Von GenAI zu Agentic AI: Erstellen Sie Ihre Roadmap für den industriellen Wandel

In den letzten 18 Monaten hat das Thema "Generative AI" 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 von der einfachen Ergänzung von Aufgaben zu einer völligen Neuerfindung zentraler industrieller Prozesse führt.

Für die Führungskräfte stellt sich nun die Frage , wie sie einen Fahrplan für diesen neuen Wandel erstellen können.

Dies war das zentrale Thema unseres jüngsten exklusiven C-Level-Treffens in Houston, "Shaping AI strategy in Energy & Industry". Der Konsens im Saal war eindeutig: 92 % der Führungskräfte im Energiesektor sind der Meinung, dass Unternehmen, die AI einsetzen, einen Wettbewerbsvorteil entwickeln und in den kommenden Jahren eine Wertschöpfung von schätzungsweise 390 bis 550 Mrd. USD erzielen werden.

Es steht viel auf dem Spiel, und die führenden Unternehmen unternehmen bereits mutige Schritte. Unternehmen wie ExxonMobil leisten Pionierarbeit beim autonomen Bohren, BP nutzt digitale Zwillinge für die Wartung und Chevron setzt auf vorausschauende AI und Drohnen.
Aber das ist erst der Anfang.

Warum der Energiesektor bereit für eine AI ist

Auf der Grundlage unserer Arbeit haben wir fünf wichtige "treibende Faktoren" identifiziert, die diese Branche zum perfekten Kandidaten für die Einführung von AI machen:

Das neue AI : Von GenAI zu AgenticAI

Um diesen Wandel und seinen Wert zu erfassen, ist es entscheidend, die Entwicklung der Technologie zu verstehen.

-Herkömmliche AI nutzt data , um sie zu interpretieren, zu analysieren und vorherzusagen (z. B. Vorhersage von Geräteausfällen).
-GenAI nutzt vorhandene data , um völlig neuartige Inhalte zu erstellen (z. B. die Erstellung einer Sicherheitsrisikobewertung für ein neues Verfahren).
- Und nun ist ein neues Konzept aufgetaucht: AI . Was also ist ein AI ? Es handelt sich um ein System, das seine Umgebung wahrnehmen, Entscheidungen treffen und handeln kann, um Aufgaben zu erfüllen.

Bei AI geht es um Anwendungsfälle. Bei AgenticAI geht es darum, Prozesse neu zu erfinden.

Während GenAI einen Ingenieur bei der Durchführung einer Aufgabe (z. B. der Analyse eines Berichts) unterstützt, kann ein AI einen gesamten Arbeitsablauf orchestrieren. Er kann eine Anomalie in der Pipeline erkennen, das richtige Team benachrichtigen und einen Arbeitsauftrag generieren - und das alles bei gleichzeitiger Interaktion mit mehreren Legacy-Systemen.

Von der Theorie zu den Auswirkungen auf die Industrie

Deshalb glaube ich, dass wir an der Schwelle zu einem völlig neuen data stehen. Diese AI 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:

  1. GenAI für die Prozesssicherheit: Für einen Hersteller nahtloser Rohre haben wir ein GenAI-Tool entwickelt, um vollständigere und zuverlässigere Risikobewertungen zu erstellen. Die aktuellen data sind 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 ermittelt, wobei 92 % von den HSE-Teams als relevant eingestuft wurden.
  2. GenAI für die Verfahrenstechnik: Wir haben ein Tool entwickelt, das GenAI nutzt, 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 und beschleunigte einen Prozess, der langsam und anfällig für menschliche Fehler war.
  3. Agentische AI für den Betrieb: Zur Bewältigung komplexer Glasfaserausfälle haben wir ein Agententool entwickelt, um die Lösung zu beschleunigen. Die Operatoren hatten mit Tickets zu kämpfen, die mehr als 400 Zeilen an Kommentaren umfassen konnten. Der AI automatisiert nun die Ticketanalyse, fasst komplizierte Fälle zusammen und hebt wichtige Informationen hervor. Dies führte zu einer Verringerung der Zeit für die Ticketanalyse um 75 % und zu potenziellen jährlichen Einsparungen von rund 5 Mio. USD.
  4. Höherqualifizierung 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 auf ein Handelskomitee, erreichten wir eine Teilnahmequote von 94 % und eine Zufriedenheit von 91 %.

Wie Sie Ihre AI beginnen oder beschleunigen können

Jedes Unternehmen befindet sich auf seinem Weg zur AI an einem anderen Punkt. Der richtige nächste Schritt hängt davon ab, wo Sie heute stehen.

Die Führungskräfte, die heute damit beginnen, ihre Prozesse abzubilden und ihre Fahrpläne zu erstellen, werden in den kommenden Jahren Effizienz, Sicherheit und Wertschöpfung neu definieren.

Entdecken Sie hier unser Fachwissen in den Bereichen Energie und Industrie

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- Ghadi Hobeika, Geschäftsführender Partner, CEO Artefact North America
- Julien Stalla-Bourdillon, Data & AI Partner, Branchenführer
- Antoine Peix, Direktor für Data und AI
- Alexandre Lachkar, leitender Manager für Data und AI
- Juliette Campbell, Beraterin für Data und AI