Materiały dla mediów

Technologia zmienia się zdecydowanie szybciej niż organizacje uczą się wykorzystywać jej potencjał. Dotyczy to niemal wszystkich rozwiązań opartych na algorytmach sztucznej inteligencji. Znacznie łatwiej jest podjąć decyzję o zakupie narzędzia AI niż uświadomić tym, którzy dokonują jego implementacji, jakich kompetencji wymaga wdrożenie i jakie pozwala rozwinąć.

Technologia jako strategia a nie projekt

Przyzwyczailiśmy się do postrzegania implementacji technologicznych przede wszystkim jako projektów. Rozmawiamy o harmonogramach, integracjach systemów czy zwrocie z inwestycji. Dotykamy też zmiany, która obejmuje sposób podejmowania decyzji, zarządzanie procesami operacyjnymi oraz wykorzystywanie danych w organizacjach. Oznacza to konieczność pracy w środowisku wykorzystującym coraz większe strumienie danych, rozumienia zależności pomiędzy procesami biznesowymi a operacyjnymi oraz umiejętności oceny wartości rekomendacji dostarczanych w danym systemie. Rozwiązania wykorzystujące sztuczną inteligencję nie są więc tylko projektem technologicznym, a stają się elementem strategii biznesowej. Natomiast znacznie rzadziej zastanawiamy się nad tym, jakie kompetencje powstają przy okazji ich wdrażania i jak zmieniają one sposób funkcjonowania organizacji i jej kultury pracy. Z perspektywy przedsiębiorstw może to być jedna z najistotniejszych wartości obecnej transformacji technologicznej. W tym kontekście warto zwrócić uwagę, że technologie wdrażane dzisiaj, takie jak cyfrowy bliźniak floty, będą za kilka lat rozwiązaniami powszechnie dostępnymi, a przewagę zdobędą niekoniecznie firmy, które jako pierwsze kupią narzędzie AI, ale te, które jako pierwsze nauczą się wykorzystywać je w codziennych decyzjach operacyjnych.

Wyraźnie widać to w przypadku cyfrowych bliźniaków floty, wykorzystywanych w zarządzaniu transportem drogowym, opartych na AI. Ich potencjał nie sprowadza się wyłącznie do możliwości szybkiej integracji i przetwarzania danych. Zmieniają one sposób zarządzania organizacją. Pozwalają analizować skutki określonych decyzji jeszcze przed ich podjęciem, modelować scenariusze operacyjne i wspierać procesy w czasie rzeczywistym. Jednakże technologia pozostaje tu wyłącznie narzędziem i ostateczna odpowiedzialność za jej wykorzystanie oraz decyzje nadal pozostają po stronie człowieka. Niestety, to właśnie dlatego też wdrożenia nowych rozwiązań bardzo często postrzegane są jako dodatkowy obowiązek operacyjny. Tymczasem stają się one procesem budowania i rozwoju dodatkowych kompetencji ludzi odpowiedzialnych za wykorzystanie nowego potencjału. Przy czym kompetencji tych nie należy sprowadzać wyłącznie do znajomości konkretnego rozwiązania technologicznego. Chodzi tutaj o umiejętności rozumienia procesów biznesowych funkcjonujących w środowisku wspieranym przez AI, np. porównywanie scenariuszy operacyjnych, ocena jakości rekomendacji systemu oraz rozumienie kompromisów między kosztami, wykorzystaniem floty i SLA (Service Level Agreement).

Bądź pierwszy na rynku

Zmiana ta znajduje swoje odzwierciedlenie w najnowszych raportach dotyczących kompetencji na rynku pracy. Z raportu World Economic Forum „The Future of Jobs Report 2025”[1] wynika, że 63 proc. pracodawców wskazuje niedobór kompetencji jako główną barierę utrudniającą transformację organizacji w perspektywie lat 2025-2030. Wśród najszybciej rosnących kompetencji wymieniane są m.in. analityczne myślenie, praca z AI i Big Data oraz technologiczna biegłość (technological literacy). Warto zauważyć, że raport nie ogranicza się do kompetencji technologicznych. Wśród najbardziej pożądanych umiejętności znajdują się również elastyczność działania, kreatywne myślenie oraz uczenie się przez całe życie. Pokazuje to wyraźnie, że zmiana kompetencyjna zachodząca obecnie w organizacjach ma charakter znacznie szerszy niż jedynie rozwój kompetencji cyfrowych. Podobne wnioski płyną z raportu OECD „AI and Skills”[2], który zwraca uwagę na rosnące znaczenie kompetencji komplementarnych wobec sztucznej inteligencji. Obejmują one m.in. krytyczne myślenie, rozwiązywanie problemów, podejmowanie decyzji oraz zdolność do efektywnego wykorzystywania nowych technologii w środowisku pracy. Interesujących obserwacji dostarcza również raport OECD „Artificial Intelligence and the Changing Demand for Skills in the Labour Market”[3], wskazujący na wzrost znaczenia kompetencji poznawczych, pozwalających łączyć rozumienie procesów biznesowych z umiejętnością wykorzystania nowych rozwiązań technologicznych. A te można zdobyć, będąc otwartym na potencjał, który wnoszą ze sobą implementacje innowacyjnych rozwiązań.

Warto więc spojrzeć na obecne wdrożenia nowych technologii z szerszej perspektywy. Przewagę zyskają bowiem ci, którzy jako pierwsi zdobędą kompetencje do zarządzania procesami operacyjnymi wspieranymi przez AI. Za kilka lat dostęp do rozwiązań wchodzących dziś na rynek nie będzie już wyróżnikiem, ale kompetencje zdobyte podczas ich wdrażania pozwolą pracownikom lepiej odnaleźć się w środowisku coraz silniej wspieranym przez AI, niezależnie od stanowiska i wieku.

[1] https://reports.weforum.org/docs/WEF_Future_of_Jobs_Report_2025.pdf

[2] https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2026/06/ai-and-skills_8dbed5fe/f843b352-en.pdf

[3] https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2024/04/artificial-intelligence-and-the-changing-demand-for-skills-in-the-labour-market_861a23ea/88684e36-en.pdf

Plik pdf do pobrania: Pierwsi będą mieli przewagę_komentarz _drKatarzynaMarczuk_ALEET_29072026

Jak w takich warunkach rozwijać biznes transportowy i czy można zwiększyć jego rentowność? Odpowiada i komentuje dr Katarzyna Marczuk, CEO Aleet, polskiej firmy technologicznej tworzącej rozwiązania do zarządzania transportem w oparciu o AI.

Według Zrzeszenia Międzynarodowych Przewoźników Drogowych, tylko w pierwszym kwartale tego roku swoją działalność zamknęło ponad 800 polskich firm transportowych mających licencję wspólnotową[1]. Rentowność sektora została praktycznie wyczerpana, a zdolność do utrzymania płynności finansowej gwałtownie maleje. Branża usilnie poszukuje rozwiązań, które poprawią sytuację rynkową jej przedsiębiorców. Z apeli i dyskusji przedstawicieli organizacji branżowych i firm przewozowych wynika, że oczekują oni zmian legislacyjnych, które poprawią warunki prowadzenia działalności tak jak np. zwrot części akcyzy od paliwa, wprowadzenie maksymalnych terminów płatności oraz inne kwestie związane z płynnością finansową i kosztami pracy. Co zwraca tutaj uwagę, to, że dyskusja o  przyszłości transportu coraz częściej sprowadza się wyłącznie do kwestii regulacyjnych. A to przecież tylko jeden z kierunków, bo regulacje prawne z pewnością ograniczą jakąś część problemów, ale nie są w stanie same w sobie zwiększyć efektywności operacyjnej przedsiębiorstw.

To jest szczególnie istotne w sektorze usług, w którym o wyniku finansowym nie decyduje jedna strategiczna decyzja, lecz tysiące codziennych wyborów operacyjnych. Planowanie tras, dobór pojazdów do zleceń, organizacja czasu pracy kierowców, zarządzanie załadunkami czy przestojami – każda z tych decyzji ma wpływ na rentowność przewozu. W praktyce oznacza to, że nawet niewielkie nieefektywności powielane każdego dnia mogą w skali miesiąca lub roku przesądzać o wyniku finansowym całego przedsiębiorstwa. Zarządy firm widzą końcowy wynik finansowy, ale często nie mają możliwości szybkiego wskazania, które procesy, pojazdy, kontrakty czy zdarzenia operacyjne odpowiadają za jego pogorszenie. Problem nie leży tutaj w jakości danych, ale ważne jest w jakim czasie są one przetwarzane i jakie decyzje są na ich podstawie podejmowane. Średniej wielkości firma transportowa posiada dziś TMS, ERP, GPS, raporty Business Intelligence i dziesiątki arkuszy Excel. Danych jest więcej niż kiedykolwiek wcześniej. A mimo to właściciele firm transportowych wciąż zadają sobie te same pytania: który wariant działania będzie najtańszy, ile floty naprawdę potrzebujemy, jak nowy kontrakt albo zmiana organizacji pracy wpłyną na wynik finansowy. Między danymi a decyzją nadal stoi człowiek, intuicja i analiza przyszłości. To właśnie możliwość analizy przyszłych scenariuszy operacyjnych za pomocą technologii AI jest niedostrzegana jeszcze przez branżę polskiego transportu.

W momencie, gdy branża koncentruje się na szukaniu rozwiązań prawnych, światowi liderzy logistyki inwestują w technologie pozwalające przewidywać skutki decyzji jeszcze przed ich podjęciem. Cyfrowe bliźniaki (Digital Twin Systems – DTS), bo o takich rozwiązaniach mowa, pozwalają przedsiębiorstwom przejść od analizowania tego, co już się wydarzyło do symulowania skutków decyzji przed ich wdrożeniem. W praktyce oznacza to możliwość szybkiego wskazania, dlaczego określony pojazd, relacja lub kontrakt generuje stratę oraz od którego momentu problem występuje. DTS pozwala nie tylko analizować wyniki, ale również symulować skutki zmian jeszcze przed ich wdrożeniem. W przykładach opisywanych przez McKinsey & Company (raport Digital Twins: The key to unlocking end-to-end supply chain growth[1]) wdrożenia cyfrowych bliźniaków przekładały się m.in. na poprawę realizacji obietnicy dostawy do 20%, redukcję kosztów pracy o 10%, redukcję kosztów frachtu i szkód o 8%, redukcję kosztów transportu ostatniej mili o 5%, redukcję kosztów centrum dystrybucyjnego o 15% oraz poprawę wykorzystania regionalnego centrum dystrybucyjnego o 10%. Jednocześnie prognozy rynkowe wskazują, że inwestycje w Digital Twin Systems na globalnym rynku rozwiązań dla logistyki wzrosną z około 1,9 mld dolarów do 18,7 mld dolarów w  perspektywie najbliższych dziesięciu lat.

Dzieje się tak dlatego, że rola cyfrowych bliźniaków nie polega na tworzeniu kolejnego źródła danych, lecz na budowaniu cyfrowego modelu operacji, który pozwala analizować wpływ decyzji operacyjnych na wynik finansowy jeszcze przed ich wdrożeniem. W praktyce oznacza to możliwość przejścia od zarządzania opartego na retrospektywnej analizie wyników do zarządzania opartego na symulacji i prognozowaniu skutków przyszłych działań.

To kierunek, który już dziś wyznacza standardy zarządzania logistyką i łańcuchami dostaw na najbardziej konkurencyjnych rynkach. Z tego punktu widzenia warto postawić pytanie, czy polska branża transportowa koncentrując się na jednej ścieżce rozwiązań, nie zauważa narzędzi, które mogą poprawić efektywność operacyjną niezależnie też od warunków administracyjnych? Oczywiście branża transportu drogowego potrzebuje stabilnych i racjonalnych regulacji prawnych. Jednak długofalowa konkurencyjność nie będzie budowana wyłącznie poprzez zmianę przepisów, lecz to właśnie zwinność decyzyjna będzie jednym z najważniejszych źródeł przewagi konkurencyjnej.

[1] https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/digital-twins-the-key-to-unlocking-end-to-end-supply-chain-growth

[2]  Transport na granicy załamania. Apel ZMPD do Ministra Infrastruktury, https://zmpd.pl/aktualnosc.php?akt_id=2718

Plik pdf do pobrania: Komentarz_ALEET_drKatarzynaMarczuk_To nie wzrost kosztów zabija transport drogowy_29062026

Zdaniem ekspertów ALEET kluczowe jest jednak to, że Digital Twin System (DTS) zmienia sposób działania organizacji transportowych. TMS odpowiada na pytanie „co się wydarzyło”. DTS odpowiada na pytanie „co wydarzy się za chwilę i jak najlepiej na to zareagować”. Cyfrowy bliźniak floty tworzy wirtualny obraz całej operacji transportowej, tj. pojazdów, kierowców, tras, ograniczeń infrastrukturalnych czy danych telematycznych. System nie tylko analizuje dane historyczne, ale nieustannie tworzy przyszłe scenariusze operacyjne.

W opinii ekspertów ALEET, tradycyjna architektura systemów transportowych przestaje odpowiadać na potrzeby rynku. – Branża transportowa przez lata kupowała kolejne moduły, tak jak telematykę, monitoring paliwa, planning, ETA, visibility, itd. Problem w tym, że te systemy funkcjonują obok siebie i pokazują fragmenty rzeczywistości. W efekcie organizacja miała coraz więcej danych, ale niekoniecznie lepszy obraz całej operacji. DTS scala wszystkie warstwy operacyjne w jeden żywy model organizacji. To nie jest kolejny software. To nowy system predykcyjny do zarządzania operacjami transportowymi  – wyjaśnia dr Katarzyna Marczuk.

To oznacza przejście od patrzenia w dane historyczne do aktywnego wspierania decyzji operacyjnych. DTS może symulować wpływ korków, awarii pojazdu, opóźnień załadunkowych oraz jaki ma to wpływ na całą sieć transportową i rekomendować najlepszy wariant działania. Im więcej danych napływa do systemu, tym dokładniejsze stają się prognozy i rekomendacje. Zdaniem ekspertów ALEET, właśnie to stanowi największą zmianę technologiczną w transporcie od czasu popularyzacji systemów ERP i TMS.

Za chwilę, nie będziemy pytać – czy masz TMS, ale jak zaawansowany jest twój DTS? Firmy, które pozostaną wyłącznie przy klasycznych systemach zarządzania transportem, zaczną przegrywać szybkością reakcji, efektywnością kosztową i jakością decyzji operacyjnych. DTS stanie się jednym z nowych standardów konkurencyjności – ocenia dr Katarzyna Marczuk, CEO ALEET.

Plik pdf do pobrania: Wchodzimy w epokę DTS_komentarz ALEET_19052026

Niedofinansowanie i luka kompetencyjna

Z raportu ISACA (Information Systems Audit and Control Association) wynika, że 55% zespołów cyberbezpieczeństwa jest niedofinansowanych, a 65% organizacji zmaga się z nieobsadzonymi stanowiskami w obszarze bezpieczeństwa. Jednocześnie tylko 29% firm inwestowało w ubiegłych latach w przekwalifikowanie pracowników do ról bezpieczeństwa (spadek z 41% w roku 2024), mimo że 70% ekspertów tego obszaru przewiduje dalszy wzrost zapotrzebowania na specjalistów. W sektorze logistyczno-transportowym, gdzie systemy operacyjne są ściśle powiązane z danymi w czasie rzeczywistym, oznacza to realne wyzwania dla ciągłości działania.

– W ALEET traktujemy bezpieczeństwo danych operacyjnych jako element strategiczny, który musi być wbudowany w architekturę systemu od samego początku. Nasze bliźniaki cyfrowe flot do zarządzania transportem projektujemy tak, aby ochrona danych, kontrola dostępu i ciągłe monitorowanie zagrożeń były integralną częścią środowiska operacyjnego, a nie warstwą dodaną na późniejszym etapie. Dzięki temu organizacje korzystające z naszych technologii budują realną odporność, opartą nie tylko na narzędziach, ale na spójnym, bezpiecznym modelu zarządzania danymi w całej organizacji – mówi dr Katarzyna Marczuk, Prezeska Zarządu ALEET.

Kto powoduje zagrożenie – technologia czy człowiek?

Raport ISACA wskazuje, że główne wektory cyberataków to inżynieria społeczna (44%), wykorzystanie podatności (37%) oraz złośliwe oprogramowania (26%). Jednocześnie 43% specjalistów ds. cyberbezpieczeństwa uważa atak za bardzo prawdopodobny w ciągu najbliższego roku. W środowisku logistycznym, gdzie dane operacyjne są rozproszone i wykorzystywane w wielu punktach organizacji, zagrożenia te mają charakter systemowy. Największą zmianą, jaką obserwujemy, jest przesunięcie punktu ciężkości z pojedynczych incydentów na zarządzanie całym ekosystemem danych. Dzisiaj, cyberataki nie dotyczą już jednego systemu, mogą wpływać na ciągłość operacji, łańcuchy dostaw i relacje z partnerami. Organizacje potrzebują nie tylko narzędzi, ale spójnej strategii bezpieczeństwa, która obejmuje ludzi, procesy i technologie – wskazuje przedstawicielka ALEET.

Systemowy problem

Z raportu wynika również, że 66% specjalistów ds. cyberbezpieczeństwa odczuwa większy stres niż pięć lat temu, a 47% odejść z pracy wynika bezpośrednio z jego wysokiego poziomu. To efekt kumulacji czynników takich jak niedobory kadrowe, rosnąca liczba zagrożeń oraz presja operacyjna. ISACA wskazuje na deficyty w zakresie kompetencji miękkich to jest myślenia krytycznego (57%), komunikacji (56%) i rozwiązywania problemów (47%). Bezpieczeństwo danych operacyjnych wymaga dziś zdolności do podejmowania decyzji w warunkach niepewności oraz efektywnej współpracy między działami. To obszar, w którym technologia musi być wspierana przez kompetencje organizacyjne. Tutaj istotne jest budowanie kultury bezpieczeństwa obejmującej wszystkich pracowników, nie tylko specjalistów IT. Widzimy wyraźnie, że organizacje, które polegają wyłącznie na zespołach IT, dochodzą do granicy wydolności. Dlatego coraz większego znaczenia nabiera współpraca z wyspecjalizowanymi partnerami technologicznymi. Pozwala ona nie tylko odciążyć zespoły wewnętrzne, ale przede wszystkim wprowadzić standardy bezpieczeństwa już na etapie projektowania systemów – zauważa dr Katarzyna Marczuk.

AI wspiera bezpieczeństwo – pod warunkiem właściwego wdrożenia

Zgodnie z ISACA, 47% organizacji pracuje nad AI governance, a 40% wdraża rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji. Najczęstsze zastosowania obejmują wykrywanie zagrożeń (32%), bezpieczeństwo punktów końcowych (30%) oraz automatyzację zadań (28%). AI staje się naturalnym elementem systemów operacyjnych w logistyce, ale jego rola w bezpieczeństwie zależy od jakości implementacji. W ALEET traktujemy AI jako narzędzie wspierające analizę i predykcję zagrożeń w środowisku operacyjnym. Kluczowe jest jednak to, że AI działa w ramach kontrolowanej architektury, w której bezpieczeństwo danych jest założeniem projektowym, a nie dodatkiem. Nasze bliźniaki cyfrowe flot umożliwiają nie tylko przetwarzanie danych, ale także pełną kontrolę nad ich przepływem, wykrywanie anomalii w czasie rzeczywistym oraz symulowanie scenariuszy zagrożeń. Dzięki temu organizacje zyskują nie tylko efektywność, ale również realną odporność na ryzyka – podkreśla dr Katarzyna Marczuk, Prezeska Zarządu ALEET.

Wnioski płynące z raportu ISACA są jednoznaczne – bezpieczeństwo danych nie może być ograniczone do jednej funkcji czy działu IT w organizacji. W środowisku opartym na AI konieczne jest podejście całościowe, obejmujące wszystkie poziomy działalności.

Oznacza to integrację bezpieczeństwa z procesami operacyjnymi, inwestycję w kompetencje oraz współpracę z partnerami, którzy posiadają doświadczenie w budowaniu bezpiecznych środowisk danych. W branży logistyczno-transportowej jest to warunek utrzymania ciągłości operacyjnej i przewagi konkurencyjnej.

Plik pdf do pobrania:Informacja_prasowa_ALEET_Bezpieczeństwie_danych_wlogistyce_transporcie_werzeAI_24042026

(Warszawa, 17.03.2026)

 Najbardziej znaczące zmiany technologiczne nie zaczynają się od nowych systemów – zaczynają się od zmiany kompetencji. W transporcie drogowym już to się dzieje. Przez lata jedną z kluczowych kompetencji była tutaj umiejętność analitycznego myślenia jako niezbędnik do tworzenia i czytania raportów, czyli porządkowanie danych i zleceń, ich raportowanie oraz kontrola wykonania transportu. Dziś logika zarządzania flotą całkowicie się zmienia – oparta jest na technologiach predykcyjnych i AI, a wraz z ich rozwojem pojawia się potrzeba nowych umiejętności. Co to oznacza dla branży transportowo – logistycznej i w jakim kierunku pójdzie zmiana kompetencyjna? Odpowiadają eksperci ALEET, spółki technologicznej, która tworzy cyfrowe bliźniaki floty.

Transport wchodzi w nową erę kompetencji

Transport drogowy przez lata rozwijał się w oparciu o kompetencje związane z porządkowaniem operacji i raportowaniem danych historycznych (często jeszcze w Excelu). Firmy potrzebowały specjalistów, którzy potrafili zapanować nad ogromną ilością informacji dotyczących zleceń, tras, kosztów paliwa oraz pracy kierowców i wykorzystania floty.

W naturalny sposób powstała więc rola specjalisty albo menedżera od systemów do zarządzania transportem (tj. Transport Management System), czyli osoby odpowiedzialnej za zarządzanie danymi zleceń transportowych, ich kontrolę i przygotowywanie raportów.

Taki model w zarządzaniu dostawami drogowymi funkcjonował bardzo dobrze w dość dynamicznym środowisku, ale też w którym zmiany operacyjno-ekonomiczne następowały relatywnie wolno. Dziś jednak warunki działania transportu są znacznie bardziej wymagające. Zmienność gospodarcza, ograniczona dostępność kierowców, napięcia geopolityczne czy rosnąca presja regulacyjna i wreszcie wahania cen paliw oraz rosnące koszty pracy, sprawiają, że zarządzanie transportem to przede wszystkim reagowanie w czasie rzeczywistym na zmieniające się parametry otoczenia w jakich wykonywane są przewozy.

Problem raportowania przeszłości

Jak podkreślają eksperci ALEET, spółki technologicznej tworzącej cyfrowe bliźniaki transportu drogowego opartych na AI, kluczowa zmiana w zarządzaniu transportem drogowym dotyczy sposobu podejmowania decyzji operacyjnych i krytycznego myślenia.

Tradycyjne i powszechnie stosowane systemy do zarządzania transportem TMS bardzo dobrze opisują to, co wydarzyło się w operacjach transportowych. Na podstawie danych historycznych pozwalają analizować wykonane zlecenia, koszty i wykorzystanie floty. Jednakże nie pomogą nam odpowiedzieć na pytanie, co wydarzy się, jeśli zmienimy jakieś parametry operacji dzisiaj i dziś musimy podjąć decyzję co dalej, nie wspominając już o przejrzystości kosztów – mówi dr Katarzyna Marczuk, prezes zarządu ALEET.

Transport funkcjonuje obecnie w środowisku, w którym niewielka zmiana parametrów, takich jak struktura zleceń, kontraktów, warunki klimatyczne czy zmiany cen paliwa albo dostępności kierowców znacząco wpływają na marżowość i koszty operacji. Zatem raportowanie historycznych danych nie wystarcza już do podejmowania decyzji w zakresie planowania operacji transportowych i wykorzystania floty, w tym zobaczenia ich wszystkich aktualnych kosztów.

Przed podjęciem decyzji scenariusze predykcyjne

Nowe technologie pozwalają analizować zarządzanie flotą pojazdów i zleceniami w zupełnie inny sposób niż za pomocą tradycyjnego TMS. Na przykład rozwiązanie oparte na koncepcji cyfrowego bliźniaka floty tworzy wirtualny model operacyjno-ekonomiczny transportu i wykonywanych przewozów dzięki przetworzeniu danych w czasie rzeczywistym.

To umożliwia tworzenie i testowanie setek scenariuszy transportowych, jeszcze zanim zostanie podjęta decyzja operacyjno-kosztowa.

– Zamiast analizować jeden wariant operacji po fakcie i zastanawiać się gdzie i co można było zoptymalizować, dla przyszłych transportów możemy sprawdzić setki scenariuszy bez żadnego ryzyka i wybrać ten najlepszy – podkreśla przedstawicielka ALEET.

Takie podejście pozwala między innymi badać wpływ zmian na strukturę zleceń, testować różne modele wykorzystania floty, czy sprawdzać ekonomiczne konsekwencje zmian kosztów operacyjnych.

Zmiana technologii oznacza zmianę kompetencji

To co istotne, zmiana sposobu zarządzania operacjami transportowymi pociąga za sobą również zmianę kompetencji potrzebnych do zarządzania transportem.

– Jeżeli cyfrowy bliźniak floty potrafi w kilka minut wygenerować setki scenariuszy operacyjnych, to największą wartością w zarządzaniu dostawami przestaje być przygotowanie raportu. Największą wartością staje się zdolność interpretacji tych scenariuszy i zrozumienia ich konsekwencji biznesowych – wyjaśnia dr Katarzyna Marczuk z ALEET. – W praktyce oznacza to rozwinięcie kompetencji w zakresie czytania scenariuszy operacyjnych i decyzyjności w środowisku dużej zmienności – dodaje.

Wraz z tym postępem maleje znaczenie ról skoncentrowanych wyłącznie na zarządzaniu systemami raportującymi historię operacji np. tak jak w przypadku tradycyjnego TMS.

Eksperci ALEET wskazują, że w najbliższych latach największe znaczenie w transporcie drogowym będą miały umiejętności analizowania modeli predykcyjnych, rozumienie ekonomiki operacji transportowych oraz umiejętności podejmowania decyzji w warunkach wysokich wahań wielu czynników na rynku.

To nie jest zmiana jednego narzędzia ani jednego stanowiska. To zmiana sposobu myślenia o zarządzaniu transportem. Przyszedł czas na krytyczne myślenie o zarządzaniu flotą i dostawami –  podsumowuje dr Katarzyna Marczuk, prezes zarządu ALEET.

Plik pdf do pobrania: Informacja_prasowa_ALEET_Technologia AI zmienia kompetencje w transporcie drogowym_1703026

(Warszawa, 23.02.2026)

W branży transportu drogowego przez lata dominowało przekonanie – kto robi skalę na wolumenach, ma kapitał i własny dział IT, ten dyktuje warunki. Czyli globalni gracze, a reszta dostosowuje się do stawek, terminów i marż wyznaczanych przez tych największych. Dziś to założenie zostało zakwestionowane. Nie przez regulatora unijnego, ani przez fundusze inwestycyjne, lecz przez technologię – rozwiązania stworzone i dostępne w Polsce.

Już od kilkunastu miesięcy, spółka technologiczna ALEET wdraża w naszym kraju cyfrowego bliźniaka transportu drogowego – dynamiczny model operacyjno-ekonomiczny, który odwzorowuje rzeczywiste funkcjonowanie floty i operacji przewozowych. To nie jest dashboard, raport ani kolejna nakładka na system TMS. To analityczny model przetwarzający dane aktualne i historyczne, który uczy się na realnych operacjach i analizuje tysiące scenariuszy operacyjnych przed podjęciem decyzji o wyborze najlepszego z nich.

Jeżeli przyjąć, że w branży o jednocyfrowych marżach (oscylujących w granicach od 3% do 5%) każda poprawa efektywności ma znaczenie strategiczne, to deklarowane i – jak podkreśla Aleet – potwierdzone w praktyce redukcje kosztów operacyjnych sięgające 30% oraz wzrosty rentowności o kilkadziesiąt procent, mają wymiar strukturalny i decydują o opłacalności całego biznesu. To nie kosmetyka. To zmiana rachunku ekonomicznego.

Mit technologicznej przewagi globalnych graczy

Duże organizacje logistyczne od lat budują narrację o własnych, rozbudowanych działach IT jako źródle przewagi konkurencyjnej. Setki specjalistów, wieloletnie projekty, autorskie moduły planistyczne, wszystko to miało tworzyć przewagę konkurencyjną i barierę wejścia dla mniejszych operatorów. W praktyce, wiele z tych struktur koncentruje się na utrzymaniu istniejącej infrastruktury, integracjach i bieżącym wsparciu operacji. Innowacja bywa podporządkowana stabilności, a projekty przełomowe często grzęzną w wewnętrznych  procedurach i kompromisach.

– Skala wolumenów i własne działy IT stały się synonimem bezpieczeństwa. Problem w tym, że bezpieczeństwo rzadko rodzi przełom – mówi dr Katarzyna Marczuk, prezes zarządu ALEET i twórczyni koncepcji cyfrowego bliźniaka transportu drogowego. – Wielu dużych graczy optymalizuje status quo. Niewielu jest gotowych zakwestionować własny model operacyjny – podkreśla dr Katarzyna Marczuk.

Cyfrowy bliźniak floty ALEET nie zastępuje systemów transakcyjnych, lecz buduje nad nimi warstwę analityczną, która odwzorowuje realne ograniczenia floty tj. czasy pracy kierowców, przestoje, opłaty drogowe, strukturę kontraktów, charakterystyczne wąskie gardła, itp. Model  jest kalibrowany tak, aby odpowiadał rzeczywistości operacyjnej – nie uproszczonym założeniom. Na tej podstawie algorytmy AI analizują tysiące scenariuszy – różne warianty np. alokacji pojazdów, zmiany kolejności realizacji zleceń, modyfikacji struktury kontraktów czy wejścia w nowe relacje, ładunki. Każdy wariant oceniany jest pod kątem kosztów jednostkowych, wykorzystania zasobów i wpływu na wynik finansowy.

Jeden model zamiast zespołu spedytorów i planistów

Według danych ALEET, jeden wdrożony model cyfrowego bliźniaka floty może wykonywać pracę odpowiadającą nawet zespołowi planistów czy spedytorów. A koszt wdrożenia modelu odpowiada ROI (Return On Investment) nie dłuższym niż od 3 do 6 miesięcy, często też krótszym. Czas implementacji liczony jest w tygodniach, a rozwiązanie to integruje się z istniejącymi, dowolnymi systemami, bez konieczności przebudowy infrastruktury IT.

W praktyce oznacza to możliwość bezpiecznego testowania decyzji wysokiego ryzyka, od reorganizacji siatki połączeń po zmianę struktury stawek, zanim firma podejmie zobowiązania finansowe. Zamiast opierać się wyłącznie na doświadczeniu i intuicji planisty albo spedytora, firma otrzymuje symulację tysięcy wariantów wraz z ich konsekwencjami kosztowymi i dla marży.

– Nie chodzi tu o zastępowanie ludzi algorytmem – podkreśla prezes zarządu ALEET. – Chodzi o to, aby decyzje były podejmowane w oparciu o systemową analizę, a nie wyłącznie o dane historyczne, często w większości telematyczne, i nie w oparciu o przyzwyczajenia.

W praktyce wygląda to tak, jakby spedytor czy planista miał do dyspozycji np. 10 asystentów, którzy dokonują błyskawicznej analizy danych, generując tysiące scenariuszy aby wybrać ten najlepszy – dodaje dr Katarzyna Marczuk.

Polska jako pionier zmiany

Pierwsze europejskie wdrożenie cyfrowego bliźniaka floty zostało zrealizowane w Polsce, na jednym z największych i najbardziej konkurencyjnych rynków transportu drogowego w Unii Europejskiej. Dziś rozwiązanie działa już w kilku firmach transportowych i logistycznych, obejmując realne floty, realne kontrakty i realne rachunki wyników. To nie pilotaż ani demonstrator technologii, lecz operacyjne narzędzie wykorzystywane w codziennym zarządzaniu. Wyniki nie są założeniami – są dokładnie policzone. Wdrożone modele przyniosły redukcję kosztów operacyjnych sięgającą nawet 30% oraz istotny wzrost rentowności na poziomie pojedynczych tras, kontraktów i całych segmentów działalności. W praktyce oznacza to zmianę sposobu podejmowania decyzji – od reaktywnego zarządzania do planowania opartego na symulacji tysięcy scenariuszy operacji i ich wpływu na marżę.

W tej sytuacji pytanie dla branży nie brzmi już – czy technologia może zadziałać, lecz jak szybko stanie się nowym standardem zarządzania transportem. Dyskusja przesuwa się z poziomu eksperymentu na poziom strategii.

Korekta równowagi konkurencyjności

Rynek TSL w Europie od lat funkcjonuje pod presją rosnących kosztów pracy, paliwa, opłat administracyjnych i finansowania. Marże pozostają napięte, a konkurencja cenowa nie słabnie. W takim środowisku narzędzie, które pozwala precyzyjnie identyfikować nierentowne relacje, nadmierne albo puste przebiegi, czy ukryte koszty kontraktów, przestaje być dodatkiem. Staje się elementem przewagi.

Jeżeli mniejsi i średni operatorzy zyskują dostęp do technologii, która pozwala im optymalizować flotę z dokładnością do pojedynczej decyzji operacyjnej, zmienia się punkt ciężkości sił na rynku. Skala wolumenowa przestaje być jedyną walutą konkurencyjności. Liczyć zaczyna się jakość kosztowa decyzji, przeliczona na twarde dane.

Cyfrowy bliźniak ALEET nie obiecuje rewolucji w założeniach, ale on ją operacyjnie już wdraża.

W branży, w której każdy procent marży decyduje o przetrwaniu, to właśnie takie rozwiązania zmieniają reguły gry na rynku.

Plik pdf do pobrania: Globalni_graczeTSL_tracą_konkurencyjność_Informacja_prasowa_ALEET_23022026

(Warszawa, 29.01.2026)

W perspektywie nowych obowiązków prawnych, rosnących kosztów, braku kierowców i coraz bardziej złożonych łańcuchów dostaw, przedsiębiorcy zadają sobie pytanie – jak dzisiaj efektywnie zarządzać transportem drogowym?

To, co przynosi początek roku 2026 dla branży TSL wyraźnie pokazuje, że dotychczasowe modele zarządzania zbliżają się do granic swoich możliwości. Odpowiedzią na te wyzwania mogą być cyfrowe bliźniaki transportu drogowego. Jak działają? Odpowiada Aleet, firma technologiczna, rewolucjonizująca zarządzanie transportem lądowym na świecie.

Początek roku w UE przynosi branży transportu drogowego kolejne zmiany regulacyjne i operacyjne, które wzmacniają presję na efektywność. Pojazdy o DMC od 2,5 do 3,5 tony, wykonujące międzynarodowe przewozy, od połowy roku 2026 będą musiały stosować inteligentne tachografy. To istotna zmiana, zwłaszcza dla transportów ekspresowych i ostatniej mili. Jednocześnie, najnowsze statystyki UE pokazują, że transport drogowy nadal odpowiada za około 75 proc. wszystkich lądowych przewozów towarowych w UE. Oznacza to, że kluczowym wyzwaniem dla firm będzie odpowiedź na pytanie: jak zarządzać nim efektywniej – w warunkach presji kosztowej, niedoboru kierowców i rosnącej złożoności operacji? Dodatkowo, na polskie drogi, w ramach pilotażu, dopuszcza się dłuższe zestawy ciężarowe o długości do 25,25 m. Choć, to może zwiększyć efektywność przewozów, jednocześnie tworzy nowe wyzwania – zmienia planowanie tras, wykorzystanie floty oraz koszty operacyjne. Wobec tych zmian, warto zadać sobie pytanie – gdzie dzisiaj szukać marży i jakie decyzje rozwojowe podjąć w dłuższej perspektywie?

Gdzie znaleźć marżę i jak dzisiaj zarządzać transportem?

Odpowiedź wydaje się prosta – marżę można „znaleźć” w wysoce zaawansowanych technologiach. Cyfrowy bliźniak transportu drogowego to najnowsze rozwiązanie, dostępne i wdrażane już w Polsce, jako pierwsze w Europie. To dynamiczny model operacyjno -ekonomiczny, który odwzorowuje rzeczywiste działanie floty, procesów przewozowych i kosztów, a następnie pozwala testować symulacyjnie decyzje, zanim zostaną one wdrożone.

– Największa zmiana w zarządzaniu transportem przy użyciu cyfrowego bliźniaka polega na tym, że rozmawiamy o transporcie, mając pełny obraz zależności między kosztami, wykorzystaniem floty i decyzjami planistycznymi, dzięki wygenerowaniu najlepszego scenariusza z tysięcy wyliczonych. Co ważne, rozwiązanie to integruje się z istniejącymi i dowolnymi systemami, w tym TMS, a czas jego wdrożenia liczony jest w tygodniach.

Dzięki temu transformacja cyfrowa staje się realna nie tylko dla największych operatorów, ale również dla średnich, a w przyszłości także mniejszych firm transportowych, szczególnie w segmencie dostaw ekspresowych – mówi dr Katarzyna Marczuk, prezeska zarządu Aleet, spółki technologicznej, twórcy cyfrowego bliźniaka transportu drogowego.

Jak działa i ile kosztuje cyfrowy bliźniak transportu drogowego – case study

Wdrożenie cyfrowego bliźniaka nie wymaga ogromnych nakładów finansowych ani rewolucji w infrastrukturze IT. Praktycznie każda średnia i duża firma transportowa – bez względu na wielkość floty, może go wdrożyć. Cyfrowy bliźniak to inwestycja, która szybko się zwraca. Dlatego sięgają po niego zarówno przewoźnicy drogowi, jak i firmy kurierskie. A zwrot z tej inwestycji i marża wynikają m.in. z ograniczenia pustych przebiegów, lepszego dopasowania zleceń do dostępnej floty i kierowców oraz transparentności kosztów na poziomie tras i klientów. W usługach kurierskich i ostatniej mili największą wartość daje strategia obsady rejonów, okien czasowych, priorytetów doręczeń oraz wpływu zmian wolumenów na wykorzystanie floty i jakość serwisu. W praktyce inwestycja w cyfrowego bliźniaka najczęściej zwraca się w okresie od 3 do 6 miesięcy, a przy dużej skali operacji lub wysokich kosztach pustych przebiegów, nawet od 1 do 2 miesięcy.

Proces tworzenia cyfrowego bliźniaka rozpoczyna się od zebrania danych np. informacji o realizacji zleceń, czasu pracy kierowców, strukturze kosztów, itp. Na tej podstawie budowany jest model, który następnie podlega dostosowaniu do specyfiki danej organizacji – rodzaju tras, profilu klientów, ograniczeń operacyjnych i regulacyjnych, itd. Kolejnym krokiem jest zdefiniowanie celów biznesowych, takich jak redukcja pustych przebiegów, lepsze wykorzystanie floty czy stabilizacja kosztów. Wówczas algorytmy AI analizują tysiące scenariuszy działania w warunkach realnych i wskazują te, które najlepiej realizują założone cele. Bez kosztów i bez ryzyka – wyjaśnia Jan Białas, szef produktu Aleet.

Przykładem jest przewoźnik / operator transportu drogowego, który obsługuje jednocześnie 3 duże kontrakty – sieć handlową (wiele punktów, wysoka presja na termin), producenta (mniej punktów, ale długie czasy załadunku) oraz e-commerce (duże wahania zamówień).

 Do tej pory planowanie było oparte “na doświadczeniu” dyspozytora, a koszty rozliczano zbiorczo. Cyfrowy bliźniak objął symulacją trzy warianty: (1) utrzymanie obecnego podziału floty, (2) dedykowanie części pojazdów do najbardziej niestabilnego klienta, (3) przesunięcie części wolumenów na inne okna czasowe i zmiana sekwencji załadunków. System pokazał, że jeden z kontraktów „zjada” marżę przez drogie nadgodziny i puste przebiegi po powrocie.

Po wdrożeniu rekomendowanego scenariusza firma ograniczyła puste kilometry, poprawiła wykorzystanie kierowców w ramach czasu pracy i odzyskała rentowność na poziomie poszczególnych tras i klientów.

Kolejny przykład, to dylemat – kupić czy wynająć dodatkowe auta przed sezonem. W okresie listopad – grudzień firma rozważała wynajem dodatkowych pojazdów, ale bała się, że nie udźwignie kosztów, jeśli zabraknie ładunków. Cyfrowy bliźniak pozwolił bezpiecznie przetestować scenariusze z wahaniem wolumenu +10% do +20%, z różnymi stawkami paliwa, dostępnością kierowców, ograniczeniami czasu pracy, a także warianty z podwykonawcami. Wynik symulacji wskazał, w którym momencie bardziej opłaca się wzmocnić flotę, a w którym lepiej zmienić strukturę tras (np. konsolidacja) i ograniczyć puste przebiegi. Dzięki temu decyzja nie była intuicyjna, tylko oparta o transparentne koszty i ryzyka, bez wpływu na bieżące kontrakty.

Korzyści są wymierne. Cyfrowy bliźniak umożliwia bezpieczne testowanie setek decyzji operacyjnych bez ryzyka finansowego i błędów, aby wybrać najefektywniejsze rozwiązanie. Oznacza to realną szansę na ograniczenie kosztów nawet do 30 proc. i zwiększenie zysków o kilkadziesiąt procent. W obliczu nowych regulacji, utrzymującej się dominacji transportu drogowego i rosnącej złożoności operacji, cyfrowe bliźniaki, tak jak i w magazynach, tak również w transporcie drogowym stają się narzędziem, które pozwala przewoźnikom przejść od reagowania na problemy do projektowania przewozów w sposób przewidywalny, oparty na danych i odporny na zmiany rynkowe.

Plik pdf do pobrania: Informacja_prasowa_ALEET_casestudy_jaka dziala_cyfrowy_bliźniak_29012026 (002)