Dlaczego firmy logistyczne mają trudności z zatrudnieniem mimo podwyżek?

Według uczestników panelu „Magazyn przyszłości” firmy podnoszą wynagrodzenia, lecz kandydatów wciąż brakuje. Problem pogłębia się, bo w najbliższych latach z rynku pracy ma ubyć około 2 mln osób w wieku produkcyjnym.

Czy do budowy agenta AI w magazynie potrzebna jest znajomość programowania?

Zdaniem Piotra Susza z Locura Consulting osoby bez umiejętności programowania mogą budować agentów AI. Kluczowe jest jasne zdefiniowanie problemu, który agent ma rozwiązać.

Do czego w magazynie można wykorzystać agenta AI?

Przykładem jest analiza reklamacji i wykrywanie niesłusznych kar nakładanych przez przewoźników. Według przedstawicieli Tedmarku takie rozwiązanie może przynieść oszczędności rzędu dziesiątek tysięcy złotych miesięcznie.

Czym jest klasyfikacja ABC i po co ją stosować w magazynie?

To metoda podziału asortymentu na grupy według wartości lub częstotliwości obrotu, pozwalająca ustalić, które pozycje wymagają największej uwagi. W połączeniu z AI ułatwia optymalizację rozmieszczenia towarów i kosztów.

Czym różni się system AI-native od tradycyjnego WMS?

System AI-native, jak Teneum WMS, zakłada od początku integrację sztucznej inteligencji z pozostałymi systemami firmy. Tradycyjne rozwiązania zwykle dodaje się do istniejącej architektury później.

AI w magazynach i logistyce: jak zmienia się praca ludzi

Jak automatyzacja i AI zmieniają pracę w magazynach i logistyce? Wnioski z panelu Warehouse Compass Day, dane o zatrudnieniu i praktyczne wskazówki dla firm.

Automatyzacja i sztuczna inteligencja zmieniają pracę w magazynach i logistyce, a jednocześnie branża mierzy się z deficytem kandydatów mimo rosnących wynagrodzeń. Odpowiedź na pytanie, jak pogodzić jedno z drugim, wymaga spojrzenia na technologię, ludzi i organizację pracy jako całość.

Dlaczego w logistyce brakuje ludzi, mimo podwyżek?

Problem nie sprowadza się do pieniędzy. Jak wskazywał Wojciech Nowak z firmy Sente podczas panelu „Magazyn przyszłości”, przedsiębiorstwa podnoszą pensje, a mimo to rekrutacje nie przynoszą wystarczającej liczby kandydatów. Demografia dokłada kolejny kłopot: w najbliższych latach z rynku pracy ma ubyć około 2 mln osób w wieku produkcyjnym. Firmy nie mogą więc liczyć wyłącznie na szybsze zatrudnianie, bo po prostu zabraknie ludzi do obsadzenia stanowisk.

Z tego powodu coraz częściej pojawia się pytanie o to, jak wykorzystać obecnych pracowników lepiej, zamiast tylko szukać nowych.

Jak zmieniła się struktura zatrudnienia w magazynach?

Dane zaprezentowane przez firmę Tedmark pokazują wyraźną zmianę proporcji w obszarze magazynu i logistyki. Pięć lat temu wskaźnik wynosił około 70%, obecnie spadł do 30%.

Wskaźnik (wg Tedmarku)	Pięć lat temu	Obecnie
Udział zatrudnionych w magazynie i logistyce	ok. 70%	30%

Liczby te warto czytać ostrożnie: nie wyjaśniają same z siebie, co dokładnie zmierzono, ale sygnalizują skalę przemian, z którymi muszą liczyć się menedżerowie i działy HR.

Jak AI pomaga w codziennej pracy magazynu?

Najbardziej konkretnym przykładem z panelu był agent AI wykorzystywany przez Tedmark do analizy reklamacji. System wykrywa niesłuszne kary nakładane przez przewoźników, co według przedstawicieli firmy może przekładać się na oszczędności rzędu dziesiątek tysięcy złotych miesięcznie. Takie zastosowanie jest dobrym punktem wyjścia, bo wynik da się zmierzyć w złotówkach i łatwo go porównać z kosztem wdrożenia.

Równolegle odbył się warsztat prowadzony przez Piotra Susza i Wojciecha Nowaka, poświęcony analizie optymalizacji i oszczędności z wykorzystaniem agenta AI oraz klasyfikacji ABC.

Jak zacząć: krok po kroku

Wskaż jeden proces generujący koszty, np. reklamacje lub rozliczenia z przewoźnikami.
Zbierz dane historyczne i oceń, czy są wystarczająco kompletne.
Zastosuj klasyfikację ABC, aby ustalić, które pozycje lub procesy wymagają najwięcej uwagi.
Uruchom agenta na ograniczonym zakresie i porównaj wyniki z dotychczasową praktyką.
Dopiero po weryfikacji rozszerz rozwiązanie na kolejne obszary.

Czy do budowy agentów AI potrzebni są programiści?

Według Piotra Susza z Locura Consulting, przedstawionego w panelu, osoby bez umiejętności programowania również mogą budować agentów AI. Oznacza to, że kluczowa staje się wiedza o procesie, a nie wyłącznie kompetencje techniczne. Pracownik, który zna magazyn od podszewki, potrafi precyzyjnie opisać problem, a to połowa sukcesu.

Jakie kompetencje będą się liczyć w magazynie?

Podczas dyskusji padały głosy, że technologia wzmacnia przede wszystkim osoby logicznie myślące i krytyczne. Lech Biernat, CEO Olza Logistic, zwracał uwagę na podział pracowników na aktywnych i biernych, co wskazuje, że różnice w zaangażowaniu mogą mieć większe znaczenie niż sam dostęp do narzędzi. Przemysław Tytro, dyrektor generalny Tedmarku, podkreślał z kolei, że firma może rozwijać osoby, które są zaangażowane w pracę.

Wojciech Nowak zaproponował też, by każda firma miała małe centrum badawczo-rozwojowe, które testowałoby nowe rozwiązania bez ryzyka dla całej organizacji.

Co to oznacza dla Ciebie?

Jeśli odpowiadasz za magazyn lub logistykę w firmie, najważniejsze wnioski są dwa. Po pierwsze, brak kandydatów nie zniknie sam, więc inwestycja w rozwój obecnego zespołu staje się realną alternatywą dla rekrutacji. Po drugie, AI nie wymaga od każdego zespołu zatrudnienia programistów. Warto zacząć od jednego, dobrze opisanego procesu, zmierzyć efekt i dopiero wtedy skalować rozwiązanie.

Pamiętaj też, że systemy takie jak Teneum WMS, którego architektura AI-native zakłada integrację sztucznej inteligencji z innymi systemami, mogą ułatwić przejście od pojedynczego testu do pełnego wdrożenia. Przy wyborze narzędzia zwróć uwagę na to, jak dobrze współpracuje z obecnym oprogramowaniem firmy.