AI w logistyce: jak branża TSL zmienia się w 2026

Sztuczna inteligencja w sektorze transportu, spedycji i logistyki (TSL) przestała być ciekawostką — stała się koniecznością biznesową. Raport Future Mind “Jak AI zmienia codzienność Polaków 2026” potwierdza dynamiczny wzrost adopcji AI w branży, choć tempo zmian wciąż pozostaje poniżej średniej krajowej.

Jak szybko rośnie wykorzystanie AI w transporcie?

Dane pokazują wyraźny trend wzrostu. W ciągu roku liczba osób, które nigdy nie korzystały z AI w transporcie, spadła z 31,8% do 21,7%, a tygodniowe zastosowanie tego narzędzia niemal się podwoiło. Mimo to sektor odstaje od średniej — z AI codziennie korzysta 12,1% pracowników transportu i logistyki, podczas gdy średnia krajowa wynosi 15,8%.

Ale zdaniem ekspertów ta różnica będzie się szybko zacierać. Firmy z branży logistycznej i spedycyjnej dostrzegają coraz wyraźniej, że rozwiązania sztucznej inteligencji pozwalają optymalizować trasy, automatyzować zarządzanie flotą i wspierać obsługę klienta. W niestabilnych czasach, gdy koszty działalności mogą wzrosnąć niemal z dnia na dzień, możliwość eliminacji pustych przejazdów i redukcji zużycia paliwa staje się strategiczną przewagą konkurencyjną.

Gdzie dokładnie wdrażają AI liderzy branży?

Michał Kociszewski, AI Lab Manager w Rohlig SUUS Logistics, jasno podsumowuje zmianę mentalności w sektorze: “Firmy nie pytają już o to, ‘czy wdrażać AI’, tylko ‘gdzie przyniesie to największą wartość’”.

Rohlig SUUS Logistics wdraża AI w procesach operacyjnych, takich jak obsługa zleceń czy praca z dokumentami. Firma pracuje również nad rozwiązaniami zwiększającymi przejrzystość łańcucha dostaw. Kluczowy wskaźnik sukcesu nie jest techniczny — liczy się, o ile skróciliśmy czas obsługi konkretnych procesów i ile błędów wyeliminowaliśmy.

FM Logistic Polska podeszła do tematu z równą pragmatycznością. Rosnąca złożoność operacji logistycznych oraz presja na zwiększanie efektywności skłoniły firmę do sięgnięcia po narzędzia AI wspierające procesy operacyjne. Dzięki narzędziom wspierającym tworzenie i optymalizację algorytmów logistycznych:

• Efektywność tras kompletacyjnych wzrosła o ponad 10%
• Roczny dystans pokonywany przez operatorów zmniejszył się o ponad 15 tys. km

Mateusz Klimowicz, Robotic Process Automation Manager w FM Logistic, podkreśla kluczowy aspekt: “AI nie zarządza magazynem i nie zastępuje istniejących systemów operacyjnych, jedynie pozwala wejść na wyższy poziom efektywności”. Główną zaletą jest większa wydajność bez konieczności rozbudowy infrastruktury i zasobów.

Trzy powody, dla których AI staje się niezbędna

Powód	Opis	Praktyczne znaczenie
Skala operacji	Liczba dokumentów i zapytań rośnie szybciej niż możliwości obsługi manualnej	Utrzymanie jakości i efektywności bez dodatkowych zespołów
Oczekiwania klientów	Rosnące wymagania dotyczące szybszego dostępu do informacji i spersonalizowanej obsługi	Krótszy czas reakcji, wyższa satysfakcja klienta
Złożoność danych	Logistyka generuje ogromną liczbę nieustrukturyzowanych informacji z wielu systemów	AI radzi sobie sprawniej niż tradycyjna automatyzacja

Jaki jest największy problem przy wdrażaniu AI?

Michał Kociszewski przyznaje szczerze: największe wyzwanie nie jest techniczne. Są nim dane — w logistyce często rozproszone między systemami, niespójne, w różnych formatach u różnych partnerów. Duża część wysiłku przy wdrożeniu AI to nie sama technologia, lecz przygotowanie danych i procesów, na których może ona pracować.

Rohlig SUUS Logistics podejmuje to wyzwanie systematycznie. Firma zamierza konsekwentnie rozszerzać zakres automatyzacji na kolejne obszary operacyjne, aby standardowe zlecenie — od zapytania klienta po wystawienie dokumentów — było obsługiwane przez system bez ręcznej interwencji tam, gdzie nie wnosi ona wartości. Ludzie skupiają się na tym, co wymaga doświadczenia, oceny sytuacji i odpowiedzialności za decyzję.

Firma utworzyła również dedykowane AI Lab działające bezpośrednio przy zarządzie, mające na celu identyfikowanie procesów, które wyglądałyby zupełnie inaczej, gdyby projektowano je od zera z AI dostępnym od pierwszego dnia.

Bezpieczeństwo danych — nowy front

Dynamiczna cyfryzacja branży logistyczno-transportowej niesie ze sobą nowe zagrożenia. Dane operacyjne stają się najcenniejszymi zasobami organizacji, a ich ochrona wysuwa się na pierwszy plan.

Dr Katarzyna Marczuk, prezeska zarządu ALEET, wyjaśnia skalę zmian: “Największą zmianą jest przesunięcie punktu ciężkości z pojedynczych incydentów na zarządzanie całym ekosystemem danych. Dzisiaj cyberataki nie dotyczą już jednego systemu, mogą wpływać na ciągłość operacji, łańcuchy dostaw i relacje z partnerami”.

Organizacje potrzebują nie tylko narzędzi, lecz także spójnej strategii bezpieczeństwa obejmującej ludzi, procesy i technologie. Tymczasem sytuacja jest niepokojąca:

• 55% zespołów cyberbezpieczeństwa jest niedofinansowanych
• 65% organizacji ma wakaty w obszarze bezpieczeństwa
• Tylko 29% firm inwestowało w ubiegłych latach w przekwalifikowanie pracowników do ról bezpieczeństwa

Co to oznacza: Sama technologia, bez odpowiedniego przygotowania ludzi, będzie wydatkiem bez realnych korzyści. W sektorze logistyczno-transportowym, gdzie systemy operacyjne są ściśle powiązane z danymi w czasie rzeczywistym, oznacza to realne wyzwania dla ciągłości działania.

Kontekst: dlaczego AI jest teraz konieczna?

Rok 2026 udowadnia, że stabilizacja w globalnej logistyce stała się mitem. Branża TSL musi działać w maratonie pełnym nieprzewidywalnych przeszkód. Europejska gospodarka balansuje między stagnacją a powolnym wzrostem, generując silną presję cenową ze strony klientów przy stale rosnących kosztach operacyjnych.

Kryzys na Bliskim Wschodzie drastycznie zaostrzył sytuację. Zamknięcie cieśniny Ormuz i eskalacja konfliktu w regionie Zatoki Perskiej wywołały nagły skok cen paliw i pokazały głęboką zależność energetyczną Europy. W takich realiach marże spadają, a brak odporności na wstrząsy prowadzi do zamykania wielu firm transportowych.

Geis, jeden z czołowych operatorów logistycznych, wykazał, że wygrywają podmioty o stabilnych zdolnościach przewozowych i silnej infrastrukturze regionalnej. Gęsta sieć oddziałów pozwala być blisko klienta, skracać dystans i elastycznie reagować na zakłócenia. Grupa zamknęła miniony rok rekordowym obrotem 2,12 mld euro (wzrost w Polsce o 12,6%), co potwierdza, że elastyczność i dywersyfikacja — wspierane przez inteligentne narzędzia — to najskuteczniejsza tarcza.

AI w logistyce to nie przyszłość — to teraźniejszość, która decyduje o przetrwaniu i wzroście w niestabilnym otoczeniu.