Imaginarium nowej ery w europejskim transporcie drogowym

Czy można zmieniającą się rzeczywistość opisać tymi samymi słowami, które używaliśmy do opisania wcześniej znanego nam świata? Kanadyjski filozof Charles Tayor (ur. w 1931 r., profesor na Uniwersytecie McGilla w Montrealu) podpowiada, że każdy z nas uczestnicząc w następujących po sobie zmianach wciela się w rolę Adama i Ewy, którzy musieli wykreować słowa (czyli stworzyć kod komunikacji) aby w nowatorski sposób opisać otaczający ich świat.

Zatem jakich słów użyjemy, aby opisać gospodarkę, w której coraz powszechniej człowiek korzysta z maszyny wykazującej cechy „sztucznej inteligencji”? Norweski filozof Anders Indset (ur. w 1978 r., założyciel The Quantum Economy Alliance) w 2019 r. zaproponował, aby wysiłki poznawcze rozszerzyć i przygotować się już teraz do opisu gospodarki w erze post-cyfrowej. Nazwał ją Q-economy. W 2025 r. wiemy, że komputery kwantowe już są użytkowane, a Elon Musk (ur. w 1971 r. w RPA, amerykański innowator i przedsiębiorca) zapowiada, iż już wkrótce maszyna będzie potrafiła wszystko a człowiek nie będzie musiał pracować! Wśród dziesiątków tysięcy przedsiębiorców, którzy pod koniec XX wieku za główny przedmiot działalności wybrali świadczenie usług przewozów drogowych, przeważają osoby powiązane z samochodem ciężarowym i warsztatem naprawczym. W ich żyłach „zamiast krwi płynie olej napędowy”. Jak wskazuje niemiecki filozof Hanno Sauer (ur. w 1983 r, profesor na Uniwersytecie w Utrechcie), dzieci tych przedsiębiorców nie w żyłach, ale w mózgu „korzystając z nabytej od wczesnego dzieciństwa zdolności do porozumiewania się z inteligentną maszyną”. Zatem nowe pokolenie elity środowiska transportowego inaczej odbiera zmiany zachodzące w trakcie transformacji cyfrowej niż odnoszą się do tych zmian ich rodzice. Różnice międzypokoleniowe ujawniają się tym, że poszczególne generacje preferują inne kody i odmienne style komunikowania się z otoczeniem.

Każdy z nas może się przyznać do dysonansu poznawczego, czyli wystąpienia nieprzyjemnego stanu psychicznego napięcia, który pojawia się, gdy nasze przekonania, wartości lub postawy są sprzeczne z naszymi działaniami lub nowymi informacjami. Z jednej strony, w trakcie edukacji, studiów i z różnych mediów dowiadujemy się, że maszyna (nazwana „komputerem”) potrafi coraz więcej, już znacznie więcej niż może człowiek sobie wyobrazić oraz osiągnąć w swoim działaniu. A z drugiej strony pozostajemy w przekonaniu, że ani w 2030 r., ani w 2035 r., ani nawet w 2040 r. (czyli za 15 lat) człowiek nie zostanie zastąpiony w roli kierowcy ciężkiego pojazdu (HDV – heavy duty vehicle) przewożącego ładunki po publicznych drogach. W każdym samochodzie potrzebujemy kierowcę. Na terenie Europy pojazdów pokonujących co najmniej 300 km w jedną stronę jeździ ponad milion. To znaczy, że ponad milion kierowców musi wykonywać pracę wymagającą przebywanie w drodze ponad jedną dobę. Ta grupa kierowców tworzy środowisko „lądowych marynarzy”, którzy opuszczają dom i wracają do niego po wielu dniach, a nawet po wielu tygodniach. Im więcej seniorów żegna się z tym zawodem, tym więcej młodych mężczyzn (bowiem w tym zawodzie kobiety są absolutnym wyjątkiem) trzeba pozyskać do pracy. Jeśli Europejczycy, w tym Białorusini i Ukraińcy, nie zgłaszają się w odpowiedniej liczbie, to do obsadzenia wakatów u przewoźników drogowych potrzebni są imigranci z innych regionów świata. Nie wiemy, czy mieszkańcy krajów europejskich zaakceptują wzrost liczby przybyszów z różnych regionów świata, którzy obsadzą wakujące stanowiska pracy.

W minionych dwóch wiekach trwała industrializacja Europy. Przemysł dostarczał coraz więcej produktów, które były coraz lepszej jakości. Udało się wyprodukować stal, z której w 1889 r. zbudowano w Paryżu Wieżę Eiffla. Wyroby były coraz bardziej skomplikowane, jak lokomotywy parowe wytwarzane od 1919 r. w Pierwszej Fabryce Lokomotyw „Fablok” w Chrzanowie. Coraz lepszą jakość uzyskiwano doskonaląc procesy przetwarzania, a także stosując coraz bardziej wyrafinowaną selekcję użytych materiałów.

Od pierwszej dekady XXI wieku rozwijana jest gospodarka cyfrowa, w której podstawowym dobrem poddawanym przetwarzaniu są dane. Systemy informatyczne, po kolejnych fazach ich doskonalenia, wykorzystują dane w procesie maszynowego uczenia, który zaliczamy do podstawowego etapu kreowania sztucznej inteligencji (AI – artificial intelligence). Efekty funkcjonowania agentów AI są uzależnione od jakości danych: ich relatywności, dokładności, aktualności, kompletności, spójności, adekwatności, dostępności, wiarygodności i przystawalności[1]. W praktyce gospodarczej dostrzegamy paradoks. Otóż w relacjach B2C (business to consumer) kreatorzy najnowocześniejszych aplikacji potrafią skłonić użytkowników do przekazywania operatorowi wielu danych. Konsumenci robią to świadomie lub nieświadomie. Nawet, jeśli podejrzewają, że operatorzy mogą nadużywać pozyskane dane, w tym tak zwane „dane wrażliwe”, to prawie zawsze konsumenci decydują się na ich udostępnienie, bowiem chcą korzystać z atrakcyjnych aplikacji dostępnych w smartfonie, usieciowionym samochodzie i w inteligentnym doku (smart home). Lekceważą konsekwencje procesu zbierania danych przy pomocy kamer i mikrofonów zainstalowanych w różnych urządzeniach. A przecież wiadomo, że rejestrowany jest każdy krok i każdy gest, a nawet każde słowo i każdy oddech dorosłego konsumenta oraz jego nieletnich dzieci.

Zupełnie inaczej jest w relacjach B2B (business to business), gdzie wymiana danych odbywa się między dwiema organizacjami. W każdej z nich pracują osoby, które wykonując swoje zadania zawodowe, prawie zawsze przyjmują postawę świadomego obrońcy „tajemnicy handlowej” swojego przedsiębiorstwa. Zatem każdy zabiega o to, aby utrudnić partnerowi dostęp do zbiorów danych niezbędnych aby realizować procesy gospodarcze zgodnie ze standardem Digital Economy Excellence.

Jak osiągnąć wymaganą jakość danych, które są wymieniane między partnerami gospodarczymi? Odpowiedź jest banalnie prosta. Trzeba zapewnić wzajemne zaufanie między tymi partnerami. O ile odpowiedź jest prosta, to wykreowanie wzajemnego zaufania jest bardzo trudnym zadaniem. Bowiem trzeba (się) przekonać, że w sytuacji, w której ujawni się konflikt interesów współpracujących organizacji, nikt nie wykorzysta, z pożytkiem dla siebie, ale ze szkodą dla innych, danych pozyskanych od partnera.

Wyeliminowanie wszelkich konfliktów interesów w gospodarce rynkowej, w której każde przedsiębiorstwo zabiega o uzyskanie najlepszych wyników dla siebie, nie jest możliwe. Nie jest to jednak bariera, której nie można pokonać kreując więzi współpracy. Argumentem przemawiającym za zawarciem odpowiedniego – partnerskiego w odczuciu każdej organizacji – porozumienia o wymianie danych jest ujawnienie wyjątkowo dużych korzyści dla każdego partnera, które tylko wtedy zostaną osiągnięte, jeśli w ramach integracji będzie zapewniony wzajemny dostęp do danych o pożądanej jakości.

W trzeciej dekadzie XXI wieku przy pomocy agentów AI możemy przetworzyć dane zgromadzone w bardzo dużym zbiorze zasilanym z różnorodnych źródeł. To jest nowa jakość w funkcjonowaniu gospodarki cyfrowej, która nie mogła być osiągnięta w XX wieku, kiedy doskonalono tradycyjne systemy informatyczno-telekomunikacyjne (ICT – information and communication technologies). Wówczas te technologie pozwalały na utworzenie ośrodka sterowania (Control Tower), które nie było zdolne do jednoczesnego planowania i monitorowania procesów operacyjnych. Współcześnie maszyna i dostępne oprogramowanie – ich potencjał jest dostępny w chmurze obliczeniowej (cloud) – zapewniają dostęp do przetworzonych informacji i ich permanentną aktualizację. W centrum zarządzania (Command Centre) stworzone są warunki, które pozwalają na usprawnianie przebiegu procesów oraz podwyższenie ich jakości oraz efektywności. Integracja pionowa projektowana, realizowana i kontrolowana przy pomocy agentów AI pozwala na lepsze funkcjonowanie „na rampie”, czyli w miejscu załadunku i rozładunku samochodu ciężarowego, sprawniejsze i efektywniejsze wykonanie procesu przemieszczania towarów między nadawcą i odbiorcą przesyłki, a także na efektywniejsze rozliczenie usługi przewozowej z załadowcą, czyli gestorem towaru. Integracja pionowa obejmuje w wielu przypadkach jedynie dwie organizacje. Załadowcę i przewoźnika drogowego. Najlepszym przykładem jest organizacja dystrybucji towarów z centrum logistycznego do placówek handlu detalicznego. Integracja pionowa obejmuje jednak znacznie więcej podmiotów, jeśli przewozy są realizowane nieregularnie, w zmieniających się relacjach geograficznych. To segment europejskiego rynku usług przewozu transportem drogowym, który jest określany jako ‘cross-trade” (przewozy między różnymi krajami UE) lub ‘middle mile’ (z zaangażowaniem kierowcy, którego stałe miejsce zamieszkania oraz zatrudnienia jest poza krajami uczestniczącymi w międzynarodowej wymianie handlowej).

Dane potrzebne w ekosystemie transportu drogowego pochodzą także od otoczenia, np. od operatorów infrastruktury, dostawców paliw. O ile można zabiegać o zaufanie między partnerami, którzy świadomie utworzyli wspólne więzi, to jest trudniej o to zaufanie w relacjach z innymi podmiotami. Pomocna może być standaryzacja komunikatów (czyli zestawu danych), które są wymieniane w otwartym ekosystemie. Im szerzej wykorzystywane są zdefiniowane zbiory danych nieustrukturyzowanych, np. obrazów rejestrowanych przez kamery stanowiące wyposażenie magazynów oraz pojazdów, tym szybciej można poddawać weryfikacji komunikaty zawierające sprzeczne informacje. Z praktyki wiemy, że dochodzi do wielu sporów dotyczących, np. punktualności podstawienia samochodu pod załadunek i rozładunek bądź prawidłowej lub nadmiernej ilości czasu przeznaczonego na załadunek lub rozładunek. Wzrastająca szczegółowość danych opisujących zdarzenia, które wystąpiły w przeszłości, ułatwia maszynie uzyskiwanie wiarygodnych wyników analiz predykcyjnych, czyli opisów scenariuszy zdarzeń, które z dużym prawdopodobieństwem można oczekiwać w przyszłości.

Równoczesne planowanie i kontrola pozwala na utworzenie systemu, który ma zdolność do samoregulowania. Agenci AI bezzwłocznie przekazują przepływ danych między osobami, które są zaangażowane w realizację procesu operacyjnego. Jeśli jednym z zastosowanych agentów jest translator mowy (z jednego języka naturalnego na inny język), to pracujący na rampie operator wózka posługujących się np. językiem francuskim, może porozumiewać się z kierowcą, który posługuje się np. językiem polskim. Eliminowany jest czas, który w przeszłości był niezbędny na komunikowanie się przez pośredników, w tym przez osoby znające co najmniej jeden język obcy. Komunikowanie się dwóch osób wykonujących wspólnie zadanie operacyjne (np. czynność załadunku samochodu podstawionego pod rampę magazynu) przy wykorzystaniu maszyny (tj. translatora) pozwala na transmisję tej komunikacji do chmury obliczeniowej. Po zarejestrowaniu tego zapisu, inny agent AI może zweryfikować treść dialogu. W przypadku dostrzeżenia jakiegokolwiek sporu między tymi osobami, agent AI może samoistnie wyemitować alert do dyspozytora tego procesu operacyjnego, aby mógł on bez zwłoki zweryfikować przedmiot konfliktu i odpowiednio zareagować. Monitorowanie działania na styku kierowcy z operatorem w magazynie pozwala filtrować agentowi AI wszystkie procesy, wywołując alerty w sytuacji wychodzącej poza przyjęte procedury. Natychmiastowe reagowanie zainicjowane przez agenta AI ułatwia eliminowanie lub ograniczenie opóźnień w realizacji zadań przez zaangażowany personel oraz umożliwia korektę harmonogramu realizowanego przez tych samych pracowników po zakończeniu monitorowanego procesu operacyjnego.

Integracja pionowa wykreowana dzięki nawiązaniu więzi zaufania powoduje, że człowiek zatrudniony na dowolnym stanowisku przez jednego z partnerów ma zapewnione warunki podjęcia współpracy z pracownikiem innego partnera. Obie osoby, choć reprezentują różne organizacje, wiedzą, że ich współdziałanie przyniesie korzyści obu przedsiębiorstwom. Tych korzyści nie można było osiągnąć, jeśli nie doszło do integracji pionowej i typowym zachowaniem pracownika było zaniechanie współpracy lub wręcz działanie blokujące pracownika innej organizacji. Działanie każdego pracownika poddane monitorowaniu przez agenta AI powoduje, że ingerencja w trwające procesy odbywa się bezzwłocznie. Zarejestrowany przebieg procesów stanowi zbiór danych, z których można skorzystać, jeśli przedstawiciele współpracujących organizacji w sytuacji konfliktowej dysponują sprzecznymi komunikatami sformułowanymi przez pracowników poszczególnych przedsiębiorstw. Ponieważ w realizację przewozów ‘cross-trade’ angażowani są kierowcy, którzy incydentalnie trafiają do punktów załadunku i rozładunku, to występowanie pośrednika jako integratora ma szczególnie ważne znaczenie. O ile załadowca nie ma potencjału kadrowego, który jest niezbędny do kształtowania i pielęgnowania więzi współpracy z bardzo licznym gronem przewoźników i zatrudnionych przez nich kierowców, to spedytor w roli integratora jest predystynowany do budowania tych więzi. Wówczas pośrednik przyczynia się do wzrostu stabilności przebiegu procesów operacyjnych, w które są zaangażowani załadowca oraz przewoźnik.

Integracja pionowa stwarza warunki, w których człowiek – indywiduum, które ze swoimi kompetencjami zawodowymi oraz indywidualną postawą (ujawniającą się wielu sytuacjach w formie emocjonalnej) – może zrozumieć potrzeby swojego partnera. Im bardziej stanowisko pracy jest uzbrojone w technologie cyfrowe, tym łatwiej jest zapewnić wymianę informacji, które opisują realizowane procesy operacyjne i wyjaśniają przyczyny wystąpienia zakłóceń (np. opóźnień) w tym procesach. Ponieważ przedmiotem działalności operacyjnej jest przewóz drogowy, to wystąpienie zakłóceń jest zjawiskiem dużo bardziej prawdopodobnym niż zakłócenia procesów wykonywanych w zakładach przemysłowych lub w magazynach, czyli w zamkniętej przestrzeni. Przewozy odbywają się na przestrzeni otwartej, co powoduje, że liczne czynniki wpływają na zgodność przebiegu procesu z wytyczonym harmonogramem. Skoro nie przewiduje się, że w najbliższych latach dojdzie do robotyzacji transportu drogowego, czyli ‘autonomous vehicle’ jako robot nie zastąpi pracy samochodu ciężarowego prowadzonego przez kierowcę, to trzeba dostrzec, że w sektorze transportu tempo robotyzacji będzie drastycznie niższe niż tempo robotyzacji procesów przetwarzania materiałowego w fabrykach oraz obsługi (handlingu, pickingu itd.) w centrach logistycznych, czyli w sferze infra-logistyki.

Przypisanie ważnych funkcji pośrednikowi, który wspiera zarówno załadowcę, jak i przewoźnika drogowego, wymaga rozważnego opisania charakteru działalności tego pośrednika. Jeśli ma to być podmiot, któremu – na podstawie zaufania – wszyscy partnerzy udostępniają dane, to integrator w ekosystemie transportu drogowego powinien przyjąć rolę notariusza, czyli neutralnego użytkownika pozyskanych danych. Zdolność integratora do wypełnienia swoich zadań zależy od sprawności cyfrowej platformy, która wykorzystując potencjał sprzętowy i algorytmiczny, zapewnia przetworzenie danych i dystrybucję odpowiednich informacji do podmiotów współuczestniczących w procesie operacyjnym (i powiązanym z nim procesem handlowym, tj. ustalenia warunków ekonomicznych świadczenia usług przewozu drogowego oraz rozliczenia tej usługi). Integrator, w roli operatora platformy cyfrowej, nie powinien mieć własnego celu działania zdefiniowanego jako osiąganie profitu. Mając status organizacji ‘non-proft’ znanej w sektorze logistyki np. w formie towarzystwa reasekuracyjnego, nie jest poddany pokusie, aby zacząć wykorzystywać udostępnione dane dla realizacji swojego własnego celu komercyjnego dopuszczając do konfliktu interesów z obsługiwanymi partnerami. Ze względu na zróżnicowany potencjał gospodarczy załadowców, wśród których są duże koncerny, spedytorzy i operatorzy logistyczni, czyli duże organizacje gospodarcze, oraz potencjał gospodarczy przewoźników drogowych, wśród których dominują małe i mikro przedsiębiorstwa, integrator powinien zachowywać się neutralnie wobec każdego z partnerów.

Imaginarium nowej ery wbrew tendencjom występującym w raportach dotyczących rozwoju gospodarki nie koncentruje się na opisie nowych technologii. W centrum zainteresowania jest człowiek – osoba, która w ramach wybranego zawodu buduje swoją kompetencję do wykonywania powierzonych zadań gospodarczych. Jeśli w transporcie drogowym głównym zadaniem jest prowadzenie przedsiębiorstwa – czyli działalność na własny rachunek, na własne ryzyko, ale z oczekiwaniem uzyskania indywidualnego sukcesu gospodarczego – to w nowej erze zadaniem przedsiębiorcy jest opanowanie nowych narzędzi do sterowania procesami operacyjnymi przy zapewnieniu kierowcom oraz pracownikom zaplecza możliwie najwyższego poziomu satysfakcji. Wybór segmentu usług ‘corss-trade’ lub też ‘middle mile’ jako głównego pola aktywności biznesowej oznacza, że szczególna troska musi być poświęcona warunkom pracy kierowców przebywającym przez wiele dni, a nawet tygodni, poza stałym miejscem zamieszkania. Indywidualnie każdy z tych przedsiębiorców nie zdoła zapewnić niezbędnych warunków socjalnych, z których korzystają kierowcy podczas krótkich przerw na odpoczynek oraz dłuższych przerw przeznaczonych na sen oraz wiele czynności życia codziennego. Zatem wyzwaniem dla wszystkich przewoźników w Europie jest wzmożenie wspólnego nacisku na władze publiczne, aby od deklaracji przeszły do skutecznych działań służących zapewnieniu odpowiednich warunków na parkingach przy drogach. Taki sam nacisk muszą wywrzeć na załadowców, którzy decydują o warunkach socjalnych zapewnionych przez 24 h w dobie i przez 365 dni w roku w miejscach załadunku i rozładunku. Przedsiębiorcy z branży przewoźników stoją przed wyzwaniem racjonalizacji doboru swoich zleceniodawców. Są nimi załadowcy reprezentujący przedsiębiorstwa przemysłowe i handlowe, a także operatorzy logistyczni i spedytorzy występujący w roli pośredników. Ze względu na kompleksowość więzi między załadowcami i przewoźnikami w segmencie ‘cross-trade’ przewoźnikom jest trudno ukształtować relacje bezpośrednie. Na rynku usług przewozu drogowego jest zatem miejsce dla pośredników. W nowej erze stają się nimi integratorzy, którzy potrafią stworzyć platformę cyfrową i wdrożyć najnowsze technologie, w tym agentów AI. Kadra kierownicza i personel zatrudniony przez integratorów stoi przed zadaniem zbudowania zaufania między partnerami po stronie popytowej i podażowej na rynku usług. Jest to warunek, którego spełnienie ułatwia integrację pionową w działalności operacyjnej i handlowej. Tylko po osiągnięciu integracji pionowej można skorzystać z efektów wykorzystywania danych przy zastosowaniu technologii cyfrowych, w tym agentów AI. Efekty są przedmiotem dystrybucji pożytków między uczestnikami funkcjonującego ekosystemu. Wielkość uzyskiwanych korzyści decyduje, jaka konstelacja podmiotów gospodarczych zdobędzie przewagę konkurencyjną nad innymi uczestnikami rynku. Korzystając z nowego imaginarium opisujemy działanie w nowej erze, w której wszyscy dostrzegają wartości budowania więzi stanowiącej fundament działania gospodarczego. Kwota zysku ujęta w sprawozdaniu rocznym przedsiębiorstwa nie traci na znaczeniu, ale walka o jej zwiększenie nie może zablokować procesu zmian w branży transportu drogowego w Europie.