Sursa: Dreamstime
Inteligenţa artificială fizică este pregătită să genereze schimbări majore în mai multe industrii, anul viitor, iar aplicaţiile sale se vor extinde rapid, de la roboţi mobili autonomi în facilităţi industriale complexe până la manipulatori robotici şi sisteme chirurgicale ce realizează sarcini de înaltă precizie, potrivit unei analize realizată de o companie de specialitate.
Urmărește mai jos producțiile video ale Economedia:
- articolul continuă mai jos -
Specialiştii companiei au anticipat direcţiile majore de evoluţie ale inteligenţei artificiale pentru anul 2026, într-un context în care AI-ul devine fundamental pentru operaţiunile de business şi inovaţia de produs.
Potrivit experţilor tehnici ai companiei, dezvoltarea accelerată a AI va transforma modul în care organizaţiile îşi automatizează procesele, îşi construiesc produsele digitale şi îşi gestionează informaţiile.
În condiţiile în care, potrivit PwC, AI are potenţialul de a contribui cu până la 15% la PIB-ul global în următorul deceniu, aceasta poate deveni una dintre cele mai semnificative influenţe economice din istoria modernă.
Analiza arată că, în ceea ce priveşte Physical AI – integrarea GenAI cu robotica în lumea reală – maşinile devin capabile să înţeleagă şi să interacţioneze cu lumea fizică. Acest lucru oferă roboţilor abilitatea de a percepe, prezice şi acţiona, transformându-i din instrumente mecanice în coechipieri inteligenţi.
“Aceasta marchează ascensiunea inteligenţei artificiale fizice (physical AI), reprezentând un salt semnificativ în evoluţia roboţilor şi a sistemelor autonome. În 2026, inteligenţa artificială fizică este pregătită să genereze schimbări majore în mai multe industrii. De la roboţi mobili autonomi în facilităţi industriale complexe până la manipulatori robotici şi sisteme chirurgicale care realizează sarcini de înaltă precizie, aplicaţiile sale se extind rapid. Schimbarea depăşeşte roboţii umanoizi sau colaborativi. Sisteme autonome de orice tip pot fi acum antrenate şi testate în simulări şi ‘digital twins’ – replici virtuale care reflectă medii reale precum depozite, magazine sau fabrici. Acestea permit companiilor să testeze în siguranţă scenarii înainte ca acestea să ajungă pe teren”, spun specialiştii.
În timp ce simulările sunt folosite pentru proiectarea şi testarea operaţiunilor, digital twins sunt folosiţi pentru monitorizarea şi optimizarea continuă. Împreună, creează un ciclu sigur şi bazat pe date, accelerând dramatic dezvoltarea şi implementarea.
“Pentru unul dintre clienţii noştri, am dezvoltat o soluţie care a redus timpul de simulare al unei linii de producţie de la câteva ore la doar cinci minute pe ciclu. Această abordare îmbunătăţeşte eficienţa, siguranţa şi viteza de implementare în medii reale, unde roboţii autonomi trebuie să navigheze spaţii complexe, să se adapteze şi să lucreze fiabil alături de oameni”, a explicat Liubomyr Demkiv, Director of Robotics & Advanced Automation la SoftServe.
Potrivit Gartner, până în 2028, cinci dintre primii 10 furnizori de AI vor oferi produse physical AI, în timp ce 80% dintre depozite vor utiliza robotică sau automatizare, subliniază analiza.
Volumul de date şi complexitatea produselor digitale cresc mai repede decât se pot extinde echipele de inginerie. Ca rezultat, organizaţiile se îndreaptă către sisteme multi-agent – medii în care zeci de agenţi AI specializaţi colaborează şi îşi împart sarcinile asemenea unor echipe umane, în loc să se bazeze pe un singur agent AI universal.
“Ceea ce observăm cu sistemele multi-agent este trecerea de la instrumente AI la colaborare reală cu AI. Agenţii pot acum să preia etape întregi ale dezvoltării – definirea cerinţelor, scrierea codului, rularea testelor, efectuarea auditurilor de securitate. Acest lucru schimbă modelul operaţional: oamenii se concentrează pe luarea deciziilor complexe, în timp ce munca de rutină este gestionată de agenţi specializaţi”, afirmă Zoriana Doshna, AVP of Technology şi Head Gen AI Lab la SoftServe.
Cererea pentru astfel de soluţii creşte rapid. Astfel, practica de AI a SoftServe – compania care a realizat analiza – creşte cu 85% de la an la an, iar peste 150 de experţi – de la Data Scientists la specialişti în inginerie agentică – lucrează deja la proiecte bazate pe agenţi.
Agenţii dezvoltaţi la SoftServe analizează documentaţia tehnică, propun soluţii arhitecturale, generează module, creează teste unitare şi pregătesc documentaţia tehnică finală. În funcţie de scenariu, acest lucru poate reduce timpul ciclului de dezvoltare software cu 30-70%.
“Obiectivul nostru este să ducem dezvoltarea software la un nou nivel prin sisteme multi-agent, transformând-o dintr-un concept experimental într-o realitate practică. De aceea am creat o soluţie care permite nu doar execuţia agenţilor individuali, ci şi orchestrarea colaborării lor, monitorizarea calităţii soluţiilor şi integrarea automată a rezultatelor în procesele DevOps. Acesta este fundamentul pentru ingineria asistată de AI în anii următori”, a adăugat Volodymyr Karpiv, R&D Director la SoftServe.
Modelele generative au devenit un instrument standard de business în doar doi ani, pentru sarcini precum generarea de texte, rezumarea datelor şi suport pentru comunicare. Totuşi, majoritatea proceselor reale de business se bazează pe o gamă mult mai largă de tipuri de date, inclusiv fotografii, videoclipuri, schiţe tehnice, scanări de documente, tabele şi prezentări. De aceea, următoarea etapă de evoluţie este AI-ul multimodal, capabil să proceseze formate diferite de date şi să le unifice într-un singur context.
De exemplu, SoftServe a implementat această abordare prin Multimodal RAG, o soluţie dezvoltată în parteneriat cu NVIDIA. Această tehnologie analizează simultan texte, imagini, tabele sau diagrame pentru a formula un răspuns cuprinzător bazat pe toate sursele de date. Rezultatul: creşterea acurateţei cu peste 70% şi reducerea timpului de căutare a informaţiilor cu aproximativ 40%. Pentru echipele care gestionează arhive vaste de documente, acest lucru se traduce într-o reducere semnificativă a muncii manuale şi într-o luare a deciziilor mult mai rapidă.
În anii următori, AI-ul multimodal este aşteptat să devină nucleul automatizării proceselor în finanţe, producţie, medicină şi logistică. Acesta permite companiilor să gestioneze datele asemenea specialiştilor umani: văzând imaginea de ansamblu, evaluând contextul şi luând decizii pe baza tuturor informaţiilor disponibile.
SoftServe este un furnizor de top în consultanţă IT şi servicii digitale, ce extinde orizontul noilor tehnologii pentru a rezolva provocările complexe ale afacerilor din zilele noastre şi pentru a obţine rezultate semnificative pentru clienţi. Compania deserveşte industrii de tip enterprise, inclusiv high tech, servicii financiare, sănătate, retail, energie şi producţie.
