Luka w dojrzałości AI w aerospace: dlaczego 90% firm się spóźnia

Sektor lotniczo-obronny stoi w punkcie zwrotnym. Firmy masowo inwestują w sztuczną inteligencję i automatyzację procesów inżynieryjnych, a jednak zaledwie 1 na 10 organizacji osiągnęła pełną dojrzałość technologiczną, która pozwoliłaby jej czerpać z tego pełne korzyści.

Przepaść między aspiracjami a rzeczywistością ujawnia się w liczbach: podczas gdy większość firm widzi potencjał AI w przyspieszeniu pracy, rozproszona infrastruktura danych, braki w cyberbezpieczeństwie i brak jasnej strategii integracji pozostają głównymi przeszkodami. Dla małych i średnich firm działających w tym sektorze oznacza to konkretne zagrożenie — mogą zostać w tyle za konkurencją, która wcześniej ujednolici swoje systemy.

Jakie są główne bariery w wdrażaniu AI w aerospace?

Trzy czwarte firm sektora lotniczo-obronnego (79%) obserwuje nasilające się zagrożenia cyberbezpieczeństwa. Problem nie ogranicza się do samej ochrony danych — prawie 3 na 4 organizacje (71%) martwią się utratą kontroli nad łańcuchem dostaw i wiedzą inżynieryjną, która stanowi konkurencyjną przewagę branży.

Równie istotne jest ryzyko utraty pozycji w przyszłych programach kontraktowych: 65% firm dostrzega to zagrożenie. W sektorze aerospace & defense, gdzie projekty rozciągają się na lata, a wymagania klientów (często agencji rządowych) stale się zmieniają, brak gotowości technologicznej może oznaczać wykluczenie z przyszłych przetargów.

Jednak świadomość zagrożenia nie przekłada się na działanie. Gotowość do stanienia czoła wyzwaniom cyberbezpieczeństwa deklaruje zaledwie 52% firm, a zdolność do kontroli łańcucha dostaw — 51%. Ta luka między percepcją ryzyka a rzeczywistą preparacją jest kluczowym problemem.

Ile czasu inżynierowie rzeczywiście oszczędzają dzięki AI?

Automatyzacja przynosi namacalne efekty w codziennej pracy inżynierów. Firmy wdrażające zaawansowane systemy AI obserwują 70% redukcję czasu poświęcanego na powtarzalne zadania konfiguracyjne — prace, które tradycyjnie pochłaniały dziesiątki godzin na projekt.

Jednak liczba ta wymaga kontekstu. Zysk w czasie nie oznacza automatycznie zysku w produktywności. Tam, gdzie inżynierowie oszczędzają czas, pojawia się nowe wyzwanie: 65% czasu trafia teraz na definiowanie założeń dla systemów AI, a 63% — na weryfikację wyników, które te systemy generują. Dodatkowo 61% czasu zajmuje podejmowanie decyzji architektonicznych, które AI nie może w pełni automatyzować.

To oznacza, że AI nie zastępuje inżynierów — zmienia charakter ich pracy. Zamiast rutynowych obliczeń, skupiają się na strategicznych wyborach i walidacji. Dla firm to oznacza konieczność przekwalifikowania kadry: 68% zespołów inżynieryjnych wymaga szkolenia w nowych umiejętnościach.

Jaka jest różnica między liderami a zaostałymi firmami?

Badania wyraźnie pokazują, że dystans między firmami z pełnym ekosystemem danych a tymi z rozproszoną strukturą rośnie. Poniższa tabela ilustruje konkretne różnice w wynikach:

Wskaźnik	Augmented Leaders (10% firm)	Fragmented Operators (49% firm)	Różnica
Redukcja kosztów inżynieryjnych	14%	7%	+100%
Wzrost wydajności certyfikacji	13%	7%	+86%

Augmented Leaders — firmy z kompletną cyfrową strukturą „single source of truth” — osiągają dwa razy wyższą redukcję kosztów operacyjnych. Różnica jest jeszcze bardziej widoczna w procesach certyfikacji, gdzie zaawansowana infrastruktura danych przyspiesza walidację projektów o 13% w porównaniu z 7% u konkurentów.

Wśród firm sektora 49% to Fragmented Operators — organizacje z rozproszoną infrastrukturą, gdzie dane przechowywane są w różnych systemach, a procesy nie są w pełni zintegrowane. To właśnie ta grupa najbardziej cierpi na braki w efektywności.

Gdzie trafiają zyski z automatyzacji?

Firmy, które już wdrożyły AI, nie zatrzymują się na redukcji kosztów. Zdecydowana większość reinwestuje oszczędności: 78% organizacji kieruje zyski produktywności z powrotem do badań i rozwoju, a 70% przyspieszania tworzenia nowych produktów.

To strategiczny wybór. W sektorze aerospace & defense, gdzie innowacja decyduje o konkurencyjności, reinwestycja w R&D pozwala firmom utrzymać przewagę technologiczną i przygotować się do przyszłych programów kontraktowych.

Co to oznacza dla małych firm w sektorze?

Dla małych i średnich przedsiębiorstw działających w aerospace & defense wiadomości są mieszane. Z jednej strony, brak pełnej dojrzałości technologicznej (zaledwie 6% firm ma kompletną cyfrową strukturę) oznacza, że pole gry nie jest jeszcze całkowicie przesądzone. Z drugiej strony, inwestycje w ujednolicenie danych, wzmocnienie cyberbezpieczeństwa i wdrożenie zaawansowanych systemów AI stają się coraz bardziej niezbędne.

Firmy, które czekają na „idealny moment”, ryzykują wykluczeniem z przyszłych przetargów. Klienci (agencje rządowe, duże koncerny lotnicze) coraz częściej wymagają od dostawców certyfikacji cyfrowej dojrzałości i zdolności do integracji z ich systemami. Brak gotowości technologicznej może być argumentem dyskwalifikującym.

Równocześnie, 68% kadry inżynieryjnej wymaga przekwalifikowania — to koszt, ale i szansa. Firmy, które teraz zainwestują w szkolenia pracowników, będą miały zespół gotowy do nowych wyzwań, zanim konkurencja zacznie się reorganizować.

Jak pisze w swoim materiale FOCUS ON Business Rafał Kurman z Capgemini Polska: „Firmy, które staną się liderami nadchodzącej ery inżynierii, nie ograniczają się do zwykłej cyfryzacji istniejących procesów – one na nowo projektują sposób wykonywania pracy.” To rozróżnienie jest kluczowe: nie chodzi tylko o wdrożenie narzędzia, ale o przemodelowanie całego podejścia do pracy inżynieryjnej.