AI w robotyce. Raport IFR o transformacji przemysłu

AI w robotyce przestaje być dodatkiem i staje się fundamentem nowej generacji automatyzacji. Międzynarodowa Federacja Robotyki (IFR) opublikowała raport, który pokazuje, jak sztuczna inteligencja zmienia sposób projektowania, wdrażania i zarządzania maszynami w fabrykach i centrach logistycznych.

Sztuczna inteligencja jako rdzeń automatyzacji

Międzynarodowa Federacja Robotyki (IFR) wydała stanowisko dotyczące AI w robotyce, w którym argumentuje, że sztuczna inteligencja przekształca branżę od podstaw. Co więcej, AI już nie wspiera automatyzacji – ona ją definiuje. Stała się elementem strukturalnym współczesnych systemów. Raport podkreśla, że AI od dekad jest obecna w robotyce, jednak różnica polega na skali i zastosowaniach tej technologii. Większa dostępność danych, moc obliczeniowa i zaawansowane modele uczenia maszynowego sprawiają, że roboty mogą już wykonywać zadania, które były niemożliwe jeszcze kilka lat temu.

Które technologie AI działają już teraz?

Dokument wymienia sześć obszarów, w których AI faktycznie zmienia robotykę przemysłową:

• fizyczna AI – integruje dane sensoryczne z otoczenia. Roboty rozumieją warunki i reagują na zmiany w środowisku pracy.

• uczenie maszynowe – przewiduje awarie sprzętu i optymalizuje harmonogramy produkcji. Przekłada się to na mniej przestojów i wyższą wydajność.

• widzenie maszynowe – wykorzystuje modele ML do wykrywania defektów i precyzyjnego prowadzenia ramion robotycznych.

• uczenie przez wzmacnianie – trenuje roboty metodą prób i błędów. Stosowane jest głównie w złożonych, adaptacyjnych zadaniach.

• przetwarzanie języka naturalnego – umożliwia sterowanie głosowe oraz wielojęzyczną obsługę interfejsów na halach produkcyjnych.

• duże modele językowe – automatyzują dokumentację, wspierają diagnostykę inżynieryjną i upraszczają podejmowanie decyzji operacyjnych.

Zastosowania w praktyce

Federacja wskazuje, że AI w robotyce rozwija się nierówno. Niektóre sektory już intensywnie korzystają z tej technologii ze względu na ekonomię i warunki operacyjne:

• logistyka i magazyny – uporządkowane środowisko, braki kadrowe i wysoka przepustowość sprawiają, że autonomiczne roboty mobilne z nawigacją AI szybko się przyjmują.

• produkcja przemysłowa – branża motoryzacyjna, elektronika, farmacja i inne wykorzystują AI do precyzyjnego montażu, kontroli jakości i przewidywania awarii.

• usługi – handel detaliczny, hotelarstwo i opieka zdrowotna wykorzystują roboty do obsługi powtarzalnych zadań w reakcji na niedobory personelu.

AI nie zastępuje dotychczasowej automatyzacji, ale ją rozszerza. Pozwala zautomatyzować produkcję o większej różnorodności i mniejszych seriach, co wcześniej było nieopłacalne.

Wpływ na pracę i kompetencje

Raport odrzuca prosty scenariusz zastępowania ludzi maszynami. Roboty przejmują zadania wymagające fizycznie i monotonne. AI przesuwa ludzką pracę w stronę nadzoru, analizy i podejmowania decyzji. Rośnie zapotrzebowanie na umiejętności takie jak analiza danych, zarządzanie systemami i obsługa modeli AI. Jednocześnie pojawiają się obawy o monitoring w miejscu pracy, ograniczenie autonomii i konieczność ciągłego przekwalifikowywania. Rządy i firmy reagują programami szkoleniowymi, ale tempo zmian technologicznych wywiera presję zarówno na pracowników, jak i pracodawców.

Siły napędowe adopcji

Poza technologią raport identyfikuje kilka czynników makroekonomicznych przyspieszających wdrażanie AI w robotyce. Niedobory siły roboczej i rosnące koszty pracy zmuszają firmy do szukania wzrostu produktywności przez automatyzację. Napięcia geopolityczne i zakłócenia w łańcuchach dostaw – w tym cła i bariery handlowe – zwiększają motywację do poprawy efektywności i ciągłości działania. Inwestycje strategiczne plasują AI i robotykę w centrum długoterminowej konkurencyjności, kierując środki na infrastrukturę obliczeniową, edukację i badania. IFR twierdzi, że AI w robotyce przestaje być opcją i staje się podstawą strategii przemysłowej.

Bezpieczeństwo, zaufanie i luki w ochronie

Wzrost autonomii oznacza także wzrost ryzyka. Raport poświęca znaczną uwagę wyzwaniom, które mogą ograniczyć wdrożenia, jeśli nie zostaną rozwiązane. Cyberbezpieczeństwo to rosnące wyzwanie – roboty połączone z chmurą zwiększają ryzyko ataków hakerskich, przejęcia kontroli i manipulacji. Prywatność danych budzi wątpliwości ze względu na ilość materiału wideo, audio i sensorycznego, jaki roboty zbierają w miejscach pracy i przestrzeniach publicznych. Kwestia przejrzystości modeli i odpowiedzialności stanowi problem, ponieważ systemy głębokiego uczenia działają jak „czarne skrzynki”. To komplikuje przypisanie odpowiedzialności w przypadku awarii. Bezpieczeństwo fizyczne budzi obawy szczególnie w środowiskach kolaboracyjnych, gdzie nieprzewidywalne zachowanie AI może zwiększyć ryzyko obrażeń. Federacja rekomenduje oddzielenie kluczowych systemów bezpieczeństwa od funkcji AI. Podkreśla też potrzebę lepszej walidacji, dokładniejszych testów i jasnych przepisów dotyczących odpowiedzialności prawnej.

Zrównoważony rozwój i kompromisy energetyczne

AI zmienia również debaty o zrównoważonym rozwoju w robotyce. Z jednej strony umożliwia konserwację predykcyjną, wydłuża żywotność robotów, redukuje odpady i efektywniej wykorzystuje zasoby. Z drugiej – trenowanie i obsługa dużych modeli wiąże się z kosztem energetycznym, który może kolidować z celami środowiskowymi. Raport wskazuje energooszczędne przetwarzanie, optymalizację trajektorii i aplikacje gospodarki cyrkularnej jako obszary, w których AI może zrekompensować własny ślad węglowy. Zrównoważony rozwój będzie coraz bardziej wpływać na decyzje projektowe i wdrożeniowe.

Brak spójnych regulacji globalnych

Nadzór pozostaje nierównomierny. Nadzór pozostaje nierównomierny. Europa wdraża nadzór oparty na ocenie ryzyka przez unijną ustawę o AI. Uzupełnia ona istniejące przepisy o ochronie danych i cyberbezpieczeństwie. Chiny stworzyły kompleksowy system regulacji obejmujący bezpieczeństwo danych, generatywną AI i odpowiedzialność korporacyjną. Stany Zjednoczone nadal polegają na niespójnej mozaice federalnych wytycznych i przepisów stanowych, co prowadzi do niepewności regulacyjnej dla twórców i operatorów. IFR ostrzega, że niespójne standardy mogą spowolnić wdrożenia i zwiększyć koszty zgodności, szczególnie dla globalnych producentów.

Perspektywy rozwoju

Do 2030-2035 roku AI prawdopodobnie stanie się standardem w większości systemów robotycznych. Firmy mogą oczekiwać wyższego zwrotu z inwestycji dzięki większej wydajności, niższej liczbie błędów i mniejszym przestojom. Postępy w symulacji, technologii cyfrowych bliźniaków i wirtualnym uruchamianiu systemów prawdopodobnie skrócą cykle rozwoju robotów i obniżą ryzyko ich wdrożenia.

W dłuższej perspektywie raport przewiduje zmianę w kierunku bardziej uniwersalnych i mobilnych robotów, w tym platform humanoidalnych. Te systemy obiecują elastyczność, ale napotykają poważne przeszkody w kosztach, bezpieczeństwie, niezawodności i zarządzaniu.

Kluczowe wnioski z raportu

Międzynarodowa Federacja Robotyki przedstawia jasny obraz: AI przekształca robotykę z narzędzia do wykonywania zadań w adaptacyjny system zdolny do pracy w zmiennych warunkach. Największe korzyści z tej transformacji czerpią obecnie sektory o uporządkowanym środowisku i wysokich kosztach pracy.

Dalszy wzrost adopcji AI w robotyce będzie jednak zależał od rozwiązania kwestii bezpieczeństwa cybernetycznego, efektywności energetycznej, przekwalifikowywania siły roboczej i rozdrobnienia regulacji globalnej. Jak wynika z raportu – dyscyplinowane wdrażanie i budowanie zaufania, a nie szybkie eksperymenty, zadecydują o długoterminowym wpływie AI na robotykę przemysłową i usługową.

Przeczytaj także: Innowacje, wiedza i technologia – relacja z targów Robotics Warsaw 2026

Opracowanie własne na podstawie: theaiinsider.tech

Last Updated on 12 lutego, 2026 by Karolina Bandulet