OD STRATEGII DO SKALI
Tegoroczne targi Hannover Messe uczyniły z przemysłowej sztucznej inteligencji swój temat przewodni, a centralną przestrzenią debaty stała się nowa Center Stage. Pod hasłem „AI w przemyśle” („AI in Industry”) połączyły się światy przemysłu, technologii i polityki, umieszczając sztuczną inteligencję w zastosowaniach przemysłowych w centrum rozważań o polityce gospodarczej Niemiec i Europy. Format na otwarcie, w poniedziałek 20 kwietnia, przygotowano wspólnie z inicjatywą „Made for Germany”.
Skład był pierwszoligowy. Na scenie znaleźli się szefowie spółek z indeksu DAX – Roland Busch (Siemens), Christian Klein (SAP) i Tim Höttges (Deutsche Telekom) – a obok nich Julie Sweet, CEO Accenture, oraz Jean-Pascal Tricoire, przewodniczący rady dyrektorów Schneider Electric. Menedżerowie zasiedli z kanclerzem Friedrichem Merzem, by rozmawiać o tym, jak skalować sztuczną inteligencję do szerokich zastosowań przemysłowych.
Za debatą stała konkretna deklaracja finansowa. Koalicja „Made for Germany” zrzesza 126 wiodących firm i inwestorów, którzy zobowiązali się przeznaczyć w Niemczech ponad 800 mld euro w latach 2025–2028 na innowacje, infrastrukturę, tworzenie miejsc pracy i wdrażanie AI. To nadało rozmowie ciężar, jakiego nie mają zwykle targowe panele: nie była to dyskusja o wizji, lecz o warunkach brzegowych jej realizacji.
Ton nadał gospodarz: „Konkurencyjność buduje się tam, gdzie innowacje są szybko wdrażane w praktyce”, stwierdził Jochen Köckler, prezes Deutsche Messe, akcentując, że na targach sztuczna inteligencja ma być „namacalna”, przekładana na mierzalną wartość, a nie pozostawać deklaracją.
Tę samą logikę – AI jako dźwignia konkurencyjności, nie cel sam w sobie – przyjął kanclerz Niemiec. W swoim wystąpieniu Friedrich Merz wskazał, że sztuczna inteligencja przyczyni się do większej wydajności i produktywności, do optymalnego wykorzystania zasobów i przede wszystkim do redukcji kosztów, a przez to wzmocni konkurencyjność produkcji przemysłowej. W ustach szefa rządu było to jednak coś więcej niż pochwała technologii – to zapowiedź, że przemysłowa AI staje się sprawą polityki państwa. I właśnie z tego założenia wyrósł spór, który zdominował resztę dnia.
GORSET KONTRA KONKURENCYJNOŚĆ
Pytanie „jak skalować” niemal natychmiast obróciło się w pytanie „co skalowanie blokuje”. Odpowiedź, do której zmierzano, brzmiała: europejskie regulacje. To na tym tle padła najmocniejsza wypowiedź dnia.
Roland Busch nie zostawił złudzeń co do swojej diagnozy. W wywiadzie udzielonym przy okazji targów szef Siemensa stwierdził, że „to kompletny nonsens, żeby traktować dane przemysłowe i maszynowe tak samo, jak dane osobowe”. Za tą jedną frazą kryje się cała oś sporu o przemysłową AI w Europie: modele uczone na danych z linii produkcyjnych, czujników i maszyn potrzebują swobodnego przepływu tych danych – a europejskie ramy prawne, skrojone z myślą o ochronie prywatności obywateli, traktują je z podobną, „obywatelską” ostrożnością.
Diagnozie towarzyszyło ostrzeżenie z konkretną kwotą. Busch zapowiedział, że większość z około miliarda euro, które Siemens przeznacza na przemysłową sztuczną inteligencję, trafi do Stanów Zjednoczonych, jeśli UE nie dostosuje AI Act i Data Act – przepisów, które jego zdaniem „nie trafiają w sedno” w zastosowaniach przemysłowych. To język, jakiego na targowych scenach zwykle się nie słyszy: nie apel o dialog, lecz jawna deklaracja przeniesienia inwestycji poza Europę.
Co istotne, głos przedsiębiorcy zbiegł się z głosem rządu. Na tych samych targach kanclerz Friedrich Merz wezwał do wyjęcia przemysłowej AI z unijnego „gorsetu regulacyjnego”. Zestawienie obu wystąpień nie było przypadkowe. Wspólny nacisk przemysłowca i szefa rządu to najmocniejszy jak dotąd publiczny sygnał, że Niemcy będą zabiegać o przekształcenie AI Act w 2026 r. – z bezpośrednimi konsekwencjami dla całego jednolitego rynku, a więc i dla Polski.
Warto jednak oddzielić retorykę od stawki merytorycznej. Sednem nie jest „mniej regulacji” jako takie, lecz rozróżnienie kategorii danych. Przemysłowe przestrzenie danych (industrial data spaces) – czyli współdzielenie danych maszynowych i procesowych między firmami po to, by trenować wspólne modele – wymagają pewności prawnej, że np. dane z obrabiarki nie podlegają temu samemu reżimowi, co dane medyczne pacjenta. To właśnie ta pewność, a nie deregulacja w ogóle, była realnym przedmiotem postulatów ze sceny.
SUWERENNOŚĆ DANYCH I AGENTOWA AI
Drugą odsłoną dnia była rozmowa w formule fireside chat. W południe na Center Stage Julie Sweet, prezeska i CEO Accenture, oraz Roland Busch dyskutowali o tym, czego wymaga skalowanie AI w złożonych organizacjach przemysłowych. Była to jedna z najgłośniejszych rozmów całego tygodnia targowego — dotknęła suwerenności przemysłowej, transformacji siły roboczej oraz praktycznych realiów wdrażania AI w skali przedsiębiorstwa.
Każdy z tych trzech wątków zasługuje na osobny komentarz — i tu zaczyna się warstwa analityczna, wykraczająca poza to, co padło ze sceny.
Suwerenność przemysłowa to dziś nie hasło, lecz pytanie operacyjne: gdzie fizycznie znajdują się dane, na których uczą się modele, kto ma do nich dostęp i czyim regulacjom podlegają. Dla europejskiego producenta, który rozważa oparcie systemu produkcyjnego na chmurze i modelach spoza Europy, to pytanie o ciągłość działania, nie o ideologię.
Transformacja kadr to drugi, równie konkretny problem. Wdrożenie AI do hali produkcyjnej nie polega na zakupie licencji, lecz na przekwalifikowaniu operatorów, utrzymaniu ludzi „w pętli” decyzyjnej i przebudowie procesów. To najczęstszy punkt, w którym pilotaże grzęzną przed wejściem do produkcji.
Trzeci wątek – wdrażanie w skali – prowadzi wprost do tematu, który w 2026 r. zdominował dyskusję o przemysłowej AI: agentowej AI (Agentic AI). Mowa o systemach, które nie tylko podpowiadają, lecz samodzielnie działają na danych przemysłowych – planują, optymalizują, wywołują akcje w systemach sterowania. I tu otwiera się napięcie, którego scena nie rozstrzygnęła, bo rozstrzygnąć się nie da: czy autonomiczni agenci, by działać użytecznie, nie muszą uzyskać dostępu do danych i uprawnień w stopniu, który podważa samą suwerenność danych, o którą toczy się spór?
Uczciwa odpowiedź brzmi: środowisko nie jest tu zgodne. Zwolennicy argumentują, że agentów można zamknąć w granicach przedsiębiorstwa i przestrzeni danych, działających lokalnie, na brzegu sieci (edge), bez wyprowadzania danych na zewnątrz. Sceptycy wskazują, że realna wartość agentów rośnie wraz z szerokością dostępu do danych – a im szerszy dostęp, tym trudniej utrzymać kontrolę nad tym, dokąd dane trafiają i w czyim imieniu agent podejmuje decyzje. Spór o AI Act i Data Act jest więc tym samym sporem, tyle że oglądanym z drugiej strony: regulacja, którą Busch nazywa gorsetem, stanowi dla części praktyków warunek, by agentowa sztuczna inteligencja w ogóle dała się w przemyśle bezpiecznie wdrożyć.
CO Z TEGO WYNIKA DLA POLSKIEGO PRZEMYSŁU?
Z polskiej perspektywy Hannover Messe 2026 nie było wydarzeniem zagranicznym, lecz zapowiedzią zmian, które dotrą nad Wisłę z opóźnieniem, ale nieuchronnie.
Po pierwsze - regulacje. Jeśli niemiecki przemysł i rząd istotnie przeforsują rewizję AI Act i Data Act pod kątem danych przemysłowych, skorzystają na tym także polskie zakłady – w dużej mierze zintegrowane z niemieckimi łańcuchami dostaw jako poddostawcy i integratorzy. Łagodniejszy reżim dla danych maszynowych obniża próg wejścia do wspólnych przestrzeni danych. Ale działa to w obie strony: reguły gry dla polskich firm zostaną w praktyce ustalone w Berlinie i Brukseli, nie w Warszawie.
Po drugie - kapitał. Deklarowane przez koalicję „Made for Germany” 800 mld euro to skala, której polski przemysł nie ma jak dorównać samodzielnie. Realna strategia to nie konkurowanie z tym strumieniem, lecz wpięcie się w niego — jako dostawca kompetencji w automatyce, integracji systemów i oprogramowaniu przemysłowym, czyli dokładnie w tych obszarach, w których polskie firmy już dziś bywają konkurencyjne.
Po trzecie - suwerenność danych. To pytanie, które polski producent musi sobie zadać niezależnie od decyzji w Berlinie: na czyich modelach i czyjej infrastrukturze opieramy krytyczne procesy? Hanowerska impreza pokazała, że nawet Siemens traktuje to jako kwestię strategiczną, a nie techniczną. Dla mniejszego polskiego zakładu odpowiedź jest tym ważniejsza, że ewentualne uzależnienie od pojedynczego dostawcy chmury czy modelu trudniej będzie później odwrócić.
Najważniejszy wniosek jest prosty: główny temat przestał dotyczyć tego, „czy wdrażać AI”. Podstawowa kwestia brzmi: „na czyich warunkach”. A te warunki będą się rozstrzygać równolegle w hali produkcyjnej i w prawie europejskim.
