Zdjęcie

Od „To trzeba zlecić programistom” do „Zrób to dla mnie” – rewolucja AI w WMS

Dla właścicieli firm handlowych i dyrektorów logistyki ostatnie lata to ciągła walka o elastyczność. Rynek e-commerce wymusza zmiany z dnia na dzień, podczas gdy tradycyjne systemy IT wymagają tygodni na wdrożenie nowych funkcji. Ewolucja oprogramowania osiągnęła jednak punkt zwrotny. Generatywna Sztuczna Inteligencja (GenAI) w systemach takich jak Teneum WMS sprawia, że technologia wreszcie nadąża za tempem biznesu, zamiast go hamować.

Tradycyjny model rozwoju oprogramowania opierał się na sztywnych regułach: każda nowa potrzeba biznesowa wymagała interwencji programisty, napisania kodu i testów. Dziś to „wąskie gardło” znika. Dzięki modelom generatywnym systemy potrafią interpretować intencje użytkownika i adaptować się do nowych zadań bez konieczności głębokiej ingerencji w kod źródłowy.

Marcin Smereka, CTO w Sente S.A., wyjaśnia, dlaczego ta zmiana jest kluczowa z perspektywy decydenta:

"Do tej pory każda, nawet drobna zmiana w systemie WMS wiązała się z koniecznością angażowania dostawcy IT, akceptowaniem wycen i oczekiwaniem na wolne moce przerobowe programistów. Generatywna AI kończy z tym uzależnieniem. System przestaje być sztywną konstrukcją. Staje się elastycznym narzędziem, z którym można po prostu rozmawiać i samodzielnie konfigurować czy uzyskiwać dostęp do zasad jego działania, dokumentacji. Co więcej, jesteśmy o krok od momentu, w którym wystarczy, że opiszemy systemowi swój cel biznesowy i zasady działania, a on się do nich dostosuje. To, co kiedyś wymagało skomplikowanego projektu informatycznego, już niebawem stanie się dostępną od ręki zmianą konfiguracyjną"

MarcinSmereka

CTO | Sente S.A.

Wyzwanie 1: Rotacja pracowników i koszty wdrożenia

Jednym z największych kosztów ukrytych w logistyce jest czas potrzebny na wdrożenie nowego pracownika (onboarding). Teneum WMS adresuje ten problem, wykorzystując możliwości Generatywnej AI do stworzenia wirtualnego „mentora”. System został wzbogacony o asystenta świadomego kontekstu, który rozumie, co pracownik w danej chwili robi. To nie jest zwykły chatbot. To inteligentny doradca, który widzi ekran użytkownika i proaktywnie pomaga w realizacji procesu.

"Wyobraźmy sobie nowego pracownika, który utknął przy kompletacji zamówienia. Zamiast szukać kierownika, pyta asystenta: »Co mam tu wpisać?«. System analizuje kontekst – wie, że pracownik jest w panelu pakowania, ale pominął wybór stanowiska. Odpowiedź jest natychmiastowa i precyzyjna: »Jesteś w procesie pakowania, ale system nie widzi wybranego stołu. Musisz najpierw zeskanować kod stanowiska, aby kontynuować«. Dzięki temu wiedza jest dostarczana dokładnie wtedy, gdy jest potrzebna, co drastycznie redukuje błędy i czas szkolenia"

MarcinSmereka

CTO | Sente S.A.

Wyzwanie 2: Integracje w łańcuchu dostaw

W świecie firm handlowych i e-Commerce, gdzie o przewadze konkurencyjnej decydują często godziny, a nie dni, zdolność do błyskawicznego „wpięcia” nowego klienta, marketplace’u czy kuriera staje się kartą przetargową decydującą o wygraniu kontraktu czy zdobyciu klienta. Do niedawna jednak rzeczywistość działów IT wyglądała zgoła inaczej: proces integracji przypominał tor przeszkód, zbudowany z setek wymienianych maili, nieporozumień komunikacyjnych i długich godzin spędzonych na żmudnym studiowaniu skomplikowanej dokumentacji technicznej.

Teneum WMS rozwiązuje ten problem, wprowadzając do gry czat AI: „Doradcę Programisty”. W tym modelu sztuczna inteligencja przestaje być tylko biernym katalogiem wiedzy, a wchodzi w rolę aktywnego, wirtualnego konsultanta. Dysponując pełnym dostępem do dokumentacji API, AI potrafi prowadzić merytoryczny dialog z zespołami IT partnerów biznesowych – zamiast kazać im szukać igły w stogu siana, podaje gotowe odpowiedzi i fragmenty kodu, drastycznie upraszczając techniczny aspekt współpracy.

"Zamiast tracić czas na przekopywanie się przez techniczną dokumentację, integratorzy mogą prowadzić dialog z systemem. Asystent błyskawicznie instruuje, jakie zapytanie wysłać do backendu i z jakimi parametrami, aby uzyskać pożądany efekt. To eliminuje szum komunikacyjny i pozwala na tworzenie stabilnych połączeń między systemami w rekordowym czasie, co bezpośrednio przekłada się na szybkość uruchamiania nowych kanałów sprzedaży"

MarcinSmereka

CTO | Sente S.A.

Wyzwanie 3: Bezpieczeństwo danych w erze AI

Wdrożenie sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie budzi uzasadnione obawy o poufność danych handlowych. Czy bot nie ujawni wrażliwych informacji niepowołanej osobie?

W Teneum WMS zastosowane zostało przemyślane podejście do bezpieczeństwa. System korzysta z płatnych wersji API publicznych modeli, co zgodnie z polityką dostawców technologii gwarantuje, że przesyłane dane nie są wykorzystywane do trenowania ogólnodostępnej sztucznej inteligencji. Co jednak najważniejsze w kontekście ochrony informacji wewnątrz firmy – agent dziedziczy uprawnienia użytkownika.

"Bezpieczeństwo jest fundamentem architektury Enterprise. Agent AI nie jest bytem wszechwiedzącym – działa zawsze w imieniu konkretnego użytkownika i wyłącznie w ramach jego uprawnień. Jeśli pracownik nie ma dostępu do danych finansowych czy marż, to agent również ich nie zobaczy i nie uwzględni w odpowiedzi. Dzięki temu organizacja zachowuje szczelność polityki dostępu do informacji, czerpiąc jednocześnie korzyści z szybkości AI”"

MarcinSmereka

CTO | Sente S.A.

Podsumowanie 

W obliczu rynkowej niepewności sztuczna inteligencja w systemie WMS staje się dźwignią wzrostu, która pozwala firmom skalować biznes bez gwałtownego podnoszenia kosztów stałych. Umożliwia to obsługę rosnącej liczby zamówień i ekspansję na nowe rynki bez konieczności proporcjonalnej rozbudowy zespołów administracyjnych czy IT.

Kluczową walutą staje się tu czas – odzyskiwany zarówno dzięki błyskawicznemu wdrożeniu pracowników przy wsparciu Asystentów AI, jak i poprzez sprawne integracje z partnerami w łańcuchu dostaw. W tym ujęciu Teneum WMS wzbogacony o potencjał AI staje się realnym wsparciem biznesu. Nie tylko przyspiesza operacje i ułatwia wykorzystanie pełni możliwości systemu, ale również buduje operacyjną niezależność i zwinność w integracji rozwiązania z kanałami sprzedaży i innymi systemami.

Komentarze (0)

Napisz komentarz

Nie ma tutaj jeszcze żadnego komentarza, bądź pierwszy!

Napisz komentarz
Dodaj komentarz

Przeczytaj również:

Z systemem WMS można już rozmawiać. Praktyczne możliwości AI zaprezentowane na Warehouse Compass Day

Dostęp do danych magazynowych bez przeglądania raportów i analizowania kolejnych zestawień? Dzięki sztucznej inteligencji wystarczy zadać pytanie systemowi WMS, aby uzyskać potrzebne informacje. Jak takie rozwiązanie działa w praktyce, przekonało się 40 uczestników Warehouse Compass Day „Pogad[AI] ze swoim magazynem”, który odbył się 15 października w biurze Sente we Wrocławiu. Podczas wydarzenia mogli samodzielnie przetestować możliwości rozmowy z systemem Teneum WMS i sprawdzić, jak AI może wspierać codzienne zarządzanie magazynem. WMS, który odpowiada na pytania Hasło wydarzenia nabrało dosłownego znaczenia na warsztacie „AI w Teneum WMS w praktyce”. Uczestnicy pracowali na działającym systemie z Asystentem AI: pytali o wydajność magazynu i szukali sposobu na sprawiedliwe przyznawanie premii magazynierom. Z danych WMS może dziś korzystać nie tylko operator, lecz także właściciel firmy, kierownik magazynu, a nawet handlowiec – przez telefon, w samochodzie lub w dowolnym innym miejscu. „Ważniejsze niż wyniki na ekranie jest doświadczenie pracy z systemem nie poprzez klikanie i pisanie na klawiaturze, ale poprzez zwykłą rozmowę, tak jak z człowiekiem” – podsumował Marcin Smereka, CTO w Sente, który prowadził warsztat. Arkusz to jeszcze nie AI Piotr Susz z Locura Consulting rozpoczął dzień od uporządkowania pojęć. „Sztuczną inteligencją nie jest automatyzowanie arkuszy. AI w magazynie działa wtedy, kiedy rozwiązanie autonomicznie zastępuje pracę człowieka i daje lepsze efekty niż przed wdrożeniem” – tłumaczył. Przykład takiego rozwiązania przedstawił Przemysław Mysiak z Tedmarku. Agent AI, który wspiera obsługę reklamacji, wykrywa kary niesłusznie naliczane przez przewoźników. Firma oszczędza dzięki temu dziesiątki tysięcy złotych miesięcznie. Od promptowania do własnych agentów Piotr Susz przekonywał, że budowanie agentów AI przestało być domeną programistów. Osoba bez umiejętności programowania może nauczyć się korzystać z MCP (ang. Model Context Protocol – standard łączenia AI z zewnętrznymi danymi i narzędziami). i łączyć modele z własnymi danymi. Sam w lutym nie wiedział, czym jest terminal, a w październiku rozwijał kilkanaście aplikacji, które na siebie zarabiają. Podkreślał przy tym, że fundamentem pozostają dane i bezpieczeństwo. Podobne doświadczenia mieli paneliści. Lech Biernat, CEO Olza Logistic, opowiadał o pracowniku, który bez żadnych kursów po czterech–pięciu miesiącach prowadzi w firmie zaawansowane prace programistyczne. Najpierw dane, potem agenci W panelu „Magazyn przyszłości” wielokrotnie wracał temat danych. „Zanim wdroży się skomplikowanych agentów, trzeba pomyśleć, gdzie zbierać dane, żeby ci agenci je zobaczyli” – mówił Przemysław Tytro, dyrektor generalny Tedmarku. Przemysław Świtacz z Movu Robotics radził inwestować w gromadzenie danych już teraz, zanim bezpowrotnie przepadną. Wojciech Nowak z Sente zwrócił uwagę na architekturę rozwiązań. „Model warto użyć do tego, żeby z procesu zrobić powtarzalny algorytm. Potem do wykonywania już go nie używamy, bo algorytm działa deterministycznie”. Taka architektura ogranicza ilość danych wysyłanych do chmury i koszty, które zdaniem panelistów będą rosnąć. AI wspiera decyzje, ale nie zastępuje doświadczenia Piotr Susz porównał modele językowe do lupy: mogą znacząco zwiększać możliwości osób, które potrafią logicznie analizować problemy, ale jednocześnie wzmacniają znaczenie krytycznej oceny wyników. Pokazał to warsztat Wojciecha Nowaka i Piotra Susza, podczas którego uczestnicy z pomocą agenta AI analizowali procesy magazynowe, identyfikowali obszary optymalizacji i szacowali potencjalne oszczędności. Szczególnie żywą dyskusję wywołała klasyfikacja ABC, jej konfiguracja i wpływ na efektywność magazynu. Różne doświadczenia uczestników pokazały, że nie istnieje jeden uniwersalny przepis na optymalizację: AI pomaga analizować scenariusze, ale o zasadności zmian decydują realia konkretnej firmy. Jeden proces na początek Z dnia płynie praktyczny wniosek. Wybrać jeden proces, przetestować na nim AI i sprawdzić efekty, a gdy coś się nie uda, wyciągnąć wnioski i próbować dalej. Z decyzją nie warto zwlekać, bo jak mówi Piotr Susz, w logistyce zawsze brakuje czasu. Doświadczenia z warsztatów pokazują zarazem, że interfejs konwersacyjny jest dopiero jedną z możliwości. Aby AI mogła realnie wspierać decyzje i procesy, potrzebuje niezawodnego systemu oraz aktualnych danych. W Teneum WMS architektura AI-native łączy te fundamenty z dalszym rozwojem funkcji opartych na sztucznej inteligencji. Organizatorem Warehouse Compass Day jest Sente, producent systemu Teneum WMS i Teneum ERP. Patronat medialny: Forsal, Logistics Manager, Logistyczny.com, Logistyka360, myERP.pl, logistyka.net, Trans Info.
naglowek-2560x800 (1)
Logo firmy Sente
zweryfikowano

0/5

Sente

Poprawa efektywności - Koncentracja na efektach


Teneum WMS
Dolnośląskie
200 osób
Zobacz profil
Branża
Dystrybucja, eCommerce, Produkcyjna
Opis
Sente obecnie to ponad 200 osób – konsultantów i specjalistów. Siedziba firmy znajduje się we Wrocławiu, natomiast oddziały w Poznaniu, Rzeszowie i Starachowicach. ...
rozwiń