Kiedy rozmawiam z klientami o fizycznej AI, słyszę najczęściej dwa sygnały. Firmy dobrze rozumieją jej potencjał i chcą wdrażać ją szybko. To uzasadnione, bo sztuczna inteligencja coraz częściej wychodzi poza ekran, system raportowy czy środowisko chmurowe i zaczyna wspierać decyzje tam, gdzie wykonuje się rzeczywistą pracę.
Raport NTT DATA 2026 Global AI Report: A Playbook for AI Leaders definiuje liderów AI jako organizacje, które w porównaniu do konkurencji mają bardziej dopracowane strategie AI, wyższy poziom dojrzałości i osiągają większe efekty finansowe dzięki sztucznej inteligencji. Z raportu wynika, że liderzy AI znacznie częściej deklarują chęć szybkiego działania i przewodzenia rynkowi: 46,1% wobec 25,4%.
Sama szybkość jednak nie wystarczy. Ten sam raport pokazuje, że liderzy AI ponad dwukrotnie częściej przebudowują kluczowe aplikacje, włączając w nie sztuczną inteligencję: 34,5% wobec 14,5%.
Dlatego jednym z pierwszych kroków w strategii fizycznej AI powinno być uproszczenie i unowocześnienie fundamentu operacyjnego organizacji: procesów, aplikacji, danych i technologii, które utrzymują firmę w ruchu. Tempo ma znaczenie, ale nie może odbywać się kosztem stabilności i zaufania do podstawowych procesów.
Przygotuj fundament pod szybkie wdrażanie AI i modernizację
Wzmocnienie tego fundamentu pozwala wdrażać fizyczną AI w takich rozwiązaniach jak roboty humanoidalne, pojazdy autonomiczne, drony, kamery, czujniki i inteligentne maszyny. W praktyce oznacza to przeniesienie analizy bliżej miejsca, w którym powstają dane i zapadają decyzje operacyjne.
To, jak wygląda to w praktyce, zależy od branży:
- Na linii produkcyjnej może to oznaczać, że informacja o nieprawidłowości trafia do operatora, zanim wada przejdzie do kolejnego etapu.
- W branży motoryzacyjnej AI może koordynować pracę kamer, narzędzi, maszyn i stanowisk kontroli jakości, aby zespoły produkcyjne mogły reagować na zmieniające się warunki na hali.
- W handlu detalicznym i firmach z sektora dóbr konsumpcyjnych AI może wspierać decyzje dotyczące ekspozycji produktów, ich dostępności i skuteczności promocji, w sposób przejrzysty, bezpieczny i zgodny z zasadami nadzoru.
Niezależnie od branży modernizacja oznacza dziś coś więcej niż wymianę systemów na nowsze. Chodzi o to, aby operacyjny fundament organizacji był gotowy na inteligentne rozwiązania, które potrafią zamienić obserwację w konkretną reakcję.
Produkcja: kontrola jakości od samego początku procesu
Nawet przy bardzo zaawansowanej automatyzacji producenci mogą wykrywać problemy z jakością na hali wtedy, gdy jest już za późno. Gdy część opuściła już stanowisko, organizacja traci szansę na korektę, która byłaby prosta i możliwa do wprowadzenia.
NTT DATA wspólnie z Hyster-Yale Materials Handling opracowała rozwiązanie oparte na fizycznej AI, które pokazuje, jak ograniczać ryzyko problemów jakościowych już w trakcie montażu. Rozwiązanie wykorzystuje czujniki wizyjne do obserwowania pracy w czasie rzeczywistym oraz AI działającą blisko miejsca pracy do analizy działań na miejscu. Porównuje czynności wykonywane przez pracowników, takie jak instalowanie części, realizacja kolejnych kroków i zachowanie właściwej sekwencji, z oczekiwanym przebiegiem procesu produkcyjnego.
Dzięki temu, jeśli brakuje części lub któryś krok nie został ukończony, system może zgłosić problem wtedy, gdy da się go jeszcze naprawić na stanowisku, przy niższym koszcie korekty. Właśnie dlatego technologie fizycznej AI, takie jak widzenie komputerowe i AI działająca blisko miejsca pracy, zyskują na wartości, gdy kontrola jakości przesuwa się bliżej początku procesu. Zespoły mogą wtedy wychwytywać problemy, zanim staną się wadami na dalszych etapach lub wpłyną na niezawodność produktu.
Motoryzacja: AI na hali produkcyjnej wymaga orkiestracji
Fizyczna AI działa najlepiej wtedy, gdy modele są połączone z realnymi procesami, urządzeniami i decyzjami podejmowanymi na hali produkcyjnej. Sygnały z kamer, czujników, narzędzi i stanowisk kontrolnych trzeba odpowiednio koordynować, aby wykrywać problemy jakościowe, decydować o odstępstwach i automatycznie wskazywać kolejne działania bez zakłócania produkcji.
Kiedy wiele takich modeli działa blisko procesów na hali, wyzwaniem staje się nie tylko samo wdrożenie, lecz także ich spójna koordynacja.
NTT DATA współpracowała z producentem samochodów, który mierzył się właśnie z takim wyzwaniem. Klient wykorzystywał 80 modeli AI w procesach fabrycznych, z czego wiele działało w chmurze. Przeniesienie części tej inteligencji bliżej hali produkcyjnej mogło pomóc zespołom podejmować decyzje bliżej miejsca, w którym powstaje produkt. Najpierw potrzebne były jednak wiarygodne dane o tym, które modele działają prawidłowo, czy dają rzetelne wyniki i jak zarządzać nimi w codziennej pracy.
Wraz z tym, jak procesy w branży motoryzacyjnej stają się bardziej połączone, oparte na oprogramowaniu i zależne od danych, AI musi być koordynowana, monitorowana i nadzorowana w całym środowisku produkcyjnym. W przeciwnym razie inteligencja pozostanie rozproszona. Pojedyncze modele nadal mogą dostarczać wartościowych informacji w wybranych obszarach, ale trudniej będzie im zaufać i wykorzystywać je na większą skalę.
Dobra konsumpcyjne i handel detaliczny: półka staje się źródłem sygnałów
W handlu detalicznym i firmach z sektora dóbr konsumpcyjnych fizyczna AI przynosi wartość wtedy, gdy łączy inteligencję z rzeczywistymi warunkami w sklepach, na półkach i w pracy zespołów terenowych.
Plany sprzedażowe często zawodzą, gdy powstaje luka między tym, co zostało zaplanowane, a tym, co faktycznie wydarzyło się na półce. Firma może sfinansować promocję, by później odkryć, że promowanego produktu zabrakło w sklepie. Zespół może zaplanować ekspozycję, ale nie dopilnować jej realizacji. Albo decyzja dotycząca asortymentu może wyglądać dobrze w systemie, a nie sprawdzać się w sklepie.
Inteligentne wsparcie pracy w terenie pomaga zespołom utrzymać plany na właściwym torze. Łącząc informacje o dostępności produktów, planowaniu tras i wynikach sprzedaży z kamerami, rozpoznawaniem obrazu opartym na AI oraz robotami skanującymi półki, zespoły mogą łatwo zobaczyć, które sklepy wymagają uwagi i jakie działania mają największe znaczenie.
Przekuj modernizację w realną zmianę w organizacji
Ostatecznie fizyczna AI nadaje modernizacji konkretny wymiar. Pomaga połączyć inteligencję AI z rzeczywistą pracą: produkcją, przepływem towarów i obsługą klientów. Na rynkach, na których o wynikach coraz częściej decydują szybkość, zaufanie i odporność, taki operacyjny fundament staje się źródłem przewagi konkurencyjnej.
NTT DATA została uznana za Market Shaper w raporcie Gartner® Emerging Market Quadrant for Physical AI Services – Established Vendors, który ocenia 27 dostawców działających na rozwijającym się rynku usług związanych z fizyczną AI.*
NTT DATA ma platformy, partnerstwa i doświadczenie potrzebne do tego, aby pomagać organizacjom wdrażać AI bliżej procesów operacyjnych. Jeśli chcesz sprawdzić, jak fizyczna AI może wesprzeć Twoją firmę, porozmawiajmy o kolejnym kroku.
Współautorem artykułu jest Alonso Fernandez, Global Co-Lead: Product Industries w NTT DATA.
CO DALEJ
Dowiedz się więcej o podejściu NTT DATA do modernizacji operacyjnego fundamentu firmy i sprawdź, jak możemy pomóc w budowie środowiska gotowego na AI: inteligentnego, połączonego i odpornego.