Zamówienia na AI w IFS przekroczyły trzykrotność wyniku z całego 2025 roku

IFS zakończył trzeci kwartał 2026 roku z rocznymi przychodami powtarzalnymi przekraczającymi 1,3 mld euro, co oznacza wzrost o 24% rok do roku. Jeszcze większą dynamikę widać w zamówieniach na rozwiązania przemysłowej sztucznej inteligencji, których wartość w ciągu dziewięciu miesięcy była ponad trzykrotnie wyższa niż w całym 2025 roku.

Szwedzka firma IFS, dostawca oprogramowania do zarządzania przedsiębiorstwami, zasobami i procesami przemysłowymi, przedstawiła wyniki za pierwsze trzy kwartały 2026 roku. Najważniejszym wskaźnikiem pozostaje ARR (Annual Recurring Revenue), czyli roczna wartość przychodów powtarzalnych, która na koniec września przekroczyła 1,3 mld euro (około 5,69 mld zł).

Jednocześnie przychody powtarzalne stanowią już 85% całkowitych przychodów firmy, wobec 83% w całym 2025 roku. Pokazuje to rosnące znaczenie modelu subskrypcyjnego, zapewniającego większą przewidywalność wpływów. Warto przy tym pamiętać, że ARR nie jest tożsamy z przychodami rzeczywiście osiągniętymi w danym okresie.

Przemysłowa AI wychodzi poza etap eksperymentów

Największą uwagę zwraca jednak tempo pozyskiwania zamówień na rozwiązania wykorzystujące sztuczną inteligencję. Według IFS ich wartość od stycznia do września przekroczyła trzykrotność wyniku z całego ubiegłego roku. Firma nie ujawniła jednak bezwzględnej wartości tych kontraktów.

– Klienci wychodzą poza etap testowania AI i kupują nasze rozwiązania przemysłowej sztucznej inteligencji na dużą skalę. Wartość zamówień od początku roku przekroczyła już trzykrotność wyniku z całego ubiegłego roku – powiedział Ryan Courson, dyrektor finansowy IFS.

Rosnący popyt dotyczy przede wszystkim zastosowań bezpośrednio związanych z działalnością operacyjną przedsiębiorstw. Chodzi o zarządzanie cyklem życia urządzeń i infrastruktury, serwis terenowy, utrzymanie techniczne samolotów, produkcję oraz łańcuchy dostaw.

Wśród klientów, którzy w trzecim kwartale zdecydowali się na rozwiązania IFS Industrial AI, znalazły się Tesco, LATAM Airlines, Yeo Valley, Mitsubishi Electric i Eight Group. Różnorodność tych przedsiębiorstw pokazuje, że zastosowania przemysłowej AI wykraczają poza tradycyjnie rozumiany sektor produkcyjny.

IFS Unleashed 2026: IFS Intelligence ma zamienić dane operacyjne w działanie

IFS Intelligence ma przenieść agentów AI do codziennej pracy

Istotnym elementem rozwoju oferty jest zaprezentowana podczas październikowej konferencji IFS Unleashed 2026 w Orlando platforma IFS Intelligence. Rozwiązanie pozwala użytkownikom zadawać pytania dotyczące bieżących procesów, podejmować działania oraz przekazywać określone zadania cyfrowym pracownikom wykorzystującym sztuczną inteligencję.

Za kontrolę ich działania odpowiada Industrial AI Harness, warstwa zapewniająca przestrzeganie firmowych uprawnień, procedur bezpieczeństwa i zasad zarządzania. Ma to szczególne znaczenie w środowiskach, w których błędna decyzja systemu może skutkować przestojem produkcji lub zagrożeniem bezpieczeństwa.

Podczas konferencji w Orlando ponad 100 klientów zgłosiło zainteresowanie udziałem w pilotażowym wdrożeniu IFS Intelligence i cyfrowych pracowników.

– Zbudowanie agenta AI jest łatwe. Trudniejsze jest przekształcenie go w cyfrowego pracownika, któremu można zaufać w przemysłowym środowisku produkcyjnym – ocenił Eric Newmark, wiceprezes firmy analitycznej IDC.

Wzrost IFS ma znaczenie również dla partnerów

Wyniki pokazują, że oprogramowanie dla przemysłu coraz częściej jest kupowane nie tylko jako narzędzie do ewidencjonowania i analizowania procesów, lecz również ich automatyzacji. Dla dostawców oznacza to możliwość rozszerzania istniejących wdrożeń o kolejne funkcje AI.

Zmiany mogą być istotne także dla integratorów i partnerów wdrożeniowych. Jak informował 13 października serwis Channel Dive, IFS zamierza zwiększyć rolę kanału partnerskiego, przekazując mu odpowiedzialność za pozyskiwanie nowych klientów z rocznymi przychodami poniżej 200 mln USD.

Największym wyzwaniem pozostaje jednak przełożenie rosnącej liczby kontraktów na wymierne efekty operacyjne. W przypadku przemysłowej sztucznej inteligencji o powodzeniu wdrożeń będą decydować nie tylko możliwości modeli AI, ale przede wszystkim ich integracja z rzeczywistymi procesami, jakość danych oraz bezpieczeństwo wykonywanych działań.