Von GenAI zu Agentic AI: Erstellen Sie Ihre Roadmap für die industrielle Transformation
In den letzten 18 Monaten hat das Thema ‘Generative KI’ jede Strategiesitzung auf C-Level dominiert. Aber was, wenn das bereits das alte Thema ist?
Im Energie- und Industriesektor verlagert sich die Diskussion schnell von GenAI zu Agentic AI. Dabei handelt es sich nicht nur um ein inkrementelles Update, sondern um ein neues Paradigma, das sich von der einfachen Ergänzung von Aufgaben hin zur völligen Neuerfindung von Kernprozessen in der Industrie bewegt.
Für Führungskräfte lautet die Frage nun wie Sie einen Fahrplan für diese neue Transformation erstellen können.
Dies war das zentrale Thema unseres jüngsten exklusiven Treffens für Führungskräfte in Houston, “Shaping AI strategy in Energy & Industry”. Der Konsens im Saal war eindeutig: 92% der Führungskräfte im Energiesektor glauben, dass Unternehmen, die KI einsetzen, einen Wettbewerbsvorteil entwickeln werden , die in den kommenden Jahren eine Wertschöpfung von schätzungsweise $390B-$550B erschließt.
Es steht viel auf dem Spiel, und die führenden Unternehmen machen bereits mutige Schritte. Wir sehen Unternehmen wie ExxonMobil, die Pionierarbeit bei autonomen Bohrungen leisten, BP, das digitale Zwillinge für die Wartung einsetzt, und Chevron, das prädiktive KI und Drohnen nutzt.
Aber das ist erst der Anfang.
Warum der Energiesektor bereit für eine KI-Revolution ist
Auf der Grundlage unserer Arbeit haben wir fünf wichtige ”treibende Faktoren” identifiziert, die diese Branche zu einem perfekten Kandidaten für die Einführung von KI machen:
Das neue KI-Lexikon: Von GenAI zu AgenticAI
Um diesen Wandel und seinen Wert zu erfassen, ist es entscheidend, die Entwicklung der Technologie zu verstehen.
- Traditionelle KI verwendet data zum Interpretieren, Analysieren und Vorhersagen (z.B. Vorhersage von Geräteausfällen).
- GenAI nutzt das bestehende data, um völlig neue Inhalte zu produzieren (Erstellung einer Sicherheitsrisikobewertung für ein neues Verfahren).
- Und nun ist ein neues Konzept aufgetaucht: KI-Agenten. Also, was ist ein KI-Agent? Es ist ein System, das seine Umgebung wahrnehmen, Entscheidungen treffen und handeln kann, um Aufgaben zu erfüllen.
Bei KI geht es um Anwendungsfälle. Bei AgenticAI geht es darum, Prozesse neu zu erfinden.
Während GenAI einem Ingenieur bei der Durchführung einer Aufgabe hilft (z. B. bei der Analyse eines Berichts), ist ein AI Agent kann einen gesamten Arbeitsablauf orchestrieren. Es kann eine Anomalie in der Pipeline erkennen, das richtige Team benachrichtigen und einen Arbeitsauftrag generieren - und das alles bei gleichzeitiger Interaktion mit mehreren Altsystemen.
Von der Theorie zur industriellen Wirkung
Deshalb glaube ich, dass wir an der Schwelle zu einem völlig neuen data-Paradigma stehen. Diese KI-Assistenten speichern Informationen nicht einfach nur in Silos, sie synthetisieren sie. Sie verknüpfen den Ton unserer Nachrichten mit unseren früheren Entscheidungen, unsere kreativen Entwürfe mit unserem Surfverhalten, unsere Stimme mit unserer Herzfrequenz. Die Grenze zwischen dem Werbeumfeld und dem menschlichen Umfeld beginnt sich aufzulösen.
Vom Targeting zum Verstehen
Wir setzen diese innovativen GenAI- und Agentic-Lösungen bereits für führende Energie- und Industrieunternehmen ein. Hier sind einige Beispiele aus der Praxis:
- GenAI für die Prozesssicherheit: Für einen Hersteller nahtloser Rohre haben wir ein GenAI-Tool entwickelt, um vollständigere und zuverlässigere Risikobewertungen zu erstellen. Die aktuelle RA data ist oft isoliert und unvollständig. Unsere Lösung harmonisiert RA-Raster und nutzt standortübergreifendes Lernen, um auf fehlende Risiken hinzuweisen. Die Ergebnisse: Es wurden +15% fehlende Aufgaben und +37% fehlende Risiken identifiziert, wobei 92% von den HSE-Teams als relevant eingestuft wurden.
- GenAI für die Verfahrenstechnik: Wir haben ein Tool entwickelt, das GenAI verwendet, um Arbeitsabläufe für Rohrleitungs- und Instrumentierungsdiagramme zu digitalisieren, zu interpretieren und zu automatisieren. Diese Lösung extrahierte erfolgreich strukturierte data aus über 30 P&IDs und beantwortete präzise komplexe technische Fragen, wodurch ein Prozess beschleunigt wurde, der langsam und anfällig für menschliche Fehler war.
- Agentische KI für Operationen: Zur Bewältigung komplexer Glasfaserausfälle haben wir ein Agentic-Tool entwickelt, um die Lösung zu beschleunigen. Die Operatoren hatten mit Tickets zu kämpfen, die mehr als 400 Zeilen an Kommentaren enthalten konnten. Der KI-Agent automatisiert nun die Ticketanalyse, fasst komplizierte Fälle zusammen und hebt die wichtigsten Informationen hervor. Dies führte zu einer Verringerung der Zeit für die Ticketanalyse um 75% und zu potenziellen jährlichen Einsparungen von etwa $5M.
- Höhere Qualifikation der Arbeitskräfte: Technologie allein ist nicht genug. Bei einem weltweit führenden E&P-Unternehmen haben wir durch einen Hackathon, gezielte Masterclasses, prompte Herausforderungen und funktionale Workshops dazu beigetragen, GenAI in Schwung zu bringen. Durch die Konzentration auf reale Anwendungsfälle, wie die Zusammenfassung von Markttrends oder die Vorbereitung eines Handelsausschusses, erreichten wir eine Teilnahmequote von 94% und eine Zufriedenheit von 91%.
Wie Sie Ihre KI-Reise beginnen oder beschleunigen können
Jedes Unternehmen befindet sich an einem anderen Punkt auf seiner KI-Reife-Reise. Der richtige nächste Schritt hängt davon ab, wo Sie heute stehen.
Die Führungskräfte, die heute damit beginnen, ihre Prozesse abzubilden und ihre Roadmaps zu erstellen, werden in den kommenden Jahren Effizienz, Sicherheit und Wert neu definieren.
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– Ghadi Hobeika, Managing Partner, CEO Artefact Nordamerika
– Julien Stalla-Bourdillon, Data & AI Partner, Branchenführer
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– Juliette Campbell, Data & AI-Berater
