Wyobraź sobie, że inwestujesz miliony w budowę wymarzonego domu z inteligentnym oświetleniem, panelami słonecznymi i wszystkimi nowoczesnymi udogodnieniami. Dopiero po zakończeniu prac okazuje się jednak, że stoi on na popękanych fundamentach. Prędzej czy później cała konstrukcja zacznie sprawiać problemy.
Podobnie dzieje się dziś ze sztuczną inteligencją w obszarze przemysłu. Zbyt wiele organizacji próbuje skalować zaawansowane rozwiązania AI na systemach i procesach, które nie zostały do tego przygotowane.
Raport NTT DATA 2026 Global AI Report: A Playbook for AI Leaders definiuje liderów AI jako organizacje, które mają dojrzalsze od konkurentów strategie, wyższy poziom wykorzystania AI i osiągają dzięki niej lepsze wyniki finansowe. Takie firmy ponad dwa razy częściej przebudowują kluczowe aplikacje, włączając w nie funkcje sztucznej inteligencji: robi to 34,5% liderów wobec 14,5% organizacji pozostających w tyle.
Ta różnica pokazuje, gdzie naprawdę powstaje wartość biznesowa AI. Liderzy integrują inteligentne rozwiązania z systemami, procesami i operacjami, które bezpośrednio wpływają na funkcjonowanie przedsiębiorstwa.
W organizacjach, w których produkty są projektowane, wytwarzane, kontrolowane, transportowane i sprzedawane w ramach złożonych sieci operacyjnych, kluczowe pytanie brzmi: czy fundamenty są wystarczająco mocne, aby w pełni wykorzystać przewagę AI w podejmowaniu lepszych decyzji, bezpieczeństwie działań i osiąganiu wymiernych efektów osiąganych na dużą skalę?
Od eksperymentów do inteligencji operacyjnej
Firmy z wielu branż już udowodniły, że AI może usprawniać pojedyncze zadania. Teraz nadchodzi trudniejszy etap: usprawnianie powiązanych procesów obejmujących linie produkcyjne, planowanie, kontrolę jakości i zarządzanie łańcuchem dostaw.
W środowisku przemysłowym nawet niewielkie usprawnienia mogą szybko przynieść znaczące rezultaty. Lepsze decyzje dotyczące utrzymania ruchu ograniczają przestoje, a dokładniejsze planowanie przekłada się na efektywniejsze zarządzanie zapasami, produkcją i realizacją dostaw dla klientów.
Liderzy rozumieją, że te obszary są od siebie zależne. Dlatego projektują procesy całościowo, wprowadzają AI do codziennej pracy operacyjnej i dostarczają pracownikom właściwe informacje dokładnie wtedy, gdy są potrzebne do podjęcia decyzji. W ten sposób AI przestaje być jedynie obiecującym pilotażem, a staje się powtarzalną kompetencją biznesową.
Jak mówi Alonso Fernandez, Global Co-Lead Product Industries w NTT DATA: „Nie da się już osiągać doskonałości operacyjnej, optymalizując pojedyncze funkcje w oderwaniu od reszty organizacji. Największe korzyści pojawiają się wtedy, gdy połączymy cały łańcuch wartości, wprowadzimy AI do codziennych procesów i zmodernizujemy technologiczną bazę, na której te procesy działają. Dzięki temu dane, decyzje i działania mogą płynnie przepływać przez organizację, zamiast grzęznąć w silosach”.
Fizyczna AI wprowadza inteligencję tam, gdzie naprawdę odbywa się praca
Fizyczna AI szczególnie dobrze pokazuje tę zmianę, ponieważ działa bezpośrednio tam, gdzie odbywa się praca przemysłowa: przy maszynach, czujnikach, kamerach, robotach, pracownikach, infrastrukturze brzegowej i cyfrowych bliźniakach.
Pilotaż może pokazać, że AI potrafi rozpoznawać zdarzenia i sytuacje. Dopiero produkcja sprawdza jednak, czy ta wiedza przekłada się na wiarygodne wskazówki, które pomagają pracownikom działać szybciej i podejmować lepsze decyzje.
Dobrym przykładem jest kontrola jakości. W dużej mierze opiera się ona na doświadczeniu specjalistów, którzy muszą wychwycić drobne różnice i przełożyć obserwacje na decyzje. Przy wykrywaniu wad lakierniczych takie ręczne kontrole są czasochłonne, kosztowne i podatne na rozbieżności w ocenie.
NTT DATA opracowała na platformie Google Cloud rozwiązanie AI bez konieczności pisania kodu, które pomaga firmie Asian Paints identyfikować wady lakiernicze według położenia, koloru, tekstury i rodzaju uszkodzenia. To przykład pokazujący, jak AI może zwiększyć precyzję i powtarzalność procesu, który wcześniej był wykonywany ręcznie. Dzięki takiej modernizacji inteligentne rozwiązania stają się częścią codziennego usprawniania operacji.
· PRZECZYTAJ RÓWNIEŻ: Fizyczna AI: od AI opartej na chmurze do inteligencji działającej tam, gdzie wykonywana jest praca
Łańcuchy dostaw: od rozproszonych reakcji do elastycznego działania
Ta sama zasada obowiązuje również poza halą produkcyjną. Łańcuchom dostaw najtrudniej działa się wtedy, gdy informacje są rozproszone, decyzje zapadają w odizolowanych zespołach, a modele planowania nie nadążają za zmiennością rynku. AI może poprawiać pojedyncze decyzje, ale znacznie większą wartość daje wtedy, gdy łączy inteligencję z całym przepływem pracy. Dzięki temu organizacje mogą wcześniej dostrzegać zmiany i reagować na nie z większą pewnością.
Pokazuje to przykład globalnego producenta napojów. Wspólnie wdrożyliśmy rozwiązania GenAI, w tym technologie agentowe, które przeanalizowały ogromne zbiory danych, zarekomendowały optymalne wydatki na działania handlowe w detalu oraz usprawniły podejmowanie decyzji przez zespoły sprzedaży i marketingu. Projekt pozwolił zidentyfikować około 10 mln dolarów nowych możliwości przychodowych rocznie i przyczynił się do wzrostu przychodów o 30 mln dolarów.
Takie wyniki nie są efektem stworzenia kolejnej samodzielnej aplikacji AI. Pojawiają się wtedy, gdy inteligentne rozwiązania stają się częścią codziennych decyzji biznesowych i operacyjnych.
Celem nie jest jedynie szybsze podejmowanie pojedynczych decyzji. Chodzi o to, aby łańcuch dostaw mógł lepiej równoważyć efektywność, koszty, tempo działania i ryzyko w zmieniających się warunkach. Kiedy AI łączy wcześniej rozproszone dane, organizacje mogą działać szybciej, pewniej i skuteczniej utrzymywać ciągłość biznesu.
Jak podkreśla Fernandez: „Łańcuchy dostaw nie potrzebują kolejnych odizolowanych narzędzi AI. Potrzebują AI połączonej z planowaniem, operacjami i realizacją działań. Gdy zmodernizujesz podstawowe aplikacje, cała organizacja staje się bardziej elastyczna i znacznie lepiej przygotowana na ciągłe zmiany”.
Inteligentna produkcja staje się trwałą zdolnością organizacji
Dla liderów sektora produkcyjnego szansa związana z AI wykracza daleko poza automatyzację pojedynczych zadań. Chodzi o tworzenie środowisk produkcyjnych, które z czasem stają się coraz bardziej inteligentne.
Agentic AI, cyfrowe bliźniaki i systemy predykcyjne pomagają fabrykom podejmować trafniejsze decyzje oraz stale doskonalić procesy na hali produkcyjnej i w całej organizacji. Jest to jednak możliwe tylko wtedy, gdy firma ma wiarygodne dane, bezpieczne połączenia między środowiskami IT i OT, dobrze zarządzane procesy oraz platformy, które można wykorzystywać w wielu lokalizacjach.
Potwierdzają to również wyniki naszego raportu. Aż 85,6% liderów AI wykorzystuje sztuczną inteligencję do wspierania procesów zaplecza administracyjnego i operacyjnego. Innymi słowy, liderzy coraz głębiej integrują AI z procesami, które odpowiadają za codzienne funkcjonowanie firmy.
Kiedy AI staje się częścią procesów produkcyjnych, planowania, kontroli jakości i utrzymania ruchu, organizacje mogą działać bardziej konsekwentnie, szybciej identyfikować problemy i skutecznie skalować usprawnienia między zakładami, zamiast wielokrotnie rozwiązywać te same wyzwania.
Motoryzacja i mobilność: dowód działania w skali całego ekosystemu
Branża motoryzacyjna pokazuje, jak szeroko rozumiana jest dziś modernizacja fundamentów infrastruktury. Obecnie nie kończy się ona na zakładzie produkcyjnym. Obejmuje także inżynierię, oprogramowanie i rozwiązania mobilności, które wpływają na sposób projektowania i rozwijania nowoczesnych pojazdów.
Dla firmy Continental Automotive wykorzystaliśmy wyszukiwanie kontekstowe w firmowych zasobach wiedzy oraz procesy agentowe, aby stworzyć asystenta AI wspierającego rozwój produktów motoryzacyjnych. Dzięki temu zespoły inżynierskie mogą sprawniej zarządzać wymaganiami projektowymi.
Zasada pozostaje ta sama. Wartość AI rośnie wtedy, gdy wcześniej rozproszone systemy zostaną połączone, a dane, decyzje i działania mogą swobodnie przepływać przez całą organizację.
Najważniejsza lekcja dla liderów
Budowa solidnych fundamentów pod AI staje się dziś jednym z priorytetów organizacji. Oznacza modernizację kluczowych aplikacji, łączenie procesów operacyjnych, zabezpieczenie infrastruktury oraz wdrożenie zasad zarządzania, które pozwolą rozwijać AI odpowiedzialnie i na większą skalę.
Równie ważne jest projektowanie tych rozwiązań z uwzględnieniem centralnej pozycji ludzi i ich doświadczenia. To właśnie ludzki osąd powinien pozostać podstawą każdej kluczowej decyzji.
Dla firm produkcyjnych, motoryzacyjnych oraz przedsiębiorstw z sektora dóbr konsumenckich kolejny etap rozwoju AI będzie zależał od tego, jak głęboko inteligentne rozwiązania zostaną osadzone w podstawowych procesach odpowiedzialnych za wytwarzanie, przemieszczanie, kontrolę jakości, doskonalenie i dostarczanie produktów.
CO DALEJ?
Dowiedz się więcej o podejściu NTT DATA do modernizacji fundamentów infrastruktury i sprawdź, jak możemy Ci pomóc w stworzeniu organizacji gotowej na AI: inteligentniejszej, lepiej połączonej i bardziej odpornej na zmiany.