Royal Swinkels

De opkomst van physical AI: Europa’s kans om te leiden


Robots die zelfstandig leren, zich aanpassen en samenwerken: Europa moet nú handelen om de leiding te nemen.


In het kort:

  • Physical AI maakt flexibele, zelflerende robots mogelijk die industrieën en banen transformeren.
  • Europa’s bestaande data biedt een unieke voorsprong, maar snelle actie is nodig om voorop te blijven.
  • Creativiteit, empathie en innovatie worden de meest waardevolle menselijke vaardigheden nu AI repetitieve taken overneemt.

Stel je robots voor die niet alleen bevelen opvolgen, maar zelfstandig leren, zich aanpassen en samenwerken. Dit is geen sciencefiction meer. Het is de opkomst van physical AI, en Europa heeft een kleine kans om de leiding te nemen óf het risico om achterop te raken. Maar leiderschap vraagt meer dan ambitie; het vereist inzicht in de risico’s en adoptiebarrières die deze disruptieve verschuiving met zich meebrengt: veiligheid, compliance en aansprakelijkheid, cybersecurity voor verbonden robots en integratie met bestaande automatiseringssystemen. Dr. Adrian Reisch gaf tijdens EY AI Week een krachtige boodschap af: “Bewezen systemen voldoen niet langer aan hun doel. Physical AI is disruptief en iedereen zal de impact voelen.” Dit is waarom het ertoe doet en wat je nu moet doen.

Wat is physical AI?

De term wordt vaak conceptueel gebruikt, maar wat onderscheidt physical AI van traditionele robotica en AI, en wat zijn de kerncapaciteiten op het gebied van perceptie, behendigheid en autonomie? In essentie combineert physical AI robotica, sensortechnologie, simulatie en zelflerende besturingssystemen die in de fysieke wereld opereren zonder voortdurende menselijke programmering.

Waarom physical AI het antwoord is

Decennialang vertrouwde industriële automatisering op robuutste, vooraf geprogrammeerde systemen. Die werkten goed voor grootschalige, uniforme productie. Maar de huidige realiteit vraagt om wendbaarheid: kortere productcycli, maatwerkorders en snelle herconfiguratie. Statische robots kunnen dat tempo niet bijbenen.

Physical AI verandert het spel. Robots kunnen zichzelf programmeren, flexibele onderdelen verwerken en zich aanpassen aan nieuwe taken zonder wekenlange her-engineering. Dit betekent:

  • Productie met hoge variatie en lage volumes wordt haalbaar.
  • Insteltijden krimpen drastisch.
  • Robots verplaatsen zich van assemblagelijnen naar service, onderhoud en logistiek.

Europa staat bovendien onder demografische druk: miljoenen vakmensen gaan de komende tien jaar met pensioen. Physical AI is geen optie, maar een strategische noodzaak. Dr. Adrian Reisch: “AI is transformerend en zal ieders leven beïnvloeden. De Verenigde Staten lopen momenteel voorop, vooral bij hyperscalers en grote taalmodellen oftwel GenAI. Ze hebben een aanzienlijke voorsprong en veel meer kapitaal dan wij. Maar Europa heeft een unieke troef: legacy data. We hebben decennia aan ervaring in hoogwaardige engineering, kwalitatieve hoge productie en productgebruik. Door AI te trainen op deze historische data kunnen we krachtige industriële foundation-modellen bouwen. Dit is onze kans en ons unieke verkoopargument.” Maar tijd is cruciaal. China haalt snel in. Hoewel zij niet dezelfde legacy hebben, investeren ze zwaar in het ontwerpen, produceren en uitrollen van nieuwe producten, waardoor ze veel sneller data genereren dan wij. Europa’s kans ligt in het benutten van deze legacy data om industriële AI-modellen te bouwen. Tegelijkertijd staan we voor een demografische verschuiving: babyboomers gaan met pensioen en we moeten meer doen met minder mensen. Voor Europese bedrijven is physical AI onvermijdelijk: het gaat om producten sneller op de markt brengen, meer bereiken met minder middelen en inspelen op trends zoals autonoom rijden, softwaregedefinieerde productie en humanoïd robots.

Onze drang naar perfectie kan vooruitgang juist in de weg staan.

Het hockeystickmoment

Kijk naar de cijfers. Het aantal patentaanvragen op het gebied van AI, robotica, IoT en extended reality is geëxplodeerd. De nauwkeurigheidsscores van GenAI zijn in slechts 18 maanden gestegen van 3,3 naar meer dan 40. Humanoïde robots? Analisten* voorspellen een jaarlijkse groei van 60%, tot 650 miljoen eenheden in 2050. Serieproductie van humanoïde robots wordt binnen twee tot vier jaar verwacht. Kosten zullen dalen. Adoptie zal versnellen. Als je wacht, ben je bezig met inhalen terwijl concurrenten talent, platforms en marktaandeel veiligstellen.

 

Dr. Reisch legt uit wat bedrijven tegenhoudt: “In Europa, vooral in Duitsland, hechten we veel waarde aan betrouwbaarheid en kwaliteit, vaak perfectioneren we oplossingen voordat we ze implementeren. Hoewel deze zorgvuldige aanpak voordelen heeft, kan het ons vertragen. Om concurrerend te blijven, moeten we wendbaarheid omarmen: bouw een oplossing die voor 80% werkt met 20% van de inspanning, en verbeter daarna iteratief. Enige imperfectie accepteren is essentieel; bedrijven zoals Tesla slagen door vroeg te lanceren en onderweg te verfijnen. Onze drang naar perfectie kan vooruitgang juist in de weg staan.”

 

Robotics-as-a-service

Dr. Reisch: “Ik raad aan om EY’s motto te omarmen: shape the future with confidence. Als je niet zelf de regie neemt over je toekomst, doet iemand anders het. Verenigd is Europa de grootste economie ter wereld, en Duitsland staat nog steeds op de derde plaats wereldwijd. We hebben alle middelen die we nodig hebben; we moeten alleen handelen.” Een overtuigend voorbeeld komt van een servicebedrijf dat industriële installaties onderhoudt. Traditioneel groeit hun omzet lineair: meer contracten vereisen meer medewerkers, met marges van ongeveer 10–15%. Met robotics-as-a-service, zodra de infrastructuur staat, kan één getrainde robot direct opschalen naar duizenden. Marges vermenigvuldigen zich met vier of vijf, en groei wordt exponentieel. Dit is geen theorie: het gebeurt nu.

 

Waarom robotics-as-a-service zal domineren

Cash is king. Capex-beperkingen zijn realiteit. Abonnementsmodellen winnen: vraag  maar aan Netflix of SaaS-aanbieders.

 

Robotics-as-a-service biedt:

  • Lagere initiële kosten
  • Schaalbare uitrol
  • Continue updates en gedeelde leerervaringen binnen robotvloten

Combineer dit met Europa’s sterke punten in productie zoals precisie, betrouwbaarheid, systeemintegratie en de kans is enorm. Maar alleen als we snel handelen.

 

Disruptie in alle sectoren

Binnen vijf jaar wordt physical AI een integraal onderdeel van ons dagelijks leven en werk. We zien de opkomst van cognitieve robots: humanoïden die zich kunnen aanpassen, leren en zichzelf trainen. Deze robots nemen servicetaken over die steeds moeilijker met menselijk personeel in te vullen zijn, zoals het assembleren van onderdelen in fabrieken, schoonmaken van kantoren, bijvullen van koffiemachines en afvalbeheer. Dr. Adrian Reisch: “In sectoren zoals de zorg zullen humanoïd robots bijvoorbeeld facility management ondersteunen door wasgoed te sorteren en schoon te houden, zodat personeel zich kan richten op gespecialiseerde taken. Deze ontwikkelingen zijn misschien nog niet mainstream in 2026 of 2027, maar ze zullen vóór 2030 realiteit worden.”

 

De impact van physical AI reikt veel verder dan productie. Meer dan de helft van alle toepassingen zal zich uitstrekken over sectoren zoals logistiek, gezondheidszorg, energie en retail. Stel je voor: robothonden die brandblussers inspecteren, drones die pijpleidingen monitoren en humanoïds die assisteren in zorginstellingen. De potentiële markt is enorm, en de transformatie zal zichtbaar zijn in de hele economie.

Voorbereiding begint aan de top: stel een gedurfde visie op en start met lighthouses: kleine, waardegedreven pilots, want transformatie verloopt op twee snelheden.

De menselijke factor

Cultuur verslaat angst: technologie alleen wint niet. Cultuur wel. Dr. Reisch liet zich inspireren door Formule 1 en McLaren-CEO Zak Brown: “Talent is het belangrijkst. Hoewel we in de technologiebranche zitten, zijn het onze mensen die technologie ontwikkelen en creëren.” High performance vraagt om vertrouwen, samenwerking en plezier, niet om angst of schuld. Innovatie bloeit wanneer teams zich veilig voelen om te experimenteren. Physical AI is nieuw terrein. Er is geen draaiboek. Leiders moeten omgevingen creëren waarin nieuwsgierigheid belangrijker is dan voorzichtigheid.

De grootste uitdaging is het veranderen van de collectieve mindset: een cultuur omarmen die falen toestaat, experimenten stimuleert en leren boven perfectie waardeert. Zakendoen en ondernemen kan én moet zowel leuk als succesvol zijn. Snelle vooruitgang komt door falen toe te staan, snel te leren en sneller te itereren. Succes in physical AI hangt ook af van het combineren van diepgaande domeinkennis in productie en engineering met AI-expertise. Dr. Reisch: “Je kunt niet zomaar een ingenieur omvormen tot AI-expert, of andersom; echte vooruitgang vereist multidisciplinaire teams die samenwerken, zelfs als ze verschillende professionele talen spreken.”

Organisaties voorbereiden op deze toekomst begint aan de top. Leiders moeten het voorbeeld geven door te accepteren dat niemand perfect is, behalve machines in hun specifieke taken. Bedrijven moeten op twee snelheden opereren: een duidelijke langetermijnvisie behouden en tegelijkertijd kleine, waardegedreven pilotprojecten (lighthouses) lanceren en voortbouwen op minimum viable products.

Speedboats en strategie

Deze revolutie vraagt om twee snelheden:

  1. Strategisch doel: Definieer je langetermijnvisie. Welke capaciteiten heb je nodig om op te schalen?
  2. Speedboats: Lanceer quick wins die tastbare waarde opleveren. Train robothonden vóór humanoïds. Gebruik GenAI voor voorspellend onderhoud. Bouw momentum op.

Zie het als het plannen van een reis: bepaal je bestemming, teken je route uit, kies je vervoermiddel en neem de juiste crew mee. EY’s AI Lab helpt klanten precies dat te doen: de kunst van het mogelijke tonen en roadmaps ontwerpen die ambitie en actie in balans brengen.

Creativiteit, empathie en innovatie

De tijd gaat snel: ben jij er klaar voor? Physical AI zal industrieën, banen en businessmodellen herijken. Het gaat niet om het vervangen van mensen, maar om ons bevrijden van repetitieve taken. Uiteindelijk worden menselijke kwaliteiten die machines niet kunnen repliceren het belangrijkst: creativiteit, empathie en innovatie. Terwijl AI routinetaken overneemt, kunnen mensen zich richten op wat ons uniek maakt: vaardigheden die alleen maar waardevoller worden. Maar snelheid alleen is niet genoeg. Europa moet de leiding nemen door de juiste fundamenten te leggen:

  • Standaardiseer datamodellen in alle sectoren, bijvoorbeeld productie, servicelogboeken
  • Stimuleer data-uitwisseling tussen sectoren om innovatie te versnellen
  • Investeer in industriële foundation-modellen die schaalbare adoptie mogelijk maken

Een gecoördineerde beleids- en ecosysteembenadering bepaalt wie de platforms definieert, het talent aantrekt en de volgende industriële revolutie leidt.

*Bron: Citigroup-studie


Het EY.ai Lab

In het EY.ai Lab ervaar je praktische workshops op maat voor jouw team, waarbij AI wordt toegepast op kernbedrijfsprocessen. Onder begeleiding van EY-experts verken je praktijkvoorbeelden, leer je praktische methoden en tools, en ontwikkel je oplossingen die zijn afgestemd op jouw behoeften.

EY.ai Lab promotional image


Samenvatting

Physical AI revolutioneert de industrie met zelflerende robots en herdefinieert hoe werk wordt gedaan. Europa’s rijke erfenis van industriële data biedt een unieke voorsprong, maar alleen als leiders snel handelen. Terwijl AI routinetaken overneemt, worden menselijke kwaliteiten zoals creativiteit, empathie en innovatie belangrijker dan ooit. Wie nu in actie komt, bepaalt de platforms, trekt het talent aan en leidt de volgende industriële revolutie.


Over dit artikel

Lees ook

De toekomst van organisaties: mensen centraal in de AI-transformatie

Ontdek hoe leiders menselijkheid centraal houden in een AI-tijdperk. Laat je inspireren om technologie in te zetten voor échte vooruitgang!

Hoe het dataplatform van FrieslandCampina de weg vrijmaakt voor AI-innovaties

Case study: FrieslandCampina's data platform enables AI innovation and drives transformation from reporting to prediction and automation.

Hoe datakwaliteit het verschil maakt in succesvolle AI-toepassingen

Leer hoe je een betrouwbare, organisatorisch inzetbare GenAI-strategie bouwt door datakwaliteit, infrastructuur en verantwoorde implementatie te beheersen.