Dwie trzecie organizacji uznaje Physical AI za wysoki priorytet na najbliższe trzy do pięciu lat

• 79% organizacji już angażuje się w obszar fizycznej AI[1], z czego 27% wdraża rozwiązania na szeroką skalę lub jest w trakcie ich skalowania
• 60% kadry zarządzającej uważa, że fizyczna AI umożliwi wdrażanie robotyki w obszarach dotąd niemożliwych lub nieopłacalnych
• 43% menedżerów postrzega fizyczną AI jako czynnik umożliwiający rozwój produkcji krajowej na dużą skalę

Paryż, 16 kwietnia 2026 r. – Capgemini Research Institute opublikował dziś raport ‘Physical AI: Taking human-robot collaboration to the next level,’ analizujący wpływ fizycznej AI na robotykę oraz wartość, jaką może ona przynieść biznesowi. Fizyczna AI oznacza przejście w robotyce od automatyzacji do autonomicznego działania w świecie rzeczywistym. Potencjał tego rozwiązania jest szeroko dostrzegany przez kadrę zarządzającą w różnych sektorach – od high-tech (93%), przez magazynowanie i logistykę (69%), po rolnictwo (59%) – a także na całym świecie: niemal trzy czwarte menedżerów w USA oraz około dwie trzecie w Europie oraz regionie APAC podziela tę opinię.

Od eksperymentów do realnego wpływu na biznes

Fizyczna AI znajduje się obecnie w punkcie przełomowym, w którym postęp technologiczny i czynniki rynkowe łączą się, przyspieszając jej wdrażanie na szeroką skalę w rzeczywistych warunkach. Rozwój modeli bazowych (foundation models) wyposaża roboty w inteligencję niezbędną do autonomicznego działania w złożonych środowiskach, a technologie symulacyjne skracają cykle szkoleniowe, umożliwiając uczenie się na dużą skalę.

Postęp ten wzmacnia powstający „mechanizm koła zamachowego danych” dla robotów opartych na AI – wdrożone systemy generują dane z realnego świata, które w sposób ciągły poprawiają wydajność i zdolność generalizacji. Efekty te potęgowane są przez rozwój edge computing[2] i technologii bateryjnych, spadek kosztów sprzętu, nowe modele komercyjne, takie jak robotics as a service (RaaS), a także przełomy w obszarze łączności, w tym prywatne sieci 5G i precyzyjne pozycjonowanie bezprzewodowe.

Optymizm jest powszechny – 60% menedżerów uważa, że fizyczna AI umożliwi zastosowania robotyki, które wcześniej były niemożliwe lub niepraktyczne. Przykłady use case’ów obejmują operacje niebezpieczne, mikro-logistykę, zadania typu pick & place oraz inspekcje terenowe, a także zastosowania branżowe, takie jak dynamiczny montaż w przemyśle, wsparcie opieki zdrowotnej i senioralnej w sektorze publicznym czy ocenę szkód katastroficznych w ubezpieczeniach.

Wsparcie reindustrializacji i odporności operacyjnej

Wraz z przyspieszeniem procesów reindustrializacji w Europie i Stanach Zjednoczonych, fizyczna AI staje się kluczowym czynnikiem umożliwiającym tę transformację. 43% kadry zarządzającej wskazuje, że reshoring i reindustrializacja w coraz większym stopniu napędzają ich zainteresowanie fizyczną AI jako sposobem na wspieranie produkcji krajowej na dużą skalę. Jednocześnie dwie trzecie organizacji uznaje dziś fizyczną AI za wysoki priorytet w swojej agendzie automatyzacji na najbliższe trzy do pięciu lat. Ponad połowa liderów biznesowych wskazuje autonomiczne roboty mobilne, przemysłowe ramiona robotyczne oraz coboty jako najszybciej rozwijające się formy robotów w ich organizacjach w perspektywie trzech do pięciu lat – zdecydowanie przed humanoidami[3].

Ograniczenia kadrowe są jednym z głównych czynników wzrostu zainteresowania fizyczną AI. To nie koszty pracy, lecz niedobory siły roboczej są najważniejszym motorem inwestycji, szczególnie w sektorach rolnictwa, handlu detalicznego, high-tech, magazynowania i logistyki oraz motoryzacji. Geograficznie liderem w priorytetyzowaniu fizycznej AI w strategiach automatyzacji jest Japonia – ponad trzy czwarte menedżerów wskazuje ją jako priorytet na najbliższe trzy–pięć lat, wyprzedzając USA.

Fizyczna AI wspiera również elastyczność niezbędną do długoterminowej opłacalności reindustrializacji. Niemal połowa menedżerów wskazuje zwiększoną elastyczność jako kluczową korzyść, podkreślając możliwość szybszej rekonfiguracji systemów produkcyjnych i procesów pracy niż w przypadku tradycyjnej robotyki czy automatyzacji stałej. Ponadto ponad połowa respondentów zwraca uwagę na poprawę bezpieczeństwa oraz zmniejszenie obciążenia fizycznego pracowników.

„Fizyczna AI oznacza przejście od systemów, które opisują świat, do systemów, które potrafią w nim działać. Jednocześnie robotyka ma długą historię niespełnionych obietnic – wczesne przełomy tworzyły oczekiwania, których technologia nie była jeszcze w stanie spełnić” – wyjaśnia Pascal Brier, Chief Innovation Officer w Capgemini i członek Komitetu Wykonawczego Grupy.„To, co dziś jest inne, to nie hype, lecz zbieżność dojrzałości AI, danych i inżynierii. Ta szansa jest realna, pod warunkiem że skoncentrujemy się na rozwiązaniach skalowalnych. Odpowiedzialne, bezpieczne i stopniowe wdrażanie fizycznej AI będzie kluczowe dla budowania zaufania – z bezpieczeństwem projektowym, transparentnością i nadzorem człowieka jako fundamentami zrównoważonej współpracy człowieka z robotem.”

Skalowanie fizycznej AI i robotów humanoidalnych mimo utrzymujących się barier

Niemal dwie trzecie menedżerów oczekuje, że fizyczna AI osiągnie skalę – rozumianą jako przejście od projektów pilotażowych do wdrożeń na dużą skalę – w ciągu najbliższych pięciu lat, choć jedynie 4% deklaruje, że już działa na takim poziomie. Skalowanie fizycznej AI pozostaje jednak wyzwaniem dla prawie ośmiu na dziesięciu respondentów, głównie z powodu niedostatecznej gotowości technologicznej i operacyjnej.

Krótkoterminowy wzrost napędzany będzie przez sprawdzone formy robotów. Roboty humanoidalne, mimo dużego zainteresowania, wciąż napotykają istotne bariery i pozostają rozwiązaniem długoterminowym: 72% menedżerów wskazuje na niedojrzałość technologiczną, taką jak niezawodność i zręczność, 63% odstraszają wysokie koszty, a 58% – wyzwania szkoleniowe. Ponadto ponad 60% respondentów nie ma obecnie jasności co do zwrotu z inwestycji (ROI) w humanoidy.

Istotną barierą pozostaje także akceptacja społeczna – ponad 60% menedżerów uważa, że opór społeczny będzie kluczową przeszkodą we wdrażaniu robotów humanoidalnych. Nastroje społeczne różnią się regionalnie: 68% menedżerów we Francji wskazuje opór społeczny jako barierę, w porównaniu z 56% w Hiszpanii.

Przeczytaj pełny raport: https://www.capgemini.com/pl-pl/insights/biblioteka/ai-in-robotics/

Metodologia raportu

W styczniu i lutym 2026 r. Capgemini Research Institute przeprowadził globalne badanie wśród 1 678 menedżerów z organizacji o rocznych przychodach powyżej 1 mld USD, w 16 krajach Ameryki Północnej, Europy oraz regionu Azji i Pacyfiku, obejmując 15 branż. W przypadku sektora lotniczo‑obronnego oraz administracji publicznej próg przychodów wynosił 500 mln USD. Badaniem objęto kadrę na poziomie dyrektorskim i wyższym.

---

[1]Fizyczna AI to kolejny istotny etap ewolucji sztucznej inteligencji – AI działająca w fizycznym świecie. Robotyka jest jednym z jej najważniejszych obszarów zastosowań.

[2] Edge computing oznacza przetwarzanie danych w miejscu ich powstawania, np. bezpośrednio na robocie, zamiast wysyłania ich do zdalnego centrum danych.

[3] W raporcie termin „humanoidy” odnosi się do robotów o cechach antropomorficznych, obejmujących zarówno pełne roboty humanoidalne (z tułowiem, głową, dwiema rękami i dwiema nogami), jak i roboty przypominające człowieka, które mogą różnić się konstrukcyjnie (np. poruszać się na kołach zamiast nóg, mieć mniej kończyn lub uproszczoną budowę).