Skip to main content

Klíč ke skutečného potenciálu průmyslové umělé inteligence

Vzhledem k tomu, že průmyslová umělá inteligence přetváří továrny a dodavatelské řetězce, ekosystém dodavatelů se rychle rozšiřuje. Firmy vyhledávají umělou inteligenci, aby zvýšili efektivitu a urychlily inovace, zatímco startupy mohou vytvářet hodnotu a narušovat odvětví od farmaceutické výroby přes logistiku až po letectví.

Financování v Evropě tento trend odráží: jen v prvním čtvrtletí roku 2025 získaly společnosti zabývající se umělou inteligencí v Evropě přibližně 3 miliardy eur v podobě investic rizikového kapitálu, což představuje 55% nárůst oproti stejnému období v roku 2024. Důvod tohoto trendu je jednoduchý: v odvětvích, kde podniky musí dosahovat výsledky při extrémních časových a rozpočtových omezeních, touží manažeři po aplikacích, které by přepracovali pracovní postupy a umožnili výrazné zlepšení hospodářského výsledku.

Nové generativní (AI) přístupy mohou nabídnout zcela nová řešení s digitálními simulacemi a efektivitou na další úrovni, které dříve nebylo možné dosáhnout.
Catherine Crump, Výkonná ředitelka, WIRED Consulting

„Nejen, že přinášejí postupnou změnu v efektivitě, ale některé také otevírají zcela nové možnosti postupů a způsobů práce,“ říká. Catherine Crump, generální ředitelka společnosti WIRED Consulting, jedna z několika odborníků na rostoucí ekosystém AI, které citujeme v tomto článku.

Dopad tam, kde je to nejdůležitější

Návrhy jsou jednou z oblastí, kde může umělá inteligence urychlit výrobní fáze a zavést nové způsoby efektivity.

Protože nástroje na bázi umělé inteligence umožňují inženýrům analyzovat velké objemy strukturovaných a nestrukturovaných dat, poskytují nové pohledy na alternativní materiály a výkon prostřednictvím simulace a pomáhají řešit dlouhotrvající neprůchodná místa dodavatelského řetězce.

Vidím svět, kde budou dodavatelské řetězce dramaticky reformovány a stávající způsoby budou značně narušeny.
Jon Nieman, VP Investments, G42

„Je to fúze a vzájemné prolínání technologií umělé inteligence, které umožňuje zásadní průlomy,“ říká Jon Nieman, viceprezident pro investice ve společnosti G42, společnosti zabývající se vývojem umělé inteligence se sídlem v Abú Zabí, která se zaměřuje na řešení pro zdravotnictví, letectví a další průmyslová odvětví.

Vývojáři umělé inteligence kromě dosažení významné ziskovosti mají potenciál pozitivně ovlivnit situaci v mnohem větším měřítku. Pro Meike Neitz, zakladatelku poradenské společnosti pro startupy embassidy, je potenciální role umělé inteligence při zmírňování změny klimatu jednou z jejích nejzajímavějších vlastností. Může například snížit plýtvání materiálem prostřednictvím inovací ve fázi návrhu, protože až 80 % environmentální stopy průmyslového produktu je dáno samotným designem.

Redesign průmyslových robotických chapadel řízený umělou inteligencí v kombinaci s aditivní výrobou může vést k 82% snížení emisí uhlíku na robota.

„Průmyslová oblast je stále jedním z největších světových zdrojů emisí skleníkových plynů,“ říká Neitz.

Řešení na bázi umělé inteligenci mohou hrát obrovskou roli v energetické účinnosti, pohánějí elektrifikaci, minimalizují plýtvání materiálem a optimalizují procesy.
Meike Neitz, zakladatelka, Embassidy

Mít vizi toho, čeho může umělá inteligence v reálném světě dosáhnout (bez ohledu na to, o jak inspirativní věc jde) vás však dovede jen kousek. Jak vysvětlují odborníci v tomto článku, zakladatelé společností zabývajících se umělou inteligencí potřebují jasnou znalost oborových znalostí, způsobů škálování a spolupráce a naprostou orientaci na koncového uživatele.

Vedení transformace průmyslové umělé inteligence není něco, co může jedna společnost zvládnout sama. Proto formujeme prosperující ekosystém průmyslové umělé inteligence, který vyžaduje silnou spolupráci mezi zákazníky, lídry v oboru, startupy, prodejci, partnery a vývojáři.
Linda Krumbholz, Senior viceprezident, Ekosystém a tržiště Siemens Xcelerator

Jak se neztratit v záchvatu zájmu o AI

Průmyslové robotické rameno sestavující elektronické součástky na desce plošných spojů na rozmazaném pozadí továrny

Průmyslová umělá inteligence pomáhá vizuálním simulacím, které mají skutečný vliv na tovární výrobu.

Jednou z výzev, kterým čelí startupy v oblasti průmyslové umělé inteligence, je stanovit jasnou cestu k návratnosti investic (ROI) a případy užití, které rezonují v kontextu odvětví. Pokud to nedokážou správně, jejich aplikace pravděpodobně zapadne v davu.

Podle Crump musí startupy řešit specifické nenaplněné potřeby v průmyslu. Osvojení si tohoto způsobu náhledu jim dává konkurenční výhodu. „V současné době je o umělou inteligenci obrovský zájem a existuje nespočetná řada startupů, které pomocí této technologie inovují,“ říká. „Ti, kteří vyniknou, mohou ukázat, kde jejich jedinečné řešení na bázi umělé inteligence řeší jasnou potřebu a vede k lepším výsledkům. Jejich produkty a služby mají hmatatelný pozitivní dopad na podnikání a jasnou návratnost investic.“

Způsob, jakým startup dosahuje úspěchu, se může v jednotlivých průmyslových prostředích výrazně lišit, například díky mnoha potenciálním aplikacím technologie umělé inteligence. Startupy musí prokázat hluboké pochopení toho, jak jejich řešení interaguje s průmyslovým hardwarem, nebo se musí spojit, aby získaly odborné znalosti a kvalitní průmyslové datové sady.

Důraz by měl být kladen na fakta, používání proprietárních dat a poskytování škálovatelných řešení zaměřených na uživatele, navrhuje Samuel Schuler, výkonný ředitel společnosti Reimann Investors Venture Management. „Před úpravou řešení s využitím umělé inteligence upřednostněte hluboké pochopení skutečných průmyslových pracovních postupů,“ říká.

Přizpůsobené poznatky specifické pro konkrétní odvětví často překonávají obecné strategie na bázi umělé inteligence.
Samuel Schuler, Výkonný ředitel, Reimann Investors VC

Alexandr Oelling, hlavn ředitel pro digitalizaci společnosti ISAR Aerospace, poskytovatel startupových služeb pro malé a střední satelity, také zdůrazňuje význam odborných znalostí z reálného světa.

Vždy se snažím posoudit odborné znalosti zakladatelů v konkrétním oboru nad rámec jejich technologických znalostí.
Alexandr Oelling, Ředitel pro digitalizaci, ISAR Aerospace

"During discussions, I love to listen for unprompted mentions of specific challenges within target industries that wouldn't appear in superficial market research," says Oelling.

Blíže ke koncovému uživateli

Aby startupy zajistily slibovaný vliv na průmysl a aby se aplikace rozšířila mezi uživatele, musí se naprosto laserově zaměřit na realizaci. V praxi to znamená, že se musí extrémně zajímat o koncového uživatele a o to, jak komunikuje s nástroji umělé inteligence.

„Zaměřte se na lidi v praxi, pro které své řešení vytváříte,“ radí Neitz z embassidy všem zakladatelům a vedoucím pracovníkům. „Tvořte pro ně, ne pro jejich šéfy. Buďte s nimi v kontaktu, abyste získali jejich zpětnou vazbu. Zjistěte jejich starosti, jejich pracovní realitu a jejich procesy.“.

Osoba stojí před velkou obrazovkou zobrazující graf s modrou a červenou čarou.

Vývoj umělé inteligence zaměřené na uživatele je klíčem k jejímu úspěšnému nasazení.

Oelling také zdůrazňuje hodnotu úzké spolupráce s koncovými uživateli a tvrdí, že hmatatelné výsledky v praxi jsou tím, co nejvíce prospívá, když se začínají etablovat startupy. „Startupy v oblasti průmyslové umělé inteligence, které si zajistí implementace v raných pilotních projektech, i když jsou omezené rozsahem nebo částečně dotované, budují důvěryhodnost, které se teoretické podniky jednoduše nemohou rovnat,“ tvrdí.

Naopak nedostatečné pochopení pracovní reality zákazníka může mít negativní dopad na prodej, zejména pokud se zaměřujete na společnosti v oblasti veřejných služeb, ropy a plynu, letectví a státní správy, které mají své vlastní potřeby a preference.

„Viděl jsem to znovu a znovu,“ říká Nieman z G42. „Lidé si neuvědomují, že tito zákazníci nechtějí vhazovat svá data do množiny dat, chtějí dvouleté pilotní projekty nebo hodnocení dodavatelů, mají tendenci rychle následovat zákazníky a za startupy platí méně zajímavé násobky.“

V konečném důsledku jde o budování důvěryhodnosti. Dobrou zprávou pro startupy, které v tomto úsilí uspějí, je, že se ocitnou ve stále větší poptávce.

Jako investor, když se snaží posoudit, zda startup uspěje, Nieman říká, že věnuje zvláštní pozornost příběhu jeho původu. „Zjistil jsem, že cesta je nejlepším prediktorem budoucnosti,“ říká Nieman. „Znalost struktury vzniku společnosti, produktu, technologie a týmu je důležitější než kterýkoli z těchto kusů izolovaně. To, co pomáhá společnosti vyniknout, je pochopení jejích kořenů - dovedností, myšlení a myšlení zakladatelů a oblouku komercializace produktu. To vše buď ověřuje, nebo rozluští příběh.“

Postřehy pro tento článek poskytli členové poroty Ocenění v oblasti průmyslové umnělé inteligence 2025 pro startupy během Summitu: Umělá inteligence s účelem.