Po burzliwym 2025 roku, w którym firmy produkcyjne mierzyły się z kolejnymi przetasowaniami w łańcuchach dostaw, presją kosztową i brakami kadrowymi, branża wchodzi w etap bardziej zdyscyplinowanego działania. Zamiast kolejnych pilotaży, coraz częściej liczyć się będzie wdrożenie na poziomie operacyjnym – tak, aby AI, robotyka i automatyzacja realnie wzmacniały produktywność i odporność organizacji.
Widać wyraźnie, że AI przestała być „dodatkiem” do strategii. Firmy przesuwają dyskusję z pytania „czy warto” na „jak szybko i jak mądrze skalować”. Jednocześnie tempo ambicji często wyprzedza gotowość organizacyjną. Kluczową barierą staje się prowadzenie dwóch transformacji naraz: modernizacji systemów core (ERP, dane, integracje) oraz wdrażania AI (use case’y, modele, automatyzacje). Gdy te dwa wysiłki dojrzewają w różnym tempie, spada skuteczność obu – a organizacje utknąć mogą pomiędzy legacy i obietnicą nowej technologii.
Na tym tle najbardziej widoczne w 2026 roku będą cztery zmiany.
Po pierwsze – przebudowa organizacji pod model „AI-enabled”
W wielu firmach narzędzia się zmieniły, ale struktury nadal są projektowane pod pracę sekwencyjną i silosy działowe. Tymczasem AI potrafi spinać planowanie, produkcję, supply chain i serwis w czasie rzeczywistym. Bez przeprojektowania przepływów decyzji, odpowiedzialności i pracy zespołów, wartość AI będzie „zatrzymywać się” na granicach działów. Trendem na 2026 będzie nie tyle redukcja ról, co usuwanie tarcia strukturalnego, które blokuje wykorzystanie technologii przez ludzi.
Po drugie – „inteligencja” łańcucha dostaw stanie się stałą kompetencją, a nie analizą od święta
W 2025 roku firmy zobaczyły, że zakłóceń nie da się idealnie przewidzieć – ale można nauczyć się działać szybciej i bardziej świadomie. AI umożliwia symulacje i scenariusze „co-jeśli”, planowanie reakcji oraz testowanie założeń zanim problem dotrze do produkcji. Zamiast sporadycznych analiz wspieranych z zewnątrz, coraz większą wartość da regularne, wewnętrzne użycie narzędzi AI w codziennym zarządzaniu ryzykiem i efektywnością.
Po trzecie – ESG zacznie działać jak wymóg operacyjny, nie tylko raportowy
Rosnące oczekiwania w obszarze ujawnień oraz potrzeba weryfikowalnych danych będą wymuszały monitoring i optymalizację w czasie rzeczywistym – z rygorem porównywalnym do kosztu i jakości. AI może scalać rozproszone informacje, monitorować zużycie zasobów u źródła i dostarczać analizy dotyczące energii, emisji czy odpadów, przenosząc ESG z cykli raportowych do ciągłej pętli zarządzania.
Po czwarte – roboty humanoidalne i mobilne staną się nowymi silnikami produktywności
Braki kadrowe osiągają poziom krytyczny, a doświadczeni technicy odchodzą szybciej, niż pojawiają się następcy. W odpowiedzi będzie rozwijał się model współpracy: ludzie + roboty + systemy AI ramię w ramię. To nie będzie wdrożenie „z dnia na dzień”, ale proces obejmujący definiowanie zadań dla ludzi i robotów, aktualizację zasad bezpieczeństwa, przeprojektowanie workflow oraz budowanie zaufania w zespołach.
Wspólny mianownik na 2026 rok to konsekwencja i priorytety. Wygrywać będą organizacje, które nie czekają na idealne dane i pełną gotowość, tylko budują dojrzałość w ruchu: wybierają use case’y o najwyższej wartości, modernizują selektywnie, wzmacniają fundamenty i redukują hamulec legacy – tak, aby postęp mógł się kumulować.
[…] Produkcja w 2026+: AI wchodzi do gry na serio […]