W jednym z niedawnych wywiadów dla mediów miałem okazję opowiedzieć o krytycznych wyzwaniach, przed którymi stoi obecnie globalny przemysł obronny, a także o tym, jak sztuczna inteligencja zaczyna fundamentalnie zmieniać sposób, w jaki organizacje na nie reagują. Chciałbym podzielić się kilkoma głównymi wnioskami z tej rozmowy, ponieważ zarówno te wyzwania, jak i powiązane z nimi szanse stają się z każdym dniem coraz bardziej palące.
W obliczu narastających napięć geopolitycznych siły zbrojne na całym świecie intensywnie zwiększają swój potencjał operacyjny, co stawia dostawców technologii i uzbrojenia pod bezprecedensową presją. Wymagania techniczne stają się coraz bardziej złożone, zapewnienie najwyższego poziomu cyberbezpieczeństwa to dziś absolutny priorytet, a głęboka integracja sztucznej inteligencji okazuje się wręcz nieunikniona. Skumulowanie tych wszystkich czynników może drastycznie spowalniać cykle projektowe, paraliżować procesy wytwórcze oraz opóźniać kluczowe dostawy.
Nasi klienci z sektora obronnego bardzo często borykają się z ogromnymi zaległościami produkcyjnymi, które generują poważne wąskie gardła operacyjne. Dzieje się tak w momencie, gdy organizacje te są zmuszone do radykalnego przyspieszenia czasu wprowadzania produktów na rynek, podnoszenia odporności łańcuchów dostaw oraz utrzymania pełnej kontroli nad procesami, a wszystko to przy zachowaniu najwyższych standardów w rygorystycznie zabezpieczonych i ściśle regulowanych środowiskach.
Wiele z tych ograniczeń bezpośrednio wynika ze scentralizowanych, lecz silnie odizolowanych struktur cyfrowych. W takich środowiskach systemy planowania zasobów przedsiębiorstwa, zarządzania cyklem życia produktu, zarządzania cyklem życia aplikacji oraz systemy realizacji produkcji działają autonomicznie i nie zapewniają zintegrowanego, spójnego wglądu w wymagania, konfiguracje, bieżący status produkcji czy całościowy wpływ na cykl życia produktu.
- PRZECZYTAJ TAKŻE a Budowa cyfrowej tarczy Europy: wyścig o suwerenność i bezpieczeństwo
Branża obciążona na każdym szczeblu
Cechą charakterystyczną przemysłu obronnego jest powszechne występowanie konsorcjów, ponieważ to właśnie za ich pośrednictwem wielu producentów wchodzi na rynek i realizuje kontrakty. Już pojedyncze przedsiębiorstwo musi na co dzień mierzyć się z poważnymi wyzwaniami związanymi ze wskaźnikiem speed-to-market, złożonością operacyjną oraz logistyką łańcucha dostaw. Trudności te rosną jednak lawinowo, gdy do gry wchodzą partnerzy z całego złożonego ekosystemu.
Co więcej, większość naszych klientów stawia sobie za cel podwojenie, a nawet potrojenie skali produkcji w ciągu najbliższych kilku lat. Zamierzają to osiągnąć przy jednoczesnym niedoborze kadr oraz w obliczu funkcjonowania w drastycznie bardziej skomplikowanym otoczeniu rynkowym.
Dynamicznym zmianom ulega także szerszy kontekst makroekonomiczny. Rządy oraz siły zbrojne poszczególnych państw radykalnie zwiększają wydatki budżetowe, co oznacza, że dostawcy muszą reagować znacznie szybciej, aby dostarczać skokowo większe ilości materiałów i sprzętu. Jednocześnie są oni zobligowani do bezwzględnego spełniania surowych krajowych oraz regionalnych wymogów w zakresie bezpieczeństwa, suwerenności technologicznej oraz zgodności z przepisami.
Technologie obronne również rozwijają się w zawrotnym tempie. Kluczowe staje się sprawne projektowanie nowych rozwiązań, skracanie czasu wdrożenia ich na rynek oraz dynamiczne skalowanie procesów wytwórczych, a cała ta transformacja musi dokonać się w warunkach permanentnego niedoboru surowców.
Nawet przy zapewnieniu odpowiedniego finansowania wielu dostawców ma ogromne trudności z nadążeniem za rosnącym popytem. Właśnie w tym krytycznym punkcie dane, sztuczna inteligencja oraz powiązane z nią technologie zaczynają odgrywać kluczową rolę, pozwalając zarówno na optymalizację efektywności operacyjnej, jak i na budowanie bardziej odpornych, bezpiecznych oraz interoperacyjnych zdolności przemysłowych.
Gdzie sztuczna inteligencja zaczyna fundamentalnie zmieniać reguły gry
Kolejnym etapem transformacji nie jest zwykłe implementowanie sztucznej inteligencji do tradycyjnych procesów. Organizacje z sektora obronnego wymagają nowoczesnych modeli operacyjnych definiowanych programowo, które spójnie łączą zarządzanie wymaganiami, inżynierię projektową, produkcję, logistykę oraz zwrotne dane eksploatacyjne z całego cyklu życia produktu. Wszystko to musi odbywać się w ramach wysoce zabezpieczonej infrastruktury cyfrowej. Właśnie w tym obszarze technologia agentowej AI ujawnia swoją największą wartość. Posiada ona zdolność do interpretowania złożonych wymagań, koordynowania zadań, automatycznego uruchamiania weryfikacji zgodności, rekomendowania optymalnych ścieżek działania oraz sprawnego eskalowania nietypowych przypadków do ludzkich ekspertów, zawsze zgodnie ze zdefiniowanymi zasadami nadzoru strategicznego.
Sztuczna inteligencja potrafi błyskawicznie analizować potężne zbiory danych w celu precyzyjnego mapowania wymagań, przeprowadzać zaawansowane symulacje z wykorzystaniem cyfrowych bliźniaków oraz identyfikować najbardziej efektywne łańcuchy logistyczne. W kontekście sektora obronnego sprawia to, że sztuczna inteligencja staje się realnym multiplikatorem siły i zdolności operacyjnych. Warunkiem koniecznym jest jednak osadzenie jej w bezpiecznej, suwerennej architekturze cyfrowej, która umożliwia szybsze i bardziej świadome podejmowanie decyzji strategicznych przy jednoczesnym zachowaniu pełnej kontroli nad systemami.
Jednym z najbardziej namacalnych efektów, jakie obecnie obserwujemy, jest transformacja sposobu, w jaki organizacje zarządzają coraz bardziej skomplikowanymi wymaganiami oraz specyfikacjami wojskowymi. W przeszłości siły zbrojne poszczególnych państw niezależnie definiowały własne kryteria techniczne, co prowadziło do ogromnej złożoności projektowej. Współcześnie wymagania te są bardzo często konsolidowane w potężnych dokumentacjach, które zamiast kilkunastu stron liczą ich dwa tysiące lub nawet znacznie więcej.
Łatwo ocenić, jak ogromnych nakładów pracy i czasu wymagałoby od inżyniera przeanalizowanie tak obszernych zbiorów wiedzy w celu oddzielenia informacji kluczowych od drugorzędnych. Generatywna sztuczna inteligencja pozwala radykalnie zredukować ten wysiłek. Zamiast czasochłonnej lektury całości, inżynier może natychmiast dotrzeć do kluczowych danych, na przykład poprzez automatyczne wyodrębnienie wszystkich wymagań związanych z konkretną technologią, co pozwala mu od razu skupić się na realizacji zadań priorytetowych.
Sztuczna inteligencja umożliwia ponadto wdrażanie bezpiecznych modeli federacyjnego podejmowania decyzji w ramach wysoce złożonych ekosystemów partnerskich. Dane wrażliwe nadal pozostają w strukturach, do których pierwotnie należą, czyli w poszczególnych pionach danej organizacji lub u konkretnych partnerów handlowych w ramach architektury zero trust. Mimo to sztuczna inteligencja potrafi skutecznie syntetyzować i wydobywać najistotniejsze wnioski operacyjne, ściśle przestrzegając nadanych uprawnień i nie naruszając rygorystycznych granic bezpieczeństwa.
Takie podejście w bezpośredni sposób wspiera interoperacyjność pomiędzy Organizacją Traktatu Północnoatlantyckiego (NATO) a stowarzyszonymi sieciami partnerskimi. Pozwala to na pełną synergię działań koalicyjnych przy jednoczesnym bezwzględnym zachowaniu krajowej kontroli, autonomicznego zarządzania oraz pełnej suwerenności posiadanych danych.
Realia wdrożeniowe: jakość danych, zarządzanie ryzykiem i gotowość zespołów
Implementacja nowoczesnych technologii wiąże się naturalnie z istotnymi wyzwaniami. Pierwszym i najbardziej krytycznym z nich jest jakość danych zasilających systemy. W myśl fundamentalnej zasady mówiącej, że słabej jakości dane na wejściu dają błędne wyniki na wyjściu, niskiej jakości informacje przełożą się na wadliwe rezultaty, bez względu na stopień zaawansowania samej sztucznej inteligencji. Ryzyko to drastycznie rośnie wraz z autonomicznym charakterem systemów. Wszelkie anomalie muszą być wykrywane natychmiast, w przeciwnym razie pojawia się poważne niebezpieczeństwo niekontrolowanego, kaskadowego uruchomienia krytycznych procedur operacyjnych.
W tradycyjnych modelach funkcjonowało znacznie więcej punktów kontrolnych opartych na bezpośrednim nadzorze człowieka, co pozwalało identyfikować błędy na bardzo wczesnym etapie. Wraz z głęboką automatyzacją ewentualne nieprawidłowości mogą stać się widoczne znacznie później, w momencie, kiedy ich usunięcie generuje już ogromne koszty dla organizacji.
Część barier ma charakter stricte specyficzny dla sektora obronnego. Kooperacja międzyinstytucjonalna w środowiskach o najwyższym rygorze bezpieczeństwa sprawia, że swobodne eksperymentowanie, na jakie pozwalają sobie inne branże, jest tutaj całkowicie wykluczone. Wdrażane rozwiązania muszą bezwzględnie spełniać najwyższe normy wojskowe, gwarantować pełną rozliczalność oraz przejrzystość audytową, a także zachowywać całkowitą zgodność z krajowymi i unijnymi ramami regulacyjnymi.
W przemyśle obronnym nadzór nad sztuczną inteligencją musi stanowić integralny element modelu operacyjnego. Identyfikowalność pochodzenia danych, ciągła walidacja modeli, szczegółowe rejestry ścieżek audytowych, punkty decyzyjne z udziałem człowieka, zaawansowane testy bezpieczeństwa typu red team oraz rygorystyczne procedury wdrożeniowe nie są opcjonalnymi dodatkami, lecz absolutnymi fundamentami całego systemu.
Do tych uwarunkowań technologicznych dochodzi kluczowy czynnik ludzki. Wokół sztucznej inteligencji wciąż krąży mit dotyczący całkowitego zastępowania pracowników przez algorytmy. W rzeczywistości największą wartość operacyjną przynosi wsparcie człowieka oraz odciążenie go od najbardziej pracochłonnych, powtarzalnych zadań. Niemniej jednak automatyzacja rutynowych procesów wymusi na kadrach konieczność podniesienia kwalifikacji, aby pracownicy mogli płynnie przejść do ról o charakterze analityczno-decyzyjnym.
Z tego powodu proces zarządzania zmianą staje się kwestią priorytetową, jako że bariera mentalna i brak gotowości zespołów na synergię z AI stanowią najczęstszą przyczynę niepowodzeń projektów. Kluczowe pytania dotyczą zaufania do technologii oraz poziomu jej akceptacji przez pracowników. Niezależnie od tego, czy mówimy o kadrze zarządzającej wyższego szczebla, pionach operacyjnych czy zespołach działających na pierwszej linii, aspekt ludzki bywa wdrożeniowo ignorowany. Tymczasem bez odpowiedniego przygotowania zespołów nawet najbardziej zaawansowana technologia nie zrealizuje swoich obietnic ani nie przyniesie oczekiwanej efektywności.
Odejście od strategii małych kroków
Obecnie w wielu organizacjach wciąż panuje niepewność dotycząca realnych możliwości sztucznej inteligencji oraz metod dowodzenia jej namacalnej wartości biznesowej. Ten brak jasnej wizji często skłania menedżerów do przyjmowania zachowawczej filozofii małych kroków, co w praktyce sprowadza się do testowania pojedynczych przypadków użycia, w poszukiwaniu natychmiastowych korzyści.
Zdecydowanie skuteczniejszym podejściem jest rozpoczęcie od konkretnych, celowanych działań operacyjnych, ale przy jednoczesnym projektowaniu całej architektury z myślą o jej masowej skalowalności już od pierwszego dnia projektu. Kluczem do sukcesu jest wybór jednego lub dwóch priorytetowych strumieni wartości o strategicznym znaczeniu, takich jak zaawansowana inżynieria wymagań, zarządzanie ryzykiem w łańcuchu dostaw, optymalizacja planowania produkcji czy utrzymanie predykcyjne infrastruktury, znane szerzej jako predictive maintenance. W wybranych obszarach należy wdrażać sztuczną inteligencję w sposób całkowicie kompleksowy, integrując od samego początku rygorystyczne zasady nadzoru, standardy bezpieczeństwa, wielopoziomowe mechanizmy kontrolne oraz precyzyjne wskaźniki mierzalnych efektów.
Budowanie odpowiedniej dynamiki wdrożeniowej, stabilnego nadzoru oraz zaufania do systemów to czynniki, które w ostatecznym rozrachunku umożliwiają bezpieczne, w pełni zgodne z regulacjami oraz efektywne operacyjnie skalowanie sztucznej inteligencji w strukturach całego przedsiębiorstwa. Takie systemowe podejście pozwala również najskuteczniej przełamać wewnętrzny opór organizacji przed głęboką transformacją cyfrową.
Osiągnięcie optymalnej równowagi dzięki AI
Najistotniejszą ewolucją, jaka dokonała się w obszarze technologii obronnych w ciągu ostatniego roku, jest głęboka zmiana mentalności liderów sektora. Organizacje odeszły od pozycji biernych obserwatorów sztucznej inteligencji na rzecz aktywnego planowania jej rzeczywistej implementacji, postrzegając te rozwiązania jako zasoby absolutnie fundamentalne, a nie opcjonalne.
Sztuczna inteligencja niesie ze sobą potężne możliwości, lecz charakteryzuje się również wysokim potencjałem przełomowym dla dotychczasowych modeli operacyjnych. Prawidłowa i skuteczna integracja tych systemów wymaga wypracowania precyzyjnego balansu pomiędzy szybkością działania a pełną kontrolą nad procesami, dążeniem do innowacji a rygorystycznym bezpieczeństwem oraz zaawansowaną technologią a kapitałem ludzkim.
W odniesieniu do przemysłu obronnego ta synergia zyskuje status kluczowy. Celem nadrzędnym staje się bowiem nie tylko skokowe przyspieszenie procesów produkcyjnych i decyzyjnych, lecz przede wszystkim budowanie rozwiązań, które realnie zwiększają odporność cyfrową, bezwzględnie chronią prywatność oraz suwerenność technologiczną, a także trwale budują zaufanie w ramach międzynarodowych ekosystemów sojuszniczych.
- WARTO PRZECZYTAĆ: Przywództwo w dziedzinie sztucznej inteligencji jako kluczowa przewaga konkurencyjna w roku 2026 i kolejnych latach
CO DALEJ
Dowiedz się więcej o rozwiązaniach NTT DATA dla sektora obronnego oraz kosmicznego, aby przekonać się, w jaki sposób skutecznie wspieramy instytucje wojskowe i producentów uzbrojenia. Zapewniamy im wysoce bezpieczne, suwerenne oraz kluczowe dla powodzenia misji rozwiązania IT, nowoczesną infrastrukturę, a także zaawansowane kompetencje w zakresie zarządzania danymi.