Inteligența artificială a depășit cu mult stadiul experimental. Sondajul Avnet Insights 2026 confirmă ceea ce mulți specialiști din sectorul electronic constată deja: AI este acum integrată în produse disponibile pe piață, iar adoptarea acesteia se accelerează în întreaga regiune EMEA.
La nivel global, 56% dintre ingineri declară că livrează produse echipate cu AI, ceea ce reprezintă o creștere de 33% față de anul precedent. În regiunea EMEA, tendința este evidentă, deși adoptarea variază în funcție de maturitatea pieței și de orientarea industrială. Ceea ce rămâne constant, însă, este faptul că AI remodelează nu doar proiectarea produselor, ci și așteptările față de ecosistemul de distribuție.
De la dovada de concept la realitatea producției
Integrarea AI a trecut de la proiecte-pilot izolate la implementări la scară de producție. Inginerii combină tot mai mult AI la marginea rețelei (Edge AI) și învățarea automată pentru a obține funcționalități extinse, performanță mai ridicată și eficiență sporită la nivel de sistem. Aproape toți respondenții (96%) se așteaptă ca instrumentele bazate pe AI să influențeze semnificativ dezvoltarea produselor în următorii trei până la cinci ani.
Pe măsură ce sistemele AI se extind, cresc și complexitatea proiectării și a aprovizionării. Procesoarele de înaltă performanță, modulele avansate de conectivitate, senzorii inteligenți și densitatea mai mare a memoriei devin cerințe standard. În același timp, inginerii trebuie să abordeze provocările practice identificate în sondaj: calitatea datelor, integrarea cu lanțurile de instrumente existente și controlul costurilor.
Această schimbare are implicații directe asupra distribuției.
Rolul tot mai important al distribuției
Distribuția a fost evaluată, în mod tradițional, pe baza disponibilității produselor, a prețurilor și a logisticii. Într-un mediu definit de AI, aceste elemente fundamentale rămân esențiale, dar nu mai sunt suficiente.
Proiectele bazate pe AI necesită:
- Vizibilitate mai bună asupra foilor de parcurs ale componentelor;
- Validare tehnică în ecosisteme mai extinse;
- Acces rapid la kituri de evaluare și platforme de dezvoltare;
- Planificare pe termen lung a ciclului de viață pentru sisteme complexe.
Pe măsură ce AI intră în producție, considerentele operaționale devin la fel de importante. Învățarea continuă și întreținerea au fost identificate de 54% dintre respondenți ca preocupări cheie legate de producție, în timp ce sustenabilitatea rămâne o prioritate pentru 43%.
Aceste constatări reflectă o realitate mai amplă: sistemele AI sunt dinamice. Ele evoluează în timp și necesită actualizări de firmware, reantrenarea modelelor pe baza datelor și integrarea în infrastructuri conectate. Prin urmare, partenerii de distribuție trebuie să asigure nu doar aprovizionarea inițială, ci și gestionarea continuă a ciclului de viață.
Inteligența din interiorul lanțului de aprovizionare
AI transformă, de asemenea, operațiunile interne de distribuție.
Analiza predictivă, algoritmii de prognozare a cererii și instrumentele inteligente de gestionare a stocurilor îmbunătățesc capacitatea de reacție a lanțului de aprovizionare. Într-un mediu de piață în care procesele de proiectare se accelerează, iar așteptările clienților cresc, capacitatea de a anticipa fluctuațiile cererii devine tot mai valoroasă.
Platformele digitale bazate pe AI îmbunătățesc experiența clientului prin:
- Recomandarea unor componente complementare în etapa de selecție pentru proiectare;
- Îmbunătățirea preciziei căutării prin filtrare semantică și contextuală;
- Analizarea modelelor istorice de achiziție pentru optimizarea poziționării stocurilor.
Aceste capabilități reduc fricțiunile din procesul de proiectare și scurtează ciclurile de dezvoltare – ambele aspecte fiind esențiale pe măsură ce produsele bazate pe AI trec mai rapid de la concept la piață.
AI la marginea rețelei și sisteme multimodale
Rezultatele sondajului evidențiază adoptarea tot mai largă a arhitecturilor AI multimodale, care combină AI la marginea rețelei cu modele de învățare bazate pe cloud. Această evoluție creează noi cerințe tehnice de-a lungul lanțului valoric.
Implementările la marginea rețelei necesită procesoare eficiente energetic, conectivitate cu latență redusă și management termic robust. Proiectanții trebuie să găsească un echilibru între performanță, sustenabilitate și conformitatea cu reglementările – în special pentru piețele europene.
Partenerii de distribuție joacă un rol esențial în alinierea acestor cerințe tehnice cu strategiile practice de aprovizionare. Colaborarea dintre furnizorii de circuite integrate, furnizorii de software și integratorii de sisteme devine esențială pentru evitarea blocajelor și asigurarea compatibilității.
În acest context, distribuția devine un factor cheie în coordonarea ecosistemului.
Sustenabilitate și scalare responsabilă
Pe măsură ce adoptarea AI se accelerează, considerentele legate de sustenabilitate devin tot mai importante. Consumul de energie, eficiența sistemului și gestionarea ciclului de viață al componentelor trebuie integrate încă de la început în deciziile de proiectare.
Inginerii din regiunea EMEA abordează scalarea AI cu un optimism prudent, echilibrând inovația cu disciplina operațională. Distribuția poate consolida această abordare prin promovarea arhitecturilor eficiente energetic, susținerea ciclurilor de viață extinse ale produselor și asigurarea transparenței în rețelele de aprovizionare.
Capacitatea de a combina optimizarea performanței cu responsabilitatea față de mediu va influența poziționarea competitivă atât în sectoarele industriale, cât și în cele comerciale.
Privind spre viitor
Concluziile Avnet Insights 2026 indică o traiectorie clară: AI devine un element standard în dezvoltarea produselor. Pe măsură ce adoptarea se extinde, diferența dintre inovația digitală și execuția lanțului de aprovizionare se va estompa.
Companiile de distribuție care integrează inteligența atât în operațiunile proprii, cât și în modelele de interacțiune cu clienții vor fi cel mai bine poziționate pentru a susține această transformare.
Următoarea fază a adoptării AI nu se rezumă la algoritmi mai puternici. Este vorba despre scalare fiabilă, sustenabilă și eficientă în cadrul unor ecosisteme industriale complexe.
În acest context, distribuția nu mai este un intermediar pasiv. Ea contribuie strategic la viteza și succesul cu care inovația bazată pe AI ajunge pe piață.
Autor:
Dan Ford,
VP Sales and Services EMEA,
Farnell Global
Glosar de termeni
Edge AI / AI la marginea rețelei – Utilizarea algoritmilor AI direct pe dispozitive locale sau aproape de sursa datelor, nu exclusiv în cloud. Această abordare reduce latența, consumul de date și dependența de conexiuni permanente.
Învățare automată / machine learning – Ramură a AI prin care sistemele învață din date și își îmbunătățesc performanța în timp, fără a fi programate explicit pentru fiecare situație.
Arhitecturi AI multimodale – Sisteme AI care combină mai multe tipuri de date sau surse de informații, precum imagini, sunet, text, date de la senzori sau informații din cloud.
Analiză predictivă – Metodă de analiză a datelor care ajută la anticiparea unor evoluții viitoare, precum fluctuațiile cererii, riscurile din lanțul de aprovizionare sau necesarul de stocuri.
Lanț valoric – Ansamblul etapelor prin care un produs sau serviciu capătă valoare, de la proiectare și aprovizionare până la producție, distribuție, suport și gestionarea ciclului de viață.
Lanț de aprovizionare – Rețeaua de furnizori, distribuitori, producători și procese logistice prin care componentele și produsele ajung de la sursă la clientul final.
Ciclu de viață al componentelor – Perioada în care o componentă este disponibilă, suportată și utilizabilă în proiecte, de la lansare până la retragerea de pe piață sau înlocuirea cu o generație nouă.
Foile de parcurs ale componentelor – Planuri de dezvoltare care indică direcția viitoare a unei familii de componente: generații noi, disponibilitate, suport, eventuale actualizări sau retrageri din producție.
Filtrare semantică și contextuală – Metodă de căutare care nu se bazează doar pe cuvinte exacte, ci și pe sensul termenilor și pe contextul tehnic al solicitării.