Rewolucja sztucznej inteligencji (AI) nie ogranicza się już do automatyzacji zadań biurowych. 6 grudnia 2025 roku, firma Zebra Technologies opublikowała raport, który ujawnia, że największe zmiany zachodzą w sektorze “frontline” – czyli w pracy bezpośrednio z klientem, wykonywanej przez sprzedawców, kurierów i pracowników logistyki. Tom Bianculli, przedstawiciel Zebra Technologies, podkreśla, że to właśnie ten obszar, stanowiący aż 80% całej siły roboczej, jest obecnie areną najbardziej przełomowych innowacji.
AI na Pierwszej Linii Frontu: Co Się Zmienia?
Nowoczesna praca frontline charakteryzuje się pełną łącznością pomiędzy pracownikiem, klientem, danymi i maszynami, wszystko w czasie rzeczywistym. Ta integracja umożliwia firmom pełną widoczność operacji i automatyzację rutynowych zadań. Dzięki temu pracownicy mogą skupić się na działaniach o wyższej wartości, wymagających kreatywności i interakcji z klientem. Z raportu wynika, że AI pomaga wypełniać luki w zatrudnieniu, podnosi efektywność zespołów i poprawia retencję pracowników.
Wiele firm inwestuje w rozwiązania AI, kierując się przede wszystkim chęcią oszczędności czasu. Badania przeprowadzone przez Zebra Intelligent Operations oraz brytyjskich naukowców pokazują, że pracownicy, dzięki wykorzystaniu AI, oszczędzają średnio 7,5 godziny tygodniowo. Przekłada się to na około 14 000 funtów (16 000 euro) wartości rocznie na osobę. Co więcej, aż 66% liderów w regionie EMEA deklaruje, że AI już dziś znacząco poprawiła produktywność ich organizacji, a 41% spodziewa się zwrotu z inwestycji w mniej niż rok.
AI w Retailu: Prognozowanie, Ceny i Zapasy
Sektor retail jest jednym z pionierów we wdrażaniu rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji. Z badań Zebra Technologies wynika, że 27% firm już wykorzystuje AI do prognozowania popytu, 24% do dynamicznego ustalania cen, a 20% do optymalizacji stanów magazynowych i kosztów. Te liczby stale rosną, ponieważ coraz więcej firm rozpoczyna pilotażowe programy wykorzystujące AI. Aż 51% firm testuje AI w celu optymalizacji zapasów, 45% w celu optymalizacji kosztów, 41% w zakresie dynamicznego ustalania cen, a 37% do prognozowania popytu.
Wykorzystanie AI w retailu pozwala na precyzyjne dopasowanie oferty do potrzeb klientów, minimalizację strat związanych z przeterminowanymi produktami i zwiększenie rentowności. AI nie tylko optymalizuje procesy wewnętrzne, ale także poprawia doświadczenia zakupowe klientów. Przykładowo, systemy rekomendacji oparte na AI mogą sugerować produkty, które są najbardziej prawdopodobne do zakupu przez danego klienta, zwiększając tym samym sprzedaż.
Logistyka i AI: Przewidywanie, Planowanie i Optymalizacja
AI staje się również kluczowym elementem nowoczesnej logistyki. Niemal 40% ankietowanych firm korzysta z narzędzi AI do prognozowania popytu, a ponad dwie trzecie wdraża je lub testuje w obszarze zarządzania zapasami. Procesy dostaw i operacji terenowych również zyskują dzięki AI – prawie dwie trzecie firm stosuje tę technologię do przewidywania szacowanego czasu dostawy, a 57% wykorzystuje ją do planowania tras i optymalizacji przejazdów. To przekłada się na szybsze i bardziej efektywne dostawy, co jest kluczowe w konkurencyjnym środowisku e-commerce.
Optymalizacja tras dostaw, dzięki AI, pozwala na redukcję kosztów paliwa, minimalizację emisji spalin i skrócenie czasu dostawy. Przewidywanie szacowanego czasu dostawy, oparte na analizie danych w czasie rzeczywistym, zwiększa zadowolenie klientów i poprawia wizerunek firmy. AI nie tylko usprawnia procesy logistyczne, ale także przyczynia się do zrównoważonego rozwoju.
Produkcja i AI: Kontrola Jakości i Optymalizacja Zaposów
W sektorze produkcyjnym 28% firm stosuje AI do optymalizacji zapasów, a 31% do prognozowania popytu. Producenci, którzy osiągnęli wyraźną poprawę w obszarze kontroli jakości, korzystają z szerokiego zestawu technologii, w tym 32%, które wskazały AI. Wśród firm, które nadal chcą usprawnić procesy jakościowe, aż 55% deklaruje potrzebę wdrożenia rozwiązań AI. AI pozwala na wykrywanie defektów na wczesnym etapie produkcji, minimalizując straty i poprawiając jakość produktów.
AI w produkcji nie ogranicza się tylko do kontroli jakości. Może być również wykorzystywana do optymalizacji procesów produkcyjnych, przewidywania awarii maszyn i planowania konserwacji. Dzięki temu producenci mogą zwiększyć wydajność, obniżyć koszty i poprawić niezawodność swoich produktów. AI staje się zatem kluczowym elementem Przemysłu 4.0.
Wyzwania i Przyszłość AI na Frontline
Pomimo ogromnego potencjału, wdrożenie AI na pierwszej linii frontu wiąże się z pewnymi wyzwaniami. Z raportu wynika, że widoczny jest bardzo zróżnicowany poziom dojrzałości w zarządzaniu danymi. Tylko 11% firm twierdzi, że posiada zautomatyzowane zarządzanie danymi wspierane insightami z AI w całej organizacji. Większość producentów wskazuje, że analiza danych ustrukturyzowanych odbywa się jedynie w wybranych obszarach (42%) lub pozostaje na etapie manualnym. To oznacza, że firmy muszą zainwestować w infrastrukturę danych i szkolenia pracowników, aby w pełni wykorzystać potencjał AI.
Przyszłość pracy frontline będzie ściśle związana z rozwojem sztucznej inteligencji. AI nie zastąpi pracowników, ale raczej uzupełni ich umiejętności i pozwoli im skupić się na bardziej wymagających zadaniach. Pracownicy frontline będą potrzebowali nowych umiejętności, takich jak analiza danych, obsługa systemów AI i komunikacja z klientami. Firmy, które zainwestują w rozwój swoich pracowników, będą w stanie skutecznie konkurować na rynku i wykorzystać potencjał AI. To nie jest tylko kwestia technologii, ale także zmiany kulturowej i organizacyjnej.
AI nie jest zagrożeniem dla miejsc pracy, ale szansą na stworzenie bardziej efektywnych, innowacyjnych i satysfakcjonujących stanowisk. Wdrożenie AI na pierwszej linii frontu to proces, który wymaga strategicznego podejścia, inwestycji w infrastrukturę danych i rozwój pracowników. Firmy, które podejmą to wyzwanie, będą w stanie osiągnąć znaczącą przewagę konkurencyjną i poprawić swoje wyniki finansowe.
