Da li će roboti i AI preuzeti sav fizički rad za 2 do 5 godina?

Tvrdnja da će roboti i veštačka inteligencija u naredne dve do pet godina moći da preuzmu praktično sav ljudski fizički rad zasniva se na stvarnom i brzom napretku robotike, ali je takav rok veoma ambiciozan ako govorimo o masovnoj zameni radnika. Današnji humanoidni roboti već obavljaju konkretne zadatke u fabrikama, a pojedini modeli mogu da rade satima i samostalno odlaze na punjenje. Ipak, pouzdanost, cena, bezbednost, održavanje i snalaženje u nepredvidivim situacijama i dalje su ozbiljne prepreke.

David Reger, osnivač i izvršni direktor nemačke kompanije NEURA Robotics, privukao je veliku pažnju tvrdnjom da će takozvani Physical AI i robotika u naredne dve do pet godina biti sposobni da preuzmu praktično svaki fizički zadatak koji danas obavlja čovek. Polazni tekst upravo tu tvrdnju postavlja kao centralno pitanje analize.

Reger smatra da se razvoj približava tački u kojoj će robota za određene zadatke biti moguće obučiti brže nego čoveka. Tom’s Guide je njegovu prognozu objavio 20. avgusta 2026. godine, navodeći da direktor NEURA Roboticsa očekuje da Physical AI i robotika preuzmu fizičke zadatke u veoma kratkom vremenskom periodu.

Ako se takva procena shvati doslovno, posledice bi bile ogromne. Do približno 2028–2031. godine roboti bi morali da budu sposobni da pouzdano rade ne samo u fabrikama i skladištima, već i u restoranima, bolnicama, poljoprivredi, servisima, prodavnicama, na gradilištima i u domaćinstvima.

Tehnološki razvoj zaista ide u smeru sve sposobnijih robota. Međutim, mogućnost da robot jednom uspešno demonstrira određenu radnju nije isto što i sposobnost da je obavlja svakog dana, tokom cele radne smene, dovoljno bezbedno i pouzdano da bi kompaniji bilo isplativije da koristi mašinu nego čoveka. Upravo tu se nalazi najveći razlog za oprez prema prognozi o roku od samo nekoliko godina.

Šta zapravo tvrdi direktor kompanije NEURA Robotics?

Reger ne govori samo o automatizaciji proizvodnih linija kakvu industrija poznaje već decenijama. Njegova prognoza zasniva se na ideji da nova generacija robota više neće morati da bude programirana za svaki pojedinačni pokret. Robot bi trebalo da posmatra okolinu, razume zadatak, nauči određenu veštinu i zatim je primeni u situacijama koje nisu potpuno identične onima tokom obuke.

To predstavlja bitnu razliku u odnosu na klasičnu industrijsku robotiku. Tradicionalni industrijski robot može godinama da vari isti deo automobila ili pomera isti predmet između dve tačke. U tome može biti izuzetno brz, precizan i pouzdan, ali promena procesa često zahteva novo programiranje i prilagođavanje radnog prostora.

Physical AI pokušava da napravi mašinu kojoj bi bilo moguće dati znatno opštiji zadatak, na primer: „Uzmi ovu kutiju i stavi je na slobodno mesto na polici.”

Robot tada mora sam da pronađe kutiju, proceni gde može bezbedno da je uhvati, odredi koliko sile treba da primeni, zaobiđe prepreke i pronađe odgovarajući prostor na polici. Takav način rada mnogo je bliži načinu na koji se čovek svakodnevno snalazi u fizičkom prostoru.

Šta je Physical AI odnosno fizička veštačka inteligencija?

Physical AI, odnosno fizička veštačka inteligencija, predstavlja povezivanje AI sistema sa mašinom koja može da opaža okolinu i fizički deluje u stvarnom svetu.

Takav robot može da kombinuje:

• kamere i računarski vid;
• senzore sile i dodira;
• senzore položaja i kretanja;
• mikrofone;
• motore i električne aktuatore;
• AI modele za prepoznavanje okruženja;
• sisteme za planiranje pokreta;
• modele koji povezuju jezik, vid i fizičku akciju.

Robot tako ne dobija samo sistem koji analizira informacije već i telo kojim treba precizno da reaguje na njih. Ako kamera prepozna čašu, AI prvo mora da utvrdi gde se ona nalazi. Ruka zatim mora pravilno da joj priđe, dok šaka mora da primeni dovoljno sile da je ne ispusti, ali ne toliko da je polomi.

Ako čovek pomeri čašu dok robot pruža ruku, sistem mora da registruje promenu i odmah koriguje pokret. Čovek takve radnje izvodi gotovo bez razmišljanja. Za robota one zahtevaju kombinaciju računarskog vida, prostornog razumevanja, planiranja, fine motorike i kontrole sile.

Zašto se o humanoidnim robotima danas govori mnogo ozbiljnije?

Regerova prognoza jeste veoma optimistična, ali bi bilo pogrešno čitavu oblast humanoidne robotike odbaciti kao marketinšku predstavu. Poslednjih godina napravljen je primetan pomak od laboratorijskih prototipova ka prvim konkretnim industrijskim primenama.

Kompanija Figure, na primer, navodi da je njen Figure 02 tokom jedanaestomesečnog programa u BMW-ovoj fabrici u Spartanburgu radio na aktivnoj proizvodnoj liniji. Prema podacima kompanije, robot je radio u smenama od po deset sati, manipulisao sa više od 90.000 delova, zabeležio više od 1.250 sati rada i učestvovao u proizvodnji više od 30.000 vozila BMW X3.

Važna ograda je da ove podatke objavljuje sam Figure. Ipak, projekat pokazuje da savremeni humanoidni roboti više nisu ograničeni samo na kratke demonstracije na sajmovima i u laboratorijama. Nova generacija Figure 03 stigla je u BMW-ovu fabriku tokom 2026. godine radi rada na složenijim logističkim zadacima.

Figure navodi da robot u tim demonstracijama istovremeno manipuliše predmetima, pomera telo i kreće se kroz radni prostor. To ne znači da je univerzalni robotski radnik već napravljen. Znači da je prelazak iz laboratorije u stvarnu proizvodnju već počeo.

NEURA Robotics takođe pokušava da pređe sa prototipa na proizvod

NEURA Robotics razvija humanoidnog robota 4NE1, namenjenog radu u okruženjima napravljenim za ljude. Kompanija za aktuelni 4NE1 Gen 3.5 navodi mogućnosti multimodalne interakcije, manipulacije i transporta, kao i ruke namenjene preciznijem radu sa predmetima. Podržani su i različiti interfejsi za razvoj i povezivanje sa drugim sistemima.

Rezervacije za 4NE1 Gen 3.5 već su otvorene. NEURA trenutno navodi procenjenu cenu od 98.000 evra po jedinici za narudžbine od jednog do 19 robota i oko 60.000 evra po jedinici za količine od 20 ili više komada. U oba slučaja cena je bez poreza i transporta, dok je dostupnost najavljena za kraj 2026. godine.

Već sama cena pokazuje zašto tehnička sposobnost robota nije jedini faktor koji će odlučivati o brzini automatizacije. Kompanija prvo mora da izračuna da li joj se takva investicija isplati.

Najvažnija razlika: automatizacija zadatka nije isto što i nestanak zanimanja

Ovo je jedna od najvažnijih razlika kada se govori o uticaju robotike na tržište rada. Radno mesto obično nije samo jedan zadatak.

Uzmimo kao primer magacionera. Tokom jedne smene on može da:

• prenosi kutije;
• čita deklaracije;
• razvrstava robu;
• otvara pakovanja;
• proverava oštećenja;
• traži proizvod koji nije na očekivanom mestu;
• razgovara sa kolegama;
• reaguje ako se nešto prospe ili polomi;
• odlučuje šta da uradi sa pogrešno isporučenom robom;
• koristi više različitih alata i uređaja.

Ako robot uspešno automatizuje prenošenje, razvrstavanje i slaganje robe, to još ne znači da je zanimanje magacionera nestalo. Slično važi za automehaničara.

Robot možda može da prenese težak deo ili izvrši precizno definisanu operaciju. Međutim, pronalaženje uzroka neobičnog zvuka, rad sa korodiranim vijkom, pristup teško dostupnom delu ili popravka vozila koje je prethodno više puta prepravljano predstavljaju mnogo složeniji problem.

Zato će automatizacija u mnogim slučajevima prvo menjati sadržaj nekog zanimanja, a tek potom eventualno smanjivati broj ljudi potreban za njegovo obavljanje.

Zašto je prognoza od dve do pet godina ipak veoma ambiciozna?

Postoji nekoliko velikih prepreka koje ne nestaju samo zato što su AI modeli postali sposobniji.

Baterija jeste problem, ali više nije dovoljno reći da robot radi samo sat ili dva

Tvrdnja da savremeni humanoidni roboti mogu da rade samo jedan ili dva sata više nije dobar opis čitave industrije. Figure za Figure 03 navodi bateriju kapaciteta 2,3 kWh i oko pet sati rada pri punim performansama. Robot podržava brzo punjenje, a njegova komercijalna verzija može i samostalno da stane na bežičnu stanicu za punjenje.

NEURA za 4NE1 navodi sistem sa dve baterije projektovan tako da omogućava kontinuiran rad uz odgovarajuću zamenu i punjenje baterija. Energetski problem, dakle, nije nestao, ali je složeniji od jednostavne tvrdnje da robot mora na punjač posle sat vremena.

Robot koji hoda, podiže predmete i neprekidno koristi veliki broj elektromotora troši značajnu količinu energije. U industrijskoj primeni zato treba uračunati trajanje baterije, punjenje, eventualnu zamenu baterija i organizaciju rada. Ipak, u mnogim slučajevima veći izazov od same baterije može biti pouzdanost čitavog sistema.

Stvarni svet nije uredna laboratorija

Robot u kontrolisanoj hali može hiljadama puta da preuzima isti predmet sa približno istog mesta. U radionici, kući ili na gradilištu uslovi su sasvim drugačiji.

Predmet može biti pomeren, pod mokar, svetlo slabije, kutija oštećena, alat ostavljen na pogrešnom mestu ili vrata zaglavljena. Na putu se može pojaviti čovek, dok raspored prostorije može biti drugačiji nego prethodnog dana. Broj mogućih kombinacija problema brzo postaje ogroman.

AI sistemi napreduju upravo u sposobnosti prilagođavanja takvim situacijama, ali greška fizičkog robota nije isto što i pogrešan odgovor chatbota. Kada mašina teška nekoliko desetina kilograma radi u neposrednoj blizini čoveka i manipuliše predmetima, posledice greške mogu biti fizičke.

Fina motorika ostaje jedan od najtežih problema

Ljudska šaka je izuzetno složen mehanički sistem. Bez posebnog razmišljanja možemo da podignemo novčić, otvorimo kesu, zavežemo pertlu, pridržimo kabl jednom rukom dok drugom zavrćemo vijak ili promenimo položaj prstiju čim osetimo da predmet počinje da klizi.

Robotske šake brzo napreduju, ali je ponavljanje takve prilagodljivosti i dalje veoma zahtevno. Robot može biti odličan u pomeranju određenog metalnog dela i istovremeno imati znatno više problema sa mekanim kablom, odećom, kesom ili predmetom koji nije video tokom obuke.

To je jedan od razloga zbog kojih je rad u kontrolisanoj proizvodnji mnogo pogodniji za automatizaciju nego, recimo, intervencija vodoinstalatera u starom kupatilu.

Pouzdanost je važnija od impresivnog video-snimka

Jedan uspešan snimak robota koji obavlja složen zadatak nije dovoljan da bi se dokazalo da je sistem spreman za svakodnevnu komercijalnu upotrebu. Kompaniju koja namerava da koristi robota iz dana u dan zanimaju mnogo praktičnija pitanja:

• koliko puta na hiljadu pokušaja uspešno izvršava zadatak;
• šta se događa kada pogreši;
• može li samostalno da se oporavi od greške;
• koliko često zahteva intervenciju čoveka;
• koliko traje servisiranje;
• koliko često se kvare motori, zglobovi, senzori i šake;
• koliko košta zastoj;
• koliko stručnjaka je potrebno za održavanje flote robota.

Figure je tokom rada Figure 02 u BMW-u, na primer, kao ključne pokazatelje pratio vreme ciklusa, preciznost postavljanja delova i broj ljudskih intervencija. Cilj kompanije bio je da robot postigne više od 99 odsto uspešnih ciklusa po smeni i da mu tokom smene ne bude potrebno resetovanje od strane čoveka.

To dobro pokazuje šta znači prelazak sa demonstracije na ozbiljnu industrijsku primenu. Nije dovoljno da robot zna šta treba da uradi. Mora to da ponovi veliki broj puta sa veoma malim brojem grešaka.

Bezbednost je mnogo ozbiljniji problem nego kod običnog softvera

Ako AI program ponudi pogrešan odgovor, korisnik može da ga proveri ili jednostavno ignoriše. Ako fizički robot napravi neočekivan pokret dok pored njega stoji čovek, posledice mogu biti znatno ozbiljnije.

Zato roboti koji dele radni prostor sa ljudima moraju da imaju sisteme za ograničavanje sile, prepoznavanje ljudi, izbegavanje sudara, hitno zaustavljanje, kontrolu baterije, praćenje kvarova senzora i bezbedan način rada kada određeni deo sistema otkaže. Takvi detalji su presudni za njegovu stvarnu upotrebu.

Figure je prilikom razvoja baterije za Figure 03, na primer, naveo testiranje mehaničkog oštećenja, električnih kvarova, pregrevanja i drugih scenarija koji mogu da ugroze bezbednost baterijskog sistema. Takvi detalji možda nisu toliko privlačni kao video robota koji samostalno obavlja neki kućni posao, ali su presudni za njegovu stvarnu upotrebu.

Cena može usporiti automatizaciju gotovo koliko i tehnologija

Pretpostavimo da robot zaista može da obavlja posao čoveka. To još ne znači da će ga poslodavac kupiti. U računicu ulaze:

• nabavna cena;
• finansiranje;
• potrošnja električne energije;
• održavanje;
• rezervni delovi;
• softver;
• obuka zaposlenih;
• prilagođavanje radnog prostora;
• servisiranje;
• osiguranje;
• vreme zastoja;
• očekivani radni vek robota.

NEURA-ina trenutna procena od 60.000 do 98.000 evra za 4NE1 Gen 3.5 pokazuje zašto će među prvim kupcima verovatno biti kompanije u kojima robot može veliki broj puta da ponavlja isti ili sličan posao i tako opravda početnu investiciju. Velika automobilska fabrika i mali lokalni servis nemaju istu računicu. To će značajno uticati i na brzinu kojom će se robotika širiti kroz različite zemlje i privredne sektore.

Da li su ovakve prognoze samo marketing za investitore?

Bilo bi previše kategorično tvrditi da David Reger prognozu o kraju fizičkog rada iznosi samo da bi privukao investitore. Za to nema dokaza. Ipak, kontekst u kojem se takva prognoza iznosi ne treba zanemariti.

Reger je osnivač i direktor kompanije čiji poslovni uspeh direktno zavisi od razvoja i širenja robotike. NEURA je u junu 2026. objavila finansijsku rundu Series C vrednu do 1,4 milijarde dolara, namenjenu između ostalog širenju proizvodnje i Physical AI platforme kompanije.

Kompanija ima i veoma ambiciozne proizvodne planove. NEURA govori o proizvodnji miliona kognitivnih i humanoidnih robota do 2030. godine, dok je ranije navodila cilj od pet miliona jedinica. Zbog toga izjavu direktora proizvođača humanoidnih robota treba posmatrati drugačije od nezavisne akademske ili ekonomske prognoze.

To ne znači da Reger ne veruje u svoju procenu. Znači samo da je važno znati ko daje prognozu i iz koje pozicije govori.

Planovi NEURA-e pokazuju koliko uvođenje robota može da traje

Zanimljivu protivtežu Regerovoj prognozi pružaju konkretni industrijski planovi njegove kompanije.

Schaeffler i NEURA objavili su partnerstvo prema kojem bi Schaeffler do 2035. godine u svoju globalnu proizvodnu mrežu trebalo da integriše nekoliko hiljada NEURA humanoidnih robota. Na nemačkoj stranici kompanije taj broj se opisuje kao srednji četvorocifreni broj robota. To jeste veoma ozbiljan plan industrijske primene humanoidnih robota.

Istovremeno, rok do 2035. godine pokazuje da i kompanije koje snažno veruju u ovu tehnologiju računaju na postepeno širenje tokom više godina. To ne osporava Regerovu procenu da će roboti brzo postajati sposobniji. Pokazuje, međutim, da sposobnost robota i njegova masovna primena nisu ista stvar.

Šta kažu šire prognoze o radu do 2030. godine?

World Economic Forum daje znatno umereniju sliku od scenarija u kojem ljudski rad praktično nestaje. Prema podacima iz Future of Jobs Report 2025, poslodavci su procenjivali da oko 47 odsto radnih zadataka tada uglavnom obavljaju ljudi, 22 odsto tehnologija, dok oko 30 odsto predstavlja kombinaciju čoveka i tehnologije.

Za 2030. godinu očekuju približno ravnomernu raspodelu između te tri kategorije — oko trećine zadataka za ljude, trećine za tehnologiju i trećine za zajednički rad ljudi i mašina. To bi predstavljalo veliku promenu za svega nekoliko godina. Ali čak ni takva prognoza ne opisuje svet u kojem ljudski rad nestaje. Mnogo realniji scenario jeste promena odnosa između ljudi i mašina.

Koji fizički poslovi će najverovatnije prvi biti automatizovani?

Najpogodniji kandidati su poslovi u kojima se isti ili sličan zadatak ponavlja veliki broj puta i gde se okruženje može dovoljno dobro kontrolisati. Primeri uključuju:

• premeštanje delova u proizvodnji;
• sortiranje robe;
• pakovanje;
• paletizaciju;
• interni transport;
• snabdevanje proizvodnih linija;
• određene vrste kontrole kvaliteta;
• manipulaciju teškim predmetima;
• rad u opasnim prostorima;
• ponavljajuće logističke poslove.

To su situacije u kojima je i veliku početnu investiciju lakše opravdati. Ako robot svakog dana ponavlja isti posao tokom više smena, njegova cena može da se raspodeli na veliki broj operacija. U okruženju u kojem se svakih nekoliko minuta pojavljuje novi problem računica je mnogo nepovoljnija.

Da li su zanatlije bezbedne od robota?

Ne bi trebalo tvrditi da su vodoinstalateri, električari, automehaničari, stolari ili građevinski radnici potpuno bezbedni od automatizacije. Nijedno zanimanje nije potpuno izolovano od tehnoloških promena. Ipak, takvi poslovi su znatno teži za potpunu automatizaciju od rada na standardizovanoj proizvodnoj liniji.

Vodoinstalater jednog dana može da radi u novogradnji, a sledećeg u kupatilu starom nekoliko decenija. Električar može da naiđe na instalaciju koju je neko ranije prepravljao. Automehaničar prvo mora da ustanovi zbog čega vozilo pravi neobičan zvuk, a zatim da pronađe način da priđe problematičnom delu. Građevinski radnik se suočava sa promenljivom temperaturom, prašinom, blatom, neravnim površinama i radnim prostorom koji se iz dana u dan menja.

To su situacije u kojima ljudska sposobnost procene i improvizacije ostaje velika prednost. Roboti će ulaziti i u ove oblasti, ali je mnogo verovatnije da će u početku preuzimati pojedinačne zadatke nego kompletna zanimanja.

Robot možda neće zameniti automehaničara, ali može promeniti njegov posao

Automatizacija ne mora da izgleda kao humanoidni robot koji jednog jutra ulazi u servis i zauzima mesto majstora. Promena može biti mnogo manje dramatična.

Robot može da podiže teške delove. AI sistem može da pomaže u analizi dijagnostičkih podataka. Kamera može da traži određena vidljiva oštećenja, dok automatizovani uređaj može da preuzme precizno definisane operacije.

Majstor ostaje na radnom mestu, ali se menja deo posla koji lično obavlja. Sličan proces može da se dogodi u građevini, poljoprivredi, logistici i proizvodnji. Upravo je zato korisnije posmatrati koje zadatke roboti preuzimaju nego pokušavati da se odredi tačan datum kada će neko zanimanje „nestati”.

Zabluda: ako robot izgleda impresivno na snimku, spreman je za posao

Video na kojem humanoidni robot hoda, slaže odeću ili pomera kutije može da ostavi snažan utisak. Međutim, gledalac često ne zna:

• koliko je pokušaja bilo neuspešno;
• da li je zadatak potpuno autonoman;
• da li čovek nadgleda sistem;
• da li postoji daljinsko upravljanje;
• koliko je radni prostor unapred pripremljen;
• koliko dugo robot može da ponavlja zadatak;
• šta se događa kada nešto pođe pogrešno.

Demonstracija pokazuje šta je tehnološki moguće. Industrijska upotreba mora da pokaže da je to moguće ponavljati dovoljno pouzdano, bezbedno i ekonomično da bi sistem imao smisla u svakodnevnom radu.

Zabluda: AI će rešiti sve probleme robotike

Neće. AI može da pomogne robotu da razume okruženje i odluči šta treba da uradi, ali mehaničko telo i dalje mora fizički da izvrši zadatak.

Motor može da se pregreje. Reduktor može da se istroši. Senzor može da otkaže. Kabl može da se ošteti, šaka da izgubi preciznost, baterija vremenom da izgubi deo kapaciteta, a robot može i da padne. Physical AI zato mora istovremeno da rešava dva različita problema: inteligenciju sistema i ograničenja fizičke mašine.

Napredak softvera ne uklanja zakone fizike niti habanje mehaničkih delova.

Zabluda: ako robot nauči zadatak brže od čoveka, automatski je bolji radnik

Ne mora da znači. Robot može veoma brzo da nauči kako da uzima određeni predmet i stavlja ga u odgovarajuću kutiju. Pravi test počinje kada predmet bude okrenut drugačije, kutija nije na očekivanom mestu ili se ispred robota pojavi situacija koju tokom obuke nije video.

U stvarnom poslu sposobnost rešavanja takvih izuzetaka često je važnija od brzine učenja osnovne radnje. Čovek je u tome i dalje izuzetno dobar.

Zabluda: fizički radnici će za pet godina masovno ostati bez posla

Za takav scenario trenutno nema dovoljno dokaza. Automatizacija će menjati tržište rada i sasvim je moguće da će potreba za nekim poslovima opadati.

Ipak, proces obično nije trenutan. Prvo se automatizuje jedan zadatak, zatim drugi. Jedan zaposleni može početi da nadgleda nekoliko mašina, menja se organizacija proizvodnje, a za isti obim posla može biti potreban manji broj ljudi.

Istovremeno nastaju poslovi povezani sa održavanjem, programiranjem, nadzorom i integracijom automatizovanih sistema. To, međutim, ne znači da će radnik čiji posao nestane automatski dobiti novo i bolje plaćeno radno mesto. Zbog toga će prekvalifikacija i usvajanje novih veština biti važan deo promena koje donosi robotizacija.

Kako bi širenje humanoidnih robota moglo da izgleda u Srbiji?

Za Srbiju je mnogo realniji postepen nego nagao prelazak. Prve ozbiljnije primene humanoidnih i drugih naprednih mobilnih robota najlogičnije je očekivati u velikim proizvodnim sistemima, fabrikama i logističkim centrima u kojima kompanija može da opravda visoku početnu investiciju.

Velika fabrika može da ima zadatak koji se ponavlja desetine hiljada puta nedeljno. Ako robot na istom mestu može da radi u više smena, trošak kupovine i održavanja raspoređuje se na veliki broj operacija.

Kod malog servisa, zanatske radionice, lokalne prodavnice ili građevinske ekipe računica je sasvim drugačija. Robot koji košta nekoliko desetina hiljada evra i zahteva održavanje, obuku i eventualno prilagođavanje radnog prostora teško može preko noći da zameni radnika koji tokom dana rešava veliki broj potpuno različitih problema.

Zbog toga bi se kod nas pre humanoidnog robota u svakoj radionici mogli brže širiti:

• automatizovane proizvodne linije;
• klasične robotske ruke;
• autonomna skladišna vozila;
• sistemi računarskog vida;
• AI sistemi za kontrolu kvaliteta;
• robotski pomoćnici za podizanje tereta;
• specijalizovane mašine za pojedinačne poslove.

Drugim rečima, automatizacija neće čekati savršenog humanoidnog robota.

Šta bi radnici u Srbiji trebalo da prate?

Umesto pitanja „Da li će robot uzeti moj posao?”, korisnije je postaviti drugo: „Koji deo mog posla bi mašina mogla da obavlja za nekoliko godina?”

Osoba koja danas radi u skladištu možda će više vremena provoditi nadgledajući automatizovane sisteme. Radnik na proizvodnoj liniji može postati operater nekoliko robota. Serviser može koristiti AI kao pomoć pri dijagnostici. Majstor može dobiti robotski sistem koji pridržava ili podiže težak predmet dok on obavlja deo posla koji zahteva veću preciznost i iskustvo.

Sposobnost rada sa novim alatima zato bi mogla da bude važnija od pokušaja da se pronađe zanimanje koje automatizacija nikada neće dotaći.

Robot će verovatno prvo postati pomoćnik, a tek zatim moguća zamena

Najrealniji scenario za narednih nekoliko godina nije nestanak ljudskog fizičkog rada. Mnogo je verovatnija sve veća saradnja čoveka i mašine.

Robot može da preuzme ono što je teško, ponavljajuće ili opasno, dok čovek rešava nepredvidive situacije, kontroliše kvalitet i donosi odluke. Kako roboti budu postajali sposobniji, granica između tih zadataka će se pomerati.

Pojedina radna mesta verovatno će nestajati. Druga će se menjati, a neka nova će nastajati. Ali između današnjih Figure 03 i NEURA 4NE1 i univerzalnog robotskog radnika koji može da ode na gotovo bilo koje radno mesto i samostalno obavlja sve što radi čovek i dalje postoji velika tehnološka i ekonomska razlika.

Koliko je onda ozbiljna Regerova prognoza?

Najkorisnije je razdvojiti tri različita scenarija.

Ako Reger tvrdi da će tokom naredne dve do pet godina roboti demonstrirati sposobnost obavljanja veoma velikog broja fizičkih zadataka, takav scenario više nije teško zamisliti. Stvarni industrijski testovi pokazuju da humanoidni roboti već izlaze iz laboratorija.

Ako se njegova tvrdnja tumači tako da će roboti za dve do pet godina moći pouzdano, bezbedno i ekonomski opravdano da obavljaju praktično svaki fizički posao, za takav scenario trenutno nema dovoljno dokaza.

Ako se, pak, izjava tumači kao tvrdnja da će do početka sledeće decenije nestati ljudski fizički rad, ona deluje još manje verovatno.

International Federation of Robotics navodi da danas još nema masovne upotrebe humanoidnih robota, da se serijska proizvodnja tek priprema i da mnoga područja njihove primene tek treba dokazati u praksi. Organizacija takođe procenjuje da se masovno korišćenje univerzalnih humanoidnih kućnih pomoćnika ne očekuje u kratkom ili srednjem roku.

To je prilično velika razlika u odnosu na ideju da će za nekoliko godina praktično svaki fizički zadatak preći na mašine.

Šta je najvažnije da zapamtite

Razvoj Physical AI sistema i humanoidnih robota treba shvatiti ozbiljno. Figure već ima iskustvo sa robotima na aktivnoj proizvodnoj liniji BMW-a. NEURA prima rezervacije za 4NE1 Gen 3.5 i istovremeno ulaže u širenje proizvodnje, dok veliki industrijski partneri planiraju korišćenje humanoidnih robota u svojim pogonima.

To više nije tema ograničena na naučnu fantastiku i laboratorijske prototipove. Ali iz toga ne proizlazi da će za dve do pet godina nestati ljudski fizički rad.

Mnogo realniji scenario do početka sledeće decenije jeste brže širenje automatizacije, veći broj robota u fabrikama i skladištima i postepeno preuzimanje pojedinačnih fizičkih zadataka.

Poslovi u nepredvidivim sredinama — zanati, građevina, održavanje, terenski servis i deo zdravstvenih i uslužnih zanimanja — verovatno će se automatizovati sporije, ali ni oni nisu trajno imuni na tehnološke promene. Zbog toga Regerovu izjavu ne treba ni potpuno odbaciti ni shvatiti doslovno. Pravac razvoja robotike jeste ozbiljan. Tvrdnja da će za dve do pet godina praktično nestati ljudski fizički rad za sada je mnogo teže odbranjiva.

Pitanja i odgovori

Da li će roboti zaista preuzeti sav fizički rad za dve do pet godina?

Ne, trenutno nema dovoljno dokaza da će roboti u tako kratkom roku moći pouzdano, bezbedno i ekonomski opravdano da zamene ljude u svim vrstama fizičkog rada. Mnogo je realnije brzo preuzimanje pojedinačnih zadataka u fabrikama, logistici i drugim relativno kontrolisanim okruženjima.

Šta je Physical AI?

Physical AI je povezivanje veštačke inteligencije sa robotom ili drugom fizičkom mašinom. Takav sistem koristi kamere, senzore i AI modele da razume okolinu, planira pokrete, manipuliše predmetima i prilagođava se promenama u stvarnom prostoru.

Da li humanoidni roboti već rade u pravim fabrikama?

Da, postoje stvarne industrijske primene i testiranja. Figure navodi da je Figure 02 radio na aktivnoj proizvodnoj liniji BMW-a, zabeležio više od 1.250 sati rada i učestvovao u proizvodnji više od 30.000 vozila BMW X3.

Da li humanoidni roboti mogu da rade samo jedan ili dva sata?

Ne, to više nije tačno kao opšta tvrdnja. Figure za Figure 03 navodi oko pet sati rada pri punim performansama, dok pojedini sistemi koriste brzo punjenje, automatsko punjenje ili zamenu baterija kako bi produžili vreme upotrebe.

Koji fizički poslovi su najviše izloženi automatizaciji?

Najizloženiji su poslovi koji se često ponavljaju i odvijaju u predvidivom okruženju. To uključuje deo proizvodnje, skladišne logistike, pakovanja, sortiranja, paletizacije i internog transporta.

Da li su vodoinstalateri, električari i automehaničari bezbedni od robota?

Ne potpuno, ali je njihova potpuna zamena znatno teža od automatizacije ponavljajućeg fabričkog posla. Takva zanimanja zahtevaju dijagnostiku, improvizaciju, finu motorike i rad u okruženjima koja se teško mogu unapred standardizovati.

Koliko danas košta napredni humanoidni robot?

Cena zavisi od proizvođača i modela. NEURA za 4NE1 Gen 3.5 trenutno navodi procenjenu cenu od 98.000 evra za jedan do 19 primeraka i 60.000 evra po jedinici pri narudžbinama od najmanje 20 robota, bez poreza i transporta.

Kako će humanoidni roboti uticati na radnike u Srbiji?

Uticaj će verovatno biti postepen i veoma različit od sektora do sektora. Velike fabrike i logistički sistemi mogu ranije da opravdaju ulaganje u naprednu robotiku, dok će male radionice, servisi, građevinske ekipe i poslovi na terenu znatno duže zavisiti od ljudske prilagodljivosti i stručnosti.