AI dla spedytorów: jak sztuczna inteligencja pomaga w spedycji

Praca spedytora to w dużej mierze praca z tekstem: maile od klientów w kilku językach, zlecenia, dokumenty przewozowe, wiadomości do przewoźników, odpowiedzi na reklamacje. To dokładnie ten rodzaj pracy, w którym modele językowe, takie jak te w ChatGPT czy Claude, dają dziś największy efekt.

Jednocześnie spedycja to branża, w której błąd w dacie, adresie czy cenie kosztuje. Dlatego w tym artykule opisujemy nie tylko to, gdzie AI pomaga spedytorom, ale też gdzie się myli i jak z niego korzystać, żeby nie stracić kontroli nad zleceniami.

Co AI robi dobrze w spedycji

Odczyt zapytań

Zapytanie o transport przychodzi mailem: czasem jako jedno zdanie, czasem jako tabela wklejona w treść, czasem jako załącznik w obcym języku. AI potrafi wyciągnąć z niego trasę, rodzaj i wagę ładunku, wymiary, terminy, typ pojazdu i dodatkowe wymagania, a następnie zapisać je w uporządkowanej formie. Spedytor sprawdza dane zamiast je przepisywać. Opisujemy to szerzej na stronie zapytania i wyceny frachtu.

Odczyt dokumentów

CMR, potwierdzenia dostaw, faktury przewoźników, dokumenty celne: AI odczytuje z nich dane, także ze skanów i zdjęć, i pomaga przypisać je do zlecenia. Szczególnie przydatne jest wykrywanie uwag odbiorcy w CMR, które mogą oznaczać szkodę lub brak. Więcej na stronie CMR i dokumenty przewozowe.

Komunikacja w obcych językach

Spedytor, który dobrze zna niemiecki, nie musi znać hiszpańskiego. AI pomaga przygotować maile do klientów i przewoźników w ich języku, przetłumaczyć wiadomość i sprawdzić, czy niczego nie pominięto. To zastosowanie dostępne od razu, ale wymaga ostrożności z danymi klientów, o czym piszemy niżej.

Propozycje cen z historii

Model językowy nie zna bieżących stawek na rynku. Może jednak pomóc w czymś innym: odnaleźć w historii firmy podobne trasy i pokazać, za ile były realizowane i z jaką marżą. Takie zestawienie jest dobrym punktem wyjścia do wyceny, ale cenę zawsze ustala spedytor, który zna rynek i klienta.

Odpowiedzi o status

Agent AI może odpowiadać klientom na pytania o status na podstawie danych z TMS. Rozpoznaje zlecenie po numerze referencyjnym, sprawdza dane i odpowiada, a gdy danych brakuje albo chodzi o problem, przekazuje pytanie spedytorowi. Piszemy o tym na stronie statusy i awizacje.

Gdzie AI się myli

• Daty, adresy i liczby. AI może pomylić format daty, źle odczytać kod pocztowy albo wagę. W spedycji takie błędy kosztują, dlatego dane odczytane przez AI zawsze sprawdza spedytor przed wyceną i zleceniem.
• Stawki rynkowe. Model nie wie, jaka jest dziś sytuacja na danej relacji. Propozycja ceny z historii nie uwzględnia sezonu, dostępności aut ani bieżących wydarzeń.
• Sytuacje nietypowe. Ładunek ponadgabarytowy, towar niebezpieczny, nietypowe warunki: tu propozycja AI może być błędna, a jednocześnie wyglądać wiarygodnie.
• Przepisy i wymagania celne. AI może podać nieaktualne lub nieprecyzyjne informacje. Wymagania trzeba sprawdzać w źródłach.

Z tych ograniczeń wynika jedna zasada: wynik AI to materiał do sprawdzenia, a nie gotowa decyzja. Cena, przewoźnik, treść zlecenia i odpowiedź na reklamację zawsze należą do spedytora.

Przykład z praktyki

Weźmy firmę spedycyjną, która dostaje dziennie kilkadziesiąt zapytań od klientów z Polski, Niemiec i Włoch. Bez AI każde zapytanie ktoś czyta, tłumaczy w głowie lub w translatorze i przepisuje do arkusza. Z AI zapytanie trafia do odczytu automatycznie, a spedytor widzi uporządkowane dane po polsku, z oznaczonymi polami, przy których model nie był pewny, i z zestawieniem podobnych tras z historii. Jego praca zmienia się z przepisywania na sprawdzanie i wycenę.

To przykład ilustracyjny. Efekt w konkretnej firmie zależy od rodzaju zapytań, ich formatu i jakości historii zleceń, dlatego warto go sprawdzić na próbce prawdziwych maili przed wdrożeniem.

Podobnie działa to przy dokumentach po dostawie. Zamiast otwierać każdy skan CMR i szukać zlecenia, osoba z działu rozliczeń dostaje listę dokumentów przypisanych do zleceń, z oznaczeniem tych, w których odbiorca wpisał uwagi. Te dokumenty sprawdza dokładnie, a resztę przegląda szybko.

Czat AI czy AI w procesach firmy

W wielu firmach AI pojawia się najpierw jako czat używany przez pojedynczych spedytorów: ktoś tłumaczy maila, ktoś prosi o szkic odpowiedzi na reklamację. To przydatne, ale ma dwa problemy. Pierwszy to dane: na prywatnych kontach nie wiadomo, gdzie trafiają dane klientów, ceny i treść zleceń. Drugi to skala: efekt zależy od tego, czy dana osoba pamięta, żeby z AI skorzystać.

Największy efekt daje AI połączone z procesami firmy i TMS. Zapytanie z maila trafia do odczytu automatycznie, dokumenty po dostawie przypisują się do zleceń same, a agent odpowiada klientom na podstawie aktualnych danych. AI pracuje wtedy przy każdym zleceniu, a firma wie, z jakich modeli korzysta i na jakich warunkach. Opisujemy to na stronie AI w spedycji.

Dane klientów i ceny

Spedycja pracuje na danych, które są dla firmy cenne: klientach, cenach, marżach, przewoźnikach. Korzystanie z AI musi to uwzględniać:

• konta firmowe w planach, w których dane nie służą do trenowania modeli,
• przesyłanie do modeli tylko tych danych, które są potrzebne do zadania,
• historia cen i marż zostaje w systemach firmy,
• spisane zasady korzystania z AI dla zespołu.

O ochronie danych przy automatyzacji piszemy szerzej w artykule RODO a automatyzacja procesów.

Jak zmienia się praca spedytora

Wdrożenie AI zmienia przede wszystkim charakter pracy. Mniej jest przepisywania i szukania, więcej sprawdzania, rozmów z klientami i przewoźnikami oraz rozwiązywania problemów. Dla doświadczonych spedytorów to dobra zmiana, bo AI przejmuje to, co najbardziej nużące. Dla nowych osób AI bywa wsparciem przy komunikacji w obcych językach i przy poznawaniu warunków klientów.

Warto przy tym pamiętać, że spedycja opiera się na relacjach. Klient, który dzwoni z problemem, chce rozmawiać z człowiekiem, który zna jego zlecenia. AI powinno dawać spedytorom czas na takie rozmowy, a nie je zastępować.

Od czego zacząć

1. 1Zasady i szkolenie. Ustalcie, z jakich narzędzi zespół może korzystać, jakie dane wolno do nich wpisywać i kto sprawdza wyniki. Krótkie szkolenie na przykładach z pracy spedycji pokaże, jak korzystać z AI bez ryzyka. Prowadzimy takie szkolenia AI dla zespołów.
2. 2Jeden proces z AI. Wybierzcie proces, w którym AI da widoczny efekt, najczęściej odczyt zapytań albo dokumentów. Sprawdźcie jakość na próbce waszych maili i dokumentów.
3. 3Kolejne zastosowania. Gdy pierwszy proces działa, dodajcie kolejne: propozycje cen z historii, agenta do statusów.

AI warto traktować jako część szerszej automatyzacji spedycji. Wiele procesów, takich jak zlecenia czy weryfikacja przewoźników, nie wymaga AI, a daje równie duży efekt. Przegląd takich procesów znajdziecie w artykule co zautomatyzować w spedycji.