AI vstupuje do svojej najvýznamnejšej fázy. Posúva sa za hranice generovania textu a analýzy vzorcov — začína sa pohybovať, vnímať a konať vo fyzickom svete. Tento posun sa v odvetví označuje ako fyzická AI.
Do roku 2030 dosiahne počet aktívnych IoT zariadení až 39 miliárd. Všetky budú generovať dáta priamo na edge - vo výrobnom prostredí, v ťažobnom priemysle a v skladových a logistických prevádzkach. Väčšina AI stratégií sa však stále spolieha na centralizovaný cloud, ktorý nebol postavený pre potreby distribuovaného, fyzického sveta.
Skutočná revolúcia fyzickej AI sa neodohrá v dátových centrách pri generovaní textov a promptov. Prejaví sa tam, kde sa vykonáva reálna práca — v prostrediach, ktoré si nemôžu dovoliť latenciu, prestoje ani nedostatočný monitoring.
Nevyhnutnosť fyzickej AI: Keď už cloud nestačí
Kým v dátovom centre chyba zasiahne len riadok kódu, v bani či fabrike má fyzické následky. Tradičné architektúry AI boli navrhnuté pre centralizovanú inteligenciu. Vo fyzickom svete však model „odosielania dát do cloudu a späť“ zlyháva z troch zásadných dôvodov:
- Bezpečnosť a latencia: V plne automatizovanom sklade sa aj 500-milisekundové oneskorenie stáva bezpečnostným rizikom. AI sa preto musí rozhodovať v reálnom čase, keďže výsledný dopad sa meria ako úrovňou bezpečnosti, tak aj produktivitou.
- Komplexnosť prostredia: Na rozdiel od riadeného digitálneho prostredia fungujú fyzické systémy v dynamických a nepredvídateľných podmienkach. Menia sa svetelné pomery, usporiadanie priestoru, prebieha interakcia s ľuďmi a dochádza k opotrebovaniu techniky. AI preto musí byť dostatočne flexibilná a odolná, aby sa dokázala neustále prispôsobovať reálnemu svetu, namiesto toho, aby fungovala len v vopred natrénovaných scenároch.
- Dátová suverenita: Prevádzkové prostredia generujú obrovské množstvá senzorických dát — napríklad video streamy, vibrácie či termálne snímky. Tieto citlivé dáta sú často dôverné, riadia sa prísnymi regulačnými požiadavkami alebo je ich objem jednoducho príliš veľký na to, aby sa posielali do cloudu.
Faktory podporujúce využívanie fyzickej AI
Organizácie prehodnocujú, kde a akým spôsobom by mala AI fungovať. Zavádzanie fyzickej AI urýchľuje viacero faktorov vrátane týchto:
- Rozhodovanie v reálnom čase: Vo fyzickom prostredí znamená akékoľvek zdržanie riziko. Priemyselné odvetvia potrebujú AI systémy schopné okamžite vnímať, rozhodovať sa a konať — v skladoch, výrobných halách, ale aj v nemocniciach.
- Nižšia závislosť od sieťového pripojenia: Nepretržitý prenos veľkých objemov dát zo senzorov, video streamov a telemetrie do cloudu extrémne zaťažuje sieťovú infraštruktúru. Lokálne spracovanie dát Edge architektúry znižujú nároky na šírku pásma, znižujú prevádzkové náklady a zabezpečujú nepretržitý chod kritických operácií aj v prípade obmedzeného alebo prerušeného pripojenia.
- Pripravenosť hardvéru a senzorov: Pokrok v oblasti senzorov, pohonných systémov, konektivity a edge computingu posunul fyzickú AI z teórie do reálneho nasadenia. Zariadenia dnes dokážu vnímať reálny svet a interagovať s ním s presnosťou a odolnosťou, ktoré si vyžadujú komplexné prevádzkové procesy.
- Zvýšenie bezpečnosti a znižovanie rizík: AI dokáže zastúpiť ľudí v nebezpečných prostrediach, čím znižuje riziko úrazov a predchádza neplánovaným prevádzkovým odstávkam.
- Dátová suverenita a súlad s predpismi: Spracovanie citlivých dát priamo na edge umožňuje organizáciám udržať si kontrolu nad tým, kde sa ich dáta nachádzajú a ako sa spravujú.
V období zásadného prechodu od reaktívnej automatizácie k adaptívnej AI si fyzická AI vyžaduje odlišnú architektúru než cloud-native AI. Uplatní sa iba vtedy, keď bude AI integrovaná priamo do jadra prevádzkových procesov, a nie pridaná dodatočne ako samostatná nadstavba.
Prečo si fyzická AI dostáva do centra pozornosti
Fyzická AI nevzniká v izolovanom prostredí. Je výsledkom súčasného tlaku viacerých faktorov, ktoré zásadne menia fungovanie podnikových prevádzok.
Nedostatok pracovnej sily a rastúce náklady nútia firmy prehodnotiť prístup k automatizácii. Statické systémy, ktoré iba vykonávajú príkazy, už nestačia. Podniky potrebujú umelú inteligenciu, ktorá sa dokáže prispôsobovať v reálnom čase — a technológie na to už dozreli: edge computing, pokročilá konektivita ako 5G a 6G spolu s čoraz výkonnejšími AI modelmi posúvajú fyzickú AI od konceptu k reálnemu nasadeniu.
Už začiatkom roka 2026 spoločnosť IDC* odhadovala, že „globálne výdavky na riešenia edge computingu dosiahli v roku 2025 hodnotu 265 miliárd USD a pri zloženej ročnej miere rastu (CAGR) 12,5 % majú do roku 2029 narásť takmer na 450 miliárd USD.
A hoci je edge computing nevyhnutným základom, predpokladaná 33,3 % CAGR pre fyzickú AI poukazuje na obrovské kapitálové investície (Capex) a prebiehajúcu transformáciu podnikovej IT infraštruktúry.
Ďalším faktorom je konkurenčný tlak. Prví inovátori už dnes vidia merateľné prínosy v oblasti bezpečnosti, efektivity aj prevádzkovej agility. V takomto dynamickom prostredí každé zaváhanie iba zväčšuje odstup od konkurencie.
Ako NTT DATA nasadzuje fyzickú AI v reálnom svete
V júli 2024 predstavila spoločnosť NTT DATA prvú plne spravovanú Edge AI platformu na trhu, navrhnutú špeciálne pre náročné požiadavky fyzickej AI. Fyzické aktíva nevnímame len ako obyčajné „zdroje dát“ — pristupujeme k nim ako k inteligentným, softvérovo definovaným systémom integrovaným priamo do prevádzkových procesov.
Merateľné výsledky v praxi
- Výroba: Zariadenia detekujú mikrovibrácie a tepelné signály a autonómne upravujú svoje nastavenia, aby predchádzali poruchám a minimalizovali neplánované odstávky.
- Optimalizácia spotreby energie: Systémy optimalizujú spotrebu energie podľa aktuálneho dopytu a prevádzkovej záťaži bez negatívneho vplyvu na výkon zariadení
- Autonómna kontrola: Štvornohé roboty pracujú v nebezpečných prostrediach, identifikujú štrukturálne alebo tepelné anomálie neviditeľné ľudským okom a znižujú vystavenie ľudí riziku.
Fyzická AI v praxi
Vyššia produktivita vo výrobnom procese
NTT DATA dodala poprednému výrobcovi v segmente kusovej výroby riešenie na overovanie pracovných úloh priamo vo výrobnom prostredí. Využíva analýzu živých výrobných procesov v reálnom čase, priamo v lokálnej infraštruktúre, aby overovalo dodržiavanie štandardných operačných postupov (SOP) a pomáhalo zachovať kvalitu produktov.
Edge systémy monitorujú pracovné úlohy počas ich vykonávania, pomáhajú zabezpečiť konzistentné dodržiavanie procesov a automaticky upozorňujú na odchýlky od stanovených štandardov.
Väčšia transparentnosť a odolnosť — pripravené pre AI
Pre globálneho výrobcu batérií sme navrhli škálovateľnú priemyselnú architektúru, ktorá dokáže integrovať zariadenia od viacerých pôvodných výrobcov zariadení (OEM), podporovať vysokorýchlostné výrobné prostredia a spĺňať prísne požiadavky na kybernetickú bezpečnosť aj reguláciu. Naše riešenie prinieslo:
- Jednotný prehľad v reálnom čase a centralizované monitorovanie všetkých výrobných operácií.
- Robustné dátové toky pripravené na AI, ktoré zvyšujú celkovú efektivitu zariadení, umožňujú prediktívnu údržbu a vytvárajú základ pre škálovanie projektov fyzickej AI.
- Vysokú odolnosť a integritu dát vďaka disaster recovery architektúre navrhnutej pre redundanciu a priebežné ukladanie dát (store-and-forward buffering) ktorá eliminuje jednotlivé miesta zlyhania.
AI presne tam, kde je potrebná
Budúcnosť AI už nie je obmedzená na dashboardy ani analytiku na obrazovke. Ide o to, aby bola umelá inteligencia zabudovaná priamo do zariadení, prevádzok a dodávateľských reťazcov, ktoré udržiavajú svet v pohybe.
Pre organizácie v oblasti výroby, ťažobného priemyslu, logistiky a energetiky sú výhody jednoznačné: Rozhodovanie v reálnom čase bez závislosti od siete, suverenita prevádzkových dát, dodržiavanie regulačných predpisov a plynulá integrácia pôvodných OT systémov (legacy OT) s modernou IT infraštruktúrou.
V NTT DATA máme platformy, technologické partnerstvá aj expertízu na to, aby sme AI presunuli z cloudu priamo do prevádzky. Infraštruktúra je pripravená a umelá inteligencia takisto.
Otázkou už nie je, či fyzická AI pretransformuje vaše prevádzky. Zmení. Otázkou je, ako rýchlo dokážete túto zmenu využiť vo svoj prospech. Je vaša IT infraštruktúra pripravená?
ĎALŠÍ KROK
Zistite viac o službách Edge AI od NTT DATA a spojte sa s našimi expertmi, aby ste si naplánovali strategickú konzultáciu alebo prediskutovali proof of concept prispôsobený potrebám vašej organizácie.
* IDC Press Release. Globálne výdavky na edge computing porastú o 15 % a do roku 2029 dosiahnu 450 miliárd USD. 25. februára 2026