Autonomiczne fabryki w rozumieniu w pełni zintegrowanych systemów agentowej sztucznej inteligencji, które samodzielnie planują produkcję, zarządzają utrzymaniem ruchu, optymalizują łańcuch dostaw i podejmują decyzje operacyjne bez ingerencji człowieka, nie są jeszcze rzeczywistością w Polsce, ale według analiz Gartnera i McKinsey pierwsze polskie zakłady produkcyjne mogą osiągnąć ten poziom zaawansowania w perspektywie 3–5 lat, czyli około 2029–2031 roku.
Rok 2024 był okresem, w którym wiele firm na całym świecie, w tym również w Polsce, zaczęło eksperymentować z generatywną sztuczną inteligencją – narzędziami, które potrafią tworzyć teksty, raporty, a nawet kod programistyczny. W przemyśle pojawiły się tak zwane copiloty, czyli cyfrowi asystenci pomagający w dokumentacji technicznej, procedurach operacyjnych czy tworzeniu raportów z produkcji. Już jednak w 2025 roku analitycy z firmy Gartner zaczęli mówić o czymś znacznie bardziej zaawansowanym – o agentowej sztucznej inteligencji, którą uznali za jeden z kluczowych trendów na rok 2026, umieszczając ją na szczycie cyklu wyolbrzymionych oczekiwań.
Różnica między tymi dwoma technologiami jest fundamentalna i warto ją zrozumieć. Generatywna sztuczna inteligencja odpowiada na pytania, generuje treści i pomaga w rozwiązywaniu problemów, ale to człowiek musi podjąć ostateczną decyzję i wykonać działanie. Agentic AI natomiast działa – otrzymuje cel i samodzielnie planuje, jak go osiągnąć, podejmuje decyzje, korzysta z narzędzi i uczy się na podstawie wyników swoich działań. To właśnie ta różnica sprawia, że agentic AI ma potencjał, aby całkowicie zmienić sposób funkcjonowania fabryk i łańcuchów dostaw. Polska stoi przed ogromną szansą, ale również przed poważnym wyzwaniem – aby przeskoczyć od pojedynczych pilotaży do rzeczywistej transformacji procesów produkcyjnych.
Czym różni się od generatywnej sztucznej inteligencji?
Aby zrozumieć, czym właściwie jest Agentic AI, warto wyobrazić sobie różnicę między zwykłym chatbotem a czymś, co naprawdę myśli i działa. Chatbot w fabryce odpowiada na pytania – na przykład może powiedzieć, jaka jest temperatura na linii produkcyjnej lub ile sztuk wyprodukowano w danym dniu. Agent natomiast otrzymuje konkretny cel, na przykład „zrealizuj zamówienia od 4512 do 4518 do piątku, minimalizując czas przezbrojeń” i samodzielnie planuje, jak to zrobić. Sprawdza dostępność materiałów w systemie ERP, analizuje harmonogram pracy maszyn w systemie MES, dobiera odpowiednie linie produkcyjne, a następnie publikuje gotowy plan – wszystko bez udziału człowieka.
Agent posiada pamięć kontekstową, czyli pamięta, co robił wcześniej i jakie były efekty, potrafi korzystać z różnych narzędzi, takich jak bazy danych czy systemy zarządzania produkcją, a także obserwuje świat w czasie rzeczywistym – czyta dane telemetryczne z maszyn, analizuje alarmy i statusy urządzeń. Co najważniejsze, działa autonomicznie, co oznacza, że podejmuje decyzje bez konieczności każdorazowego pytania o zgodę człowieka, oczywiście w granicach ustalonych wcześniej zasad bezpieczeństwa.
W nowoczesnych fabrykach, które zaczynają wdrażać tę technologię, powstają całe zespoły agentów – jeden zarządza planowaniem produkcji, drugi odpowiada za utrzymanie ruchu, trzeci kontroluje jakość, czwarty optymalizuje zużycie energii. Agenci komunikują się między sobą za pośrednictwem wspólnej warstwy pamięci i specjalnego oprogramowania koordynującego, takiego jak LangGraph, CrewAI, AutoGen czy Microsoft Semantic Kernel, dzięki czemu mogą wymieniać się informacjami i współpracować, podobnie jak ludzie w dobrze zgranym zespole.
Stan wdrożeń AI w polskim przemyśle, gdzie jesteśmy dziś
Według badania EY, które objęło średnie i duże firmy produkcyjne, Polska znajduje się w czołówce krajów Europy Środkowo-Wschodniej pod względem wdrażania sztucznej inteligencji. Sektor produkcji jest tu absolutnym liderem – prawie co trzecia firma produkcyjna, czyli dokładnie 30 procent, wdrożyła już jakieś rozwiązania oparte na AI, co jest wyraźnie wyższym wynikiem niż w usługach, gdzie ten odsetek wynosi 24 procent, czy w handlu, gdzie sięga zaledwie 10 procent. Co więcej, jeszcze rok wcześniej na tym etapie było tylko 21 procent firm produkcyjnych, co oznacza, że w ciągu zaledwie dwunastu miesięcy odsetek wdrożeń wzrósł o 9 punktów procentowych.
Kolejne 37 procent firm produkcyjnych deklaruje, że jest obecnie w trakcie procesu wdrażania rozwiązań AI, co oznacza, że w ciągu najbliższych miesięcy możemy spodziewać się kolejnego znaczącego skoku. Produkcja wyróżnia się również pod względem priorytetów – 23 procent firm produkcyjnych uznaje AI za bardzo wysoki priorytet, podczas gdy w usługach ten odsetek wynosi 16 procent, a w handlu tylko 7 procent. Aż 41 procent przedsiębiorstw produkcyjnych deklaruje, że jest zdecydowanie gotowych na wdrożenie rozwiązań AI, co oznacza wzrost o ponad 10 punktów procentowych w ciągu roku. Firmy produkcyjne zmieniają również swoje podejście do zatrudnienia – 40 procent z nich, czyli o 14 punktów procentowych więcej niż rok wcześniej, decyduje się na redukcję liczby rekrutacji na stanowiska niewymagające doświadczenia w związku z wdrożeniem AI.
Największą barierą pozostają wyzwania procesowe, na które wskazuje 26 procent badanych, ale problemy technologiczne straciły na znaczeniu – spadły do poziomu 16 procent, czyli o 15 punktów procentowych mniej niż rok wcześniej. Koszty wdrożenia przestały być głównym hamulcem – tylko 10 procent firm wskazuje je jako barierę, co oznacza spadek o 10 punktów procentowych. Z kolei według raportu PMR Market Experts „Rynek sztucznej inteligencji w Polsce 2026”, w 2025 roku rozwiązania oparte na AI stanowiły zaledwie kilka procent całkowitej wartości polskiego rynku IT, ale prognozy są optymistyczne – do 2031 roku udział AI w krajowym rynku IT ma wzrosnąć trzykrotnie. Największym segmentem polskiego rynku AI pozostają usługi, które odpowiadają za około jedną trzecią jego wartości, a dominują projekty integracyjne i wdrożeniowe, czyli takie, które polegają na łączeniu rozwiązań AI z istniejącymi systemami IT oraz procesami biznesowymi.
Skalowanie agentic AI
Pomimo tych optymistycznych danych, prawdziwym wyzwaniem dla polskiego przemysłu nie jest samo wdrożenie sztucznej inteligencji, ale jej skuteczne skalowanie. Według raportu McKinsey, firmy, które naprawdę wdrożyły agentic AI na skalę całego procesu produkcyjnego, osiągają skrócenie czasu realizacji zamówień o 20 do 30 procent, co w praktyce oznacza, że są w stanie produkować szybciej i taniej niż konkurenci. Jednak tylko wąskie grono firm, które McKinsey nazywa pionierami, zdołało przebudować swoje procesy wokół agentów AI w taki sposób, że te faktycznie odpowiadają za wyniki biznesowe, a nie tylko za kolejne zadanie w harmonogramie.
Według danych McKinsey, tylko 23 procent organizacji zdołało przeskalować system agentowy wewnątrz swojego przedsiębiorstwa, co oznacza, że większość firm wciąż utknęła na etapie pojedynczych pilotaży i eksperymentów. Różnica między podejściem „my też mamy AI” a „nasze procesy chodzą na AI” nie wynika z braku budżetu, ale z fundamentalnie innego sposobu myślenia – ci drudzy projektują swoje procesy od nowa, z agentami AI jako ich integralną częścią, a nie tylko jako dodatkiem do istniejących systemów. Z najnowszego badania Gartnera wynika, że 17 procent organizacji na świecie wdrożyło już agentów AI, 42 procent planuje to zrobić w ciągu najbliższych 12 miesięcy, a 60 procent w ciągu dwóch lat, co jest jedną z najbardziej agresywnych krzywych adopcji w historii badań tej firmy.
Według prognoz Gartnera, do końca 2026 roku około 40 procent aplikacji w dużych firmach będzie wykorzystywać agentów AI, co oznacza, że technologia ta bardzo szybko przestanie być nowinką, a stanie się standardem. Z najnowszego globalnego raportu Dynatrace wynika z kolei, że już około 50 procent dużych organizacji wdrożyło rozwiązania agentic AI, a 74 procent planuje zwiększenie inwestycji w tę technologię w nadchodzącym roku.
Jednocześnie firmy działające w silnie regulowanych sektorach, takich jak finanse, centra usług wspólnych czy przemysł, podchodzą do autonomii znacznie ostrożniej, wskazując złożoność systemów, niezawodność i budowanie zaufania jako kluczowe wyzwania. Raport Dynatrace pokazuje również, że ponad 69 procent decyzji podejmowanych przez agentic AI jest obecnie weryfikowanych przez człowieka, a tylko 13 procent organizacji rozwija w pełni autonomiczne systemy, co oznacza, że na razie mówimy raczej o nadzorowanej autonomii niż o całkowitym zastąpieniu człowieka.
Główne bariery wdrożeniowe w polskich fabrykach
Pierwszym i najczęstszym błędem w podejściu do agentic AI jest traktowanie jej jak kolejnego narzędzia IT – czegoś, co działa obok systemów ERP, MES i SCADA, dorzuca rekomendacje, czasem coś podpowiada planiście, a czasem generuje raport. To nie jest agentic AI – to jest po prostu lepszy chatbot, który nie zmienia sposobu funkcjonowania fabryki. Agentic AI to system, który działa autonomicznie w ramach zdefiniowanych granic: sam decyduje, kiedy przełożyć zlecenie między maszynami, sam zauważa, że dostawca opóźnia komponent, sam sięga do alternatywnego zestawienia materiałów, sam wystawia zamówienie zakupu i sam informuje planistę już po fakcie. Różnica wobec klasycznego systemu planowania produkcji jest taka, że tradycyjne narzędzia optymalizują według reguł, które zostały im nadane 3 lata temu, a agent uczy się kontekstu i komunikuje się z innymi agentami w całym łańcuchu wartości.
Drugim błędem jest mylenie eksperymentowania ze skalowaniem. W warunkach europejskich, a szczególnie polskich, kluczowe znaczenie mają kwestie zgodności regulacyjnej, bezpieczeństwa danych oraz możliwość wyjaśnienia decyzji podejmowanych przez systemy sztucznej inteligencji. Nieprzypadkowo 59 procent respondentów raportu Dynatrace wskazuje bezpieczeństwo i prywatność jako główne kryterium przejścia z pilotażu do produkcji, a ponad połowa firm przyznaje, że brak widoczności działań agentów AI hamuje dalsze wdrożenia. Trzecim błędem jest liczenie zwrotu z inwestycji na pojedynczym przypadku użycia. Kto oczekuje, że jeden agent w planowaniu zwróci się w 6 miesięcy jak nowa obrabiarka, ten zakopie projekt na etapie proof of concept. Agentic AI ma sens, gdy obejmuje proces od końca do końca: od projektu produktu, przez konfigurację linii produkcyjnej, harmonogramowanie, zakupy, aż po kontrolę jakości i dostawę. Wymaga to przebudowy całego łańcucha wartości, a nie tylko wdrożenia pojedynczego narzędzia.
Infrastruktura i strategia państwa
Polska nie pozostaje bierna wobec tych wyzwań i rozwija infrastrukturę obliczeniową dla sztucznej inteligencji. Uruchomiono już Fabrykę AI przez firmę Beyond.pl na kampusie data center w Poznaniu, a także projekty PIAST AI Factory i Gaia AI Factory w Krakowie, które mają stworzyć technologiczne zaplecze dla rozwoju sztucznej inteligencji w Polsce. Ministerstwo Cyfryzacji ogłosiło zaktualizowaną wersję dokumentu „Polityka rozwoju sztucznej inteligencji w Polsce do 2030 roku”, która zakłada stworzenie skoordynowanego ekosystemu AI, w tym wykorzystanie zasobów infrastruktury technologicznej sieci PLGrid, Fabryk AI w Poznaniu i Krakowie oraz planowanej Baltic AI GigaFactory.
Strategia przewiduje między innymi uruchomienie portalu AI HUB Poland jako narzędzia wspierającego wdrażanie AI w sektorze publicznym, wybór sektorów kluczowych o największym potencjale rozwoju AI z dedykowanymi mapami wdrożeń sektorowych, wsparcie dla małych i średnich firm oraz startupów, w tym program Cyfrowa wyprawka, możliwość korzystania z mocy obliczeniowych Fabryk AI oraz dostęp do tak zwanych piaskownic regulacyjnych, czyli bezpiecznych środowisk do testowania rozwiązań AI. W ramach unijnego aktu o sztucznej inteligencji (AI Act) Polska jest zobowiązana do uruchomienia takich piaskownic do 2 sierpnia 2026 roku, co ma umożliwić testowanie innowacyjnych rozwiązań w kontrolowanym środowisku bez ryzyka naruszenia przepisów.
W kwietniu 2026 roku weszła w życie dyrektywa NIS2, która znacząco podnosi wymagania w zakresie ochrony technologii operacyjnych oraz przemysłowych systemów sterowania, co jest szczególnie istotne dla firm planujących wdrożenia AI w krytycznych obszarach produkcji. Modernizację wspiera finansowanie z Krajowego Planu Odbudowy i Zwiększania Odporności, z którego na transformację cyfrową przeznaczono około 12,5 miliarda euro, co stanowi około 21 procent całkowitej wartości planu. To finansowanie może być kluczowym katalizatorem dla wdrożeń agentic AI w polskich przedsiębiorstwach, zwłaszcza w tych sektorach, które są uznawane za priorytetowe z punktu widzenia transformacji cyfrowej.
Zastosowania agentic AI w praktyce przemysłowej
W nowoczesnych fabrykach systemy agentic AI integrują się z systemami zarządzania produkcją, przemysłowym internetem rzeczy oraz systemami planowania zasobów, tworząc środowiska, które same się optymalizują. Maszyny nie czekają już na polecenia – identyfikują problemy, przewidują zdarzenia i reagują zanim wpłyną one na produkcję. W obszarze tak zwanego utrzymania ruchu 2.0 klasyczne podejście opierało się na analizie historycznych danych i planowaniu przeglądów według stałego harmonogramu.
Agentyczne AI idzie krok dalej – agenci monitorują dane z czujników w czasie rzeczywistym, wykrywają anomalie, takie jak wzrost temperatury czy nietypowe drgania, analizują harmonogram produkcji i automatycznie planują serwis w najbardziej optymalnym momencie. Efekt to redukcja przestojów nawet o 30 do 50 procent oraz przejście z modelu reaktywnego, w którym naprawia się dopiero po awarii, do modelu predykcyjnego i autonomicznego, w którym problemy są rozwiązywane zanim jeszcze wystąpią. W dynamicznym planowaniu produkcji tradycyjne systemy są statyczne lub co najwyżej półautomatyczne.
Agenci AI wprowadzają pełną dynamikę – analizują dane produkcyjne w czasie rzeczywistym, przewidują zmiany popytu, automatycznie rebalansują zlecenia i synchronizują produkcję z łańcuchem dostaw, co przekłada się na poprawę dokładności planowania o 20 do 50 procent, redukcję zapasów nawet o 30 procent oraz znaczące zwiększenie elastyczności produkcji. W kontroli jakości i robotyce agentyczne AI zmienia również podejście do wykrywania wad i optymalizacji procesów. Nowoczesne systemy wykorzystują wizję 3D i zaawansowane uczenie maszynowe, a roboty uczą się poprzez tak zwane uczenie ze wzmocnieniem, co pozwala im dostosowywać swoje działania do zmieniających się warunków.
Agentic AI umożliwia wczesne wykrywanie nieprawidłowości w procesach produkcyjnych oraz ograniczanie przestojów, co przekłada się na wyższą jakość produktów i niższe koszty. Przykładem są wdrożenia Siemens, gdzie AI wspiera optymalizację stanu maszyn w czasie rzeczywistym, a Bosch na targach Hannover Messe 2026 prezentował rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji, które wspierają przedsiębiorstwa produkcyjne w zwiększaniu efektywności, ograniczaniu przestojów oraz szybszym reagowaniu na wyzwania operacyjne.
Autonomiczne fabryki w Polsce
Eksperci firmy Honeywell wskazują, że cyfryzacja procesów w zakładach przemysłowych przechodzi dziś fundamentalną zmianę. Automatyzacja, rozumiana jako realizacja z góry zaprogramowanych zadań przez maszyny, stała się standardem w wielu sektorach polskiej gospodarki, ale to już nie wystarcza. Obecnie, wraz z rozwojem technologii takich jak sieci 5G, przetwarzanie w chmurze czy fizyczna AI, czyli sztuczna inteligencja zdolna do interakcji ze światem fizycznym, pojawia się zupełnie nowy sposób realizacji priorytetów operacyjnych – przejście od klasycznej automatyzacji do rzeczywistej autonomii przemysłowej, czyli systemów zdolnych do bieżącego monitorowania warunków pracy i dynamicznego dostosowywania działania instalacji w odpowiedzi na zmieniające się parametry.
Jeśli organizacje zrobią to właściwie, polski przemysł może znacząco przyspieszyć transformację operacyjną dzięki autonomii opartej na AI, tworząc systemy, które potrafią samodzielnie widzieć, myśleć, działać i uczyć się. W Polsce droga do w pełni autonomicznych fabryk prowadzi przez kilka etapów. Obecnie trwa faza eksperymentów i pilotaży – według danych PMR, wiele organizacji wciąż znajduje się na etapie testowania, co skutkuje projektami przerywanymi, redefiniowanymi lub wdrażanymi wielokrotnie.
Rynek przechodzi z fazy entuzjazmu do fazy kalkulacji – AI nie jest już hasłem strategicznym samym w sobie, lecz elementem, który musi przynieść mierzalny efekt biznesowy. Kolejnym etapem będzie skalowanie – przejście od pojedynczych przypadków użycia do zintegrowanych systemów wieloagentowych obejmujących całe procesy produkcyjne. Według ekspertów, pierwsze polskie fabryki, które osiągną poziom w pełni autonomicznej produkcji opartej na agentic AI, mogą pojawić się w perspektywie 3–5 lat, czyli około 2029–2031 roku.
Będą to jednak prawdopodobnie zakłady dużych, międzynarodowych koncernów, które mają dostęp do globalnych zasobów wiedzy i kapitału, a nie rodzime, średniej wielkości przedsiębiorstwa. Kluczowym czynnikiem przyspieszającym będzie dostęp do mocy obliczeniowych – Fabryki AI w Poznaniu i Krakowie oraz planowana Baltic AI GigaFactory mają dostarczyć infrastrukturę, która umożliwi polskim firmom rozwój i wdrażanie zaawansowanych systemów AI. Równie istotne będzie dostosowanie ram regulacyjnych – uruchomienie piaskownic regulacyjnych do sierpnia 2026 roku ma umożliwić testowanie rozwiązań AI w kontrolowanym środowisku, co jest warunkiem koniecznym dla odważniejszych wdrożeń w przemyśle.
Fot. Unsplash