W niektórych branżach eksperymentowanie na peryferiach działalności bywa dopuszczalne, a nawet uznawane za dobrą praktykę. W sektorze produkcyjnym nie ma na to miejsca i z pewnością nie jest to właściwa droga.
W ramach szeroko zakrojonego badania NTT DATA, obejmującego 35 krajów, pięć regionów i 15 sektorów rynkowych, przygotowaliśmy dedykowany raport 2026 Global AI Report -Manufacturing and Automotive. Pokazuje on, jak liderzy AI w tych segmentach przekuwają strategię na wymierne efekty w obszarach inżynierii, inteligentnej produkcji i pojazdów definiowanych programowo.
Nasze analizy dowodzą, że liderzy AI, których sklasyfikowaliśmy na podstawie deklarowanej strategii, stopnia zaawansowania wdrożeń oraz realnych wyników finansowych, znacznie częściej niż inne organizacje włączają sztuczną inteligencję bezpośrednio do swoich kluczowych procesów. Robi to już ponad 90% z nich, podczas gdy w grupie organizacji pozostających w tyle odsetek ten wynosi niespełna 70%. Ponieważ w tych sektorach lwia część wartości biznesowej generowana jest w obszarze produkcji, operacji i łańcucha dostaw, istotny skok efektywności jest niemożliwy bez zaangażowania AI w te fundamentalne działania.
Innymi słowy, skuteczne organizacje w mniejszym stopniu skupiają się na samym skalowaniu AI, a w większym na precyzyjnym identyfikowaniu obszarów o najwyższym potencjale produktywnym.
- PRZECZYTAJ TAKŻE -> AI-native: Nowy model operacyjny branży motoryzacyjnej
Sztuczna inteligencja generuje prawdziwą wartość nie dzięki skali wdrożeń, lecz dzięki skupieniu się na właściwych celach
Liderzy wdrażania AI w przemyśle zaczynają od kilku kluczowych obszarów o krytycznym znaczeniu, takich jak planowanie produkcji, kontrola jakości, utrzymanie ruchu czy realizacja łańcucha dostaw. W tych sektorach nawet minimalna optymalizacja przekłada się na skokowy wzrost wydajności, wyraźną redukcję kosztów i wyższą niezawodność.
Co najważniejsze, firmy te nie traktują sztucznej inteligencji jako kolejnej warstwy nałożonej na dotychczasowe procesy. Zamiast tego projektują całe przepływy pracy całkowicie od nowa, jest to różnica subtelna, ale bardzo istotna.
Nasze dane pokazują, że 38,6% liderów, w zestawieniu z zaledwie 12% organizacji pozostających w tyle, przebudowuje swoje kluczowe systemy w oparciu o wbudowaną sztuczną inteligencję. O ile automatyzacja pojedynczych kroków może przynieść punktowe korzyści wydajnościowe, o tyle poprawa efektywności na poziomie całej organizacji wymaga całościowego przekształcenia procesów.
Dzięki takiemu podejściu zyskujesz większą spójność przy podejmowaniu decyzji dotyczących jakości, harmonogramów i konserwacji. Będziesz również lepiej przygotowany, by w czasie rzeczywistym reagować na problemy takie jak zakłócenia w pracy linii produkcyjnej, zmiany popytu czy awarie sprzętu.
Sztuczna inteligencja od projektów pilotażowych do wdrożeń produkcyjnych: czym wyróżniają się liderzy
Liderzy z determinacją przechodzą od projektów pilotażowych do środowisk produkcyjnych, co w praktyce oznacza integrację sztucznej inteligencji bezpośrednio z systemami operacyjnymi. Wykazują również większą skłonność do inwestowania na bazie pierwszych sukcesów. Generuje to efekt koła zamachowego, w którym początkowe osiągnięcia uzasadniają dalsze nakłady i przyspieszają postęp prac.
Z kolei organizacje pozostające w tyle często tkwią w bezproduktywnej pętli projektów pilotażowych i rozproszonych inicjatyw. Czekają na lepszej jakości dane, większą pewność lub bardziej klarowne scenariusze użycia, co w efekcie opóźnia proces nabywania precyzyjnej wiedzy, niezbędnej do skutecznego wykorzystania AI na dużą skalę.
Nowe spojrzenie na ryzyko: szybkość połączona z dyscypliną
Kolejną różnicą jest sposób, w jaki liderzy podchodzą do ryzyka.
Powszechnie uważa się, że szybsze wdrażanie sztucznej inteligencji wiąże się z większym ryzykiem. Często rzeczywiście tak bywa. Jednak w branży produkcyjnej sytuacja może wyglądać zupełnie odwrotnie, zwłaszcza w przypadku liderów AI, którzy już na wczesnym etapie wprowadzają jasne zasady nadzoru, zabezpieczenia oraz precyzyjny podział odpowiedzialności.
W środowiskach o krytycznym znaczeniu dla bezpieczeństwa scentralizowany nadzór, przejrzysta odpowiedzialność oraz ściślejsze powiązanie inicjatyw AI z wynikami na poziomie zakładu produkcyjnego pozwalają organizacjom skalować sztuczną inteligencję bez utraty kontroli nad procesami. Z danych wynika zresztą, że niemal dwie trzecie liderów korzysta już ze scentralizowanych modeli nadzoru.
Adaptacja nowej technologii następuje wtedy, gdy pracownicy pierwszej linii dostrzegają jej wartość
Skuteczni producenci wykorzystują sztuczną inteligencję jako wsparcie dla doświadczonych inżynierów, operatorów i planistów. Takie podejście podnosi jakość podejmowanych decyzji, a jednocześnie zapewnia ludziom stały udział w procesie, co ma większe znaczenie niż mogłoby się wydawać.
Z mojego doświadczenia wynika, że akceptacja nowych rozwiązań rodzi się z zaufania. A to buduje się wtedy, gdy zespoły na pierwszej linii postrzegają AI jako narzędzie pomagające osiągać lepsze wyniki, a nie jako zagrożenie dla ich miejsc pracy. Znajduje to bezpośrednie odzwierciedlenie w statystykach: ponad 80% liderów deklaruje pozytywne nastawienie pracowników do sztucznej inteligencji, co stanowi niemal dwukrotność wyniku osiąganego przez firmy pozostające w tyle.
Gdy zaufanie się umocni, postęp przyspiesza. Widać wtedy wyraźne przejście od modelu „push” do modelu „pull”. Zespoły same zaczynają prosić o kolejne zastosowania technologii, a inwestycje stają się łatwiejsze do uzasadnienia, w miarę jak rośnie tempo adaptacji AI. Sztuczna inteligencja przestaje być kolejną odrębną inicjatywą. Staje się po prostu naturalną częścią funkcjonowania firmy.
Szerszy wniosek jest jasny: w branży produkcyjnej przywództwo w obszarze AI w szybkim tempie staje się wręcz nieodróżnialne od przywództwa operacyjnego.
CO DALEJ?
Przeczytaj nasz raport „2026 Global AI Report - Manufacturing and Automotive”, aby dowiedzieć się więcej o tym, jak liderzy branży produkcyjnej i motoryzacyjnej wdrażają sztuczną inteligencję. Poznaj konkretne obszary operacyjne, sprawdzone modele zarządzania oraz najnowsze trendy inwestycyjne.