W obszarze technologii w InPost, AI przestało być eksperymentem, a stało się częścią codziennego warsztatu inżynierów. Kierunek obraliśmy świadomie już kilka lat temu, a ostatnie kilkanaście miesięcy to skokowe upowszechnienie generatywnej AI. Dla znacznej części zespołów inżynierskich jest to narzędzie używane codziennie, w wielu przypadkach kilka razy dziennie, a nie od święta.
Z generatywnej AI korzystamy przede wszystkim w cyklu wytwarzania oprogramowania: generowanie i refaktoryzacja kodu, przegląd zmian, pisanie testów, dokumentacja, analiza logów oraz szybszy onboarding w rozległej bazie kodu. Wartość nie polega na tym, że piszemy „ten sam kod szybciej” – realną korzyścią jest lepsza pierwsza wersja rozwiązania oraz to, że specjaliści mogą skierować swoją uwagę i energię na pracę o wyższej wartości: architektury, jakości i decyzji, których nie da się oddelegować. Poza inżynierią ze sztucznej inteligencji korzystają na co dzień zespoły produktowe, analityczne i wsparcia, m.in. do syntezy dokumentów, researchu, analizy danych i przygotowywania pierwszych wersji materiałów.
Zapisz się na newsletter BGR. Otrzymuj najlepsze informacje i porady, a także zaproszenia na eventy.
Klikając „Zapisz mnie”, potwierdzasz, że przeczytałeś i zgadzasz się z naszą Polityką prywatności.
Drugi filar to AI wbudowana w nasze produkty i operacje. Przy tak rozległej sieci maszyn Paczkomat i milionach przesyłek dziennie modele wspierają prognozowanie popytu i optymalizację zapełnienia skrytek, planowanie tras ostatniej mili, wykrywanie anomalii i nadużyć oraz automatyzację obsługi klienta. Tu AI działa „pod maską” – klient nie widzi modelu, widzi szybszą i pewniejszą usługę.
Skala tych wdrożeń nie oznacza jednak, że droga do nich jest bezproblemowa – warto powiedzieć też o wyzwaniach, jakie się z tym wiążą.Największą barierą nie jest technologia, lecz kompetencje, zaufanie i zarządzanie. Skalowanie AI to przede wszystkim inwestycja w umiejętności i zmianę sposobu pracy, a nie sam zakup licencji – bez tego nawet najlepsze narzędzie zostanie niewykorzystane. Równie istotna jest kwestia bezpieczeństwa danych: działamy w reżimie RODO, a niebawem także AI Act, więc kluczowa jest pewność, że dane firmy i klientów nie zasilają cudzych modeli i że każdą operację można w pełni prześledzić.
Dalsza część pod materiałem wideo:
Do tego dochodzi wyzwanie związane z ROI – korzyści z AI są odczuwalne, ale trudne do uchwycenia w danych, dlatego pracujemy nad tym, by mierzyć je twardo, a nie „na wyczucie”. Sytuację komplikuje jeszcze fakt, że przechodzimy od pojedynczych podpowiedzi do autonomicznych agentów działających w procesach, a to wymaga dojrzałego zarządzania: tożsamości agenta, kontroli dostępu, odpowiedzialności za decyzje i zabezpieczeń przed halucynacjami. Wdrożenie bez tych ram to zaciąganie długu ryzyka, którego rynek – w tym także my – dopiero uczy się unikać. Na końcu pozostaje wyzwanie kulturowe: presja, by „nadążać za AI”, musi iść w parze z bezpieczną przestrzenią na eksperyment i nagradzaniem tych, którzy realnie przeprojektowują swoją pracę, a nie tylko deklarują użycie nowych narzędzi.
A przyszłość? W najbliższych latach agenci AI staną się realnymi członkami zespołów inżynierskich – od pomysłu, przez kod, po utrzymanie – a rolą ludzi będzie projektowanie, nadzór i odpowiedzialność. Prawdziwej przewagi nie zbudują same narzędzia, lecz ich połączenie z danymi i procesami firmy. W przypadku InPost jest to nasza wiedza o logistyce, sieci i zachowaniach klientów.
Dla Polski jestem optymistą, ale bez naiwności. Mamy świetnych inżynierów i firmy, które przekroczyły próg ciekawości. Barierą pozostaje skok od adopcji do dojrzałości: realne kompetencje, jasne ramy regulacyjne i odwaga liderów, by nagradzać zmianę sposobu pracy, a nie wyłącznie wyniki. Technologia jest już wystarczająco dobra – różnicę zrobi sposób, w jaki ludzie i organizacje się z nią zestroją. Wygrają ci, którzy potraktują AI nie jak kolejne narzędzie, lecz jak nowy sposób organizacji pracy, wiedzy i odpowiedzialności. W InPost chcemy być po tej stronie rynku, budując technologię, która skaluje europejską logistykę i kulturę inżynierską, w której AI podnosi poprzeczkę, a nie zastępuje myślenie.
Jakub Kaczmarski — Chief Technology Officer Grupy InPost
Odpowiada za strategię technologiczną i jej realizację, od architektury platform po wdrożenia stojące za siecią urządzeń Paczkomat, logistyką oraz usługami e-commerce na wszystkich rynkach europejskich, w których działa Grupa InPost. Kieruje globalnym zespołem technologicznym liczącym ponad 1000 inżynierów i specjalistów, rozwijając obszary Developmentu, Utrzymania, Infrastruktury, AI oraz UX & Produktu w skali obsługującej miliony przesyłek dziennie. Łączy technologię z celami biznesowymi Grupy, odpowiadając za skalowalność, niezawodność i innowacyjność rozwiązań InPost we wszystkich krajach.
