Najnowsze informacje o AI w kontroli jakości: gdzie branża naprawdę jest w 2026 roku

Kiedy mówi się o sztucznej inteligencji w przemyśle spożywczym, rozmowa zwykle schodzi na wizję maszynową i detekcję ciał obcych. Tymczasem najnowsze badania pokazują, że AI w produkcji ląduje przede wszystkim gdzie indziej — w dziale jakości. I że dzieje się to szybciej, niż nadążają decyzje zarządów.

Trzecia edycja badania Pulse of Quality in Manufacturing, obejmująca producentów z USA, Wielkiej Brytanii i Niemiec, wskazuje, że 47% producentów wykorzystuje dziś AI w procesach jakościowych — wobec 33% rok wcześniej. Kolejne 43% planuje wdrożenie w ciągu dwóch lat, a 71% organizacji zamierza zwiększyć inwestycje w jakość w 2026 roku.

Jakość jest przy tym najczęstszym zastosowaniem AI w produkcji w ogóle — odpowiada za połowę wdrożeń. Ale entuzjazm nie przekłada się na skalę: choć deklarowana adopcja AI w produkcji wzrosła w dwa lata z 53% do 72%, jedynie 10% producentów wyszło poza etap pilotaży.

Powód rosnącego zainteresowania jakością widać w innej liczbie z tego samego badania. Braków kadrowych lub kompetencyjnych doświadcza 78% respondentów, a 85% ocenia, że te braki negatywnie wpływają na jakość produktu. To nie jest fascynacja technologią. To szukanie sposobu na wykonanie tej samej pracy mniejszym zespołem.

Luka, o której branża mówi najmniej

Najciekawsze dane pochodzą z badania przeprowadzonego bezpośrednio w tej grupie zawodowej. TraceGains, dostawca rozwiązań compliance dla branży spożywczej, opublikował w lipcu 2026 roku wyniki ankiety wśród 423 specjalistów ds. jakości, bezpieczeństwa żywności, R&D i compliance z całego świata. Formalne inicjatywy AI zadeklarowało 41% organizacji.

Zestawmy to z danymi o zachowaniach pracowników. Z badania Gartnera wynika, że ponad 57% pracowników korzysta z prywatnych kont narzędzi generatywnej AI do celów służbowych, a 33% przyznaje, że wprowadza do publicznych lub niezatwierdzonych narzędzi wrażliwe informacje firmowe.

Różnica między tymi liczbami to jest realny stan rzeczy w wielu działach jakości. Firma nie ma polityki, nie ma narzędzia i nie ma stanowiska w tej sprawie — a specyfikacje klientów, dokumentacja reklamacyjna i treści objęte umowami o poufności i tak trafiają do darmowych czatów, bo ktoś ma termin na jutro.

Badanie TraceGains wskazuje też, co blokuje formalne wdrożenia. Obawy o dokładność i wiarygodność AI wskazało 30% respondentów, brak zabezpieczeń klasy korporacyjnej — 25%.To są dwa konkretne pytania, a nie ogólny sceptycyzm. Czy mogę zaufać odpowiedzi? I co dzieje się z moimi danymi?

QENSA: agent, który pracuje dla Państwa działu jakości

Zbudowaliśmy QENSĘ jako odpowiedź na obie te obawy — dla działów jakości firm produkcyjnych, w tym spożywczych.

Punktem wyjścia jest wiedza firmy. Procedury, instrukcje stanowiskowe, specyfikacje, raporty, checklisty i dokumentacja reklamacyjna w jednym miejscu, z możliwością zadania pytania w języku naturalnym. Odpowiedź zawsze wskazuje dokument i sekcję źródłową — bo odpowiedź bez źródła nadaje się do rozmowy, ale nie do dokumentacji jakościowej. To jest bezpośrednia odpowiedź na pytanie o wiarygodność: nie prosimy, żeby zaufać modelowi, tylko pokazujemy, skąd wzięła się odpowiedź.

Wszystko, co jest w systemie, można wpiąć do jednej rozmowy. To nie czat obok systemu, tylko czat nad całą jego zawartością: w jednym oknie da się zestawić specyfikację surowca z instrukcją, dołączyć historię CAPA dla podobnej niezgodności, dorzucić certyfikat dostawcy i zapytać o rozbieżności — bez przeklejania fragmentów między folderami.

Dokumenty przychodzące trafiają pod nadzór automatycznie. Świadectwa jakości (COA), certyfikaty, deklaracje zgodności i pozostałe dokumenty od dostawców są porządkowane, weryfikowane wobec obowiązujących specyfikacji i objęte kontrolą terminów ważności — system sam sygnalizuje zbliżające się wygaśnięcia. Nieaktualny certyfikat dostawcy to jedna z najczęstszych niezgodności w audytach GFSI i jedna z najbardziej frustrujących, bo wynika nie z braku kompetencji, tylko z braku czasu na pilnowanie kilkuset dat naraz.

Etykiety i listy przewozowe są sprawdzane automatycznie — zgodność treści etykiety ze specyfikacją i wymaganiami znakowania, kompletność dokumentów transportowych i ich zgodność z dostawą. Że to obszar wrażliwy, potwierdzają polskie kontrole: w badaniu IJHARS z II kwartału 2025 roku największy odsetek nieprawidłowości, 30% wszystkich zakwestionowanych partii, dotyczył właśnie znakowania.

Agent obserwuje też otoczenie zewnętrzne. QENSA zna rejestr surowców, kraje pochodzenia i listę dostawców zakładu, i na tej podstawie śledzi powiadomienia RASFF oraz komunikaty GIS, IJHARS i Głównego Inspektoratu Weterynarii. Kiedy pojawia się zgłoszenie dotyczące surowca, kraju pochodzenia lub dostawcy obecnego w Państwa łańcuchu, system sygnalizuje to bez pytania. Skala tej pracy rośnie: w 2025 roku unijna sieć ACN obsłużyła rekordowe 10 490 powiadomień, o 11% więcej niż rok wcześniej, przy czym liczba powiadomień alarmowych wzrosła o 14%.

Gdy pojawia się niezgodność, system podaje kontekst. Inteligentna CAPA zbiera podobne przypadki z historii, wcześniej podjęte działania korygujące i powiązaną dokumentację produktu. Dział jakości pracuje na pełnej historii organizacji, a nie na pamięci obecnego zespołu — łącznie z przypadkami sprzed zmian kadrowych. Przy 78% firm zgłaszających braki kadrowe to nie jest funkcja drugorzędna.

Cykl zamyka dokumentacja. Szkice raportów z kontroli, podsumowania audytów, zestawienia reklamacji, listy działań — system nie zaczyna od pustej kartki, tylko od danych zebranych wcześniej.

To nie są osobne moduły sprzedawane w pakietach. Alert z RASFF-u dotyczy surowca, którego specyfikacja jest już w systemie, od dostawcy, którego certyfikaty są tam nadzorowane, i prowadzi do CAPA opartej na historii tego samego zakładu. Wartość bierze się z połączeń, nie z pojedynczych funkcji.

Zostaje druga obawa z badania — bezpieczeństwo danych. Odpowiadamy na nią wprost:*dane Państwa firmy nie są wykorzystywane do trenowania modeli językowych. Dokumentacja, specyfikacje i dane dostawców pozostają Państwa własnością. To pierwsze pytanie, jakie należy zadać dostawcy dowolnego narzędzia AI — również poza QENSĄ.

Najlepszym sposobem na ocenę takiego narzędzia jest sprawdzenie go w praktyce, na własnych procedurach i instrukcjach.

Założenie konta na stronie qensa.org jest darmowe, a z kodem QENSA30 zyskają Państwo pełny dostęp do wszystkich funkcji systemu na okres miesiąca co pozwoli bez problemu zapoznać się z systemem.