Van GenAI naar Agentic AI: Bouw uw routekaart voor industriële transformatie

De afgelopen 18 maanden heeft ‘Generative AI’ elke strategiesessie op C-level gedomineerd. Maar wat als dat al het oude gesprek is?

In de energie- en industriesector verschuift de discussie snel van GenAI naar Agentic AI. Dit is niet zomaar een incrementele update; het is een nieuw paradigma, een paradigma dat zich beweegt van het eenvoudigweg uitbreiden van taken naar het volledig opnieuw uitvinden van industriële kernprocessen.

Voor leiders is de vraag nu hoe u een stappenplan voor deze nieuwe transformatie kunt opstellen.

Dit was het centrale thema van onze recente exclusieve bijeenkomst op C-level-niveau in Houston, “Shaping AI strategy in Energy & Industry”. De consensus in de zaal was duidelijk: 92% van de energiemanagers gelooft dat organisaties die AI omarmen een concurrentievoordeel zullen ontwikkelen , en zal in de komende jaren naar schatting $390B-$550B aan waarde creëren.

Er staat veel op het spel en leiders zetten al gedurfde stappen. We zien bedrijven als ExxonMobil pionieren met autonoom boren, BP die gebruik maakt van digitale tweelingen voor onderhoud, en Chevron dat voorspellende AI en drones gebruikt.
Maar dit is nog maar het begin.

Waarom de energiesector klaar is voor een AI-revolutie

Op basis van ons werk hebben we vijf belangrijke ”aanjagende factoren” geïdentificeerd die van deze sector de perfecte kandidaat maken voor de toepassing van AI:

Het nieuwe AI-lexicon: Van GenAI naar AgenticAI

Om deze verandering en de waarde ervan vast te leggen, is het cruciaal om de evolutie van de technologie te begrijpen.

- Traditionele AI gebruikt data om te interpreteren, analyseren en voorspellen (zoals het voorspellen van storingen aan apparatuur).
- GenAI maakt gebruik van bestaande data om geheel nieuwe inhoud te produceren (een veiligheidsrisicobeoordeling genereren voor een nieuwe procedure).
- En nu is er een nieuw concept ontstaan: AI-agenten. Dus, wat is een AI Agent? Het is een systeem dat zijn omgeving kan waarnemen, kan redeneren om beslissingen te nemen en kan handelen om taken te voltooien.

AI gaat over gebruikscaes. AgenticAI gaat over het opnieuw uitvinden van processen.

Terwijl GenAI een ingenieur helpt bij het uitvoeren van een taak (zoals het analyseren van een rapport), is een AI Agent kan een volledige workflow orkestreren. Het kan een onregelmatigheid in de pijplijn detecteren, het juiste team op de hoogte stellen en een werkorder genereren, en dat alles in interactie met meerdere oudere systemen.

Van theorie tot industrieel effect

Daarom denk ik dat we aan de vooravond staan van een geheel nieuw data paradigma. Deze AI-assistenten slaan informatie niet gewoon op in silo's, ze synthetiseren het. Ze verbinden de toon van onze berichten met onze eerdere beslissingen, onze creatieve ontwerpen met onze surfpatronen, onze stem met onze hartslag. De grens tussen de reclameomgeving en de menselijke omgeving begint op te lossen.

Van richten naar begrijpen

We implementeren deze innovatieve GenAI- en Agentic-oplossingen al voor toonaangevende energie- en industriële bedrijven. Hier zijn enkele voorbeelden uit de praktijk:

  1. GenAI voor procesveiligheid: Voor een fabrikant van naadloze buizen hebben we een GenAI-tool gebouwd om volledigere en betrouwbaardere risicobeoordelingen te maken. De huidige RA data is vaak silo en onvolledig. Onze oplossing harmoniseert RA-grids en gebruikt cross-site learning om ontbrekende risico's voor te stellen. De resultaten: Er werden +15% ontbrekende taken en +37% ontbrekende risico's geïdentificeerd, waarbij 92% door HSE-teams als relevant werden gevalideerd.
  2. GenAI voor procestechniek: We ontwikkelden een tool die GenAI gebruikt voor het digitaliseren, interpreteren en automatiseren van piping- en instrumentatiediagrammen. Deze oplossing haalde met succes gestructureerde data uit meer dan 30 P&ID's en beantwoordde nauwkeurig complexe technische vragen, waardoor een proces dat langzaam verliep en vatbaar was voor menselijke fouten, versneld werd.
  3. Agentische AI voor Operaties: Om complexe vezeluitval aan te pakken, bouwden we een Agentic-tool om de oplossing te versnellen. Operators worstelden met tickets die meer dan 400 regels commentaar konden bevatten. De AI Agent automatiseert nu de ticketanalyse, vat ingewikkelde gevallen samen en geeft belangrijke informatie weer. Dit leidde tot een vermindering van de analysetijd van tickets met 75% en een potentiële jaarlijkse besparing van ongeveer $5M.
  4. De beroepsbevolking bijscholen: Technologie alleen is niet genoeg. Voor een wereldwijde E&P-leider hielpen we een impuls te geven aan GenAI door middel van een hackathon, gerichte masterclasses, prompt challenges en functionele workshops. Door ons te richten op real-life use cases, zoals het samenvatten van markttrends of het voorbereiden van een handelscommissie, bereikten we een deelnamepercentage van 94% en een tevredenheid van 91%.

Hoe u uw AI-reis kunt beginnen of versnellen

Elke organisatie bevindt zich op een andere plek op haar reis naar AI-volwassenheid. De juiste volgende stap hangt af van waar u zich vandaag bevindt.

De leiders die vandaag beginnen met het in kaart brengen van hun processen en het opstellen van hun routekaarten, zullen degenen zijn die in de komende jaren efficiëntie, veiligheid en waarde zullen herdefiniëren.

Ontdek onze expertise in de sectoren Energie & Industrie hier

Neem contact op met ons team van experts:
- Ghadi Hobeika, Managing Partner, CEO Artefact Noord-Amerika
- Julien Stalla-Bourdillon, Data & AI-partner, marktleider
- Antoine Peix, Data & AI adviserend directeur
- Alexandre Lachkar, Senior Data & AI Manager
- Juliette Campbell, Data & AI-consultant