Logistický trh prochází největší transformací od vynálezu lodního kontejneru. Zatímco dříve byl hlavním nástrojem dispečera selský rozum a Excel, dnes do hry vstupuje umělá inteligence (AI).

Jak konkrétně tyto technologie mění každodenní realitu českých firem?

Historicky se logistika spoléhala na statické modely a lidskou intuici. Plánování poptávky probíhalo na základě historických prodejů z minulého roku, často bez schopnosti vnímat dynamické změny trhu.

Limity tradičního přístupu

• Chybovost lidského faktoru: Odhad dispečera je subjektivní a omezený množstvím informací, které dokáže v daný moment zpracovat.
• Statické forecasty: Tradiční tabulky neumí reagovat na náhlé výkyvy (např. uzavírky cest, změny počasí nebo geopolitické krize).
• Nástup digitalizace: Právě digitalizace dat v posledních letech vytvořila nezbytný předstupeň pro nasazení AI. Bez kvalitních digitálních dat by algoritmy neměly z čeho „učit“.

AI neznamená jen „lepší statistiku“. Zatímco klasické modely sledují lineární trendy, strojové učení (Machine Learning) dokáže najít skryté souvislosti v obrovských objemech dat.

Podle studie Trendy v české logistice 2025, kterou vypracoval spolek SKLAD, se na umělou inteligenci a strojové učení v nejbližších letech zaměří až 40 % logistických manažerů.

• Analýza externích vlivů: AI do výpočtů zahrnuje počasí, státní svátky, ekonomické ukazatele nebo dokonce trendy na sociálních sítích.
• Snížení zásob (Inventory Optimization): Díky přesnější předpovědi firmy nedrží zbytečný „mrtvý“ kapitál ve skladech, ale mají zboží přesně tam, kde bude potřeba.
• Eliminace bullwhip efektu: AI pomáhá vyhlazovat výkyvy v dodavatelském řetězci, které vznikají zkreslenými informacemi mezi jednotlivými články (výrobce – dopravce – prodejce).

Implementace AI do dodavatelského řetězce může podle analýz McKinsey & Company snížit celkové náklady na logistiku o 15 % a úroveň zásob až o 35 %.

Plánování tras už dávno není o hledání „nejkratší cesty na mapě“. Moderní logistika vyžaduje dynamický routing.

Od pevných tras k real-time rozhodování

Dříve řidič vyjel s pevným itinerářem. Dnes AI systémy přepočítávají trasu každých několik sekund. Česká technologicko-logistická společnost DODO například využívá AI k plánování městské logistiky v reálném čase, přičemž bere v úvahu:

• Aktuální hustotu dopravy a nehody.
• Specifická časová okna zákazníků.
• Vytížení kurýra a aktuální stav paliva/nabití vozidla.

Tento přístup dramaticky zvyšuje udržitelnost dopravy. Méně najetých kilometrů naprázdno znamená nižší emise CO2 a výrazné provozní úspory.

Automatizace v roce 2026 už neznamená pouze mechanická ramena, ale především kognitivní automatizaci. Jak uvádí portál Systémy Logistiky, AI se stává mozkem, který propojuje stávající systémy.

Role AI v rozhodování

• WMS (Warehouse Management System): AI optimalizuje proces vychystávání (picking) tak, aby skladníci nebo roboti urazili co nejkratší vzdálenost.
• TMS (Transport Management System): Automatické párování volných vozů se zásilkami na základě predikce jejich polohy.
• Administrativa: AI algoritmy dokáží automaticky zpracovávat faktury, dodací listy a celní dokumentaci pomocí pokročilého rozpoznávání textu (OCR).

Dnes je AI standardem u velkých logistických providerů, ale díky cloudovým řešením (SaaS) se stává dostupnou i pro střední a menší české firmy.

Co nás čeká v následujících letech?

• Prediktivní údržba (Predictive Maintenance): AI analyzuje data z vozidel a senzorů ve skladu. Dokáže předpovědět poruchu dříve, než nastane, a naplánovat servis tak, aby neohrozil provoz.
• Hyper-lokální logistika: Předpovídání poptávky na úrovni jednotlivých městských čtvrtí pro doručení v řádu minut.
• Změna charakteru práce: Jak upozorňuje analýza serveru Hrot24, logistika se posouvá k modelu, kde klíčová provozní rozhodnutí činí algoritmus a člověk vystupuje v roli supervizora.

Pro zaměstnance to znamená úbytek rutinní administrativy a fyzicky náročné práce. Pro zákazníka je výsledkem rychlejší, levnější a transparentnější služba.

AI totiž umožňuje přesně říci nejen to, kde se zásilka nachází, ale s vysokou přesností odhadnout i čas doručení (tzv. ETA – Estimated Time of Arrival).

Závěrem Logistika se stala datovou vědou. Firmy, které dokáží integrovat AI do svých procesů, získávají rozhodující náskok. Budoucnost patří těm, kteří přestanou pouze reagovat na vzniklé problémy a začnou je díky predikci AI aktivně předvídat.