AI przyspiesza rozwój tras, lecz logistyka nadal wygrywa z modelem
Rozwój narzędzi do planowania tras coraz częściej odbywa się z pomocą agentów AI. Nie rozwiązuje to jednak podstawowego problemu automatyzacji transportu: trasa uznana za optymalną w systemie może nie odpowiadać warunkom panującym w terenie.
Badanie przeprowadzone przez Kardinal od 1 lipca do 8 września 2026 r. objęło deweloperów, dyrektorów technologicznych i liderów zespołów technicznych. 35% respondentów korzysta z agenta AI codziennie, a 23% robi to sporadycznie. Najczęściej wskazywano Claude Code, przed GitHub Copilotem; większość użytkowników łączy kilka narzędzi.
Algorytm nie widzi całej operacji
56% badanych uznało rozbieżność między trasą zaplanowaną a realnymi warunkami pracy za najważniejsze wyzwanie. Kolejne miejsca zajęły wydajność i czas obliczeń (47%) oraz zmieniające się wymagania biznesowe (43%). 39% uczestników ma trudność z oceną, czy wyznaczona trasa jest rzeczywiście dobra.
Dla zakładów przemysłowych i operatorów dostaw oznacza to, że sama moc obliczeniowa nie wystarczy. Model musi uwzględniać między innymi okna czasowe, dostępność ramp, wymagania pojazdów chłodniczych oraz przyzwyczajenia odbiorców. Pominięcie takich danych może sprawić, że rozwiązanie efektywne matematycznie będzie trudne do wykonania.
Własne oprogramowanie nie daje automatycznej przewagi
56% zespołów stworzyło narzędzie we własnym zakresie. Arkusze kalkulacyjne nadal wykorzystuje 31% respondentów, dokładnie tyle samo co gotowe oprogramowanie lub API. Podejścia te często współistnieją: niemal połowa zespołów rozwijających własny system korzysta również z innego rozwiązania.
Nie zmienia to jednak skali problemu. Niedopasowanie do warunków terenowych zgłasza 51% zespołów in-house i 50% pozostałych. Utrzymanie własnego systemu również wymaga zasobów: 35% użytkowników mówi o regularnych pracach konserwacyjnych, a 18% o dużym obciążeniu wymagającym dedykowanych osób. Tylko 12% ocenia wysiłek jako niemal zerowy.
Znaczenie ma także przejrzystość oferty. 65% badanych zdecydowanie zniechęca brak publicznego cennika, a 26% nie chce nawet oceniać takiego produktu. Najczęściej wskazywane ryzyko to niekontrolowany wzrost rachunku (41%). Zdaniem Kardinal przewaga nie wynika dziś z samego algorytmu, lecz z jakości odwzorowania rzeczywistych ograniczeń. Bez tego „optymalna” trasa pozostaje jedynie wynikiem modelu.
