Van GenAI naar agentische AI: stel uw stappenplan voor industriële transformatie op

De afgelopen 18 maanden stond ‘generatieve AIcentraal in elke strategische vergadering op C-niveau. Maar wat als dat alweer achterhaald nieuws is?

In de energie- en industriesector verschuift de aandacht in hoog tempo van GenAI naar Agentic AI. Dit is niet zomaar een kleine update; het is een nieuw paradigma, waarbij de focus verschuift van het louter ondersteunen van taken naar het volledig herontwerpen van industriële kernprocessen.

Voor leidinggevenden is de vraag nu hoe ze een stappenplan voor deze nieuwe transformatie kunnen opstellen.

Dit was het centrale thema van onze recente exclusieve bijeenkomst voor topmanagers in Houston, getiteld „Shaping AI in Energy & Industry“. De consensus in de zaal was duidelijk: 92% van de leidinggevenden in de energiesector is van mening dat organisaties die AI omarmen een concurrentievoordeel AI opbouwen en de komende jaren naar schatting 390 tot 550 miljard dollar aan toegevoegde waarde zullen genereren.

Er staat veel op het spel, en leiders nemen nu al gedurfde stappen. We zien dat bedrijven als ExxonMobil baanbrekend werk verrichten op het gebied van autonoom boren, dat BP digitale tweelingen inzet voor onderhoud, en dat Chevron gebruikmaakt van voorspellende AI drones.
Maar dit is nog maar het begin.

Waarom de energiesector klaar is voor een AI

Op basis van ons onderzoek hebben we vijf belangrijke „stimulerende factoren“ geïdentificeerd die deze sector tot de ideale kandidaat maken voor AI :

Het nieuwe AI : van GenAI tot AgenticAI

Om deze verandering en de waarde ervan te begrijpen, is het cruciaal om de ontwikkeling van de technologie te doorgronden.

– Traditionele AI gebruikt data interpreteren, analyseren en voorspellen (zoals het voorspellen van defecte apparatuur).
– GenAI maakt gebruik van bestaande data volledig nieuwe content te produceren (zoals het genereren van een veiligheidsrisicobeoordeling voor een nieuwe procedure).
– En nu is er een nieuw concept opgekomen: AI . Wat is een AI ? Het is een systeem dat zijn omgeving kan waarnemen, kan redeneren om beslissingen te nemen en kan handelen om taken uit te voeren.

AI om gebruiksscenario’s. Bij AgenticAI draait het om het herontwerpen van processen.

Terwijl GenAI een ingenieur helpt bij het uitvoeren van een taak (zoals het analyseren van een rapport), kan een AI een volledige workflow coördineren. Het kan een afwijking in de pijplijn detecteren, het juiste team hiervan op de hoogte stellen en een werkopdracht genereren, en dat alles terwijl het communiceert met meerdere legacy-systemen.

Van theorie naar praktische toepassing in de industrie

Daarom ben ik ervan overtuigd dat we aan de vooravond staan van een geheel nieuw data . Deze AI slaan informatie niet simpelweg op in afzonderlijke silo’s, maar brengen die samen. Ze leggen verbanden tussen de toon van onze berichten en onze eerdere beslissingen, tussen onze creatieve concepten en ons surfgedrag, en tussen onze stem en onze hartslag. De grens tussen de reclameomgeving en de menselijke omgeving begint te vervagen.

Van Targeting begrip

We passen deze innovatieve GenAI- en Agentic-oplossingen al toe bij toonaangevende energie- en industriële bedrijven. Hier volgen enkele praktijkvoorbeelden:

  1. GenAI voor procesveiligheid: Voor een fabrikant van naadloze buizen hebben we een GenAI-tool ontwikkeld om vollediger en betrouwbaarder risicobeoordelingen op te stellen. data huidige data voor risicobeoordelingen data vaak versnipperd en onvolledig. Onze oplossing brengt de risicobeoordelingsschema’s op één lijn en maakt gebruik van locatieoverschrijdend leren om ontbrekende risico’s aan te geven. Het resultaat: er werden 15% meer ontbrekende taken en 37% meer ontbrekende risico’s geïdentificeerd, waarvan 92% door HSE-teams als relevant werd bevestigd.
  2. GenAI voor procestechniek: We hebben een tool ontwikkeld die gebruikmaakt van GenAI om de workflows rond P&ID’s (Piping and Instrumentation Diagrams) te digitaliseren, te interpreteren en te automatiseren. Deze oplossing heeft met succes gestructureerde data meer dan 30 P&ID’s geëxtraheerd en complexe technische vragen nauwkeurig beantwoord, waardoor een proces dat traag was en gevoelig voor menselijke fouten, aanzienlijk is versneld.
  3. Agentic AI operationele activiteiten: Om complexe glasvezelstoringen aan te pakken, hebben we een Agentic-tool ontwikkeld om de oplossing te versnellen. Operators hadden moeite met tickets die soms meer dan 400 regels aan opmerkingen bevatten. De AI automatiseert nu de analyse van tickets, vat ingewikkelde gevallen samen en brengt de belangrijkste informatie onder de aandacht. Dit heeft geleid tot een vermindering van 75% in de tijd die nodig is voor het analyseren van tickets en een potentiële jaarlijkse besparing van ongeveer 5 miljoen dollar.
  4. Bijscholing van het personeel: technologie alleen is niet voldoende. Voor een wereldwijde marktleider op het gebied van exploratie en productie hebben we via een hackathon, gerichte masterclasses, prompt-uitdagingen en functionele workshops een impuls gegeven aan de toepassing van generatieve AI. Door ons te richten op praktijkgerichte use cases, zoals het samenvatten van markttrends of het voorbereiden van een handelscommissie, hebben we een deelnamepercentage van 94% en een tevredenheidsscore van 91% behaald.

Hoe u uw AI kunt starten of versnellen

Elke organisatie bevindt zich op een ander punt in haar AI . De juiste volgende stap hangt af van waar u op dit moment staat.

De leiders die vandaag beginnen met het in kaart brengen van hun processen en het opstellen van hun stappenplannen, zullen degenen zijn die de komende jaren een nieuwe definitie geven aan efficiëntie, veiligheid en waarde.

Ontdek hier onze expertise in de sectoren Energie & Industrie

Neem contact op met ons team van experts:
– Ghadi Hobeika, Managing Partner, CEO Artefact America
– Julien Stalla-Bourdillon, Data AI , Industry Lead
– Antoine Peix, Data AI Director
– Alexandre Lachkar, Senior Data AI
– Juliette Campbell, Data AI