršrutų perskaičiavimą, būsenų atnaujinimą, duomenų tikrinimą, pirminį dokumentų apdorojimą, degalų analizę, įspėjimus apie rizikas ir sprendimų pasiūlymus. O be žmogaus, sakykime biurokratiškai, “atsakingo asmens”, šiuose procesuose, net ir optimizuotuose, kol kas niekaip.

Reguliavimas taip pat vejasi

Yra ir mažiau reklaminė šios istorijos pusė. Europoje DI jau vertinamas ne tik kaip patogus įrankis verslui, bet ir kaip technologija, kurią reikia kontroliuoti. Ypač transporte, kur sistemos sprendimai gali paveikti maršrutą, vairuotojo darbą, krovinio saugumą, dokumentų tvarkymą ir asmens duomenis.

Todėl vežėjams į DI teks žiūrėti plačiau nei į “išmanią programą degalams taupyti”. Bus svarbu suprasti, kokius duomenis sistema renka, kas turi prie jų prieigą, kaip paaiškinamas jos sprendimas, kas tikrina klaidą ir kas atsako, jei algoritmas pasiūlo netinkamą variantą.

Šalia AI Act veikia ir kitos taisyklės: asmens duomenų apsauga, kibernetinis saugumas, reikalavimai skaitmeniniams krovinių dokumentams, išmaniosioms transporto sistemoms ir transporto saugai. Logistikai tai reiškia paprastą, bet ne itin patogų dalyką: DI reikės diegti atsargiai, su aiškiomis taisyklėmis įmonės viduje, o ne principu “įdiegėme platformą ir tegul pati sprendžia”.

Logistikai tai svarbu dėl 2 priežasčių. Pirma – transporto DI sistemos dažnai dirba su asmens ir komerciškai jautriais duomenimis: vairuotojais, maršrutais, klientais, kroviniais, dokumentais, geolokacija. Antra – kai kurie sprendimai gali paveikti saugumą ir eismo organizavimą.

Kuo daugiau automatizavimo, tuo daugiau klausimų: kas mato vairuotojo duomenis, kiek laiko jie saugomi, ar galima paaiškinti sistemos sprendimą, kas tikrina klaidą, kas atsako klientui ir reguliuotojui.

DI logistikoje jau nebėra konferencijų žaislas. Pinigai į šią rinką eina, susidomėjimas auga, o transportas pamažu vejasi sektorius, kurie anksčiau nuėjo toliau skaitmenizacijos keliu. Lietuvai tai ypač svarbu: šalis pernelyg stipriai susijusi su transportu ir logistika, kad į šią temą žiūrėtų kaip į svetimą technologinę madą.

Tačiau pagrindinė rizika dabar – patikėti pernelyg gražia šios istorijos versija. DI neišgelbės įmonės, kurioje duomenų chaosas, rankinis reisų valdymas ir neaiški atsakomybė už sprendimus. Jis gali padėti taupyti degalus, pagreitinti dokumentus, sumažinti dispečerio krūvį ir padidinti skaidrumą klientui. Tačiau tam vežėjui pirmiausia teks atlikti nuobodų darbą: surinkti duomenis, sujungti sistemas, aprašyti procesus ir suprasti, kur žmogus vis dar turi priimti galutinį sprendimą.

Artimiausiais metais pranašumą įgis ne tie, kurie garsiausiai kalba apie dirbtinį intelektą. Greičiau tie, kurie sugebės paversti jį iš prezentacijos normaliu darbo įrankiu – be iliuzijų, bet su aiškia nauda reisui, vairuotojui, dispečeriui ir klientui.