Von GenAI zu agentenbasierter AI: Erstellen Sie Ihren Fahrplan für die industrielle Transformation

In den letzten 18 Monaten war „generative AIdas beherrschende Thema bei jeder Strategiesitzung der Führungsetage. Aber was, wenn das schon längst Schnee von gestern ist?

In der Energie- und Industriebranche verlagert sich die Diskussion rasch von GenAI hin zu Agentic AI. Dabei handelt es sich nicht nur um eine schrittweise Weiterentwicklung, sondern um ein neues Paradigma, das über die bloße Unterstützung von Aufgaben hinausgeht und industrielle Kernprozesse grundlegend neu gestaltet.

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

Dies war das zentrale Thema unseres jüngsten exklusiven Treffens für Führungskräfte in Houston mit dem Titel „Gestaltung AI in Energie und Industrie“. Der Konsens unter den Teilnehmern war eindeutig: 92 % der Führungskräfte aus der Energiebranche sind der Ansicht, dass Unternehmen, die AI einsetzen, AI einen Wettbewerbsvorteil verschaffen und in den kommenden Jahren von einer Wertschöpfung in Höhe von schätzungsweise 390 bis 550 Milliarden US-Dollar profitieren AI .

Es steht viel auf dem Spiel, und die führenden Unternehmen ergreifen bereits mutige Maßnahmen. Wir sehen, wie Unternehmen wie ExxonMobil Pionierarbeit im Bereich der autonomen Bohrtechnik leisten, BP digitale Zwillinge für die Instandhaltung nutzt und Chevron prädiktive AI Drohnen einsetzt.
Doch das ist erst der Anfang.

Warum der Energiesektor reif für eine AI ist

Aufgrund unserer Arbeit haben wir fünf wesentliche „treibende Faktoren“ ermittelt, die diese Branche zum idealen Kandidaten für AI machen:

Das neue AI : Von GenAI bis AgenticAI

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

– Herkömmliche AI nutzt data Interpretation, Analyse und Vorhersage (z. B. zur Prognose von Geräteausfällen).
– GenAI nutzt vorhandene data völlig neue Inhalte zu erstellen (z. B. die Erstellung einer Sicherheitsrisikobewertung für ein neues Verfahren).
– Und nun ist ein neues Konzept entstanden: AI . Was ist also ein AI ? Es handelt sich um ein System, das seine Umgebung wahrnehmen, Entscheidungen treffen und handeln kann, um Aufgaben zu erfüllen.

AI um Anwendungsfälle. Bei AgenticAI geht es um die Neugestaltung von Prozessen.

Während GenAI einem Ingenieur bei der Ausführung einer Aufgabe (wie der Analyse eines Berichts) hilft, kann ein AI einen gesamten Arbeitsablauf koordinieren. Er kann eine Anomalie in der Pipeline erkennen, das zuständige Team benachrichtigen und einen Arbeitsauftrag erstellen – und das alles im Zusammenspiel mit mehreren Altsystemen.

Von der Theorie zur praktischen Anwendung in der Industrie

Deshalb glaube ich, dass wir kurz vor einem völlig neuen data stehen. Diese AI speichern Informationen nicht einfach in isolierten Datensilos, sondern verknüpfen sie miteinander. Sie verbinden den Tonfall unserer Nachrichten mit unseren früheren Entscheidungen, unsere kreativen Entwürfe mit unseren Surfgewohnheiten und unsere Stimme mit unserer Herzfrequenz. Die Grenze zwischen der Werbeumgebung und der menschlichen Umgebung beginnt zu verschwinden.

Vom Targeting Verständnis

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 von nahtlosen Rohren haben wir ein GenAI-Tool entwickelt, um umfassendere und zuverlässigere Risikobewertungen zu erstellen. Aktuelle data oft isoliert und unvollständig. Unsere Lösung harmonisiert RA-Raster und nutzt standortübergreifendes Lernen, um fehlende Risiken aufzuzeigen. Das Ergebnis: Es wurden 15 % mehr fehlende Aufgaben und 37 % mehr fehlende Risiken identifiziert, von denen 92 % von den HSE-Teams als relevant bestätigt wurden.
  2. GenAI für die Verfahrenstechnik: Wir haben ein Tool entwickelt, das mithilfe von GenAI Arbeitsabläufe im Zusammenhang mit Rohrleitungs- und Instrumentierungsdiagrammen (P&IDs) digitalisiert, interpretiert und automatisiert. Diese Lösung hat erfolgreich strukturierte data über 30 P&IDs extrahiert und komplexe technische Fragen präzise beantwortet, wodurch ein Prozess beschleunigt wurde, der zuvor langsam und anfällig für menschliche Fehler war.
  3. Agentische AI den Betrieb: Um komplexe Glasfaserausfälle zu bewältigen, haben wir ein agentisches Tool entwickelt, das die Problemlösung beschleunigt. Die Mitarbeiter hatten mit Tickets zu kämpfen, deren Kommentare oft mehr als 400 Zeilen umfassten. Der AI automatisiert nun die Ticketanalyse, fasst komplizierte Fälle zusammen und hebt wichtige Informationen hervor. Dies führte zu einer Verkürzung der Ticketanalysezeit um 75 % und potenziellen jährlichen Einsparungen von rund 5 Millionen US-Dollar.
  4. Weiterbildung der Belegschaft: Technologie allein reicht nicht aus. Für einen weltweit führenden E&P-Konzern haben wir durch einen Hackathon, gezielte Masterclasses, Prompt-Challenges und funktionsbezogene Workshops Impulse für den Einsatz von GenAI gesetzt. Durch die Konzentration auf praxisnahe Anwendungsfälle, wie die Zusammenfassung von Markttrends oder die Vorbereitung auf eine Sitzung des Handelsausschusses, erzielten wir eine Teilnahmequote von 94 % und eine Zufriedenheitsrate von 91 %.

So starten oder beschleunigen Sie Ihre AI

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

Die Führungskräfte, die heute damit beginnen, ihre Prozesse zu erfassen und ihre Roadmaps zu erstellen, werden in den kommenden Jahren neue Maßstäbe in Sachen Effizienz, Sicherheit und Wertschöpfung setzen.

Entdecken Sie hier unsere Kompetenz in den Bereichen Energie und Industrie

Kontaktieren Sie unser Expertenteam:
– Ghadi Hobeika, geschäftsführender Gesellschafter, CEO Artefact America
– Julien Stalla-Bourdillon, AI Data AI , Branchenleiter
– Antoine Peix, Leiter Data AI
– Alexandre Lachkar, Senior AI Data AI
– Juliette Campbell, AI Data AI