{"id":1046258,"date":"2025-11-17T20:12:42","date_gmt":"2025-11-17T20:12:42","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=blog&p=1046258"},"modified":"2025-11-17T20:17:13","modified_gmt":"2025-11-17T20:17:13","slug":"shaping-ai-strategy-in-energy-industry","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/blog\/shaping-ai-strategy-in-energy-industry\/","title":{"rendered":"Gestaltung der AI-Strategie im Bereich Energie und Industrie"},"content":{"rendered":"

Von GenAI zu Agentic AI: Erstellen Sie Ihre Roadmap f\u00fcr die industrielle Transformation<\/h2>\n

In den letzten 18 Monaten hat das Thema \u2018Generative KI\u2019 jede Strategiesitzung auf C-Level dominiert. Aber was, wenn das bereits das alte Thema ist?<\/p>\n

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 Erg\u00e4nzung von Aufgaben hin zur v\u00f6lligen Neuerfindung von Kernprozessen in der Industrie bewegt.<\/p>\n

F\u00fcr F\u00fchrungskr\u00e4fte lautet die Frage nun wie Sie einen Fahrplan f\u00fcr diese neue Transformation erstellen k\u00f6nnen.<\/strong><\/p>\n

Dies war das zentrale Thema unseres j\u00fcngsten exklusiven Treffens f\u00fcr F\u00fchrungskr\u00e4fte in Houston, \u201cShaping AI strategy in Energy & Industry\u201d. Der Konsens im Saal war eindeutig: 92% der F\u00fchrungskr\u00e4fte im Energiesektor glauben, dass Unternehmen, die KI einsetzen, einen Wettbewerbsvorteil entwickeln werden<\/strong> , die in den kommenden Jahren eine Wertsch\u00f6pfung von sch\u00e4tzungsweise $390B-$550B erschlie\u00dft.<\/p>\n

Es steht viel auf dem Spiel, und die f\u00fchrenden Unternehmen machen bereits mutige Schritte. Wir sehen Unternehmen wie ExxonMobil, die Pionierarbeit bei autonomen Bohrungen leisten, BP, das digitale Zwillinge f\u00fcr die Wartung einsetzt, und Chevron, das pr\u00e4diktive KI und Drohnen nutzt.
\nAber das ist erst der Anfang.<\/p>\n

Warum der Energiesektor bereit f\u00fcr eine KI-Revolution ist<\/h2>\n

Auf der Grundlage unserer Arbeit haben wir f\u00fcnf wichtige \u201dtreibende Faktoren\u201d identifiziert, die diese Branche zu einem perfekten Kandidaten f\u00fcr die Einf\u00fchrung von KI machen:
\n\"\"<\/p>\n

Das neue KI-Lexikon: Von GenAI zu AgenticAI<\/h2>\n

Um diesen Wandel und seinen Wert zu erfassen, ist es entscheidend, die Entwicklung der Technologie zu verstehen.
\n
\n- Traditionelle KI<\/strong> verwendet data zum Interpretieren, Analysieren und Vorhersagen (z.B. Vorhersage von Ger\u00e4teausf\u00e4llen).
\n- GenAI<\/strong> nutzt das bestehende data, um v\u00f6llig neue Inhalte zu produzieren (Erstellung einer Sicherheitsrisikobewertung f\u00fcr ein neues Verfahren).
\n- Und nun ist ein neues Konzept aufgetaucht: KI-Agenten<\/strong>. Also, was ist ein KI-Agent? Es ist ein System, das seine Umgebung wahrnehmen, Entscheidungen treffen und handeln kann, um Aufgaben zu erf\u00fcllen.<\/p>\n

Bei KI geht es um Anwendungsf\u00e4lle. Bei AgenticAI geht es darum, Prozesse neu zu erfinden.<\/strong><\/p>\n

W\u00e4hrend GenAI einem Ingenieur bei der Durchf\u00fchrung einer Aufgabe hilft (z. B. bei der Analyse eines Berichts), ist ein AI Agent kann einen gesamten Arbeitsablauf orchestrieren. <\/strong>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.<\/p>\n

Von der Theorie zur industriellen Wirkung<\/h2>\n

Deshalb glaube ich, dass wir an der Schwelle zu einem v\u00f6llig neuen data-Paradigma stehen. Diese KI-Assistenten speichern Informationen nicht einfach nur in Silos, sie synthetisieren sie. Sie verkn\u00fcpfen den Ton unserer Nachrichten mit unseren fr\u00fcheren Entscheidungen, unsere kreativen Entw\u00fcrfe mit unserem Surfverhalten, unsere Stimme mit unserer Herzfrequenz. Die Grenze zwischen dem Werbeumfeld und dem menschlichen Umfeld beginnt sich aufzul\u00f6sen.<\/p>\n

Vom Targeting zum Verstehen<\/h2>\n

Wir setzen diese innovativen GenAI- und Agentic-L\u00f6sungen bereits f\u00fcr f\u00fchrende Energie- und Industrieunternehmen ein. Hier sind einige Beispiele aus der Praxis:<\/p>\n

    \n
  1. GenAI f\u00fcr die Prozesssicherheit:<\/strong> F\u00fcr einen Hersteller nahtloser Rohre haben wir ein GenAI-Tool entwickelt, um vollst\u00e4ndigere und zuverl\u00e4ssigere Risikobewertungen zu erstellen. Die aktuelle RA data ist oft isoliert und unvollst\u00e4ndig. Unsere L\u00f6sung harmonisiert RA-Raster und nutzt standort\u00fcbergreifendes 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.<\/li>\n
  2. GenAI f\u00fcr die Verfahrenstechnik:<\/strong> Wir haben ein Tool entwickelt, das GenAI verwendet, um Arbeitsabl\u00e4ufe f\u00fcr Rohrleitungs- und Instrumentierungsdiagramme zu digitalisieren, zu interpretieren und zu automatisieren. Diese L\u00f6sung extrahierte erfolgreich strukturierte data aus \u00fcber 30 P&IDs und beantwortete pr\u00e4zise komplexe technische Fragen, wodurch ein Prozess beschleunigt wurde, der langsam und anf\u00e4llig f\u00fcr menschliche Fehler war.<\/li>\n
  3. Agentische KI f\u00fcr Operationen:<\/strong> Zur Bew\u00e4ltigung komplexer Glasfaserausf\u00e4lle haben wir ein Agentic-Tool entwickelt, um die L\u00f6sung zu beschleunigen. Die Operatoren hatten mit Tickets zu k\u00e4mpfen, die mehr als 400 Zeilen an Kommentaren enthalten konnten. Der KI-Agent automatisiert nun die Ticketanalyse, fasst komplizierte F\u00e4lle zusammen und hebt die wichtigsten Informationen hervor. Dies f\u00fchrte zu einer Verringerung der Zeit f\u00fcr die Ticketanalyse um 75% und zu potenziellen j\u00e4hrlichen Einsparungen von etwa $5M.<\/li>\n
  4. H\u00f6here Qualifikation der Arbeitskr\u00e4fte:<\/strong> Technologie allein ist nicht genug. Bei einem weltweit f\u00fchrenden 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 Anwendungsf\u00e4lle, wie die Zusammenfassung von Markttrends oder die Vorbereitung eines Handelsausschusses, erreichten wir eine Teilnahmequote von 94% und eine Zufriedenheit von 91%.<\/li>\n<\/ol>\n

    Wie Sie Ihre KI-Reise beginnen oder beschleunigen k\u00f6nnen<\/h2>\n

    Jedes Unternehmen befindet sich an einem anderen Punkt auf seiner KI-Reife-Reise. Der richtige n\u00e4chste Schritt h\u00e4ngt davon ab, wo Sie heute stehen.<\/p>\n

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    Die F\u00fchrungskr\u00e4fte, die heute damit beginnen, ihre Prozesse abzubilden und ihre Roadmaps zu erstellen, werden in den kommenden Jahren Effizienz, Sicherheit und Wert neu definieren.<\/p>\n

    Entdecken Sie unsere Expertise in den Sektoren Energie & Industrie Hier<\/a><\/p>\n

    Kontaktieren Sie unser Expertenteam:
    \n\u2013     Ghadi Hobeika<\/a>, Managing Partner, CEO Artefact Nordamerika
    \n\u2013     Julien Stalla-Bourdillon<\/a>, Data & AI Partner, Branchenf\u00fchrer
    \n\u2013     Antoine Peix,<\/a> Data & AI Beratung Direktor
    \n\u2013     Alexandre Lachkar<\/a>, Senior Data & AI Manager
    \n\u2013     Juliette Campbell<\/a>, Data & AI-Berater<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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