Na całym świecie 56% inżynierów zgłasza wprowadzanie na rynek produktów wykorzystujących AI, co oznacza 33% wzrostu w skali roku. W całym regionie EMEA tendencja ta jest wyraźnie widoczna, choć tempo wdrażania AI różni się w zależności od stopnia dojrzałości rynku i profilu branżowego. Jedno jest jednak pewne: AI zmienia nie tylko sposób projektowania produktów, ale także oczekiwania wobec ekosystemu dystrybucji.
Od weryfikacji koncepcji do rzeczywistości produkcyjnej
Stosowanie AI przeszło od pojedynczych projektów pilotażowych do wdrożeń na skalę przemysłową. Inżynierowie coraz częściej wykorzystują technologie brzegowej AI i uczenia maszynowego do zwiększenia funkcjonalności, wydajności i efektywności systemów. Prawie wszyscy respondenci (96%) spodziewają się, że narzędzia oparte na AI będą miały znaczący wpływ na rozwój produktów w ciągu najbliższych trzech do pięciu lat. Jednak wraz z rozwojem systemów sztucznej inteligencji rośnie złożoność procesów ich projektowania i pozyskiwania podzespołów.
Procesory o wysokiej wydajności, zaawansowane moduły łączności, inteligentne czujniki oraz większa gęstość pamięci stają się standardowymi wymaganiami. Jednocześnie inżynierowie muszą zmierzyć się z praktycznymi wyzwaniami wskazanymi w badaniu: jakością danych, integracją z istniejącymi łańcuchami narzędzi oraz kontrolą kosztów. Nowy kierunek ma bezpośredni wpływ na dystrybucję.
Coraz szersza rola dystrybucji
Dystrybucja była tradycyjnie oceniana pod kątem dostępności, cen i logistyki. W środowisku opartym na sztucznej inteligencji te podstawowe zasady mają nadal kluczowe znaczenie — ale nie są już wystarczające.
Projekty z obsługą AI wymagają:
- Większej przejrzystości planów działania podzespołów.
- Weryfikacji technicznej w szerszych ekosystemach.
- Szybszego dostępu do zestawów ewaluacyjnych i platform rozwojowych.
- Długoterminowego planowania cyklu eksploatacji złożonych systemów.
Wraz z przesunięciem wdrażania AI do produkcji równie ważne stają się kwestie operacyjne. 54% respondentów uznało ciągłe doskonalenie i konserwację za kluczowe kwestie związane z produkcją, natomiast dla 43% priorytetem pozostaje zrównoważony rozwój.
Ustalenia te odzwierciedlają szerszą rzeczywistość: systemy AI są dynamiczne. Z czasem ulegają one zmianom, co wymaga aktualizacji oprogramowania układowego, ponownego uczenia modeli oraz integracji z połączonymi infrastrukturami. Partnerzy dystrybucyjni muszą zatem wspierać nie tylko początkowe pozyskiwanie, ale także bieżące zarządzanie cyklem eksploatacji.
Inteligencja w łańcuchu dostaw
Sztuczna inteligencja zmienia również wewnętrzne procesy dystrybucyjne.
Analiza predykcyjna, algorytmy prognozowania popytu oraz inteligentne narzędzia do zarządzania zasobami magazynowymi zwiększają elastyczność łańcucha dostaw. W sytuacji rynkowej, w której harmonogramy produkcji ulegają przyspieszeniu, a oczekiwania klientów rosną, umiejętność przewidywania wahań popytu staje się coraz cenniejsza.
Platformy cyfrowe oparte na sztucznej inteligencji poprawiają doświadczenie klienta poprzez:
- Rekomendowanie komponentów uzupełniających podczas wybierania projektu
- Zwiększanie precyzji wyszukiwania poprzez filtrowanie semantyczne i kontekstowe
- Analizowanie historycznych wzorców zakupów w celu optymalizacji pozycjonowania zapasów
Funkcje te usprawniają proces projektowania i skracają cykle rozwoju — a oba te czynniki mają kluczowe znaczenie w sytuacji, gdy produkty oparte na AI coraz szybciej przechodzą od etapu koncepcji do wprowadzenia na rynek.
Brzegowa AI i systemy multimodalne
Wyniki badania wskazują na coraz powszechniejsze stosowanie multimodalnych architektur AI łączących rozwiązania brzegowej AI z modelami uczenia się opartymi na chmurze. Ta ewolucja tworzy nowe wymagania techniczne w całym łańcuchu wartości.
Rozwiązania brzegowe wymagają wydajnych energetycznie procesorów, łączności o niskim opóźnieniu oraz niezawodnego zarządzania temperaturą. Projektanci muszą znaleźć równowagę między wydajnością a zrównoważonym rozwojem oraz zgodnością z przepisami, zwłaszcza na rynkach europejskich.
Partnerzy dystrybucyjni odgrywają kluczową rolę przy dostosowywaniu używanych strategii zaopatrzeniowych do wymagań technicznych. Współpraca między producentami półprzewodników, dostawcami oprogramowania i integratorami systemów staje się niezbędna, aby uniknąć wąskich gardeł i zapewnić kompatybilność.
W tym kontekście dystrybucja staje się czynnikiem ułatwiającym koordynację ekosystemu.
Zrównoważony rozwój i odpowiedzialne skalowanie
Wraz z przyspieszeniem wdrażania AI coraz większego znaczenia nabierają kwestie związane ze zrównoważonym rozwojem. Zużycie energii, wydajność systemów oraz zarządzanie cyklem eksploatacji podzespołów należy uwzględniać w decyzjach projektowych już na samym początku.
Inżynierowie z regionu EMEA podchodzą do kwestii skalowania AI z ostrożnym optymizmem, starając się zachować równowagę między innowacyjnością a dyscypliną operacyjną. Dystrybucja może wzmocnić to podejście poprzez promowanie energooszczędnych rozwiązań, wspieranie wydłużania cyklu eksploatacji produktów oraz zapewnianie przejrzystości w całym łańcuchu dostaw.
Możliwość połączenia optymalizacji wydajności z odpowiedzialnością za środowisko będzie miała wpływ na pozycję rynkową zarówno w sektorze przemysłowym, jak i handlowym.
Patrząc w przyszłość
Wyniki badania Avnet Insights 2026 wskazują na wyraźny kierunek: sztuczna inteligencja staje się standardowym elementem rozwoju produktów. W miarę upowszechniania AI różnica między innowacjami cyfrowymi a realizacją procesów w łańcuchu dostaw będzie się zmniejszać.
Organizacje zajmujące się dystrybucją, które wdrażają rozwiązania analityczne zarówno w swoich procesach operacyjnych, jak i modelach interakcji z klientami, będą miały najlepsze warunki do wspierania tej transformacji.
Kolejny etap wdrażania AI nie polega wyłącznie na stosowaniu coraz bardziej zaawansowanych algorytmów. Kluczem jest niezawodne, zrównoważone i wydajne skalowanie w złożonych ekosystemach przemysłowych.
W tym środowisku dystrybucja nie jest już biernym pośrednikiem — ma strategiczny wpływ na szybkość i skuteczność wprowadzania na rynek innowacji opartych na sztucznej inteligencji.
