Sztuczna inteligencja (AI) rewolucjonizuje przemysł ciężki, automatyzując procesy, zwiększając wydajność i zmieniając strukturę zatrudnienia. Choć eliminuje niektóre rutynowe stanowiska, tworzy nowe możliwości dla specjalistów w dziedzinach technologicznych, wymagając jednocześnie przekwalifikowania pracowników i adaptacji do nowych realiów.
Przemysł ciężki, obejmujący sektory takie jak motoryzacja, hutnictwo, budownictwo czy energetyka, przechodzi transformację dzięki sztucznej inteligencji. AI wspiera automatyzację, optymalizację procesów i analizę danych, co wpływa na rynek pracy zarówno poprzez eliminację tradycyjnych ról, jak i tworzenie nowych.
AI i roboty współpracujące (koboty) przejmują zadania takie jak montaż, spawanie, transport materiałów czy obsługa linii produkcyjnych. Na przykład w przemyśle motoryzacyjnym koboty wyposażone w AI pozycjonują elementy karoserii, minimalizując błędy i przyspieszając produkcję.
-W magazynach, takich jak zautomatyzowany obiekt Grupy Sofidel w Ciechanowie, roboty obsługują palety, redukując potrzebę pracy ludzkiej przy prostych zadaniach logistycznych. W hutnictwie czy górnictwie AI monitoruje maszyny, przewidując awarie i optymalizując zużycie energii.
Według raportu McKinsey, do 2030 roku nawet 30 procent rutynowych zadań w przemyśle może zostać zautomatyzowanych, co może prowadzić do redukcji etatów w zawodach takich jak operatorzy maszyn czy pracownicy linii produkcyjnych.
Tworzenie nowych ról zawodowych
Wzrost inwestycji w AI (globalny rynek AI w przemyśle ma osiągnąć 103,3 miliarda dolarów do 2032 roku) generuje popyt na programistów, inżynierów AI, analityków danych i specjalistów od uczenia maszynowego. W Polsce w 2025 roku odnotowano niemal dwukrotny wzrost wakatów w obszarach AI/ML.
Pracownicy muszą rozwijać umiejętności w zakresie obsługi systemów AI, analizy danych i zarządzania technologiami, np. platformami IIoT (Przemysłowy Internet Rzeczy). Przykładem jest praca z systemami PHM (Prognostic and Health Management), które przewidują zużycie maszyn, co wymaga wiedzy technicznej i analitycznej.
Inżynierowie ds. konserwacji predykcyjnej, specjaliści od cyfrowych bliźniaków (np. w zarządzaniu flotą pojazdów) czy operatorzy systemów sterowania ruchem opartych na AI.
AI zmienia charakter pracy, wymagając od pracowników adaptacji do nowych technologii. Na przykład operatorzy maszyn muszą nauczyć się współpracy z kobotami lub analizy danych z czujników. W Polsce 28 procent firm przemysłowych już w 2021 roku wdrożyło AI, a kolejne 33 procent planowało takie inwestycje, co podkreśla potrzebę szkoleń.
Eksperci, np. z Federacji Przedsiębiorców Polskich, sugerują wsparcie państwa w postaci ulg podatkowych na szkolenia w zakresie kompetencji cyfrowych, szczególnie dla pracowników 50+.
Zwiększenie efektywności i bezpieczeństwa
AI analizuje dane z czujników, przewidując awarie maszyn, co zmniejsza przestoje i koszty napraw. Na przykład w przemyśle lotniczym NASA wykorzystuje AI do analizy raportów lotów, zapobiegając usterkom.
Systemy AI monitorują warunki na halach produkcyjnych, ostrzegając przed zagrożeniami, co poprawia ergonomię i bezpieczeństwo pracowników.
Wpływ na zatrudnienie
Automatyzacja zwiększa produktywność (o ok. 10 procent w porównaniu do 6 procent dla metod lean management), ale wymaga od pracowników większej elastyczności i umiejętności współpracy z technologią. Zawody oparte na powtarzalnych zadaniach, takie jak operatorzy linii produkcyjnych czy pracownicy magazynowi, są najbardziej zagrożone. Badania wskazują, że 15–54 procent miejsc pracy w przemyśle może zostać zautomatyzowanych.
Nierówności społeczne
Automatyzacja może pogłębiać nierówności, szczególnie w regionach o ograniczonym dostępie do technologii i edukacji.
W Polsce, gdzie przemysł ciężki (np. górnictwo, hutnictwo) jest znaczącym pracodawcą, zmiany wymagają strategii reskillingu, której brak w krajowej polityce. Decyzje podejmowane przez AI, np. w zarządzaniu łańcuchem dostaw, budzą pytania o odpowiedzialność za błędy i potrzebę regulacji.
Przyklady zastosowania AI w polskim przemyśle
AI optymalizuje dystrybucję energii, np. w elektrowniach jądrowych, takich jak planowana w Choczewie, poprzez analizę zużycia i przewidywanie zapotrzebowania.
W fabrykach, np. Volkswagena w Polsce, AI wspiera kontrolę jakości i optymalizację linii produkcyjnych, zmniejszając odpady i czas produkcji.
Huta ArcelorMittal w Dąbrowie Górniczej wykorzystuje AI do monitorowania pieców i analizy danych, poprawiając efektywność energetyczną.
