Inteligența artificială fizică este așteptată să producă schimbări majore în mai multe industrii începând cu 2026, pe fondul integrării accelerate dintre inteligența artificială generativă și robotică. Aplicațiile acestei tehnologii se extind rapid, de la roboți mobili autonomi utilizați în facilități industriale complexe, până la manipulatori robotici și sisteme chirurgicale capabile să execute sarcini de înaltă precizie, potrivit unei analize realizate de compania de consultanță IT SoftServe, scrie Economedia.
Urmărește cele mai noi producții video TechRider.ro
- articolul continuă mai jos -
Impactul economic al AI
Specialiștii companiei anticipează că inteligența artificială va deveni un element fundamental pentru operațiunile de business și pentru dezvoltarea de produse digitale. Automatizarea proceselor, gestionarea volumelor mari de date și accelerarea ciclurilor de dezvoltare sunt printre principalele direcții de transformare.
În acest context, potențialul economic al AI este considerabil. Conform estimărilor PwC, inteligența artificială ar putea contribui cu până la 15% la PIB-ul global în următorul deceniu, devenind una dintre cele mai importante influențe economice din istoria modernă.
Conceptul de Physical AI
Un punct central al analizei este conceptul de „Physical AI”, definit ca integrarea inteligenței artificiale generative cu robotica în lumea reală. Această combinație permite mașinilor să perceapă mediul, să anticipeze situații și să acționeze autonom, transformând roboții din simple instrumente mecanice în parteneri inteligenți de lucru.
„Aceasta marchează ascensiunea inteligenței artificiale fizice, reprezentând un salt semnificativ în evoluția roboților și a sistemelor autonome. În 2026, inteligența artificială fizică este pregătită să genereze schimbări majore în mai multe industrii”, arată specialiștii SoftServe. Ei subliniază că transformarea depășește sfera roboților umanoizi sau colaborativi, incluzând sisteme autonome de orice tip.
Simulări și digital twins
Un rol esențial în această evoluție îl au simulările și așa-numitele „digital twins”, replici virtuale ale unor medii reale precum depozite, magazine sau fabrici. Acestea permit antrenarea și testarea sistemelor autonome în condiții sigure, înainte de implementarea în mediul real. Simulările sunt utilizate în fazele de proiectare și testare, în timp ce digital twins sunt folosiți pentru monitorizare și optimizare continuă.
„Pentru unul dintre clienții noștri, am dezvoltat o soluție care a redus timpul de simulare al unei linii de producție de la câteva ore la doar cinci minute pe ciclu”, a explicat Liubomyr Demkiv, Director of Robotics & Advanced Automation la SoftServe. Potrivit acestuia, abordarea îmbunătățește eficiența, siguranța și viteza de implementare în medii unde roboții autonomi trebuie să opereze alături de oameni.
Analiza citează și estimările Gartner, conform cărora, până în 2028, cinci dintre primii zece furnizori de AI vor oferi produse de tip physical AI, iar aproximativ 80% dintre depozite vor utiliza robotică sau soluții de automatizare.
Sisteme multi-agent
Pe măsură ce produsele digitale devin mai complexe, iar volumul de date crește accelerat, organizațiile se confruntă cu limitele capacității echipelor de inginerie. În acest context, se conturează o tranziție către sisteme multi-agent, în care mai mulți agenți AI specializați colaborează și își împart sarcinile, similar unor echipe umane.
„Observăm o trecere de la instrumente AI la colaborare reală cu AI. Agenții pot prelua etape întregi ale dezvoltării, de la definirea cerințelor și scrierea codului, până la testare și audit de securitate”, a declarat Zoriana Doshna, AVP of Technology și Head Gen AI Lab la SoftServe. Ea precizează că acest model permite oamenilor să se concentreze pe decizii complexe, în timp ce activitățile repetitive sunt gestionate de agenți specializați.
Cererea pentru astfel de soluții este în creștere accelerată. Potrivit companiei, practica sa de AI crește cu 85% de la an la an, iar peste 150 de experți lucrează deja la proiecte bazate pe sisteme multi-agent. Acestea pot reduce durata ciclurilor de dezvoltare software cu 30 până la 70%, în funcție de complexitatea proiectelor.
AI multimodal
Un alt pas important în evoluția inteligenței artificiale este dezvoltarea AI-ului multimodal. Majoritatea proceselor de business se bazează pe date diverse, precum texte, imagini, videoclipuri, tabele sau documente scanate. AI-ul multimodal poate procesa simultan aceste formate și le poate integra într-un context unic.
SoftServe a implementat această abordare printr-o soluție de tip Multimodal RAG, dezvoltată împreună cu NVIDIA. Tehnologia analizează concomitent mai multe tipuri de date și oferă răspunsuri bazate pe toate sursele disponibile. Rezultatul constă într-o creștere a acurateței cu peste 70% și o reducere a timpului de căutare a informațiilor cu aproximativ 40%.
În anii următori, AI-ul multimodal este așteptat să devină un element central al automatizării în domenii precum finanțele, producția, medicina și logistica, facilitând luarea deciziilor rapide și bine fundamentate.
