Rad u proizvodnji za ljude postaje sve naporniji. Radni koraci postaju brži, proizvodi raznovrsniji. Istovremeno se mora proizvesti više robe, kako bi se snabdela rastuća svetska populacija. Roboti i koboti mogu radnicima da pruže dragocenu podršku i da ih rasterete. Kada robot sam razradi rešenja za svoje zadatke i zna šta će čovek sledeće da uradi, može ga podržati na najbolji mogući način, bezbedno sarađujući sa njim.
Autonomni sistemi sve više dobijaju na značaju kada se radi o zadacima koji su za ljude ili suviše opasni, ili suviše teški i monotoni. Sistemi reaguju na događaje u svom okruženju i donose odgovarajuću odluku: Oni samostalno zapažaju, uče, razmišljaju i deluju, i inteligentno reaguju na nepredviđene promene u okruženju.
Autonomni sistemi nude veliki potencijal takođe i za kolaborativnu robotiku. Na primer, na osnovu naučenog iskustva oni mogu da predvide šta će radnik sledeće učiniti i u skladu sa tim kontrolisati svoje pokrete. Ovo predviđanje kretanja čini saradnju sigurnijom i efikasnijom.
Ukoliko je autonomni robot upoznat sa željenim krajnjim stanjem, on može pomoću odgovarajuć́ih algoritama veštačke inteligencije (AI) sam da izvrši sve radne korake koji su neophodni za rešavanje zadatka. Pored učenja potkrepljivanjem, koristimo i biološki inspirisanu AI: Ova efikasna i specijalizovana AI (veštačka inteligencija) je inspirisana inteligencijom mrava, pčela i drugih insekata.
Da bi se omogućile ove i druge inteligentne sposobnosti robota, kao što su pakovanje kutija ili procena težine, AI se može podučavati pomoću virtuelno generisanih skupova podataka. Takođe se koristi i Sim2Real Learning – učenje u simulacijama ili hibridnim sistemima i izvršavanje naučenog na realnom robotu.