Polski przemysł mierzy się dziś z trudnym paradoksem. Firmy znajdują się pod rosnącą presją, by zwiększać produktywność, efektywność i odporność operacyjną w celu utrzymania swojej konkurencyjności. Tymczasem liczba nowych instalacji robotów przemysłowych w Polsce spadła w 2024 roku o 13%, do 2 344 urządzeń. Był to już trzeci z rzędu rok spadków po rekordowym 2021 roku, kiedy zainstalowano około 3,5 tys. robotów.
Jednocześnie branża robotyczna weszła w nową fazę rozwoju, której głównym wyróżnikiem jest inteligencja. Międzynarodowa Federacja Robotyki (IFR) wskazuje sztuczną inteligencję i autonomię jako najważniejsze trendy w robotyce na 2026 rok, a wzrost rynku pozostaje stabilny. Globalna liczba instalacji robotów ma wzrosnąć o około 700 tys. w 2028 roku. Czy AI może zmienić ekonomiczne uzasadnienie inwestycji w robotyzację także w Polsce?
Polska luka w robotyzacji — i jej potencjał
Dane Międzynarodowej Federacji Robotyki pokazują, że Polska pozostaje w tyle za europejskimi liderami. Niemcy, które zajmują pierwsze miejsce w Europie, mają ponad 449 robotów przemysłowych na 10 tys. pracowników sektora produkcyjnego. W Słowenii wskaźnik ten przekracza 315, a we Francji wynosi 195. Niektóre źródła, powołując się na raport IFR, podają, że w 2024 roku w Polsce zainstalowanych było 81 robotów na 10 000 pracowników sektora produkcyjnego.
Jest to zarówno duża luka, jak i potencjał dalszego rozwoju automatyzacji przemysłowej. Choć braki kadrowe w Polsce stopniowo się zmniejszają — zaledwie 57% pracodawców deklaruje trudności z obsadzeniem wakatów, co jest najniższym wynikiem od pięciu lat i plasuje Polskę wśród pięciu krajów na świecie z najniższym odsetkiem takich wskazań — problemy nadal są widoczne w takich branżach jak hotelarstwo i gastronomia, produkcja, ochrona zdrowia i opieka społeczna, budownictwo oraz logistyka.
– Wiele firm odczuwa rosnącą presję, by wdrażać automatyzację, jednak nadal ostrożnie podchodzi do robotyzacji. Barierą rzadko jest brak świadomości korzyści, a znacznie częściej niepewność dotycząca wdrożenia — tego, jak bardzo zakłóci ono bieżącą działalność, czy rzeczywiście przyniesie oczekiwane wzrosty efektywności oraz czy organizacja będzie dysponowała odpowiednimi kompetencjami do utrzymania i dalszego rozwoju rozwiązania – komentuje Łukasz Chechliński, Robotics Expert w SoftServe, gdzie pracuje większość inżynierów zespołu Robotics & Automation. W ciągu ośmiu lat zespół zrealizował ponad 120 projektów, głównie dla klientów międzynarodowych.
AI poszerza zakres zastosowań robotów
Tradycyjne roboty przemysłowe najlepiej sprawdzają się w uporządkowanych i przewidywalnych środowiskach, gdzie z dużą precyzją spawają, przenoszą, pakują czy montują elementy. Ta rola pozostaje fundamentem nowoczesnej produkcji. Zmieniło się natomiast to, w jak różnorodnych środowiskach roboty mogą dziś pracować.
W wielu polskich zakładach procesy są złożone i zmienne, a produkcja już trwa, co oznacza, że to robot musi dostosować się do otoczenia, a nie odwrotnie. Właśnie tutaj pojawia się Physical AI, czylisystemy systemy zdolne do postrzegania otoczenia, analizowania sytuacji i działania w świecie fizycznym.
– Dzięki rozwojowi Physical AI, aktywnie wspieranemu przez liderów rynku, takich jak NVIDIA, roboty potrafią postrzegać swoje otoczenie, analizować kontekst, podejmować decyzje i bezpiecznie współpracować z ludźmi. To właśnie inteligentne systemy autonomiczne są dziś obszarem, w którym obserwujemy największe zainteresowanie klientów, dlatego rozwijamy nasz zespół robotyki w Polsce – mówi Sebastian Drzewiecki, lider regionalny (CEE) w SoftServe.
W praktyce roboty wykorzystują kamery, LiDAR, czujniki, modele AI oraz symulacje, aby rozumieć, co dzieje się wokół nich i odpowiednio reagować. Dobrym przykładem jest niedawny projekt realizowany wspólnie z Toyota Material Handling Europe. SoftServe wraz z NVIDIA stworzył cyfrowe bliźniaki autonomicznych wózków widłowych i przetestował je w wirtualnych środowiskach magazynowych oraz produkcyjnych, zanim trafiły do rzeczywistych lokalizacji klientów.
Projekt pokazał również, że symulacja poprawia skuteczność samych modeli AI. Model percepcji wytrenowany z wykorzystaniem NVIDIA Cosmos, a następnie dostosowany do rzeczywistych warunków pracy Toyoty, osiągnął 99,5% precyzji oraz 92,8% czułości w rozpoznawaniu istotnych obiektów i osób na podstawie danych z rzeczywistych środowisk. Takie podejście zwiększa bezpieczeństwo, skraca czas wdrożenia i pozwala utrzymać ciągłość dotychczasowych operacji.
Co polskie firmy powinny zrobić przed inwestycją
Eksperci podkreślają, że pierwszym krokiem nie powinien być zakup robotów, lecz identyfikacja procesów, w których automatyzacja może rozwiązać konkretny problem biznesowy.
– Największy potencjał mają powtarzalne, ale zmienne zadania, procesy dotknięte niedoborem pracowników, operacje o wysokim ryzyku dla bezpieczeństwa, obszary, w których przestoje generują wysokie koszty, oraz procesy, w których błędy jakościowe generują znaczne koszty – mówi Łukasz Chechliński.
Drugim krokiem jest szersze spojrzenie na zwrot z inwestycji niż tylko przez pryzmat oszczędności kosztów pracy. W wielu przypadkach wartość robotyzacji wynika z większej dostępności operacyjnej, mniejszej liczby błędów, poprawy bezpieczeństwa, lepszej przewidywalności procesów, szybszego skalowania działalności czy możliwości utrzymania produkcji mimo niedoboru pracowników. Choć korzyści te trudniej wyrazić w prostych kalkulacjach, często znacznie lepiej odzwierciedlają rzeczywistą wartość biznesową inwestycji.
Trzecim elementem jest ocena kompetencji. Wraz z rosnącą rolą oprogramowania w robotyce firmy potrzebują specjalistów, którzy rozumieją zarówno technologię, jak i procesy operacyjne.
– Dziś wiedza specjalistyczna z jednej dziedziny już nie wystarcza. Największe zapotrzebowanie na rynku dotyczy specjalistów łączących kompetencje z zakresu modelowania fizycznego, sztucznej inteligencji, systemów sensorowych, autonomii oraz sterowania w czasie rzeczywistym – podsumowuje Chechliński.
Polska wciąż ma szansę przyspieszyć robotyzację, jednak decyzja o inwestycji nie powinna sprowadzać się wyłącznie do zakupu urządzeń przed wygaśnięciem ulg podatkowych z końcem 2026 roku. Największe korzyści osiągną firmy, które potraktują robotyzację jako element szerszej transformacji procesów — wybiorą odpowiednie zastosowania, przetestują je w środowiskach wirtualnych, przygotują zespoły i połączą automatyzację z danymi oraz sztuczną inteligencją.