Ponad 44 proc. firm energetycznych traktuje sztuczną inteligencję jako integralny element działalności, a 60 proc. z nich osiąga zwrot z inwestycji w AI przekraczający 10 proc. – wynika z raportu KPMG „Intelligent energy. A blueprint for creating value through AI-driven transformation„. Mimo rosnącego zainteresowania technologią, jej szersze zastosowanie hamują problemy z jakością danych, niedobory kompetencji oraz złożoność przepisów.
Aż 92 proc. liderów branży energetycznej uznaje wdrożenie sztucznej inteligencji za kluczowe źródło przewagi konkurencyjnej. Firmy wykorzystują AI do automatyzacji procesów, poprawy jakości decyzji, zarządzania ryzykiem oraz realizacji celów ESG. Najczęstsze zastosowania obejmują optymalizację pracy sieci, automatyzację utrzymania infrastruktury, analizę danych w czasie rzeczywistym oraz predykcyjne zarządzanie kosztami i emisjami.
Obecnie 56 proc. organizacji prowadzi projekty pilotażowe z wykorzystaniem AI, ale tylko 13 proc. posiada wewnętrzne centra kompetencyjne umożliwiające skalowanie rozwiązań. Mimo tych ograniczeń, 79 proc. respondentów zadeklarowało poprawę efektywności operacyjnej, a 74 proc. firm zauważa pozytywny wpływ AI na wzrost przychodów.
Dane, budżet i regulacje – główne bariery rozwoju
Największą przeszkodą we wdrażaniu sztucznej inteligencji pozostaje niska jakość danych, na którą wskazuje 58 proc. badanych. Kolejne bariery to złożoność przepisów (38 proc.) oraz ograniczenia budżetowe (37 proc.). Niespójność formatów i brak standardów jakości danych uniemożliwiają pełne wykorzystanie potencjału technologii.
„Stosowanie sztucznej inteligencji przynosi największe korzyści tam, gdzie są dostępne wysokiej jakości dane. Polskie przedsiębiorstwa energetyczne są coraz bardziej otwarte na pilotażowe wdrożenia, ale pełne skalowanie technologii nadal hamowane jest przez niedostateczną jakość danych i niedobory kompetencji analitycznych. W najbliższych latach priorytetowe powinno być rozwijanie infrastruktury danych oraz budowa zespołów, które potrafią połączyć wiedzę technologiczną z rozumieniem realiów sektora” – komentuje Andrzej Gałkowski, Partner, Head of AI w KPMG w Polsce i Europie Środkowo-Wschodniej.
Chmura i hybrydowe rozwiązania jako fundament transformacji
Firmy energetyczne koncentrują się na budowie elastycznej infrastruktury opartej na rozwiązaniach chmurowych – 64 proc. z nich deklaruje funkcjonowanie w modelu korporacyjnej chmury lub rozwiązań hybrydowo-chmurowych. To odpowiedź na rosnące potrzeby związane z przetwarzaniem dużych wolumenów danych oraz zapewnieniem skalowalności systemów AI.
Sustainability priorytetem mimo wyzwań
W kontekście transformacji energetycznej 63 proc. respondentów wskazuje, że równoważenie wdrożeń AI z celami zrównoważonego rozwoju jest trudne. Jednocześnie 71 proc. traktuje kwestie sustainability jako strategiczny priorytet, nawet ważniejszy niż samo wdrażanie technologii. Mimo to organizacje nie rezygnują z inwestycji – 96 proc. firm przeznacza środki na projekty rozwojowe, nie oczekując natychmiastowego zwrotu.
„Wdrożenie sztucznej inteligencji w sektorze energetycznym wciąż napotyka na istotne bariery strukturalne. Z punktu widzenia prawa wyzwaniem jest brak precyzyjnych regulacji dotyczących zastosowań AI w infrastrukturze krytycznej, co rodzi niepewność po stronie inwestorów i operatorów. Mimo to kierunek zmian wydaje się obiecujący – zarówno unijny AI Act, jak i przygotowywana Strategia Cyfryzacji Polski do 2035 r. zapowiadają ułatwienia w zakresie standaryzacji, interoperacyjności oraz bezpiecznego wdrażania rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji” – podkreśla Anna Szczodra, Partner współzarządzający w KPMG Law, radca prawny, Lider doradztwa dla branży energetycznej w Polsce i EMA, KPMG w Polsce.
Sztuczna inteligencja staje się kluczowym narzędziem wspierającym transformację energetyczną. Przedsiębiorstwa, które inwestują w AI w obszarach takich jak predykcyjne utrzymanie infrastruktury, optymalizacja bilansowania mocy czy dynamiczne prognozowanie zapotrzebowania, już dziś osiągają wymierne korzyści w postaci zwiększonej efektywności operacyjnej i ograniczenia strat. Skoordynowane działania technologiczne, organizacyjne i regulacyjne zdecydują o tym, czy sztuczna inteligencja przyniesie sektorowi energetycznemu realną, długofalową wartość w drodze do neutralności klimatycznej i bezpieczeństwa dostaw energii.
