Roboty humanoidalne zamiast pracowników magazynów? Jak Physical AI zmieni logistykę

Jeszcze kilka lat temu robot humanoidalny pracujący w magazynie wyglądał bardziej jak demonstracja możliwości technologicznych niż realna alternatywa dla człowieka. Dziś sytuacja zaczyna się zmieniać. Coraz mniej interesujące jest samo pytanie, czy robot potrafi przenieść pojemnik, rozładować towar albo pracować przy linii. Znacznie ważniejsze staje się to, ile kosztuje wykonana przez niego praca i kiedy jej automatyzacja zaczyna się opłacać.

Logistyka jest pod tym względem szczególnie ciekawym rynkiem.

Magazyny od lat mierzą się z rotacją pracowników, trudnościami w obsadzaniu powtarzalnych i fizycznie wymagających stanowisk oraz sezonowymi skokami zapotrzebowania na pracę. Black Friday, okres przedświąteczny czy nagły wzrost sprzedaży e-commerce potrafią w krótkim czasie wymusić zwiększenie zatrudnienia.

Dziś jednym z rozwiązań jest pracownik tymczasowy. Za kilka lat częścią odpowiedzi może być również robot dostępny dokładnie wtedy, kiedy magazyn go potrzebuje.

Rozwój Physical AI oraz modelu Robots-as-a-Service (RaaS) może sprawić, że przedsiębiorstwo nie będzie musiało kupować maszyny na wiele lat. Zamiast tego zapłaci za dostęp do robotycznej pracy podobnie jak obecnie płaci za inne usługi operacyjne.

Do masowego rynku jeszcze daleko, ale pierwsze komercyjne wdrożenia pokazują, że taki scenariusz przestaje należeć wyłącznie do science fiction.

Czym jest Physical AI i dlaczego może zmienić automatyzację magazynów?

Automatyzacja magazynów nie zaczęła się wraz ze sztuczną inteligencją. Przenośniki, sortery, automatyczne regały, robotyczne ramiona czy autonomiczne roboty mobilne od lat przejmują zadania wykonywane wcześniej przez ludzi.

Takie rozwiązania świetnie sprawdzają się w dobrze zdefiniowanych procesach. Większym wyzwaniem pozostaje środowisko, w którym pojawiają się zmienne sytuacje.

Pracownik magazynu potrafi zauważyć źle ustawiony pojemnik, ominąć przeszkodę, inaczej chwycić nietypowy przedmiot albo przejść do innego zadania. Klasyczna maszyna jest zwykle projektowana do znacznie bardziej precyzyjnie określonego procesu.

Physical AI ma tę różnicę zmniejszyć.

W dużym uproszczeniu łączy modele sztucznej inteligencji z kamerami, sensorami, systemami sterowania i fizycznym urządzeniem. Robot ma nie tylko odtwarzać zaprogramowaną sekwencję ruchów, lecz również postrzegać otoczenie, interpretować sytuację i odpowiednio na nią reagować.

To jeden z powodów rosnącego zainteresowania robotami humanoidalnymi.

Fabryki i magazyny zostały przecież zaprojektowane dla ludzi. Mamy w nich drzwi, schody, regały, pojemniki, stanowiska pracy i narzędzia dostosowane do ludzkiej sylwetki. Robot o podobnej budowie mógłby teoretycznie rozpocząć pracę w istniejącym obiekcie bez kosztownej przebudowy całej infrastruktury.

Ta elastyczność jest największą obietnicą humanoidów. Jednocześnie pozostaje obszarem, w którym technologia musi jeszcze udowodnić swoją ekonomiczną przewagę.

Roboty humanoidalne w magazynach już pracują

Jednym z najciekawszych przykładów jest współpraca operatora logistycznego GXO z Agility Robotics.

Humanoidalny robot Digit został wdrożony do pracy z pojemnikami w działającym obiekcie logistycznym. GXO i Agility Robotics podpisały wieloletnią umowę dotyczącą wykorzystania robotów w modelu Robots-as-a-Service.

To istotny krok, bo rynek humanoidów jest pełen efektownych demonstracji. Robot chodzi, podnosi pudełko, sortuje przedmioty albo wykonuje zadanie w kontrolowanym środowisku. Dla operatora magazynu sama demonstracja nie ma jednak większego znaczenia, jeśli maszyna nie potrafi wykonywać tej samej czynności przez tysiące godzin z odpowiednią dostępnością, bezpieczeństwem i kosztem jednostkowym.

Agility Robotics informowało w 2026 roku, że Digit przekroczył 100 tys. przeniesionych pojemników w komercyjnym wdrożeniu. To nadal niewielka skala w porównaniu z globalnym rynkiem logistycznym, ale pokazuje przejście od prototypu do rzeczywistej pracy.

Jednocześnie publicznie dostępnych danych o pełnej ekonomice takich wdrożeń jest wciąż niewiele. Trudno znaleźć informacje o rzeczywistym uptime, koszcie jednego cyklu czy okresie zwrotu z inwestycji.

Dlatego 2026 rok warto traktować raczej jako początek komercjalizacji humanoidów niż moment, w którym zaczynają one masowo zastępować pracowników.

Dlaczego magazyny mogą być pierwszym dużym rynkiem dla robotów humanoidalnych?

Magazyn jest wyjątkowo dobrym środowiskiem do rozwoju Physical AI. Występuje w nim ogromna liczba powtarzalnych czynności: przenoszenie pojemników, sortowanie, kompletowanie, paletyzacja, przepakowywanie czy transport produktów pomiędzy stanowiskami.

Jednocześnie nie każdy proces jest na tyle stabilny i powtarzalny, aby opłacało się budować dla niego dedykowaną linię automatyczną.

I tu pojawia się potencjalna przewaga humanoida.

Prawdopodobnie nie wygra z dedykowanym ramieniem robotycznym szybkością jednej operacji ani z AMR-em w transporcie po hali. Może jednak wykonywać kilka różnych zadań i przechodzić między nimi bez przebudowy magazynu.

Z punktu widzenia operatora logistycznego taka elastyczność może być warta więcej niż rekordowa wydajność jednej czynności.

Jeżeli ten sam robot będzie mógł podczas jednej zmiany przenosić pojemniki, podczas kolejnej kompletować zamówienia, a następnego dnia wykonywać jeszcze inne zadanie, jego wykorzystanie może znacząco wzrosnąć.

A wykorzystanie będzie jednym z kluczowych parametrów decydujących o ekonomice całego rozwiązania.

Czy roboty rozwiążą problem braku pracowników magazynowych?

W dyskusji o robotyzacji często porównuje się cenę maszyny z wynagrodzeniem pracownika. W praktyce rachunek jest bardziej skomplikowany.

Po stronie pracodawcy znajdują się również koszty rekrutacji, wdrożenia, rotacji, absencji, zarządzania zmianami oraz pozyskiwania dodatkowych osób w okresach największego zapotrzebowania. Szczególnie trudne do obsadzenia bywają stanowiska związane z monotonną albo fizycznie obciążającą pracą.

To właśnie w takich procesach firmy logistyczne widzą dziś jedno z pierwszych zastosowań humanoidów.

Nie należy jednak zakładać prostego przelicznika: jeden pracownik równa się jeden robot.

Obecne konstrukcje nadal mają ograniczenia dotyczące szybkości, zręczności, czasu pracy na baterii, niezawodności czy bezpieczeństwa.

Według analizy JPMorgan przytoczonej przez MarketWatch przyszły koszt pracy humanoida w magazynie może zejść do około 10–12 dolarów za godzinę, wobec około 30 dolarów dla pracownika w analizowanym rynku amerykańskim. Jednocześnie przy obecnym poziomie technologii do osiągnięcia produktywności jednego człowieka potrzeba jeszcze mniej więcej dwóch robotów.

I właśnie ta druga liczba dobrze pokazuje, dlaczego nie warto patrzeć wyłącznie na koszt godziny.

Robot kosztujący 10 dolarów za godzinę nie jest szczególnie atrakcyjny, jeśli do wykonania pracy jednej osoby potrzebujemy dwóch takich urządzeń.

Przewaga ekonomiczna zacznie być naprawdę interesująca dopiero wtedy, gdy jednocześnie spadnie koszt, wzrośnie produktywność i poprawi się wykorzystanie maszyny.

Ile naprawdę kosztuje godzina pracy robota?

Załóżmy dla przykładu, że humanoid kosztuje 100 tys. dolarów.

Sama cena katalogowa mówi niewiele.

Robot pracujący przez pięć lat po 16 godzin dziennie ma zupełnie inną ekonomikę niż identyczna maszyna wykorzystywana przez jedną zmianę i tylko przez część roku.

Do ceny zakupu trzeba doliczyć finansowanie lub amortyzację, serwis, energię, oprogramowanie, integrację, przestoje, nadzór, ubezpieczenie i ewentualne modyfikacje infrastruktury. Dopiero później całkowity koszt można podzielić przez liczbę rzeczywiście produktywnych godzin pracy.

Podobnie wygląda strona korzyści. Nie wystarczy wiedzieć, że robot pracował przez osiem godzin. Ważne jest, ile pojemników przeniósł, ile zamówień pomógł skompletować albo jaki wolumen obsłużył.

Z perspektywy przedsiębiorstwa robot nie konkuruje więc wyłącznie z wynagrodzeniem pracownika. Konkuruje z całkowitym kosztem wykonania określonej jednostki pracy.

To również tłumaczy, dlaczego jeden z najciekawszych modeli biznesowych w robotyce może nie polegać na sprzedaży samych urządzeń.

Robot-as-a-Service: zamiast kupować robota, kupujesz jego pracę

Model Robots-as-a-Service zmienia sposób patrzenia na inwestycję.

Firma nie musi kupować urządzenia i brać na siebie całego ryzyka technologicznego. Płaci za usługę obejmującą robota, software, utrzymanie, a często również integrację.

Agility Robotics wykorzystuje taki model w przypadku Digita, a GXO zawarło z firmą wieloletnią umowę RaaS.

Z punktu widzenia CFO czy dyrektora operacyjnego różnica może być znacząca. Zamiast dużego CAPEX-u przeznaczonego na technologię, która nadal szybko się rozwija, część kosztu zaczyna przypominać usługę operacyjną.

Ryzyko technologiczne w większym stopniu pozostaje po stronie dostawcy. To on odpowiada za sprzęt, aktualizacje, utrzymanie i poprawę parametrów rozwiązania.

Jeżeli ten model się upowszechni, może również obniżyć barierę wejścia dla przedsiębiorstw, które są zainteresowane robotyzacją, ale nie chcą inwestować dużego kapitału w pierwszą generację urządzeń.

Jeszcze ciekawsze konsekwencje mogą pojawić się w firmach, w których zapotrzebowanie na pracę mocno zmienia się w ciągu roku.

Czy magazyny będą wynajmować roboty zamiast pracowników sezonowych?

Wyobraźmy sobie centrum logistyczne obsługujące e-commerce. Przez większą część roku wolumen jest stosunkowo przewidywalny, ale w listopadzie i grudniu gwałtownie rośnie.

Dzisiaj firma może zatrudnić dodatkowych pracowników, skorzystać z agencji pracy tymczasowej, uruchomić nadgodziny albo zwiększyć liczbę zmian. Każde z tych rozwiązań ma swój koszt i ograniczenia.

W przyszłości do tej listy może dojść jeszcze jedna możliwość.

„Potrzebujemy 40 dodatkowych robotów od 1 listopada do 31 grudnia.”

Dostawca RaaS dostarcza flotę, integruje ją z systemem magazynowym, urządzenia pracują przez peak season, a po jego zakończeniu trafiają do kolejnego klienta.

W praktyce powstałaby w ten sposób swego rodzaju robotyczna agencja pracy tymczasowej.

Dzisiaj taki model na dużą skalę pozostaje hipotezą biznesową. Nie istnieje jeszcze rozwinięty rynek, na którym można zamówić kilkadziesiąt humanoidów na dwa miesiące równie łatwo jak pracowników tymczasowych.

Aby taki model działał, trzeba rozwiązać również problem sezonowości po stronie dostawcy. Jeżeli większość klientów potrzebuje dodatkowej floty dokładnie w listopadzie i grudniu, ktoś musi finansować roboty pozostające mniej wykorzystane przez pozostałą część roku.

To jednak właśnie tutaj mogą pojawić się ciekawe modele biznesowe. Flota mogłaby pracować w różnych sektorach o odmiennych szczytach zapotrzebowania, a operator zarządzałby jej wykorzystaniem podobnie jak firmy leasingowe czy wypożyczalnie zarządzają innymi aktywami.

Jeżeli dodatkowo konfiguracja robota w nowym obiekcie skróci się z miesięcy do dni, sezonowy wynajem może stać się jednym z ciekawszych zastosowań RaaS.

RaaS może stworzyć zupełnie nowe firmy

Rozwój takiego rynku nie musi oznaczać, że całą wartość przejmą producenci humanoidów.

Pomiędzy producentem robota a magazynem jest miejsce na cały ekosystem usług.

Ktoś będzie finansował flotę, ktoś będzie odpowiadał za serwis i utrzymanie, a ktoś inny za ubezpieczenie. Potrzebne będą platformy zarządzające setkami urządzeń różnych producentów, systemy planujące ich wykorzystanie oraz integratorzy łączący roboty z WMS, ERP i pozostałą infrastrukturą przedsiębiorstwa.

Do tego dochodzi software, dane i modele AI potrzebne do uczenia nowych zadań.

Możliwy jest nawet model, w którym przedsiębiorstwo przestaje interesować się konkretnym urządzeniem. Zamiast wynajmować robota określonego producenta, kupuje np. 10 tys. robotogodzin albo określoną liczbę wykonanych operacji.

Dla startupów to ważna obserwacja. Budowanie biznesu na rozwoju humanoidów nie musi oznaczać budowania własnego humanoida.

W wielu branżach duża część wartości powstaje dopiero wokół podstawowej technologii. Robotyka może pójść podobną drogą.

Physical AI w polskich magazynach? Już mamy własny przykład

Polski ekosystem również ma firmę działającą na styku AI i robotyki magazynowej.

Nomagic rozwija systemy wykorzystujące Physical AI do automatyzacji procesów intralogistycznych. Firma współpracuje z dużymi operatorami i sprzedawcami e-commerce w Europie, a w 2026 roku Zalando zapowiedziało rozszerzenie wykorzystania technologii Nomagic w swoich centrach logistycznych.

Ten przykład pokazuje przy okazji coś istotnego: Physical AI nie oznacza automatycznie robota humanoidalnego.

Z perspektywy magazynu wygląd urządzenia jest drugorzędny. Liczy się ekonomika procesu.

Jeżeli ramię robotyczne może wykonywać konkretną operację szybciej, taniej i bezpieczniej niż humanoid, nie ma biznesowego powodu, aby zastępować je maszyną przypominającą człowieka.

Humanoidy będą więc musiały znaleźć swoje miejsce obok istniejących technologii, a niekoniecznie zamiast nich.

Humanoid czy klasyczna automatyzacja magazynu?

Wokół robotów humanoidalnych łatwo ulec efektowi nowości. Maszyna przypominająca człowieka robi większe wrażenie na prezentacji niż przenośnik, sorter czy autonomiczny wózek.

Dla dyrektora logistyki nie powinno mieć to większego znaczenia.

Jeżeli proces jest bardzo powtarzalny i przez kolejne lata będzie wyglądał podobnie, klasyczna automatyzacja może pozostać zdecydowanie lepszym rozwiązaniem. Jeśli trzeba przewozić towary pomiędzy stałymi punktami, AMR może być tańszy i bardziej wydajny. Przy szybkiej paletyzacji przewagę może mieć dedykowane ramię przemysłowe.

Humanoid staje się interesujący przede wszystkim tam, gdzie proces wymaga elastyczności, środowisko zostało zaprojektowane dla ludzi albo zakres wykonywanych zadań często się zmienia.

Dlatego bardziej prawdopodobny od całkowicie humanoidalnego magazynu wydaje się magazyn mieszany.

Ludzie, klasyczna automatyzacja, AMR-y, robotyczne ramiona i humanoidy będą wykonywać te zadania, do których są najlepiej dopasowane zarówno technologicznie, jak i ekonomicznie.

To zresztą ważne z punktu widzenia supply chain. Celem automatyzacji nie powinno być zastosowanie jak największej liczby robotów, ale osiągnięcie najlepszego kosztu, jakości i elastyczności procesu.

Supply chain może stać się jednym z największych poligonów Physical AI

Logistyka daje producentom robotów coś niezwykle cennego: ogromną liczbę powtarzalnych interakcji ze światem fizycznym.

Robot musi nauczyć się, jak zachowują się różne przedmioty, jak reagować na zmianę ich położenia, jak poruszać się wśród przeszkód i jak wykonywać zadania w środowisku, które nigdy nie jest idealnie identyczne.

Do tego potrzebne są dane.

W pewnym sensie są one dla Physical AI tym, czym tekst, zdjęcia i filmy stały się dla rozwoju generatywnej sztucznej inteligencji.

Firmy pracujące nad robotami zbierają więc informacje z rzeczywistych środowisk i jednocześnie wykorzystują symulacje do trenowania modeli.

Magazyn nadaje się do tego wyjątkowo dobrze. Jest bardziej przewidywalny niż ulica czy mieszkanie, ale jednocześnie wystarczająco złożony, żeby robot musiał nauczyć się funkcjonowania w realnym świecie.

Jeżeli modele będą poprawiały się wraz z liczbą wykonanych operacji, może pojawić się dodatkowy efekt skali. Firma posiadająca tysiące robotów pracujących w różnych magazynach będzie nie tylko operatorem floty, ale również właścicielem niezwykle wartościowego zbioru danych o fizycznej pracy.

To może stać się jednym z mniej oczywistych źródeł przewagi konkurencyjnej w Physical AI.

Czy roboty humanoidalne zabiorą pracę magazynierom?

Najbardziej prawdopodobny scenariusz nie wygląda jak jednorazowa wymiana pracowników na roboty.

Automatyzacja będzie postępowała zadanie po zadaniu.

W pierwszej kolejności roboty będą przejmować czynności najbardziej powtarzalne, fizycznie obciążające albo trudne do obsadzenia. Jednocześnie będzie rosło zapotrzebowanie na obsługę floty, integrację systemów, utrzymanie, analizę procesów i nadzór nad automatyzacją.

Nie oznacza to oczywiście, że wpływ na zatrudnienie będzie zerowy. Jeżeli maszyna będzie wykonywać określone zadanie taniej od człowieka, przez większą część doby i przy podobnej jakości, przedsiębiorstwa otrzymają bardzo silną ekonomiczną motywację do automatyzacji.

Pytanie dotyczy raczej tempa, w jakim technologia osiągnie taki poziom.

Gartner prognozuje, że do 2028 roku mniej niż 20 firm doprowadzi humanoidy do etapu produkcyjnego wykorzystania w manufacturing i supply chain. To dobre przypomnienie, jak duża różnica nadal istnieje pomiędzy efektownym prototypem a technologią gotową do masowego wdrożenia.

Publicznych danych o rzeczywistym ROI humanoidów nadal jest niewiele, a najbardziej dojrzałe wdrożenia dotyczą stosunkowo wąskich i dobrze zdefiniowanych zadań.

Warto więc obserwować nie tylko kolejne filmy pokazujące możliwości robotów, ale przede wszystkim dane z rzeczywistych operacji.

O przyszłości robotów zdecyduje ekonomia procesu

Najczęściej zadawane pytanie brzmi: ile będzie kosztował humanoid?

Dla przedsiębiorstwa ważniejsze jest jednak coś innego: ile będzie kosztowała wykonana przez niego jednostka pracy?

Drogi robot może mieć bardzo dobrą ekonomikę, jeżeli pracuje przez większość doby, wykonuje kilka różnych zadań i można go łatwo przenosić pomiędzy procesami. Tania maszyna może okazać się kosztowna, jeśli wymaga częstych interwencji człowieka, ma niski uptime albo wykonuje pracę dwukrotnie wolniej.

O sukcesie humanoidów w logistyce nie zdecyduje więc najbardziej efektowna demonstracja. Zdecydują TCO, produktywność, uptime, bezpieczeństwo, elastyczność oraz czas potrzebny do nauczenia robota nowego zadania.

Jeżeli za kilka lat ten sam robot będzie rano rozładowywał pojemniki, po południu wspierał kompletację, a przed Black Friday będzie można przenieść go do innego centrum logistycznego na kilka tygodni, sposób myślenia o automatyzacji zacznie się zmieniać.

Robot przestanie być wyłącznie maszyną przypisaną do konkretnego stanowiska.

Stanie się elastycznym zasobem operacyjnym, który można kupować lub wynajmować zależnie od aktualnego zapotrzebowania.

I być może właśnie wtedy Physical AI zacznie naprawdę zmieniać nie tylko magazyny, ale również ekonomię pracy w całym supply chain.

Źródła

Agility Robotics – Digit, komercyjne wdrożenia i Robots-as-a-Service.Materiały producenta dotyczące robota Digit, współpracy z GXO oraz wykorzystania humanoidów w rzeczywistych operacjach logistycznych. Dane dotyczące wyników operacyjnych należy traktować jako deklarowane przez producenta.

GXO Logistics – humanoidy i automatyzacja magazynów.Materiały GXO dotyczące testów i wdrożeń robotyki, Physical AI oraz zastosowania nowych technologii w działających centrach logistycznych.

Gartner – „Gartner Predicts Fewer Than 20 Companies Will Scale Humanoid Robots for Manufacturing and Supply Chain to Production Stage by 2028”, 21 stycznia 2026 r.Prognoza dotycząca tempa komercjalizacji robotów humanoidalnych w produkcji i supply chain.

JPMorgan / MarketWatch – analiza ekonomiki humanoidów, sierpień 2026 r.Analiza dotycząca potencjalnego kosztu pracy humanoidów w magazynach oraz obecnej różnicy produktywności pomiędzy robotami a pracownikami.

Nomagic – Physical AI i robotyka magazynowa.Materiały dotyczące polskiej firmy rozwijającej systemy Physical AI dla intralogistyki oraz wdrożeń jej technologii w europejskich centrach logistycznych.

Reuters – rozwój Physical AI i robotyki, sierpień 2026 r.Materiały dotyczące modeli AI dla robotów, danych treningowych oraz perspektyw komercjalizacji Physical AI.