Najpierw dane, potem AI

Polski przemysł wchodzi dziś w etap, w którym liczy się już nie samo wdrażanie nowych technologii, ale ich realny wpływ na wyniki biznesowe. Jednym z najważniejszych wyzwań wciąż pozostaje efektywność energetyczna. Bardzo wysokie koszty energii sprawiają, że przedsiębiorstwa coraz dokładniej analizują dane operacyjne i szukają sposobów na ograniczanie zużycia energii, lepszą kontrolę kosztów oraz większą przewidywalność procesów.

Marek Sulewski
kierownik obszaru sprzedaży ds. rozwiązań cyfrowych, ABB w Polsce

Widać to również w kierunkach inwestycji. Coraz więcej firm wdraża systemy monitoringu i zarządzania energią, a modernizacja infrastruktury elektroenergetycznej staje się jednym z najczęściej wskazywanych obszarów rozwoju. Cyfryzacja przestaje być celem samym w sobie. Coraz częściej pełni rolę narzędzia wspierającego podejmowanie lepszych decyzji, zwiększanie efektywności i budowanie odporności organizacji na zmieniające się warunki rynkowe.

To dobrze pokazuje, na jakim etapie znajduje się dziś transformacja przemysłu. Zbieranie danych nie jest niczym nadzwyczajnym, ale ich świadome wykorzystanie już tak. Sam dostęp do informacji nie wystarcza. Wartość pojawia się wtedy, gdy dane pomagają identyfikować źródła strat, porównywać wydajność procesów, lepiej planować produkcję i szybciej reagować na zmiany. Szczególnie dobrze widać to w obszarze energii. Często powtarzam, że najtańsza i najbardziej zielona energia to ta, której nie zużyjemy. Dla wielu przedsiębiorstw pierwszym krokiem nie są więc kosztowne inwestycje, ale uzyskanie pełnej widoczności zużycia energii oraz zrozumienie, gdzie i dlaczego powstają straty.

AI nie jest punktem startowym transformacji, ale jej kolejnym etapem

Według raportu ABB Trends 2026/2027, systemy SCADA/DCS wykorzystuje 49 proc. firm produkcyjnych, a zdalny monitoring i diagnostykę 45 proc. przedsiębiorstw. Jednocześnie bardziej zaawansowane rozwiązania pozostają stosunkowo mało rozpowszechnione. Cyfrowe bliźniaki wykorzystuje zaledwie 7 proc. firm, a technologie oparte na uczeniu maszynowym są jeszcze mniej popularne. To pokazuje, że większość przedsiębiorstw nadal buduje fundamenty pod bardziej zaawansowaną cyfryzację.

Dyskusja o sztucznej inteligencji często przesłania ten obraz. Tymczasem AI nie jest punktem startowym transformacji, ale jej kolejnym etapem. Aby skutecznie wykorzystać algorytmy, organizacja potrzebuje przede wszystkim uporządkowanych danych, odpowiednich procesów i infrastruktury gotowej do integracji nowych rozwiązań. Dopiero na takim fundamencie pojawia się miejsce dla cyfrowych bliźniaków, zaawansowanej analityki i narzędzi wspierających podejmowanie decyzji. Ich rolą nie jest zastępowanie ludzi, lecz dostarczanie lepszych informacji do zarządzania produkcją, energią oraz infrastrukturą techniczną.

Połączyć dane, wiedzę procesową i jasno określone cele operacyjne

Jednocześnie głównym ograniczeniem transformacji przestaje być sama dostępność technologii. W naszym badaniu na grupie polskich przedsiębiorstw produkcyjnych połowa firm wskazuje na ograniczenia budżetowe, 41 proc. na wymogi formalne i regulacyjne, 28 proc. na procedury wewnętrzne, a jedna czwarta na brak długoterminowej strategii inwestycyjnej. Dodatkowym wyzwaniem pozostaje wiek infrastruktury. Znaczna część wykorzystywanych dziś systemów SCADA/DCS ma ponad dziesięć lat. W takim środowisku pojedyncze wdrożenie AI nie przełoży się automatycznie na lepsze wyniki. Najpierw trzeba zadbać o jakość danych, integrację rozproszonych systemów i modernizację kluczowych elementów infrastruktury.

Najbliższy etap transformacji przemysłu będzie prawdopodobnie mniej spektakularny niż sugeruje medialna dyskusja o AI, ale znacznie ważniejszy z biznesowego punktu widzenia. Przewagę zyskają firmy, które potrafią połączyć dane, wiedzę procesową i jasno określone cele operacyjne. W praktyce oznacza to lepsze zarządzanie energią, większą przewidywalność kosztów, sprawniejszą organizację procesów i szybsze podejmowanie decyzji.

Sztuczna inteligencja będzie ważnym elementem tej zmiany, ale nie jej początkiem. Fundamentem pozostaną dane oraz umiejętność wykorzystania ich tam, gdzie mają największy wpływ na funkcjonowanie przedsiębiorstwa. Bo zanim zaczniemy rozmawiać o AI, warto upewnić się, że skutecznie wykorzystujemy tę najbardziej opłacalną energię, czyli energię, której udało się nie zużyć.