Sztuczna inteligencja zwiększa wydajność i zmienia modele pracy w magazynach

Cambridge, MA, 27 listopada 2025. W miarę jak detaliści przygotowują się do corocznego wzrostu sprzedaży z okazji Black Friday, nowy raport opracowany przez Mecalux i Intelligent Logistics Systems Lab (ILS) – laboratorium Centrum Transportu i Logistyki Instytutu Technologicznego Massachusetts – pokazuje, że magazyny obsługujące globalne łańcuchy dostaw wkroczyły w nową erę, w której dominuje sztuczna inteligencja. Badanie, oparte na odpowiedziach udzielonych w ankiecie przeprowadzonej wśród ponad 2000 specjalistów ds. łańcucha dostaw i magazynowania z 21 krajów, pokazuje, że sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe nie są już narzędziami eksperymentalnymi, lecz motorami produktywności i precyzji oraz ewolucji siły roboczej.

Ponad 9 na 10 magazynów korzysta już z jakiejś formy sztucznej inteligencji lub inteligentnej automatyzacji, co oznacza, że technologie te osiągnęły w tym obszarze wysoką dojrzałość w zaskakującym tempie. W przeszło połowie organizacji, zwłaszcza dużych firm posiadających liczne obiekty i złożone sieci logistyczne, procesy są już w znacznym stopniu lub w pełni zautomatyzowane. Magazyny mają już dawno za sobą pojedyncze testy pilotażowe i coraz częściej wykorzystują sztuczną inteligencję w codziennej pracy, m.in. w takich zadaniach jak przygotowywanie zamówień, optymalizacja zapasów, konserwacja urządzeń, planowanie pracy oraz monitorowanie bezpieczeństwa.

Dane dowodzą, że firmy posiadające inteligentne magazyny, przewyższają konkurencję pod względem produktywności, dokładności i elastyczności. Przedsiębiorstwa inwestujące w sztuczną inteligencję są nie tylko szybsze, ale także dysponują większą odpornością i przewidywalnością, co pozwala im skuteczniej radzić sobie ze zmiennością i lepiej się przygotować na szczyt sezonu.
– twierdzi Javier Carrillo, dyrektor generalny Mecaluxu.

Badanie pokazuje również, że inwestycje w sztuczną inteligencję zwracają się szybciej, niż przewidywano. Większość firm przeznacza na przedsięwzięcia związane ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym od 11 do 30% swoich budżetów na technologie magazynowe, a inwestycja zwraca się średnio w ciągu 2 – 3 lat. Tak szybka stopa zwrotu wynika z mierzalnych efektów: dokładniejszego zarządzania zapasami, wyższej wydajności procesów, poprawy efektywności pracy i ograniczenia liczby błędów. Do inwestycji tych skłaniają również oszczędności w zakresie kosztów operacyjnych, oczekiwania klientów, niedobory kadrowe, cele w obszarze zrównoważonego rozwoju oraz presja konkurencyjna, co oznacza, że wartość sztucznej inteligencji wykracza daleko poza samą automatyzację. Wszystko to zaś sprawia, że firmy bardziej koncentrują się na długoterminowych i bardziej kompleksowych projektach niż na drobnych, pojedynczych eksperymentach.

Mimo szybkich postępów przedsiębiorstwa nadal napotykają wyzwania przy wdrażaniu AI.

Najtrudniejsza jest końcowa faza wdrażania: płynna integracja ludzi, danych i analityki z istniejącymi systemami. Główne bariery dotyczą takich aspektów jak wiedza techniczna, integracja systemów, jakość danych oraz koszt wdrożenia, co pokazuje, jakiego nakładu pracy wymaga połączenie nowoczesnych narzędzi z dotychczasowymi rozwiązaniami. Jednocześnie wiele firm deklaruje, że posiada solidne fundamenty w zakresie zarządzania danymi i prowadzenia projektów, a kluczowymi katalizatorami dalszego rozwoju są odpowiednie narzędzia, jasne strategie, większe budżety i bardziej doświadczony personel.
– zauważa dr Matthias Winkenbach, dyrektor laboratorium ILS.

Raport rozwiewa także obawy dotyczące zastępowania pracy ludzkiej zautomatyzowanymi rozwiązaniami. Okazuje się bowiem, że sztuczna inteligencja nie tylko nie wypiera siły roboczej, ale wręcz zwiększa produktywność i satysfakcję z pracy oraz stwarza nowe możliwości zatrudnienia. Przeszło trzy czwarte ankietowanych organizacji odnotowało po wdrożeniu sztucznej inteligencji wzrost wydajności i zadowolenia swoich pracowników, a ponad połowa zadeklarowała, że zwiększyła liczbę miejsc pracy. We wszystkich obszarach powstają nowe stanowiska – dla specjalistów ds. sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego, automatyzacji, usprawniania procesów oraz analityki danych – co sugeruje, że inteligentna automatyzacja rozszerza, a nie ogranicza rolę człowieka w procesie magazynowym.

Niemal wszystkie ankietowane przedsiębiorstwa planują rozszerzyć wykorzystanie sztucznej inteligencji w ciągu najbliższych 2 lub 3 lat. Aż 87% z nich przewiduje zwiększenie budżetu na sztuczną inteligencję, natomiast 92% już wdraża bądź planuje nowe projekty w tej dziedzinie. Raport wskazuje, że kolejne wyzwanie będzie dotyczyło technologii wspomagających podejmowanie decyzji, zwłaszcza generatywnej sztucznej inteligencji. Firmy bowiem postrzegają genAI jako obecnie najbardziej wartościową metodę usprawniającą pracę obiektów logistycznych, wymieniając takie jej zastosowania jak automatyczne tworzenie dokumentów, optymalizacja układu magazynu, projektowanie procesów oraz generowanie kodu do automatyzacji systemów. W miarę rozwoju tych możliwości sztuczna inteligencja będzie wspierać coraz więcej magazynów w przechodzeniu od analizy predykcyjnej do automatyzacji pracy.

Tradycyjne uczenie maszynowe zapewnia bardzo dużą skuteczność w przewidywaniu problemów, natomiast generatywna sztuczna inteligencja ułatwia projektowanie rozwiązań. Dlatego firmy uznają ją dziś za najbardziej wartościową technologię. Jej namacalne korzyści przekładają się na bardziej płynne, szybsze i niezawodne funkcjonowanie systemów.
– zauważa dr Winkenbach.

Autorzy badania podkreślają, że w przededniu Czarnego Piątku magazyny obsługujące zamówienia w tym najbardziej intensywnym w całym roku okresie nie tylko automatyzują swoje procesy, ale wręcz przekształcają się w inteligentne systemy. Dzięki sztucznej inteligencji, która zwiększa wydajność, wspiera pracowników oraz stwarza nowe możliwości w globalnych sieciach, najbliższe lata w logistyce zapowiadają się jeszcze bardziej obiecująco pod względem integracji danych i procesu podejmowania decyzji.

Źródło: Mecalux