W gąszczu newsów, które zalewają rynek nie tylko transportowy, ale i biznesowy, sztuczna inteligencja (SI) jest postrzegana jako Game Changer w ostatnim roku, ale także jako zagrożenie dla standardowego i tradycyjnie prowadzonego biznesu. Nawet największe współczesne autorytety bądź biznesmeni zaczynają ostrzegać przed „niebezpieczeństwem” płynącym ze strony SI i apelują o wstrzymanie jej rozwoju, bo nikt z nas nie jest w stanie przewidzieć konsekwencji zastosowania tego w praktyce.
Czy mamy się czego bać? Czy jesteśmy w stanie zapanować nad algorytmem i jak zmieni to obraz naszej branży i działania poszczególnych podmiotów? Zastanówmy się więc, jak działa algorytm i sztuczna inteligencja
Inteligencja a pani Grażynka
– Kochanieńka, weź ściągnij mnie do kraju, bo wiesz – mam dentystę w piątek rano i przymierzam nowe zęby – możesz to dla mnie zrobić, Grażynko?
Jak często podobne pytania słyszą nasi dyspozytorzy i jak – dla wspólnego dobra i dobrych relacji z kierowcami – zgadzaliśmy się na szybsze ściągnięcie? Tak naturalny aspekt, który my rozumiemy, który jesteśmy w stanie pamiętać i rozumieć, bo wiemy, jak to jest chodzić z bólem zęba czy też jako chory człowiek albo czekający na wizytę u specjalisty, przekłada się na naszą inteligencję emocjonalną, której na tę chwilę SI nie rozumie, nie odczuwa i nie uwzględnia w swojej pracy.
Pokrótce, dla algorytmu wszystko (jak to w IT) przyjmuje wartości 0 albo 1, gdzie np. 0 oznacza, że czegoś nie można, a 1, że można. Jeśli więc algorytm będzie miał zapis, że pojazd ma jechać 90 godzin w 2 tygodnie i zgodnie z prawdą będzie miał zapis, że np. po czwartku będzie to tylko 75 godzin, sam z siebie zdecyduje, że nie powinien (inaczej niż pani Grażynka) pozwolić na niewykorzystanie zasobów (dla SI Kierowca, Zestaw, Ładunek to po prostu zmienne do obliczania) i być może odpowiedź naszej wirtualnej Grażynki byłaby negatywna: „Niestety, ale wykorzystaliśmy tylko 83 proc. zasobów; aby móc powrócić do kraju, potrzebujemy wykorzystać zasoby na poziomie minimalnym ok. 92 proc.” (to oczywiście uproszczenie, ale dla algorytmu wszystko jest matematyką). I tak, jeśli będziemy mieli niezaplanowane sytuacje, zapewne utrudni to działanie SI, ale ona szybko będzie się uczyć i być może wyeliminuje niepewność w zarządzaniu zasobami – przynajmniej ludzkimi.
Jak SI przemodeluje kadry?
Wyobraźmy sobie naszego dyspozytora – ma np. 15 pojazdów, którymi się opiekuje, kierowców, którzy w tych pojazdach siedzą i ładunki (z wewnętrznej bądź zewnętrznej giełdy ładunków), które przyporządkowuje dla danego pojazdu. Tak wygląda w praktyce większość operacji w firmie transportowej i tylko od percepcji naszego dyspozytora (pani Grażynki) zależy, czy będzie miała tych pojazdów więcej niż 15 i do ilu będzie w stanie się doliczyć? Czy to będzie 30, czy może tylko 20? A teraz spójrzmy na naszą SI. Ile pojazdów chcemy jej powierzyć? Jakie warunki musi spełnić pojazd? Minimalny dolot? Który z pojazdów jest najbliżej? Ile ma jeszcze czasu jazdy? Wszystkie te pytania, które dyspozytorom spędzają sen z powiek, dla SI są tylko prostymi elementami matematyki i dlatego też szybko będą w stanie przemodelować również zasoby. Ona niestety widzi więcej ruchów niż my, chyba że jesteśmy arcymistrzem szachowym, to może jeszcze na jej wczesnym etapie rozwoju jesteśmy w stanie się z nią równać.
Jak? Proste – policzenie dla człowieka i dobranie odpowiednich narzędzi to czas na poszukiwanie rozwiązania (tu SI wygrywa, bo liczy kilka tysięcy rzeczy na raz) i w tym wypadku, nawet jeśli wykorzystamy naszą panią Grażynkę, to zamiast zajmować się 30 pojazdami, będzie mogła podjąć decyzję nawet dla 100 czy 200 pojazdów (w zależności od stopnia rozwoju algorytmu) i ogromna większość z nich będzie właściwa. Dlaczego? Bo będzie dobrze policzona i ograniczona tylko warunkami, które sobie w przedsiębiorstwie sami zadaliśmy. Czy dla SI jest różnica, czy ma szukać w promieniu 20 czy 30 km? Nie. Albo sprawdzenie, który kierowca jest z pełnym czasem? Już jest. Dlatego przynajmniej zasoby dyspozytorów będą mocno zagrożone, pod warunkiem oczywiście, że będziemy potrafili zbudować algorytm. A kto i jak może właściwie zbudować algorytm, który napędzi SI i jej macierz decyzyjną?
Duże podmioty
Jeszcze kilka lat temu triumf święciło pojęcie „Control Tower” w transporcie, gdzie miały w jednym miejscu zapadać decyzje dotyczące ładunków, transportów, dyspozycyjności. W praktyce, poza szumnie brzmiącymi nazwami, niestety nic z tego nie wynikało. Nawet nie pamiętam, czy gdziekolwiek mamy do czynienia z jednym dobrym wdrożeniem „Control Tower”. Najbliżej jest oczywiście firma na „A”, która wystawia swoje ładunki na wewnętrznej giełdzie dla podmiotów np. w całej Europie, ale to i tak nie oni decydują, która z firm zgłosi się po ładunek, a jedynie mogą zatwierdzić te, które po te ładunki się zgłoszą. Co więc czeka duże podmioty?
Wyobraźmy sobie dużą firmę, która posiada swoje serwery na peryferiach Wspólnoty Europejskiej (np. Litwa albo Dania), która ma dostęp do bardzo dużej ilości swoich danych: ładunki historyczne i ich cena, podpisane kontrakty z klientami, ładunki wpadające do systemu w całej Europie, pojazdy do dyspozycji wraz z pełną informacją (czas pracy, czas powrotu do bazy, kraj operowanego pojazdu, lokalizacja). Obecnie w tej firmie pracują dyspozytorzy w 140 oddziałach na terenie całej UE i obsługują np. 12 tys. pojazdów własnych i około 5 tys. pojazdów podwykonawców. Czy „Control Tower” jest w stanie przejąć zarządzanie z poziomu SI? Ilu będzie wymagała ludzi, którzy będą zarządzać całościowo transportem w miejsce tych zatrudnionych w oddziałach? Jak będzie wyglądało takie zarządzanie i czy szybko się nauczy, jak wyglądać ma wzorcowe prowadzenie auta? Dla mnie najbliższa dekada pokaże, że przy rozwijającej się SI przetasowania w tej grupie zawodów będą najszybsze i najbardziej efektywne i nikt nie powinien się temu dziwić, dlatego jeśli pracujesz dla dużych przewoźników, sprawdź, czy jest tam dla Ciebie miejsce.
Małe i średnie firmy – pułapka średniego rozwoju
Niestety inwestycja w sztuczną inteligencję i rozwój algorytmów są względnie drogie, dlatego mniejsze podmioty mają mniejsze możliwości. To one staną się głównie zapleczem pomocowym dla dużych podmiotów i, o ile nie przeskoczą pewnego progu rozwojowego, może to być dla nich „pułapką średniego rozwoju”. Nie będą mieli możliwości wskoczyć do tej wyższej ligi, nie oferując kompleksowych rozwiązań (jak te duże firmy) i ich zarządzanie będzie tylko modelowym rozwiązaniem, ograniczającym zasoby składające się z naszych pań Grażynek, którym po prostu ułatwi się życie, natomiast będzie ich w tym czasie dużo mniej. Ale pocieszmy się, że i tak więcej niż z wykorzystaniem algorytmu „Control Tower” u dużych podmiotów. Finalnie może się okazać, że przy dyspozycji w dużych firmach pracuje podobna liczba dyspozytorów co w tych małych, które nie będą miały możliwości rozwoju SI na taką skalę jak te duże.
Klienci
Tymi, którzy mogą czuć się wygrani, będą duzi klienci. To oni (wzorem wspomnianej wcześniej firmy na „A”) będą mogli rozbudować swoją bazę podwykonawców, a nawet zaproponować firmom z sektora MSP przejęcie gestii spedytora dla wspólnych korzyści, a jako podmioty duże będą względnie bezpieczni finansowo. Tylko pamiętać musimy, że mając takie monopole, klient taki może zmienić warunki w sposób drastyczny, by w którymś momencie wyeliminować niepotrzebnych podwykonawców. Niemożliwe? Ja pamiętam, jak jeden z większych na świecie kurierów stanął w obliczu głębokiego kryzysu, gdy jeden z jego klientów sam rozpoczął działania na poziomie dystrybucji kurierskiej i omal nie przewrócił tego pierwszego, mimo że ten również był i jest firmą globalną. Oczywiście spowoduje to też, że do tych klientów będą przychodzić kolejni chętni, by dołączyć do sprawnie działającego mechanizmu.
Na szczęście pozostaną nam mali i średni klienci, którzy działając na rynku nieglobalnym będą w dalszym ciągu mało łakomym kąskiem dla „tych dużych”, ale za to będą się dla nich liczyły relacje bezpośrednie i tych „z trudem” wyrwiemy z matrixa i algorytmu, o ile oczywiście będziemy mieli narzędzia do zarządzania nimi i nie padną one ofiarą tych „Wielkich od Algorytmów”.
Biznes
A kto może paść? Firmy oferujące usługi giełdowe (moim zdaniem: podstawowy kąsek dla tych dużych), operatorzy systemów informatycznych klasy Transport Management Systems i T&T oraz ci, którzy świadczą usługi okołotransportowe. Już za mniej więcej rok wchodzą nowe obostrzenia dotyczące cyfryzacji danych (eCMR i eFaktura), a więc cały obrót właściwie będzie zdigitalizowany. Jeśli dodamy do tego informacje, którymi obecnie zarządzają giełdy transportowe (kto, z kim i gdzie jeździ albo co wystawia), mamy już pełną macierz ładunków, które są do udźwignięcia i kto inny, jak nie SI może nam to sprawnie przeanalizować i działać zgodnie z założeniami algorytmu?
Przejmie więc ona zarówno zarządzanie ładunkami (pod auspicjami giełd albo już nowego właściciela), procesem realizacji zlecenia, fakturowania, windykacji, a także rozliczaniem pracy kierowców etc., o ile postępująca digitalizacja i dane będą w jakiś sposób dostępne. Dlatego ci, którzy się już dzisiaj cieszą, niech pamiętają, że również te biznesy mogą być zagrożone i również te „miejsca pracy” mogą podlegać ograniczeniom.
Administracja rządowa
Ci, którzy zapewne będą się cieszyć – to strona rządowa. I to zarówno w kraju, jak i na wyższym poziomie. Już dzisiaj wiemy, że będziemy mieli macierz, na której będziemy mieli informacje o ładunkach (e-CMR), pojazdach i kierowcach (etachografy z GPS i konsekwencje Pakietu Mobilności) oraz e-Faktury jako element dystrybucji należności podatkowych. I wzorem Mateusza Morawieckiego możemy powiedzieć, że Rządy będą się chwalić, iż nawet mysz im się nie prześlizgnie i będą mieli pełną informację, a co za tym idzie, będą wiedzieli, jakie są należności podatkowe z tytułu opłat, a także będą wiedzieć, gdzie i jakie powinny być wpływy dodatkowe z opłat drogowych, internetowych itd.
To sprawi, że poza dużymi podmiotami administracja rządowa będzie najbardziej wygrana, o ile oczywiście megabiznes nie znajdzie sposobu na optymalizacje swoich przychodów i należności podatkowych, ale widząc, w którą stronę idzie proces fiskalizacji (podatki bezpośrednie, zamiast pośrednich), rządy będą w stanie utrzymać swoje wpływy z tytułu należności dla nich i sukcesywnie domykały wrota strumienia należności fiskalnych.
IT i rozumienie procesów
Mamy przed sobą dwie dekady, w których informatycy i pracownicy rozumiejący procesy mają ostatnią chwilę na to, by pokazać swoją przydatność. Przydatność jako administratorzy, bo uczący się szybko algorytm będzie coraz mniej ich potrzebował. Ale póki co, kiedy na rynku jest jeszcze dużo zmiennych nieopanowanych przez BigData, te dwie grupy będą w pewnym stopniu uczestniczyć w kreowaniu i zasilaniu algorytmu w zmienne. Dlatego jeśli pracujesz jako spedytor, dyspozytor, zajmujesz się zarządzaniem flotą, zastanów się, czy nie powinieneś szukać swojej ścieżki właśnie w tym kierunku. Bo złośliwi mówią, że póki co bezpieczna jest jedna grupa, ale to się może zmienić, jeśli podejmiemy jedną decyzję – że to zmieniamy. O kim mowa?
Kierowcy
Czy rzeczywiście to jest grupa najbezpieczniejsza? Moim zdaniem nie. Współcześnie już jesteśmy gotowi, by zastąpić kierowców przez autonomiczne pojazdy, sterowane przez algorytmy i nadzorowane z poziomu SI. Jak to możliwe? Na dzisiaj tylko i wyłącznie kwestie etyczne ograniczają nas w tym zakresie. Ale jeśli wszędzie będzie algorytm i działania na jego podstawie pokażą, że można obyć się bez tego „zbędnego elementu”, jakim jest kierowca, to i ta grupa zacznie być marginalizowana. A kiedy to się może stać? Kiedy z przyczyn „ekonomicznych” ktoś wygra z etyką. Wyobrażam sobie, że przyszły prezydent USA dostaje informacje – Panie Prezydencie, Chińczycy wprowadzili prawo o pojazdach autonomicznych i dopuszczają je do poruszania się po drogach. Albo dopuścimy do tego samego albo oni wygrają wyścig ekonomiczny z Ameryką. Co robimy?
Myślę, że będzie to wystarczający argument, by złamać zasady etyczne. Podobnie było przecież z kamerami, śledzeniem maili, telefonów, transferów bankowych i wielu innych dóbr, które w ostatnim czasie uległy cyfryzacji. Kierowcy już przecież protestowali przeciwko takim rozwiązaniom (choćby strajki w USA po dopuszczeniu do testów drogowych pierwszych pojazdów autonomicznych). A wtedy nie było jeszcze sztucznej inteligencji.
Czy jest się czego bać? Elon Musk, który w nowych technologiach czuje się jak ryba w wodzie, uważa, że tak. Ja, przyznam szczerze, z punktu widzenia mojego wieku, doświadczenia i zmian, które obserwuję od kilkudziesięciu już lat, również jestem sceptyczny. Oczywiście, małe firmy są motorem napędowym gospodarki, ale one mogą być podwykonawcami dla sztucznej inteligencji i jej algorytmów o tyle, o ile spełnią warunki, które uwzględniają algorytmy. A co z tymi, co nie spełnią? Elon Musk mówi, by zatrzymać rozwój SI, bo być może świat nie jest gotowy na jej nadejście.
Artykuł ukazał się w wydaniu 3/2023 czasopisma Transport Manager
AUTOR:
Beniamin Matecki
niezależny ekspert logistyczno-transportowy
