Evropa jako líheň průmyslových AI startupů

Investiční boom kolem průmyslové AI má jasné opodstatnění. Firmy napříč sektory — od farmaceutické výroby přes logistiku až po letectví — hledají způsoby, jak pod tlakem rostoucích nákladů a nedostatku kvalifikované pracovní síly zvýšit efektivitu. A právě generativní modely nabízejí cestu, která před třemi lety ještě neexistovala. „Nové generativní přístupy přinášejí řešení s digitálními simulacemi a úrovní efektivity, která byla dříve nedosažitelná,“ říká Catherine Crump, ředitelka WIRED Consulting a jedna z porotkyň Industrial AI Awards 2025. Nejde přitom o pouhé zrychlování existujících procesů. „Některá řešení otevírají zcela nové postupy a způsoby práce,“ dodává Crump. A právě v tom spočívá skutečný potenciál — generativní AI neoptimalizuje jen to, co už známe, ale umožňuje zkoušet varianty, na které by lidský inženýr nikdy nepomyslel.

Jak LLM mění průmyslový design a simulace

Jednou z oblastí, kde se jazykové modely prosazují nejvýrazněji, je návrhová fáze výroby. Inženýři dnes pomocí AI analyzují obrovské objemy strukturovaných i nestrukturovaných dat — od technických specifikací přes výzkumné práce až po historická data o poruchovosti. Výsledkem jsou nové perspektivy na alternativní materiály, výkonnostní simulace a identifikace úzkých míst v dodavatelských řetězcích. „Vidím svět, kde se dodavatelské řetězce dramaticky přeformátují a existující metody budou výrazně narušeny,“ předpovídá Jon Nieman, viceprezident pro investice v Abu-Dhabi-based AI společnosti G42. Konkrétní data tuto vizi potvrzují. Siemens na Hannover Messe 2026 prezentoval, jak výrobci s pomocí digitálních dvojčat a AI simulací zkracují náběh výroby až o 40 procent. V oblasti obrábění pak AI umožňuje 100% bezkolizní zkoušky — tedy simulaci, která s jistotou odhalí potenciální chybu dřív, než dojde k poškození drahého zařízení.

Udržitelnost jako vedlejší efekt

Zajímavým bonusem nasazení generativní AI v průmyslu je dopad na životní prostředí. Podle Meike Neitz, zakladatelky startupové konzultantské firmy embassidy, až 80 procent environmentální stopy průmyslového produktu je určeno už ve fázi jeho návrhu. „AI poháněná řešení mohou hrát obří roli v energetické efektivitě, elektrifikaci, minimalizaci materiálového odpadu a optimalizaci procesů,“ zdůrazňuje Neitz. Konkrétní příklad: redesign průmyslových robotických chapadel pomocí AI v kombinaci s aditivní výrobou (3D tiskem) vede ke snížení uhlíkových emisí o 82 procent na jeden robot. „Průmyslová doména je stále jedním z největších světových zdrojů skleníkových plynů,“ připomíná Neitz.

Doménová expertíza místo generických řešení

Siemens ale zároveň varuje před naivním optimismem. V záplavě AI startupů, které se snaží proniknout do průmyslu, podle expertů uspějí jen ty, které prokážou hlubokou znalost konkrétního odvětví. „Je tu obrovský AI hype a záplava startupů, které s touto technologií inovují. Ti, kteří vyčnívají, dokážou ukázat, že jejich unikátní AI řešení adresuje jasnou potřebu a vede k lepším výsledkům,“ vysvětluje Crump z WIRED Consulting. Samuel Schuler, managing director Reimann Investors Venture Management, jde ještě dál: „Upřednostněte budování hlubokého porozumění skutečným průmyslovým workflow před customizací AI řešení. Doménově specifické poznatky často překonávají generické AI strategie.“ Tento důraz na oborovou expertízu potvrzuje i Alexander Oelling, CDO společnosti ISAR Aerospace: „Při diskuzích rád poslouchám, zda zakladatelé sami od sebe zmiňují specifické výzvy cílových odvětví, které by se neobjevily v povrchním průzkumu trhu.“

Uživatel na prvním místě: Proč technologie sama o sobě nestačí

Dalším klíčovým poznatkem z analýzy Siemensu je orientace na koncového uživatele — tedy na člověka, který bude s AI nástrojem skutečně pracovat na dílně nebo ve výrobní hale. „Buďte posedlí lidmi na místě, pro které své řešení stavíte. Stavte pro ně, ne pro jejich šéfy. Buďte s nimi v kontaktu, získávejte zpětnou vazbu, učte se jejich bolesti, pracovní realitu a procesy,“ radí Neitz zakladatelům startupů. Oelling z ISAR Aerospace zdůrazňuje hodnotu raných pilotních implementací: „Průmyslové AI startupy, které si zajistí rané pilotní nasazení — byť v omezeném rozsahu nebo částečně dotované — budují důvěryhodnost, které se teoretické projekty nemohou ani přiblížit.“

Siemens Xcelerator: Ekosystém, kde se potkávají modely s průmyslem

Siemens na tuto vizi vsadil konkrétní platformou. Siemens Xcelerator je otevřené digitální tržiště, které dnes sdružuje přes 1 700 řešení od více než 400 certifikovaných partnerů. Firmy zde najdou vše od IoT hardwaru přes software pro digitální dvojčata až po AI moduly pro prediktivní analytiku. „Vést transformaci průmyslové AI není něco, co může jedna společnost dokázat sama. Proto budujeme prosperující ekosystém průmyslové AI, který vyžaduje silnou spolupráci mezi zákazníky, lídry odvětví, startupy, prodejci, partnery a vývojáři,“ říká Linda Krumbholz, seniorní viceprezidentka Siemens Xcelerator Ecosystem & Marketplace. Součástí této strategie je i Siemens Industrial Copilot — generativní AI asistent postavený na technologii Microsoft Azure OpenAI, který pomáhá operátorům a inženýrům s programováním PLC automatů, diagnostikou závad a tvorbou technické dokumentace. Jde o přímou ukázku toho, jak se velké jazykové modely dostávají z chatovacích oken přímo do výrobních hal.

Co to znamená pro Česko

Česká republika má v tomto příběhu silnou kartu. Siemens v ČR zaměstnává přes 10 tisíc lidí a provozuje vývojová centra v Praze a Ostravě. Platforma Siemens Xcelerator je na českém trhu dostupná a české průmyslové podniky — od Škody Auto přes Třinecké železárny až po menší strojírenské firmy — se stále častěji obracejí k AI nástrojům pro optimalizaci výroby. Zároveň v Ostravě od roku 2025 funguje Czech AI Factory při IT4Innovations — národní uzel evropské AI infrastruktury, který dává českým firmám a výzkumníkům přístup k výpočetní kapacitě pro trénování a nasazování vlastních modelů. EU AI Act, který vstupuje do plné účinnosti v roce 2026, navíc vytváří regulatorní rámec specificky pro vysoce rizikové AI aplikace — a průmyslová automatizace mezi ně rozhodně patří. České firmy tak budou muset vedle samotné technologie řešit i certifikaci, transparentnost a lidský dohled nad AI systémy.

Jak si vybrat správné AI řešení pro průmysl: 3 doporučení od expertů Siemens

1. Začněte od problému, ne od technologie. Neptejte se „co umí AI“, ale „jaký konkrétní problém potřebujeme vyřešit“. Generické chatboty do výrobní haly nepatří — úspěšná řešení adresují specifické bolesti, jako je prostoj stroje, kvalita výstupu nebo spotřeba energie. 2. Ověřte si doménovou expertízu dodavatele. Jak radí investoři ze Siemens ekosystému: poslouchejte, zda startup sám od sebe zmiňuje výzvy vašeho odvětví. Pokud mluví jen o funkčnosti modelu a ne o vašem byznysu, hledejte dál. 3. Pilotujte v malém, vyhodnoťte, pak škálujte. I omezené pilotní nasazení s reálnými daty má větší hodnotu než rok teoretických prezentací. Siemens Xcelerator nabízí u řady řešení bezplatné tříměsíční zkušební verze — ideální cesta, jak začít bez velkých investic.