5 poziomów dojrzałości cyfrowej

Tempo zmian technologicznych osiągnęło poziom nieporównywalny z żadnym wcześniejszym okresem w historii. To stwierdzenie powtarzane jest tak często, że straciło swoją ostrość – a jednak pozostaje faktem, który warto przemyśleć na nowo. W ciągu ostatnich dwunastu miesięcy odsetek średnich i dużych firm, które zakończyły pierwsze wdrożenia AI, wzrósł o dziewięć punktów procentowych – z 25 do 34 proc. Siedemdziesiąt siedem proc. przedsiębiorstw planuje zwiększyć inwestycje w rozwiązania cyfrowe (w tym 33 proc. znacząco).

Dla branży transportu, spedycji i logistyki ta dynamika nakłada się na bezprecedensową presję regulacyjną. Rok 2026 przyniósł pakiet zmian prawnych, z których każda wymusza określony poziom cyfryzacji:

• obowiązkowe cyfrowe koperty logistyczne ELO dla przewozów ro‑ro między UE a Wielką Brytanią w systemie Smart Border;
• pełne wdrożenie ICS2 z obowiązkiem złożenia deklaracji ENS w transporcie drogowym przed wjazdem do UE;
• przyspieszone przejście na elektroniczne listy przewozowe e‑CMR;
• wyłącznie elektroniczną formę zezwoleń EKMT;
• powszechne stosowanie Krajowego Systemu e‑Faktur;
• wejście mechanizmu CBAM w fazę pełnych obowiązków finansowych dla importu towarów wysokoemisyjnych.

Każda z tych regulacji przekształca cyfryzację z projektu rozwojowego w warunek legalności prowadzenia biznesu. To fundamentalna zmiana optyki.

Jest w tym jednak pewien paradoks, który warto dostrzec. Mimo zewnętrznego przymusu – a może właśnie z jego powodu – wiele firm podejmuje decyzje w warunkach stresu i presji czasu. Organizacja, która czeka do ostatniej chwili z wdrożeniem ICS2, stawia swoich ludzi w sytuacji uczenia się nowego systemu pod presją terminów. Błędy w zgłoszeniach powodują zatrzymanie towarów na granicy, opóźnienia kaskadują przez cały łańcuch dostaw. Tymczasem firma, która zainwestowała w przygotowania z wyprzedzeniem, przechodzi zmianę płynnie.

Stąd pierwsza obserwacja, która wynika z analizy procesów transformacyjnych: najlepszym momentem na zdobywanie wiedzy jest czas, gdy nie mamy przymusu zmiany. Spokój umysłu pozwala na świadome porównanie rozwiązań, testowanie bez presji deadline’u, budowanie kompetencji, zanim staną się krytyczne. Decyzje podejmowane z pełną świadomością dają zupełnie inne rezultaty niż wybory wymuszane przez regulacje wchodzące w życie za miesiąc.

Badania procesów cyfryzacji w przedsiębiorstwach pozwalają wyodrębnić pięć charakterystycznych stadiów dojrzałości. Na pierwszym poziomie znajdują się organizacje, które reagują na bodźce zewnętrzne – wdrażają e-CMR, „bo wymaga tego prawo”, ale bez głębszej integracji systemów. Na drugim poziomie procesy cyfrowe są już zdefiniowane, firma ma systemy informatyczne klasy Transport Management System (TMS), Warehouse Management System (WMS), systemy finansowe – ale działają one w tzw. silosach. Spedytor wprowadza dane do systemu transportowego, księgowa przepisuje je do faktury, kontroler rejestruje ponownie w Krajowym Systemie e-Faktur (KSeF). Trzeci poziom to moment prawdziwej integracji – systemy komunikują się między sobą, dane przepływają automatycznie, pojawiają się pierwsze rozwiązania wspierane przez sztuczną inteligencję. Czwarty i piąty poziom to już domena nielicznych – automatyczna optymalizacja procesów i transformacja samego modelu biznesu.

Większość firm z sektora transportu, spedycji i logistyki (TSL) w Polsce znajduje się dziś między drugim a trzecim poziomem. To krytyczny punkt przejścia – moment, gdy dostęp do technologii przestaje różnicować, a zaczyna różnicować umiejętność jej wdrażania.

Co powstrzymuje firmy przed przejściem między poziomami? Dane są jednoznaczne. Bariera między pierwszym a drugim poziomem to głównie problemy organizacyjne i niepewność – tylko 35 proc. przedsiębiorstw uwzględnia sztuczną inteligencję w swojej strategii biznesowej. Bariera między drugim a trzecim to obawy o bezpieczeństwo danych i trudności w integracji systemów legacy z nowymi platformami. Bariera między trzecim a czwartym to deficyt talentów. Żadna z tych barier nie jest czysto technologiczna. Wszystkie dotyczą zarządzania zmianą, kompetencji ludzi i kultury organizacyjnej.

Nie można skutecznie cyfryzować chaosu. Ta pozornie banalna obserwacja ma głębokie konsekwencje praktyczne. Firma, która nie wie, ile realnie kosztuje ją jeden przewóz, nie zmierzy zwrotu z inwestycji w telematykę. Organizacja bez zmapowanych procesów nie jest w stanie określić, które z nich automatyzować w pierwszej kolejności.

Badania pokazują, że wdrożenie systemów telematycznych przynosi poprawę w niemal dziewięćdziesięciu procentach badanych parametrów operacyjnych. Przy rocznym przebiegu jednego zestawu transportowego 80-120 tys. km firma może zaoszczędzić na nim 13-20 tys. zł rocznie tylko na paliwie. Ale ta oszczędność jest widoczna wyłącznie wtedy, gdy istnieje punkt odniesienia – baseline, od którego liczymy poprawę.

Porządkowanie procesów, nazywanie ich, mierzenie – tylko to można potem skutecznie rozwijać i optymalizować. Wymaga to dyscypliny intelektualnej: zatrzymania się i zadania pytań o to, co dokładnie robimy, dlaczego, ile to trwa, ile kosztuje, gdzie są wąskie gardła. Odpowiedzi tworzą mapę, bez której cyfryzacja jest błądzeniem po omacku.

Każda firma może kupić ten sam TMS, tę samą platformę AI, ten sam system business intelligence. Dostęp do technologii stał się demokratyczny. Różnica polega na tym, czy organizacja potrafi te narzędzia wdrożyć z wizją, strategią i zaangażowaniem ludzi.

Dane z badań wskazują wyraźnie, gdzie tkwi problem. 51 proc. firm wskazuje sztuczną inteligencję jako najważniejszą kompetencję na 2026 r., podczas gdy obecnie największy deficyt dotyczy cyberbezpieczeństwa (41 proc.). Ale jeszcze większy – choć trudniej mierzalny – jest deficyt kompetencji miękkich: liderów transformacyjnych, managerów zmian, osób łączących myślenie biznesowe z technologicznym.

Wdrażanie KSeF, ICS2, e-CMR to nie tylko instalacja oprogramowania – to zmiana sposobu pracy dla spedytorów, kierowców, pracowników biur celnych, księgowości. Liderzy muszą potrafić wyjaśniać nie tylko „jak” (instrukcje obsługi systemów), ale przede wszystkim „dlaczego” (sens zmian, korzyści dla różnych grup, perspektywy rozwoju w nowym środowisku).

Na podstawie obserwacji praktyków branżowych organizacje przodujące w transformacji przeznaczają 2-3 proc. budżetu płacowego na programy rozwojowe. Tworzą wewnętrzne koła naukowe, programy mentoringu, budżety na eksperymenty. Dają ludziom czas na naukę. Rozumieją, że prawdziwa przewaga konkurencyjna nie leży w posiadaniu najnowszego narzędzia, ale w umiejętności szybkiego uczenia się jako organizacja.

Rozwiązania, które dziś rewolucjonizują logistykę – śledzenie w czasie rzeczywistym, predyktywna analityka, automatyzacja magazynów – były wcześniej testowane i skalowane w e-commerce, produkcji, handlu detalicznym. Agenci AI autonomicznie alokujący zasoby? Sektor finansowy stosuje ich od lat w algorytmach tradingowych. Cyfrowe bliźniaki symulujące procesy? Przemysł lotniczy i motoryzacyjny używa ich od dekady.

W branży TSL pracują ludzie z dwudziestoletnim doświadczeniem w logistyce – to kapitał wiedzy eksperckiej. Ale paradoksalnie może to być również pułapka, jeśli prowadzi do przekonania, że „w transporcie jest inaczej”. Warto obserwować, jak inne sektory rozwiązują podobne problemy. Retail nauczył się zarządzać szczytem zamówień w Black Friday. Czy można przenieść te praktyki na szczyty przedświąteczne w logistyce? Sektor bankowy zbudował ekosystemy API (Application Programming Interface), pozwalające integrować usługi wielu dostawców. Czy to model dla platform TSL?

Cross-branżowe uczenie się wymaga pokory intelektualnej i ciekawości. Wymaga uczestnictwa w wydarzeniach poza własnym sektorem, czytania analiz z innych przemysłów. Ale zwrot z tej inwestycji bywa znaczący – to skrót do rozwiązań już przetestowanych

Jest jedna kwestia, która wymaga szczególnej uwagi w kontekście obecnej fali technologicznej. Algorytmy deterministyczne – te, które od dekad napędzają systemy TMS, optymalizację tras, zarządzanie magazynem – dają powtarzalne, przewidywalne wyniki. Jeśli parametry wejściowe są identyczne, wynik będzie identyczny. To narzędzia doskonałe do procesów wymagających precyzji: planowanie dostaw, kontrola zgodności z przepisami, obliczanie kosztów.

Generatywna sztuczna inteligencja działa inaczej. Nie daje powtarzalnych wyników – ten sam prompt może wygenerować różne odpowiedzi. To nie błąd, to cecha architektury. Generatywna AI sprawdza się w obszarach wymagających elastyczności: analiza niestrukturyzowanych danych, komunikacja, wstępne przetwarzanie informacji.

Kluczowa obserwacja: AI nie zastępuje wszystkich wcześniejszych rozwiązań, ale tworzy nowe możliwości, które wcześniej nie były realizowalne. Algorytm optymalizuje trasę przy znanych parametrach. AI analizuje setki wiadomości od klientów, wyciąga wzorce preferencji i sugeruje personalizację oferty. To dwa różne narzędzia do dwóch różnych zadań.

Dojrzała organizacja rozumie te różnice. Nie zastępuje sprawdzonych algorytmów narzędziami AI, „bo to nowsze”. Nie wdraża generatywnej AI do procesów wymagających deterministycznych wyników. Strategicznie dobiera technologie do charakteru problemu.

 

Rynek oferuje setki systemów TMS, dziesiątki platform AI, niezliczone warianty automatyzacji. Firma wiedząca, czego potrzebuje – na przykład redukcji czasu planowania tras o określony procent przy zachowaniu poziomu obsługi – może racjonalnie porównać oferty. Firma działająca pod wpływem hype’u wybierze rozwiązanie, które jest „najnowocześniejsze”, nie zastanawiając się, czy rozwiązuje jej rzeczywisty problem.

Generatywna AI, cyfrowe bliźniaki, blockchain – każda z tych technologii ma swoje zastosowania. Ale wdrożenie narzędzia – „bo konkurencja też wdraża” – bez zrozumienia, jak wpasowuje się w procesy organizacji, to przepis na marnotrawstwo zasobów. Tylko 35 proc. przedsiębiorstw uwzględnia AI w swojej strategii biznesowej. Blisko 40 proc. wprowadza rozwiązania ad hoc, w trybie eksperymentalnym, bez spójnej wizji.

Lata 2026-2027 wyznaczają pewne okno czasowe. Firmy, które teraz wdrażają integracje systemów, budują kompetencje zespołów, porządkują procesy – wchodzą na wyższy poziom dojrzałości. Firmy czekające będą za rok lub dwa zmuszane do awaryjnych wdrożeń pod presją kolejnych regulacji, w warunkach stresu, z ograniczonym czasem na świadome decyzje.

Paradoks polega na tym, że dostęp do technologii mają wszyscy. Różnicę robi zarządzanie jej wdrażaniem. Różnicę robi posiadanie jasnej strategii. Różnicę robią kompetencje ludzi, którzy potrafią czytać dane, prowadzić zespół przez zmianę, łączyć myślenie biznesowe z technologicznym.

Transformacja cyfrowa w TSL przestała być opcją – stała się warunkiem operowania na rynku. Ale sposób jej przeprowadzenia dzieli organizacje. Świadomość, systematyczność, inwestycja w ludzi, uczenie się od innych branż, zrozumienie narzędzi – to fundamenty, na których buduje się przewagę w erze, gdy sama technologia jest dostępna dla wszystkich.

Droga do dojrzałości cyfrowej to maraton, nie sprint. Wygrywają ci, którzy zaczynają wcześnie, uczą się systematycznie i budują kompetencje zanim staną się krytyczne.

Autor

Andrzej Pawłowski

Niezależny doradca biznesowy z ponad dwudziestoletnim doświadczeniem w zarządzaniu operacyjnym i transformacji cyfrowej, specjalizujący się w sektorze produkcji, TSL i optymalizacji procesów biznesowych.

 

 

„Czyste dane” są konieczne

Stanisław Kawczyński, prezes zarządu, Kawczyński Logistics

– Nasza firma od zawsze stawiała na cyfryzację i automatyzację procesów, bo nowe technologie to dla nas klucz do rozwoju. Największe wyzwanie zaczęło się w 2023 r., kiedy krok po kroku wdrażaliśmy zmiany w organizacji, dbając o poprawność i wiarygodność danych. Dzięki temu możemy teraz wprowadzać sztuczną inteligencję na większą skalę, co wcześniej było niemożliwe bez odpowiednio „czystych” danych. Naszym celem jest większa konkurencyjność, rzetelne informowanie klientów i lepsze zarządzanie ryzykiem, co pozwoli nam stabilnie się rozwijać i zapewniać bezpieczne usługi.

 

Dostrzec ukryte obszary do automatyzacji

Agata Steczek, dyrektor generalna, Crusar Logistics

– W naszej firmie od zawsze stawiamy na kapitał ludzki. Odciążenie zespołu od rutyny, jak przepisywanie danych z systemu do systemu, było więc naturalnym krokiem – uwalniamy w ten sposób potencjał pracowników na działania analityczne, kreatywne i budowanie relacji. Dlatego pierwsze rozwiązania oparte na algorytmach wdrożyliśmy już w 2018 r., na długo przed obecną modą na AI. Nie wdrażamy jednak technologii dla samej idei. Fundamentem jest analiza procesów i szukanie realnych korzyści. Eksperymentujemy, bo w dobie dynamicznego rozwoju AI często mierzymy się z fazą nieświadomej niekompetencji („nie wiem, czego nie wiem”). Dlatego szkolenia z 2025 r. i konferencje (nie tylko TSL) są kluczowe. To naczynia połączone: dopiero świadomość technologiczna pozwala dostrzec nowe.

 

„Za nami etap punktowych usprawnień”

Tomasz Roicki, dyrektor operacyjny Spedigroup

– Od kilku lat widzimy, że w logistyce dostęp do technologii przestał być przewagą sam w sobie. Prawdziwą różnicę robi to, jak szybko potrafimy ją wdrożyć w istniejące procesy magazynowe, transportowe i e-commerce. W Spedigroup przeszliśmy już etap punktowych usprawnień i dziś kluczowe jest dla nas działanie nad łączeniem danych z TMS i WMS, w szczególności w zakresie fakturowania z systemami klientów w jeden spójny obraz operacji. Pracujemy nad wykorzystaniem sztucznej inteligencji nie jako gadżetu, ale jako narzędzia, które faktycznie wspiera planowanie tras, prognozowanie obłożenia magazynów czy szybszą obsługę zapytań klientów. Nasze doświadczenie pokazuje, że największym wyzwaniem nie jest sama technologia, lecz przygotowanie ludzi i procesów na zmianę. Dlatego inwestujemy równolegle w automatyzację i kompetencje zespołu – tak, aby kolejne wdrożenia AI były naturalnym krokiem w rozwoju firmy, a nie reakcją na presję regulacyjną czy rynkową.