Tvornica s radnicima koji upravljaju strojevima i sustavom transportne trake u pogonu.

Otključavanje pravog potencijala industrijske umjetne inteligencije

Kako industrijska umjetna inteligencija preoblikuje tvornice i lance opskrbe, ecosystem pružatelja usluga brzo se širi. Tvrtke traže umjetnu inteligenciju kako bi povećale učinkovitost i ubrzale inovacije, dok startupi mogu stvoriti vrijednost i poremetiti sektore od farmaceutske proizvodnje do logistike i zrakoplovstva.

Financiranje u Europi odražava ovaj trend: samo u prvom tromjesečju 2025. tvrtke s umjetnom inteligencijom u Europi prikupile su približno 3 milijarde eura financiranja VC, što predstavlja povećanje od 55% u odnosu na isto razdoblje 2024. Razlog za ovaj zamah je jednostavan: u sektorima u kojima poduzeća isporučuju pod ekstremnim vremenskim i proračunskim ograničenjima, rukovodioci su gladni aplikacija koje preispituju tijekove rada i olakšavaju značajno poboljšanje do krajnjeg rezultata.

Novi generativni pristupi [AI] mogu ponuditi potpuno nova rješenja s digitalnim simulacijama i učinkovitošću sljedeće razine koje su ranije bile neostvarive.

Catherine Crump, Izvršni direktor, WIRED Savjetovanje

"Ne samo da oni donose koračnu promjenu u učinkovitosti, već neki otključavaju i potpuno nove procese i načine rada", kaže Catherine Crump, generalni direktor WIRED Consultinga, jednog od nekoliko stručnjaka za rastući AI ecosystem citiranog u ovom članku.

Utjecaj tamo gdje je najvažniji

Dizajn je jedno područje u kojem AI može ubrzati faze proizvodnje i uvesti nove učinkovitosti.

Budući da AI alati omogućuju inženjerima analizu velikih količina strukturiranih i nestrukturiranih podataka, oni pružaju nove perspektive alternativnih materijala i performansi kroz simulaciju i pomažu u rješavanju dugogodišnjih uskih grla u lancu opskrbe.

Vidim svijet u kojem će se lanci opskrbe dramatično preoblikovati i postojeće metode biti uvelike poremećene.

Jon Nieman, VP investicije, G42

Fuzija i unakrsno oprašivanje tehnologija umjetne inteligencije omogućuje velika otkrića, kaže Jon Nieman, ulaganja potpredsjednika u G42, tvrtki za razvoj umjetne inteligencije sa sjedištem u Abu-Dhabiju koja se fokusira na rješenja u zdravstvu, zrakoplovstvu i drugim industrijskim sektorima.

Osim što otključavaju velike dobitke profitabilnosti, programeri umjetne inteligencije imaju potencijal pozitivno utjecati u mnogo većim razmjerima. Za Meike Neitz, osnivač startup savjetodavne ambasade, potencijalna uloga AI u ublažavanju klimatskih promjena jedna je od njegovih najuzbudljivijih značajki. Na primjer, može smanjiti materijalni otpad kroz inovacije u fazi projektiranja, jer je do 80% ekološkog otiska industrijskog proizvoda već određeno njegovim dizajnom.

Redizajn industrijskih robotskih hvataljki vođen umjetnom inteligencijom u kombinaciji s proizvodnjom aditiva može dovesti do smanjenja emisije ugljika od 82% po robotu.

"Industrijska domena i dalje je jedan od najvećih svjetskih izvora emisije stakleničkih plinova", kaže Neitz.

Rješenja na umjetnu inteligenciju mogu igrati veliku ulogu u energetskoj učinkovitosti, poticanju elektrifikacije, minimiziranju materijalnog otpada i optimizaciji procesa.

Meike Neitz, osnivač, Veleposlanstvo

Međutim, imati viziju onoga što AI može postići u stvarnom svijetu - bez obzira koliko inspirativno - dovest će vas samo do sada. Kao što stručnjaci predstavljeni u ovom članku objašnjavaju, osnivači tvrtki za umjetnu inteligenciju trebaju jasno razumijevanje znanja o domeni, kako skalirati i surađivati te opsesiju krajnjim korisnikom.

Vođenje transformacije industrijske umjetne inteligencije nije nešto što jedna tvrtka može učiniti sama. Zato oblikujemo uspješan industrijski AI ecosystem, koji zahtijeva snažnu suradnju između kupaca, lidera u industriji, startupa, prodavača, partnera i programera.

Linda Krumbholz, Viši potpredsjednik, Siemens Xcelerator Ecosystem i tržište

Kako se ne izgubiti u AI hypu

Industrial robotic arm assembling electronic components on a circuit board against a blurred factory background

Industrial AI pomaže vizualnim simulacijama koje daju stvarni utjecaj na tvornički pod.

Jedan od izazova s kojim se suočavaju industrijski AI startupi je definiranje jasnog puta do povrata ulaganja (ROI) i upotrebe slučajeva koji odjekuju unutar industrijskog konteksta. Ako to ne mogu ispraviti, njihova će se primjena vjerojatno izgubiti u buci.

Prema Crumpu, startupi moraju nastojati odgovoriti na specifične nezadovoljene potrebe u industriji. Usvajanje ovog načina razmišljanja daje im konkurentsku prednost. "Trenutno postoji toliko umjetne inteligencije i poplava startupa koji inoviraju s ovom tehnologijom", kaže ona. "Oni koji se ističu mogu pokazati gdje njihovo jedinstveno rješenje s pomoću umjetne inteligencije rješava jasnu potrebu i dovodi do boljih rezultata. Njihovi proizvodi i usluge pokazuju opipljiv, pozitivan poslovni utjecaj i jasan povrat ulaganja.

Način na koji pokretanje utječe može se značajno razlikovati između industrijskih postavki, kao što su mnoge potencijalne primjene AI tehnologije. Startupi moraju pokazati duboko razumijevanje načina na koji njihovo rješenje stupa u interakciju s industrijskim hardverom ili tim kako bi stekli znanje o domeni i kvalitetne industrijske skupove podataka.

Fokus bi trebao biti na činjenicama, koristeći vlasničke podatke i pružajući skalabilna rješenja usmjerena na korisnika, sugerira Samuel Schuler, izvršni direktor tvrtke Reimann Investors Venture Management. "Dajte prednost izgradnji dubokog razumijevanja stvarnih industrijskih tijekova rada prije prilagođavanja AI rješenja", kaže on.

Prilagođeni uvidi specifični za domenu često nadmašuju generičke AI strategije.

Samuel Schuler, Izvršni direktor, Reimann Investors VC

Aleksandar Oelling, glavni digitalni direktor ISAR Aerospace — pružatelja usluga lansiranja malih i srednjih satelita — također naglašava važnost stručnosti u stvarnoj domeni.

Uvijek pokušavam procijeniti stručnost osnivača u domeni izvan tehnoloških vjerodajnica.

Aleksandar Oelling, Glavni digitalni direktor, ISAR zrakoplovstvo

Približavanje krajnjem korisniku

Kako bi osigurali da njihovo rješenje postigne obećani utjecaj na industriju - i da se njegovo usvajanje širi među korisnicima - startupi moraju pokazati laserski fokus na isporuku. U praksi to znači postati izuzetno znatiželjan o krajnjem korisniku i načinu na koji se bave AI alatima.

"Opsjednite ljudima na terenu za koje gradite svoje rješenje", savjetuje osnivače i vođe ambasade Neitz. "Gradite za njih, a ne za njihove šefove. Budite u kontaktu s njima kako biste dobili njihove povratne informacije. Naučite njihove bolove, o njihovoj radnoj stvarnosti, o njihovim procesima.

A person is standing in front of a large screen displaying a graph with a blue line and a red line.

Razvoj umjetne inteligencije usmjerene na korisnika ključan je za uspješnu implementaciju.

Oelling također naglašava vrijednost uske suradnje s krajnjim korisnicima, tvrdeći da su opipljivi rezultati na terenu ono što najviše prolazi kada se startupi počnu etablirati. "Industrial AI startupi koji osiguravaju implementacije ranog pilota, čak i ako su ograničeni u opsegu ili djelomično subvencionirani, uspostavljaju vjerodostojnost kojoj se teorijski pothvati jednostavno ne mogu podudarati", tvrdi on.

Nasuprot tome, nedovoljno razumijevanje radne stvarnosti kupca može imati negativan utjecaj na prodaju, posebno kada se ciljaju na tvrtke iz komunalnih usluga, nafte i plina, zrakoplovstva i vlade, koje imaju svoje potrebe i sklonosti.

"Vidio sam ga iznova i iznova", kaže Nieman iz G42. "Ljudi ne prepoznaju da ove vrste kupaca ne žele bacati svoje podatke u jezero podataka, žele dvogodišnje pilote ili procjene dobavljača, obično su brzi sljedbenici i skloni su plaćati manje uzbudljive višekratnike za startupe."

U konačnici, riječ je o uspostavljanju vjerodostojnosti. Dobra vijest za startupe koji su uspješni u ovom poduhvatu je da će se naći u sve većoj potražnji.

Kao investitor, kada pokušava procijeniti hoće li startup uspjeti, Nieman kaže da posebnu pozornost posvećuje njegovoj priči o podrijetlu. "Smatram da je put najbolji prediktor budućnosti", kaže Nieman. "Poznavanje tkanine početka tvrtke, proizvoda, tehnologije i tima važnije je od bilo kojeg od tih komada izolirano. Ono što pomaže tvrtki da se istakne jest razumijevanje njezinih korijena - vještina, razmišljanja i razmišljanja osnivača te luka komercijalizacije proizvoda. Sve ovo ili potvrđuje ili razotkriva priču."

Uvid u ovaj članak pružili su članovi žirija Industrial AI Awards 2025 za startupe na Summit AI sa svrhom.