AI w łańcuchu dostaw w 2026 roku: co kryje się za hypem
Jul 14, 2026 • 8 min
Zaufanie do AI w łańcuchu dostaw jest dziś wyższe niż kiedykolwiek. Autonomiczne podejmowanie decyzji wciąż pozostaje rzadkością.
Według naszego raportu „State of the Supply Chain 2026” 67% liderów łańcucha dostaw deklaruje większe zaufanie do AI niż rok temu, a tylko 3% mówi, że ich zaufanie spadło. Mimo tak powszechnej akceptacji AI, zaledwie 10% ankietowanych powierza jej podejmowanie kluczowych decyzji bez ludzkiego nadzoru.
Te dane pokazują, że choć zainteresowanie AI rośnie, technologia ta musi jeszcze wiele udowodnić, zanim planiści zgodzą się, by narzędzia oparte na agentowej AI podejmowały decyzje bez nadzoru.
Dystans między zaufaniem a wdrożeniem AI – to znany schemat
Ostatni wzrost zaufania do AI wpisuje się w klasyczną krzywą wdrożenia technologii: najpierw wąska grupa pionierów, potem szersze grono naśladowców, którzy dołączają po pierwszej fali entuzjazmu, a na końcu maruderzy, którzy nadrabiają zaległości z opóźnieniem. Wygląda na to, że AI w łańcuchu dostaw podąża tą samą ścieżką – co oznacza, że jej upowszechnienie będzie przebiegać według wzorca, który już dobrze znamy z wcześniejszych fal innowacji.
Rosnące zaufanie do AI w optymalizacji łańcucha dostaw wynika po części z tego, że ludzie coraz swobodniej korzystają z interfejsów opartych na języku naturalnym – zarówno w pracy, jak i prywatnie. Widzą, że technologia ta realnie wspiera ich codzienne zadania i przynosi mierzalne korzyści. Nawet jeśli zwrot z inwestycji (ROI) z AI na poziomie całego przedsiębiorstwa nie jest jeszcze w pełni odczuwalny, coraz więcej osób zaczyna rozumieć, czym jest AI i jak może wpłynąć na ich pracę w niedalekiej przyszłości.
Z raportu wynika, że aż 71% firm planuje inwestycje w generatywną AI w ciągu najbliższych trzech do pięciu lat — to wzrost o 12 punktów procentowych względem 2025 roku. Trudno się temu dziwić, biorąc pod uwagę rosnącą popularność narzędzi opartych na generatywnej AI, takich jak ChatGPT czy Claude.
Rośnie też zainteresowanie innymi formami AI: 60% respondentów planuje inwestycje w AI predykcyjną, czyli o 17 punktów więcej niż w 2025 roku. Obecnie tylko 32% firm aktywnie wdraża i skaluje rozwiązania AI, ale w kolejnych latach ten odsetek powinien rosnąć wraz z rosnącym entuzjazmem wobec technologii.
Krótko mówiąc: organizacje przechodzą od eksperymentowania do operacyjnego wdrażania AI w konkretnych, praktycznych zastosowaniach.
Gdzie agentowa AI zmienia zasady gry w planowaniu łańcucha dostaw
W nowoczesnych firmach coraz mocniej zaznacza się nowa kategoria zastosowań AI – taka, w której agentowa AI jest wbudowana bezpośrednio w oprogramowanie do planowania. Agentowa AI jest w stanie przejąć zadania wymagające złożonego rozumowania w procesach angażujących wielu interesariuszy. Wyróżniają się trzy obszary, które szczególnie dobrze nadają się do zastosowania agentowej AI.
Optymalizacja zakupów
Optymalizacja zakupów w centrach dystrybucyjnych wiąże się z ciągłą wymianą informacji między wieloma stronami, a dane są rozproszone w mailach i różnych systemach. Ceny potrafią się mocno różnić, więc potrzeba zaawansowanego wnioskowania i umiejętności łączenia danych z wielu źródeł, aby wyciągnąć z nich sensowne wnioski.
Firmy gotowe powierzyć AI tę pracę koordynacyjną zyskują wymierne korzyści – uwalniają kapitał obrotowy, który wcześniej pochłaniały nieefektywności samego procesu.
IBP działające bez przerwy
Miesięczny cykl zintegrowanego planowania biznesowego od dawna jest nieodłącznym elementem operacji produkcyjnych – i od równie dawna jest źródłem nieustającej frustracji. Od dziesięcioleci zespoły międzyfunkcyjne zbierają arkusze kalkulacyjne i prezentacje, by uzgodnić liczby, które w momencie rozpoczęcia spotkania są już częściowo nieaktualne.
Agentowa AI może zmienić ten rytm. W firmach, które już z niej korzystają, ta funkcjonalność na bieżąco uzgadnia sygnały popytu, ograniczenia mocy produkcyjnych i cele finansowe – w czasie zbliżonym do rzeczywistego – wychwytując odchylenia, zanim zdążą urosnąć do poważniejszych problemów. Efektem jest IBP działające jako ciągły proces, a nie jako ustrukturyzowane miesięczne wydarzenie. Planiści zyskują wspólny, zawsze aktualny obraz sytuacji biznesowej – zamiast migawki, która zaczyna się starzeć w chwili jej powstania.
Autonomiczna analiza przyczyn źródłowych
Gdy prognoza odbiega od rzeczywistości lub dostawca zawodzi, ustalenie przyczyny źródłowej tradycyjnie oznaczało dni pracy manualnej. Zbieranie danych z wielu systemów, odfiltrowywanie szumu, analizowanie łańcucha przyczynowego krok po kroku. Czasochłonne, podatne na błędy – i odciągające planistów od decyzji, które naprawdę mają znaczenie.
Agentowa AI może przejąć żmudną pracę analityczną, a agenci są w stanie wskazać rekomendowane działanie i wprowadzić niezbędne zmiany. Uwaga planistów zostaje zachowana dla wyjątków, które naprawdę wymagają ludzkiego osądu – zamiast być marnowana na odtwarzanie tego, co poszło nie tak dwa tygodnie temu.
A co z firmami, które nie planują wdrażać AI?
Choć większość organizacji planuje inwestycje w AI — o ile jeszcze jej nie wdrożyła — istnieje niewielka grupa firm, które obecnie nie są tym zainteresowane. Z naszego badania wynika, że 15% respondentów w ogóle nie planuje wprowadzać AI do zarządzania łańcuchem dostaw. Ta grupa nie jest jednorodna, a sama liczba może wprowadzać w błąd, dopóki nie przyjrzymy się jej bliżej.
AI to coś więcej niż zaawansowane chatboty
Część firm deklarujących brak planów wobec AI może już z niej korzystać, nawet o tym nie wiedząc. Myśląc o AI, ludzie często mają na myśli wyłącznie generatywną AI. Ogromna popularność LLM (dużych modeli językowych) sprawiła, że społeczne postrzeganie AI stało się dość wąskie. Wielu nie zdaje sobie sprawy, że RELEX wykorzystuje wyspecjalizowaną formę AI od samego początku swojej działalności, czyli od 20 lat.
Firmy są zajęte walką o przetrwanie
O ile część firm może nie wiedzieć, że już inwestuje w AI, inne po prostu nie są w stanie pozwolić sobie na wdrażanie zupełnie nowych technologii. Ich opór wynika mniej z przekonań, a bardziej z zasobów: wiele firm z sektora handlu detalicznego, hurtowego i produkcji toczy w tej chwili zacięką walkę o przetrwanie.
Gdy firma walczy o utrzymanie działalności, jej zespoły nie mają przestrzeni na rozważanie dużych zmian. Często brakuje im też luksusu myślenia długoterminowego — trudno planować perspektywę pięciu czy dziesięciu lat, gdy martwisz się o przyszły miesiąc.
Powolne tempo w szybko zmieniającym się świecie
Dochodzi do tego jeszcze jedna kwestia: wiele firm z obszaru zarządzania łańcuchem dostaw historycznie działało w wolnym tempie – i ta strategia przez długi czas im służyła. Jeśli obserwowały, jak kolejne nowinki technologiczne pojawiają się i znikają, a same potrafiły przetrwać bez wdrażania kolejnych przełomów – dlaczego miałyby od razu rzucać się na AI?
Jest jednak duże prawdopodobieństwo, że te 15% zmieni zdanie w ciągu najbliższych kilku lat. Nasze badanie wykazało, że 86% liderów łańcucha dostaw już teraz zmaga się z poważnymi zakłóceniami wynikającymi z polityki handlowej. Okoliczności zapewne wkrótce przekonają wszystkich do szukania nowych sposobów radzenia sobie z tym, co stało się nową normą: ciągłymi zakłóceniami i nieprzewidywalną zmiennością.
Wspomaganie to krok pośredni, nie cel sam w sobie
Obecnie najpopularniejszym sposobem wykorzystania AI w optymalizacji łańcucha dostaw jest podejście hybrydowe: narzędzia proponują rozwiązania, a decyzję o ich wdrożeniu podejmuje planista. Taki model preferuje 54% respondentów, a tylko 10% czuje się komfortowo, pozwalając AI podejmować niektóre decyzje samodzielnie. To naturalne, biorąc pod uwagę obecny etap adopcji AI w branży.
Jednak prawdziwy zwrot z inwestycji (ROI) przyjdzie wraz z automatyzacją. Wspomaganie to naturalny krok pośredni, który również potrwa jakiś czas – ale nie jest celem samym w sobie. Osiągnięcie poziomu, na którym możliwe jest pewne zautomatyzowane podejmowanie decyzji, znacząco zmieni perspektywę ROI dla większości firm. I prędzej czy później do tego dojdzie.
Droga do automatyzacji jest stopniowa. To naturalne, że ludzie chcą w pełni przetestować nowy typ technologii, zanim pozwolą na pełną automatyzację. Z czasem jednak – gdy AI udowodni, że potrafi samodzielnie podejmować trafne decyzje – planiści będą coraz bardziej otwarci na to, by ich narzędzia AI działały autonomicznie w tle, przejmując część zadań.
Cena zwlekania z integracją AI
To właśnie te nieliczne firmy, które całkowicie rezygnują z tego ruchu w kierunku integracji AI, oddają pole konkurencji.
Firmy, które już teraz wdrażają AI, podejmują trafniejsze decyzje szybciej i znacząco skróciły czas wprowadzania produktów na rynek. Te, które nie mają żadnych planów związanych z AI, narażają się na to, że szybko działający konkurenci staną się na tyle efektywniejsi, że będą w stanie lepiej obsługiwać klientów – oferując przy tym niższe ceny.
Dla wielu ugruntowanych graczy rynkowych mądrą strategią jest jak najszybsze inwestowanie w te nowe technologie. Jako minimum – otwartość na zmiany, żeby nie zostać w tyle za konkurencją.
Dowiedz się więcej o tym, jak wiodące organizacje podchodzą do zmian. Raport RELEX State of the Supply Chain 2026 powstał na podstawie ankiety przeprowadzonej wśród ponad 500 liderów łańcucha dostaw z sektorów handlu detalicznego, hurtowego i produkcji. Sprawdź, jak organizacje reagują na zakłócenia, gdzie strategie ulegają zmianie i gdzie wciąż pozostają luki.
Autor
Powiązane artykuły
Historia klienta: Rastelli
Jesienią 2022 roku Rastelli wdrożyła nowoczesne narzędzia do planowania łańcucha dostaw, aby nadążyć za dynamicznym rozwojem firmy. Sprawdź, jak dzięki RELEX zaoszczędzono 3,5 mln USD i osiągnięto dokładność prognoz na poziomie 85%.
Historia klienta: Prima Flour
Zobacz, jak Prima Flour zastąpiła ręczne planowanie w arkuszach kalkulacyjnych planowaniem produkcji i popytu opartym na AI w RELEX – zyskując szybsze prognozy zakupu pszenicy, znaczne oszczędności czasu i pełną widoczność łańcucha dostaw.
Historia klienta: Finsbury Food Group
Dzięki RELEX firma Finsbury zyskała większą elastyczność w reagowaniu na zmiany i możliwość tworzenia alternatywnych scenariuszy, które pozwoliły skutecznie mierzyć się z kluczowymi wyzwaniami operacyjnymi. Dowiedz się, jak osiągnęła redukcję kapitału obrotowego netto o 1,6 mln GBP i poprawę poziomu obsługi o 5% rok do roku.