AI už využívá polovina logistických firem. Ve skladech ale chybějí lidé, kteří s ní umějí pracovat

Umělá inteligence se v logistice rychle zabydluje. Podle nové studie německého sdružení Bitkom ji prakticky využívá 51 procent logistických firem, zatímco v roce 2022 to bylo 22 procent. Více než polovina podniků však zároveň přiznává, že jim chybějí znalosti potřebné k jejímu zapojení do provozu. Pro e-shopy tak vyvstává otázka, jak nové nástroje dostat z obrazovek do každodenní práce skladu.

Německý průzkum mezi 502 logistickými firmami ukazuje, že zájem o AI už není omezený na úvahy o budoucnosti. Dalších 22 procent podniků její nasazení plánuje a 14 procent o něm diskutuje. Celkem je tak umělá inteligence tématem pro 87 procent dotázaných firem. Současně 54 procent uvádí, že jim chybí odbornost k tomu, aby ji dokázaly začlenit do logistických procesů. Čísla vypovídají o německé logistice jako celku, nikoli přímo o českých e-shopech. Podobnou otázku si ale musí položit každý obchodník, který chce technologie využít ve svém skladu: kdo s jejich doporučením bude pracovat a jak pozná, že je správné?

Rychlejší rozhodnutí při běžné práci

Ve skladu e-shopu vznikají během dne stovky drobných rozhodnutí. V jakém pořadí připravovat objednávky, kdy upozornit na neobvyklou chybu, jak si poradit s náhlým náporem práce. Právě zde může mít software schopný vyhodnocovat provozní data praktické využití. Aby však jeho návrhy pomáhaly, musejí odpovídat tomu, co se na skladové ploše skutečně děje.

„Pro zákazníka je důležité, aby dostal správné zboží a objednávka odešla včas. Jestli za hladkým průběhem stojí zkušený pracovník, dobře nastavený systém nebo jejich kombinace, nemusí řešit. Pro nás je podstatné hledat místa, kde technologie lidem práci usnadní a kde je naopak nutná jejich kontrola. Doporučení systému má smysl jen tehdy, když je pracovník umí zasadit do konkrétní situace,“ říká Adam Rožánek ze specializovaného e-shopu Trenýrkárna.cz.

U sortimentu, jakým je spodní prádlo, rozhodují při přípravě objednávky i zdánlivé maličkosti: správná velikost, barva nebo konkrétní varianta výrobku. Technologie může pracovníkovi pomoci rychleji najít potřebné informace či upozornit na nesrovnalost. Sama o sobě však nezaručí, že zboží v balíku odpovídá objednávce. Rozhodující je celý postup od přijetí objednávky po její kontrolu před odesláním.

Školení se zatím netýká každého

Průzkum Bitkomu ukazuje také rozdíl mezi zaváděním AI a přípravou zaměstnanců. Školení k umělé inteligenci nabízí 73 procent dotázaných logistických firem. Pouze osm procent je ale poskytuje všem pracovníkům; další podniky školí většinu lidí nebo jen vybrané zaměstnance. Čtvrtina firem zatím žádná školení AI nenabízí.

Pro sklad přitom může být důležité, aby zaměstnanci rozuměli i základním hranicím systému. Potřebují vědět, odkud se doporučení bere, kdy si mají údaj ověřit a na koho se obrátit, pokud se informace rozcházejí se skutečností. Nemusí se z nich stát odborníci na vývoj AI. Musejí však mít možnost rozpoznat situaci, v níž by automaticky přijatý návrh mohl způsobit chybu.

„Když systém navrhne postup, člověk ve skladu musí vědět, co tím získá a kdy má zpozornět. To se nedá vyřešit pouze pořízením další aplikace. Nejdřív je potřeba rozumět samotné práci, dobře popsat opakující se problémy a potom zaměstnancům ukázat, jak jim nástroj pomůže v praxi. Jinak bude technologie složitější než úkol, který měla usnadnit,“ doplňuje Adam Rožánek z Trenýrkárna.cz.

Úspěch se pozná na chybách i ušetřeném čase

Podle německých respondentů může AI přinést úspory při interních procesech: věří tomu 57 procent firem. Dalších 55 procent ji vnímá jako možnou pomoc při nedostatku pracovníků. Jde ovšem o očekávání dotázaných podniků, nikoli o změřený výsledek jejich nasazení AI.

„Při hodnocení konkrétního nástroje proto dává smysl sledovat jednoduché provozní otázky. Ušetří zaměstnancům čas při hledání informací? Pomůže odhalit chybu dříve, než objednávka opustí sklad? Zvládnou se s ním noví pracovníci rychleji zorientovat? A nevytváří naopak práci navíc tím, že musejí jeho návrhy opakovaně opravovat? Právě odpovědi z běžného provozu ukážou, zda má AI ve skladu skutečný přínos,“ říká Michal Černý ze společnosti Audiopro.

Německá studie zachycuje rychlý nástup technologie, ale také nedostatek lidí, kteří ji umějí začlenit do práce. Pro e-shop proto nemusí být prvním krokem velký technologický projekt. Může jím být přesně pojmenovaný problém, na kterém půjde ověřit, zda nový nástroj pomáhá zaměstnancům i zákazníkům.