Przetłumaczono z angielskiego oryginału. Liczby i źródła pozostają bez zmian. Przeczytaj angielski oryginał
C.H. Robinson
Agenci generatywnej AI w C.H. Robinson obsłużyli ponad 3 miliony zadań transportowych
C.H. Robinson, duży amerykański pośrednik w przewozach towarów, zbudował agentów generatywnej AI, którzy wyceniają, wprowadzają zamówienia, publikują wolne ciężarówki i rezerwują terminy. W kwietniu 2025 firma poinformowała, że agenci wykonali ponad 3 miliony zadań, a wielu klientom ładunki akceptowano w mniej niż 90 sekund.
Kluczowe liczby
Przepisane dokładnie ze źródeł. Skopiuj każdą liczbę wraz z przypisem.
Ponad 3 miliony
Zadania spedycyjne wykonane przez agentów generatywnej AI firmy (stan na kwiecień 2025)1
Znacznie ponad 1 milion
Wyceny dostarczone przez AI (stan na kwiecień 2025)1
Ponad 5 200
Klienci, których ładunki zgłaszane e-mailem są teraz akceptowane w mniej niż 90 sekund, zamiast czekać do czterech godzin w kolejce1
Ile to kosztowało
Koszt, wielkość zespołu i harmonogram nie zostały ujawnione w źródłach.
Problem
Pośrednicy w przewozach towarów obsługują ogromne ilości powtarzalnej pracy. Klienci wysyłają e-maile z prośbą o wycenę i przesyłają zamówienia na ładunki, przewoźnicy informują e-mailem o wolnych ciężarówkach, a pracownicy muszą przeczytać, wprowadzić i zaplanować każdą wiadomość. Do niedawna człowiek musiał zająć się każdym e-mailem w kolejce, co mogło trwać do czterech godzin dla nadawcy czekającego na akceptację ładunku.
Co zbudowano
C.H. Robinson zbudował własnych agentów generatywnej AI. Agent to program, który przejmuje całe zadanie, a nie tylko pojedynczą odpowiedź. Firma mówi, że agenci wyceniają, przetwarzają zamówienia, szukają mocy przewozowych, ustalają terminy odbioru i dostawy oraz sprawdzają ładunki w drodze. Zrobiła też pierwsze kroki w odpowiadaniu na zapytania o śledzenie przesyłek.
Jak to zrobiono
Firma mówi, że używa AI na dużą skalę od ponad dziesięciu lat. W 2023 roku pokonała, jak to określa, długotrwałą barierę w automatyzacji pracy w transporcie za pomocą generatywnej AI, a pierwszych agentów ogłosiła w trakcie 2024 roku. Agent do wycen zaczął od ładunków całopojazdowych, a później dodano ładunki drobnicowe (LTL). Klasyfikator e-maili rozpoznaje, kiedy nadawca prosi o jedno i drugie. Agent do zamówień najpierw czytał e-maile największych klientów ładunków całopojazdowych, a w 2025 roku objął małe i średnie firmy. Agent do publikowania ciężarówek, uruchomiony w styczniu 2025, czyta e-maile przewoźników i ładuje dostępne ciężarówki do systemu mocy przewozowych firmy. Do budowy modeli firma wykorzystuje dane z 37 milionów przesyłek rocznie.
Wyniki
Do kwietnia 2025 firma podawała, że jej agenci wykonali ponad 3 miliony zadań spedycyjnych, dostarczyli znacznie ponad 1 milion wycen i przetworzyli 1 milion zamówień. Według niej ponad 5 200 klientom ładunki są teraz akceptowane w mniej niż 90 sekund. Wyceny LTL wykonywane przez AI rosły o co najmniej 30 % każdego miesiąca po dodaniu LTL. W lutym agent do publikowania ciężarówek załadował do systemu prawie 10 razy więcej ciężarówek. Przedstawiciel kierownictwa powiedział, że generatywna AI odegrała kluczową rolę we wzroście produktywności o 30 % w latach 2023 i 2024 oraz że obniża koszt obsługi.
Wszystkie zgłoszone liczby
| Miara | Liczba | Przypis |
|---|---|---|
| Zadania spedycyjne wykonane przez agentów generatywnej AI firmy (stan na kwiecień 2025) | Ponad 3 miliony1 | |
| Wyceny dostarczone przez AI (stan na kwiecień 2025) | Znacznie ponad 1 milion1 | |
| Zamówienia przetworzone przez AI (osiągnięte w marcu 2025) | 1 milion1 | |
| Klienci, których ładunki zgłaszane e-mailem są teraz akceptowane w mniej niż 90 sekund, zamiast czekać do czterech godzin w kolejce | Ponad 5 2001 | |
| Wzrost produktywności w latach 2023 i 2024, w którym według firmy kluczową rolę odegrała generatywna AI | 30 %1 |
Wnioski dla Twojego projektu
Warto zacząć od powtarzalnego zadania o dużym wolumenie i jasnej wartości biznesowej. C.H. Robinson zaczął od wycen ładunków całopojazdowych, a potem rozszerzył tego samego agenta na ładunki drobnicowe.
Warto zbudować jednego agenta na każdy etap procesu (wycena, zamówienie, publikacja ciężarówek, termin) i mierzyć każdego osobno, by widzieć, który etap się opłaca.
Warto zacząć wdrożenie od największych klientów, a potem obejmować mniejszych. Agent do zamówień najpierw obsługiwał e-maile największych klientów, a później objął małe i średnie firmy.
Warto śledzić szybkość z perspektywy klienta. Firma podaje czas oczekiwania na akceptację ładunku, a nie tylko liczbę zadań.
Zastrzeżenia
- Wszystkie liczby pochodzą z komunikatu prasowego firmy. Nie znaleziono niezależnego źródła.
- Wzrost produktywności o 30 % przypisano kilku czynnikom. Firma mówi, że generatywna AI odegrała kluczową rolę, a nie że spowodowała całość.
- Model i dostawca stojący za agentami nie są ujawnieni. Firma nazywa narzędzia własnościowymi.
- Komunikat podaje różne liczby klientów (83 000 w jednym miejscu, 74 000 w innym), więc nie używa się tu żadnej liczby klientów.
- Komunikat nie podaje daty uruchomienia agentów. Mówi, że firma ogłosiła pierwszych agentów generatywnej AI w trakcie 2024 roku. Pokazana data wdrożenia to data komunikatu.
Źródła
- At C.H. Robinson, Artificial Intelligence Has Now Performed Over 3 Million Shipping Tasks
C.H. Robinson · 2025-04-16 · Komunikat prasowy · chrobinson.com
Streszczone własnymi słowami na podstawie powyższych źródeł. Zauważyłeś błąd? Zobacz sprostowania.