Chmura, AI i realia branży TSL

Statystyki pokazują, że polska branża transportowa wyprzedza europejską średnią w adopcji rozwiązań chmurowych. Korzysta z nich 55 proc. firm wobec 45 proc. w Europie. To pozorny paradoks dla sektora, który jednocześnie zmaga się z problemami z płynnością finansową, gdzie co czwarta firma balansuje na granicy wypłacalności. Warto jednak przyjrzeć się, co kryje się za tymi liczbami.

Większość firm deklarujących wykorzystanie chmury korzysta z podstawowych usług – poczty elektronicznej, przestrzeni dyskowej czy pakietów biurowych. To naturalna ewolucja tego, co kiedyś nazywaliśmy po prostu „pocztą w przeglądarce”. Zaawansowane systemy zarządzania transportem, działające w pełni w modelu chmurowym czy narzędzia analityki predykcyjnej, pozostają domeną nielicznych. Nie jest to zresztą specyfika tylko polskiego rynku. Raport Gartnera z 2024 r. pokazuje, że nawet w najbardziej rozwiniętych gospodarkach większość dużych przedsiębiorstw wciąż opiera swoje kluczowe procesy na systemach stacjonarnych, szczególnie w obszarze ERP czy TSL. Z drugiej strony ten sam Gartner prognozuje szybki wzrost migracji do chmury. Do 2027 r. nawet 80 proc. firm planuje przeniesienie swoich systemów do modelu chmurowego lub hybrydowego.

Przewoźnicy stają przed dylematem, który nie ma prostego rozwiązania. Z jednej strony presja rynkowa – klienci oczekują śledzenia przesyłek w czasie rzeczywistym, elektronicznej wymiany dokumentów, natychmiastowych raportów. Z drugiej – rzeczywistość finansowa – średnie zadłużenie firmy transportowej wynosi obecnie ponad 50 tys. zł, a terminy płatności sięgają 60 dni. Przy takich parametrach każda decyzja inwestycyjna wymaga szczególnej rozwagi.

Dostawcy rozwiązań chmurowych przekonują jednak o oszczędnościach – brak konieczności inwestycji w infrastrukturę, skalowanie zgodne z potrzebami, przewidywalne koszty subskrypcyjne. W teorii brzmi to przekonująco, szczególnie dla firm, które nie mogą pozwolić sobie na jednorazowy wydatek kilkuset tys. zł na serwery i oprogramowanie. W praktyce model subskrypcyjny oznacza stały, comiesięczny odpływ gotówki, który w perspektywie kilku lat może przewyższyć koszt rozwiązania stacjonarnego. Nie ma tu jednoznacznej odpowiedzi, która opcja jest lepsza. Wszystko zależy od specyfiki przedsiębiorstwa, jego kondycji finansowej i planów rozwojowych.

 

Kwestia bezpieczeństwa danych budzi w branży transportowej szczególne emocje. Badania pokazują, że aż 96 proc. managerów ma wątpliwości dotyczące przechowywania danych w chmurze. Obawy koncentrują się wokół nieautoryzowanego dostępu, możliwości utraty kontroli nad danymi oraz zgodności z przepisami. Paradoksalnie, główni dostawcy chmurowi mogą pochwalić się poziomem dostępności usług rzędu 99,9 proc. czy wyższym – parametrami nieosiągalnymi dla większości firmowych serwerowni. Większość incydentów bezpieczeństwa w polskich firmach transportowych wynika nie z wyrafinowanych cyberataków, ale z przestarzałego oprogramowania, braku aktualizacji czy po prostu awarii sprzętu, którego wymiana była odkładana z powodów finansowych.

Nie można też pominąć kwestii kompetencji. Tylko co piąta firma transportowa dysponuje zespołem zdolnym samodzielnie przeprowadzić migrację do chmury czy wdrożyć nowe rozwiązanie. Reszta musi polegać na zewnętrznych dostawcach, co generuje dodatkowe koszty i uzależnienie. W branży, gdzie 65 proc. firm koncentruje się przede wszystkim na redukcji kosztów, a niemal połowa nie planuje żadnego rozwoju, inwestycje w szkolenia czy budowę zespołów IT często przegrywają z bardziej palącymi potrzebami.

 

Regulacje unijne dodają kolejny wymiar do tego równania. Pakiet Mobilności, eFTI, nowe wymagania dotyczące tachografów – każda z tych regulacji wymaga dostosowania systemów informatycznych. Dla firm korzystających z chmury aktualizacje często odbywają się automatycznie, w ramach subskrypcji. Dla tych z rozwiązaniami stacjonarnymi oznacza to kolejne projekty wdrożeniowe i koszty. Z drugiej strony, niektóre przepisy, szczególnie te dotyczące przechowywania danych osobowych czy lokalizacji serwerów, mogą komplikować korzystanie z globalnych dostawców chmurowych.

W ostatnich dwóch latach do tego równania doszedł element, którego wpływ dopiero zaczynamy rozumieć – sztuczna inteligencja. Eksplozja popularności narzędzi AI, zapoczątkowana przez ChatGPT pod koniec 2022 r., zmieniła sposób myślenia o możliwościach technologii w biznesie. Dla branży transportowej oznacza to nowe perspektywy w optymalizacji tras, prognozowaniu popytu, automatyzacji dokumentów czy obsłudze klienta. Problem w tym, że zaawansowane modele językowe czy systemy uczenia maszynowego wymagają mocy obliczeniowej, na którą stać tylko największych graczy.

Teoretycznie można instalować i trenować modele lokalnie. W praktyce koszt infrastruktury potrzebnej do uruchomienia choćby średniej wielkości modelu przekracza możliwości większości firm transportowych. Pojedyncza karta graficzna zdolna do obsługi zaawansowanych obliczeń kosztuje od kilku do kilkunastu tys. zł, a to dopiero początek. Dochodzą koszty serwerów, chłodzenia, specjalistycznego oprogramowania i – co najważniejsze – zespołu zdolnego to wszystko obsłużyć. Dla firm, które liczą każdą złotówkę i zastanawiają się, czy stać je na wymianę opon w flocie, to abstrakcja.

Dlatego właśnie chmura staje się bramą do świata AI dla przeciętnego przewoźnika. Google Cloud, AWS, Azure czy IBM oferują dostęp do zaawansowanych modeli w formie usługi. Zamiast inwestować miliony w infrastrukturę, można płacić za faktyczne wykorzystanie – za każde zapytanie, każdą analizę, każdą prognozę. To demokratyzacja dostępu do technologii, która jeszcze kilka lat temu była dostępna tylko dla korporacji z działami R&D większymi niż niejedna polska firma transportowa.

Pierwsze implementacje w branży pokazują potencjał. Systemy predykcyjne potrafią przewidzieć awarię pojazdu zanim dojdzie do kosztownego przestoju. Algorytmy optymalizacyjne znajdują trasy oszczędzające paliwo i czas, biorąc pod uwagę setki zmiennych – od aktualnego ruchu po prognozę pogody. Chatboty obsługują zapytania klientów całodobowo, w wielu językach, bez kolejek i przestojów. To nie science fiction, to rzeczywistość dostępna już dziś za ułamek kosztów tradycyjnych rozwiązań.

Oczywiście, nie wszystko jest tak różowe. Modele AI wymagają danych – dużych ilości dobrych jakościowo danych. Firma, która przez lata działała na papierze i Excelu, nie ma czym „nakarmić” algorytmów. Dodatkowo, korzystanie z AI w chmurze oznacza przesyłanie swoich danych biznesowych do zewnętrznych serwerów. Dla niektórych to nieakceptowalne ryzyko, szczególnie gdy w grę wchodzą dane o klientach, trasach czy cenach.

Jest też kwestia zależności technologicznej. Firma, która zbuduje swoje procesy wokół konkretnego modelu AI, dostępnego w chmurze, staje się de facto zakładnikiem dostawcy. Zmiana warunków cenowych, modyfikacja API czy nawet wycofanie usługi może sparaliżować działalność. To ryzyko, którego wielu managerów w branży transportowej, przyzwyczajonych do kontroli nad swoimi aktywami, nie jest gotowych zaakceptować

Mimo to trendy są jednoznaczne. Według McKinsey, do 2030 r. 70 proc. firm będzie wykorzystywać przynajmniej jedną technologię AI, a większość z nich będzie opierać się na rozwiązaniach chmurowych. Dla branży transportowej może to oznaczać przeskok technologiczny – możliwość dogonienia konkurencji bez lat kosztownych inwestycji w badania i rozwój. Pytanie brzmi, czy polska branża TSL, obciążona długami i borykająca się z codziennymi problemami, będzie w stanie wykorzystać tę szansę.

Prognozy rynkowe rysują jednoznaczny trend. IDC przewiduje, że do 2029 r. 83 proc. wydatków na IT będzie kierowanych w stronę rozwiązań chmurowych. Polski rynek chmury, wyceniany obecnie na około 1,2 mld dolarów, ma według analityków wzrosnąć do 29 mld i stanowić 4 proc. PKB do 2030 r. Komisja Europejska zakłada, że trzy czwarte firm będzie korzystać z chmury, Big Data lub sztucznej inteligencji. Liczby te mogą wydawać się abstrakcyjne w kontekście codziennych wyzwań branży transportowej, ale pokazują kierunek, w którym zmierza cały rynek.

Warto jednak pamiętać, że prognozy to nie wyroki. Doświadczenie uczy, że technologie rozwijają się nieliniowo, a branże adoptują je w różnym tempie i zakresie. Model hybrydowy –  łączący elementy rozwiązań chmurowych i stacjonarnych – staje się coraz popularniejszą opcją. Pozwala zachować kontrolę nad kluczowymi danymi, jednocześnie korzystając z elastyczności chmury w mniej krytycznych obszarach. Dla wielu firm transportowych, szczególnie średniej wielkości, może to być optymalne rozwiązanie – kompromis między nowoczesnością a bezpieczeństwem, między kosztami a funkcjonalnością.

Transport pozostaje branżą, w której decyzje muszą być podejmowane szybko, ale ich konsekwencje są długofalowe. Wybór między chmurą a rozwiązaniami stacjonarnymi, między subskrypcją a zakupem, między zależnością od dostawcy a własną infrastrukturą – to nie są decyzje technologiczne. To decyzje biznesowe, które będą kształtować konkurencyjność firm w nadchodzących latach. W branży, gdzie różnicę między sukcesem a porażką często mierzy się w pojedynczych punktach procentowych marży, każdy wybór ma znaczenie. Chmura nie jest ani panaceum na wszystkie problemy, ani zagrożeniem, którego należy unikać. Jest narzędziem, którego wartość zależy od tego, jak zostanie wykorzystane. A to już kwestia indywidualnej strategii każdego przedsiębiorstwa.

---

Andrzej Pawłowski

Od wielu lat pełnił stanowiska dyrektorskie w firmach technologicznych, logistycznych i e-commerce, gdzie odpowiadał za rozwój systemów ERP i TMS. Specjalizuje się w porządkowaniu procesów, ratowaniu trudnych wdrożeń oraz wdrażaniu automatyzacji i narzędzi AI. Prowadzi warsztaty i wykłady dla managerów, pokazując, jak praktycznie wykorzystywać systemy IT i analitykę w zarządzaniu. Łączy doświadczenie z wielu branż, co pozwala mu trafnie diagnozować wyzwania i proponować optymalne rozwiązania w obszarze operacji i rozwoju biznesu.