Physical AI entwickelt sich nach Einschätzung vieler Industrieunternehmen von einer Pilottechnologie zu einem zentralen Baustein der digitalen Transformation. Das zeigt der „Future-Ready Manufacturing: TCS Physical AI Readiness Report 2026“, für den Tata Consultancy Services (TCS) im Frühjahr 2026 insgesamt 300 Führungskräfte aus nordamerikanischen und europäischen Industrieunternehmen befragt hat. Demnach verlagert sich der Fokus von einzelnen Automatisierungsprojekten hin zu umfassenden KI-Ökosystemen für Produktion und Logistik.

Physical AI als langfristige Investition

Die Studie zeigt eine hohe Investitionsbereitschaft. Keines der befragten Unternehmen plant Budgetkürzungen für physische KI, während 26 % ihre Investitionen weiter erhöhen wollen. Statt kurzfristiger Pilotprojekte stehen langfristige Transformationsprogramme mit entsprechend längeren Amortisationszeiträumen im Vordergrund.

Besonders großes Potenzial sehen die Unternehmen in logistischen Anwendungen. 77 % der Befragten erwarten signifikante oder transformative Auswirkungen in der Lagerhaltung. Für Montage und Fertigung liegt dieser Wert bei 75 %, für Transport und Materialfluss bei 72 %.

Mensch und KI im kollaborativen Betrieb

Die Befragung verdeutlicht außerdem, dass Hersteller physische KI vor allem als Unterstützung der Beschäftigten verstehen. 42 % erwarten eine deutliche Entlastung der Belegschaft. Die Technologie soll insbesondere Arbeiten in gefährlichen, komplexen oder monotonen Umgebungen übernehmen und dadurch Sicherheit, Produktivität und Effizienz verbessern.

Gleichzeitig befindet sich die Einführung vielfach noch in einer frühen Phase. Rund 68 % der Unternehmen testen entsprechende Lösungen oder bereiten deren Implementierung vor. Als Voraussetzungen für einen breiten Rollout nennen die Befragten vor allem die Integration bestehender Systeme, den Aufbau einer belastbaren Dateninfrastruktur sowie Qualifizierungsmaßnahmen für Mitarbeitende.

Governance bleibt zentrale Herausforderung

Neben technischen Fragestellungen rücken organisatorische Aspekte stärker in den Fokus. So berichten 44 % der Unternehmen von unklaren Verantwortlichkeiten bei Ausfällen physischer KI-Systeme. Weitere 40 % sehen sich auf künftige regulatorische Anforderungen noch nicht ausreichend vorbereitet. Die Studie ordnet Governance daher als einen wesentlichen Erfolgsfaktor für die Skalierung entsprechender Anwendungen ein.

„Physische KI bringt Intelligenz vom Bildschirm direkt in die Werkshalle, wo Maschinen ihre Umgebung wahrnehmen, sich anpassen und in Echtzeit agieren“, erklärt Anupam Singhal, President Manufacturing bei TCS. Unternehmen, die diese Technologie erfolgreich skalieren, könnten die nächste Entwicklungsstufe der industriellen Fertigung maßgeblich prägen.

Kooperation mit Google Cloud soll Skalierung beschleunigen

Der Report steht im Zusammenhang mit der Zusammenarbeit von TCS und Google Cloud. Nach der Eröffnung des TCS Physical AI Gemini Experience Center im März 2026 in Troy (Michigan) sollen Hersteller dort Anwendungsfälle für Arbeitssicherheit, Qualitätskontrolle und Betriebseffizienz entwickeln, testen und bewerten.

Nach Angaben der Partner soll die Zusammenarbeit Industrieunternehmen dabei unterstützen, den Schritt von einzelnen Pilotprojekten zur unternehmensweiten Nutzung physischer KI zu vollziehen. Ergänzend stellt TCS mit dem „Physical AI Blueprint“ ein Framework vor, das KI-gestützte Robotik, Sensorik, Edge Intelligence und Cloud-Orchestrierung zusammenführt. Ziel ist es, Echtzeitdaten für autonome Entscheidungen in industriellen Anwendungen bereitzustellen.

Bedeutung für die Automatisierungstechnik

Für die Automatisierungstechnik unterstreicht die Studie einen Wandel von einzelnen KI-Anwendungen hin zu integrierten Systemarchitekturen. Neben Robotik und KI rücken damit Themen wie Datenintegration, OT-/IT-Kopplung, Governance und Qualifizierung der Beschäftigten stärker in den Mittelpunkt. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Skalierbarkeit physischer KI künftig weniger von der Verfügbarkeit einzelner Technologien als von ihrer Einbindung in bestehende industrielle Prozesse abhängen wird.

Weitere Informationen gibt es unter www.tcs.com.