IFS Industrial X Unleashed w Nowym Jorku – AI wychodzi w teren

W połowie listopada budynek Spring Studios na Manhattanie zmienił się w przestrzeń, która bardziej przypominała warsztat pracy niż salę konferencyjną. IFS chciał w ten sposób pokazać, że Industrial X to nie teoretyczna platforma, lecz narzędzie zaprojektowane dla ludzi działających w terenie czy na fabrycznej hali. Surowe wnętrza, metalowe akcenty i stonowana scenografia podkreślały główny przekaz dnia: sztuczna inteligencja ma sens dopiero wtedy, kiedy potrafi pracować w realnych warunkach. Nie przy biurku, nie w prezentacji PowerPoint, lecz w miejscach, gdzie decydują sekundy, a kontekst zmienia się z minuty na minutę.

AI musi zejść na halę produkcyjną

Już w pierwszych minutach dało się odczuć, że to wydarzenie różni się od większości konferencji o AI. Nie było tu modułów pokazujących kolejne wersje modeli, nie było akcentów typowych dla branży software’owej. Zamiast tego skupiono się na pracy techników, na inspekcjach terenowych, na infrastrukturze energetycznej, na liniach przesyłowych i maszynach, które trzeba utrzymać w ruchu, a tu chodzi o procesy, a nie technologie.

Otwarcie należało do CEO IFS, Marka Moffata, który w swoim wystąpieniu zaznaczył, że świat technologii od roku żyje możliwościami modeli językowych, ale to wciąż jest tylko fragment całej układanki. Większość globalnej siły roboczej działa poza biurem, często w warunkach, w których nie da się nawet wyjąć telefonu z kieszeni. Moffat podkreślał, że przemysł stoi w obliczu równoczesnych zmian infrastrukturalnych i kadrowych, a to wymaga systemów, które potrafią działać szybko, są odporne na błędy i osadzone w realiach pracy fizycznej.

PwC: zmiana zaczyna się na poziomie zarządów

Po nim pojawił się Mohamed Kande z PwC i to on nadał wydarzeniu szerszą perspektywę. Mówił o tym, że w zarządach firm przemysłowych temat AI przesunął się z poziomu „innowacji” na poziom „konieczności”. Firmy stają w obliczu rosnącego zapotrzebowania na energię, coraz większej odpowiedzialności infrastrukturalnej i presji związanej z brakami kadrowymi. Kande zwrócił uwagę, że bez inteligentnych systemów operacyjnych trudno będzie sprostać skali wyzwań, które pojawiają się równocześnie. To było jedno z tych wystąpień, które wprowadzały uczestników w atmosferę nie tyle technologicznej fascynacji, ile presji wynikającej z realiów gospodarki.

Industrial X w praktyce, czyli fundamenty zamiast fajerwerków

W kolejnych minutach tempo konferencji nieco zwolniło, ale nabrało większej klarowności. Segment „Industrial AI in Action” nie był klasyczną demonstracją produktu. Zamiast listy funkcji organizatorzy pokazali, jak sztuczna inteligencja porządkuje dane, interpretuje je i podejmuje decyzje. Prelegenci IFS tłumaczyli, że platforma nie działa w próżni i powstaje po to, by łączyć informacje z czujników, dokumentacji, obserwacji wizualnych i doświadczeń ludzi, którzy pracują w terenie. W tej części po raz pierwszy wybrzmiała kluczowa myśl, że AI nie ma być osobną warstwą, lecz naturalną częścią codziennych czynności operacyjnych.

Nexus Black: AI budowana w hałasie i kurzu

Kolejne wejście na scenę, tym razem Kriti Sharmy z Nexus Black, uderzyło w zupełnie inny ton. Sharma mówiła o swojej pracy bezpośrednio „w terenie”, odwiedzaniu zakładów produkcyjnych, hangarów lotniczych, stref konserwacyjnych i miejsc, w których systemy nie działają zgodnie z instrukcją. Jej opowieść była pełna obserwacji z pierwszej linii, a głównym przekazem była informacja, iż przemysł jest chaotyczny, że dane bywają niepełne, a środowiska pracy bywają nieprzewidywalne. To było prawdopodobnie najbardziej „ludzkie” wystąpienie, bo pokazywało, że AI nie może być projektowana wyłącznie zza biurka. Musi powstawać tam, gdzie ludzie naprawiają maszyny i podejmują decyzje pod presją czasu.

Loops: porządek w świecie rozproszonych danych

Naturalnym przedłużeniem tej narracji było pojawienie się Somyi Kapoor z IFS Loops. Kapoor pokazała, jak AI zamienia surowe dane w coś, co można nazwać logiką działania. Loops było przedstawiane jako system, który łączy informacje z wielu źródeł, zdjęć, odczytów z urządzeń IoT, historii usterek, raportów techników, w jedną spójną strukturę. Kapoor jasno pokazała, że agenci AI w ujęciu IFS to nie chatboty. To narzędzia, które potrafią analizować sytuację i inicjować konkretne działania.

Energetyka jako pole testowe dla AI

Po wystąpieniu Somyi Kapoor na scenie pojawili się przedstawiciele Eversource, jednego z największych operatorów energetycznych w regionie, a ich prezentacja wyznaczyła ton dalszej części dnia.

Opowiadali o wyzwaniach, które jeszcze kilka lat temu wydawały się wyłącznie teoretyczne. Ekstremalne zjawiska pogodowe, przeciążone linie przesyłowe, starzejące się elementy sieci, brak specjalistów gotowych pracować w terenie, a to wszystko tworzy środowisko, w którym nie ma miejsca na opóźnienia ani tradycyjne podejście do inspekcji.

W Eversource dane napływają z setek tysięcy punktów: kamer, sensorów, dokumentacji, raportów z napraw i obserwacji terenowych. Dopóki wszystko trafiało do oddzielnych systemów, decyzje podejmowano z opóźnieniem. Industrial AI porządkuje ten chaos, pozwalając operatorom szybciej określać priorytety i kierować pracowników tam, gdzie ryzyko jest największe. To był właśnie moment, w którym wiele osób na widowni zaczęło dostrzegać, że AI może działać nie w oderwaniu od infrastruktury, lecz dokładnie w jej środku.

Boston Dynamics: AI w ruchu

Prezentacja robota Spot była najbardziej widowiskowy moment dnia. Jednak tym razem nie był to pokaz mocy technologicznej, lecz praktyczny demonstrator przemysłowej AI. Spot poruszał się po scenie powoli, pewnie i z wyraźnym podporządkowaniem logice inspekcji. Pokazywano, jak korzysta z kamer i sensorów, jak analizuje przestrzeń i jak wykonuje sekwencje odpowiadające realnym zadaniom terenowym. Nie było tu efektownych skoków ani akrobacji. Zamiast tego uczestnicy oglądali ujęcia, które mogłyby pochodzić z prawdziwej stacji energetycznej czy zakładu przemysłowego.

Najciekawsze było to, jak robot wchodził w interakcję z multimodalną warstwą AI. Spot mógł być przedłużeniem oczu i uszu systemu i jednocześnie urządzeniem zdolnym dotrzeć tam, gdzie człowiek nie zawsze może wejść od razu. W tym sensie robot nie był prezentowany jako autonomiczny byt, ale narzędzie wspierające ludzi. Zobaczyliśmy, że AI nie działa obok człowieka, ale razem z nim.

Roboty jako partnerzy pracy, nie ich zastępcy

W wielu wystąpieniach powtarzano, że automatyzacja nie ma polegać na wypieraniu pracowników. Roboty mają wykonywać zadania niebezpieczne, monotonne i powtarzalne, odciążając człowieka w chwilach największej presji. W przypadku Spota było to wyjątkowo czytelne, a jego rola polegała na wejściu tam, gdzie warunki są niepewne lub trudne.

Publiczność reagowała na te prezentacje inaczej niż na typowe eventy robotyczne. Nie było tu momentów „wow”. Zamiast tego panowało skupienie i cisza. Spot nie był atrakcją — był elementem procesu, narzędziem pracy.

1X Technologies: humanoidy jako kolejny etap automatyzacji

To nie był typowy pokaz technologiczny. 1X podkreślało, że humanoid ma sens tylko wtedy, gdy wykonuje pracę stabilnie, przewidywalnie i bezpiecznie. Firma odcinała się od efektownych demonstracji i zamiast tego mówiła o brakach kadrowych, o starzeniu się infrastruktury, o konieczności automatyzowania zadań, które są żmudne, mało ergonomiczne lub potencjalnie niebezpieczne.

W tym ujęciu humanoid stawał się nie wizją przyszłości, ale kolejnym narzędziem, tyle tylko, że bardziej elastycznym niż roboty specjalizowane, bo zdolnym funkcjonować w przestrzeniach zaprojektowanych dla człowieka.

Siemens: energetyka jako fundament wszystkiego

Po prezentacji fizycznej AI konferencja wróciła na twardy grunt infrastruktury, a na scenie pojawiła się dr Sabine Erlinghagen, CEO Siemens Grid Software. Mówiła o bardzo konkretnych wyzwaniach, które dziś determinują przyszłość całego przemysłu: o gwałtownie rosnącym zużyciu energii napędzanym przez centra danych, robotykę i elektromobilność, o starzejących się sieciach przesyłowych pracujących już na granicy swoich możliwości oraz o coraz dotkliwszym braku doświadczonych operatorów terenowych, którzy potrafią reagować na złożone sytuacje infrastrukturalne.

Według niej infrastruktura energetyczna działa już na granicy swoich możliwości. Rozwój centrów danych, robotyki, elektromobilności i przemysłowych systemów AI powoduje skokowy wzrost obciążenia sieci. Jednocześnie większość infrastruktury powstała w czasach, gdy przepływy były stabilne, a zmienność bliska zeru.

Sabine podkreślała, że bez inteligentnych systemów operacyjnych, takich jak przemysłowa AI, nie da się tej złożoności opanować. W jej wizji roboty, urządzenia w terenie, systemy automatyzacji, predykcja i monitoring muszą działać w jednym cyklu, wspierane przez sztuczną inteligencję, która rozumie zarówno dane, jak i fizyczny kontekst.

Dla wielu uczestników była to chwila, w której idee Industrial X nabierały pełnego sensu. Widać było, że jeśli energetyka nie nadąży, cały ekosystem przemysłowy zacznie się kruszyć: roboty nie będą miały gdzie działać, systemy autonomiczne nie będą miały zasilania, a nowoczesne zakłady nie będą miały stabilnej infrastruktury.

Domknięcie dnia: jedna platforma, wiele światów

W ostatnich wejściach na scenę przedstawiciele IFS ponownie połączyli najważniejsze elementy dnia. Industrial X został przedstawiony jako platforma, która nie rywalizuje z narzędziami do generowania treści ani z ogólnymi modelami AI. Jest zaprojektowana dla sektorów, gdzie liczy się odporność, bezpieczeństwo i przewidywalność.

Podkreślano, że fundamenty platformy, Nexus Black, IFS Loops i rozszerzone scenariusze terenowe, mają działać w jednym, ciągłym cyklu operacyjnym. W praktyce oznacza to analizę danych multimodalnych zbieranych w terenie, rozpoznawanie kontekstu sytuacyjnego, rekomendowanie lub inicjowanie właściwych działań, a następnie fizyczne wykonanie tych zadań przez roboty lub techników, przy równoczesnej synchronizacji z infrastrukturą energetyczną i systemami zarządzania majątkiem.

To właśnie ta holistyczność robiła największe wrażenie. AI nie prezentowano jako systemu dla pojedynczych oddziałów firmy, lecz jako elementu, który scala całe łańcuchy operacyjne, od produkcji po utrzymanie ruchu, od energetyki po logistykę, od usług terenowych po pracę robotów.

AI, która działa naprawdę

Podczas końcowych wypowiedzi partnerów wielokrotnie powtarzano, że wdrażanie AI w terenie jest trudne. Dane są rozproszone, środowiska pracy zmienne, a systemy informatyczne często powstawały dziesięciolecia temu. Ale narzędzia IFS zaczynają ten chaos porządkować.

Podkreślali, że największą wartością nie są funkcje, ale logika operacyjna, która obejmuje cały cykl pracy. Przykłady były konkretne: szybsze planowanie inspekcji, lepsza predykcja usterek, krótszy czas reakcji przy awariach oraz lepsza widoczność tego, co dzieje się w terenie.

To były fragmenty, w których wyraźnie czuć było, że przemysł nie szuka „magii”, tylko stabilnych narzędzi, które faktycznie działają w trudnych warunkach.

Ostatni akcent: AI, która wychodzi z biura

Finał wydarzenia miał ton bardziej refleksyjny niż technologiczny. Organizatorzy przypomnieli, że od roku globalna dyskusja o sztucznej inteligencji koncentruje się na narzędziach biurowych. Tymczasem świat fizyczny, czyli magazyny, zakłady, sieci przesyłowe, lotniska, farmy wiatrowe i infrastruktura krytyczna, pozostaje miejscem, gdzie AI może zrobić największą różnicę.

IFS pokazał, że ma remedium na ten właśnie problem. Sztuczna inteligencja, która nie generuje slajdów, ale generuje działania. System, który nie tylko podpowiada, ale także pomaga wykonać zadanie, czy to przez technika, czy przez robota, czy przez autonomiczne urządzenie.

Wygląda więc na to, że najbliższe lata będą czasem ogromnych wyzwań infrastrukturalnych i kadrowych. A to oznacza, że AI przestaje być opcją. Staje się koniecznością, zwłaszcza tam, gdzie pracuje się w hałasie, w deszczu, na wysokości, w pobliżu urządzeń pod wysokim napięciem.