Zarządzane rozwiązania dla przedsiębiorstw z zakresu sztucznej inteligencji (AI) z podejściem Blueprint: zmiana paradygmatu w integracji przemysłowej AI

Kiedy duże korporacje muszą nauczyć się oddawać kontrolę – i przy okazji oszczędzać miliardy

Sztuczna inteligencja nie jest już rozwijana w ramach projektów na dużą skalę, lecz w sposób skoordynowany. Zarządzane platformy AI, takie jak te opisane tutaj, zrywają z dotychczasową logiką długotrwałych wdrożeń i zapewniają dostęp do wysoce spersonalizowanych rozwiązań AI, fundamentalnie zmieniając zasady gry dla sojuszy przemysłowych, konsorcjów i spółek joint venture. W przeciwieństwie do konwencjonalnych projektów AI, podejście oparte na modelu biznesowym umożliwia tworzenie gotowych do produkcji rozwiązań w ciągu kilku tygodni, a nawet dni – bez udostępniania danych, kosztów początkowych i kompromisów technologicznych.

Nadaje się do:

• Gotowa platforma AI dla przedsiębiorstw: automatyzacja przemysłowa oparta na sztucznej inteligencji z rozwiązaniem Unframe.AI

Nowa waluta konkurencyjności przemysłowej: szybkość bez utraty kontroli

W gospodarce, w której jedna firma technologiczna współpracuje z drugą, firma chemiczna rozwija się z producentem instalacji przemysłowych, a czołowi producenci samochodów wspólnie opracowują stosy oprogramowania, sukces nie jest już determinowany przez wielkość, ale przez szybkość integracji. Zarządzane platformy AI oferują dokładnie to, czego najbardziej potrzebują złożone struktury konsorcjów: szybkie, bezpieczne i skalowalne wdrożenia AI, które płynnie integrują się z heterogenicznymi środowiskami IT – przy jednoczesnym zachowaniu suwerenności danych każdego z partnerów.

Pytanie nie brzmi już, czy sztuczna inteligencja znajdzie zastosowanie, ale jak szybko firmy będą skłonne przekształcić swoje cykle innowacji. W przypadku dużych projektów przemysłowych może to oznaczać różnicę między globalnym sukcesem a kosztownym przestarzałością.

Sztuczna inteligencja nie jest już obietnicą przyszłości, lecz stała się centralnym elementem tworzenia wartości przemysłowej. Choć jej teoretyczny potencjał brzmi imponująco, według badań przeprowadzonych przez Massachusetts Institute of Technology, szokujące 95% wszystkich wdrożeń AI w przedsiębiorstwach kończy się niepowodzeniem. Przyczyn jest wiele: niewystarczająca jakość danych, słaba integracja z istniejącymi systemami, brak wiedzy specjalistycznej, a przede wszystkim długie cykle rozwoju tradycyjnych projektów AI. W erze, w której duże firmy technologiczne współpracują w konsorcjach ze specjalistami od automatyki lub lokalnymi integratorami, problem ten ulega dalszemu zaostrzeniu. Heterogeniczne środowisko IT, zróżnicowane wymagania dotyczące ochrony danych i złożone struktury zarządzania komplikują wdrażanie rozwiązań AI do tego stopnia, że ​​konwencjonalne podejścia są wykorzystywane do granic swoich możliwości.

Właśnie tutaj pojawiają się zarządzane platformy AI. Oferują one fundamentalnie inne podejście: zamiast tworzyć systemy AI od podstaw, dostarczają w pełni zarządzane, wysoce konfigurowalne rozwiązania AI, gotowe do produkcji w ciągu kilku dni. Wiodący dostawca dopracował to podejście w swoim modelu Blueprint – procesie, który zastępuje tradycyjne etapy analizy wymagań, architektury oprogramowania i wdrożenia zautomatyzowanym procesem generowania. Rezultatem są spersonalizowane aplikacje AI, które można bezproblemowo zintegrować z istniejącymi systemami ERP, systemami realizacji produkcji, a nawet nieustrukturyzowanymi źródłami danych.

Znaczenie tego podejścia staje się szczególnie widoczne, gdy weźmiemy pod uwagę dynamikę dużych projektów przemysłowych. Nowoczesne projekty infrastrukturalne – czy to w zakresie budowy elektrowni, infrastruktury kolejowej, czy złożonych rozwiązań automatyki przemysłowej – są obecnie realizowane niemal wyłącznie w ramach konsorcjów, spółek joint venture lub aliansów. Na przykład, w marcu 2025 roku, duża grupa energetyczna podpisała kontrakt o wartości 1,6 miliarda dolarów na elektrownie gazowe w Arabii Saudyjskiej we współpracy z międzynarodowym dostawcą wyposażenia dla elektrowni, jako wykonawca EPC. Takie struktury są niezbędne, ponieważ pojedyncze firmy rzadko są w stanie zapewnić wszystkie wymagane kompetencje i zasoby. Stanowią one jednak poważne wyzwania koordynacyjne – zwłaszcza w kontekście transformacji cyfrowej i integracji sztucznej inteligencji (AI).

W tym kontekście zarządzane platformy AI umożliwiają zupełnie nową formę współpracy technologicznej. Oferują elastyczność potrzebną różnym partnerom, bez konieczności udostępniania poufnych danych poza firmą. Umożliwiają każdemu członkowi konsorcjum dostęp do tej samej, najnowocześniejszej infrastruktury AI, przy jednoczesnym zachowaniu pełnej suwerenności danych. Zmniejszają również ryzyko inwestycyjne dzięki modelom cenowym opartym na sukcesie, w których firmy płacą tylko za udokumentowane sukcesy biznesowe.

Niniejszy artykuł systematycznie analizuje, w jaki sposób zarządzane platformy AI zmieniają sposób, w jaki duże projekty przemysłowe wykorzystują AI. Od historycznych korzeni AI jako usługi, poprzez jej mechanizmy techniczne i obecne przypadki użycia, po kluczowe wyzwania i przyszłe kierunki rozwoju, przedstawia kompleksowy obraz tej technologii. Szczególną uwagę poświęcono konkretnym korzyściom płynącym z aliansów, konsorcjów, spółek joint venture i struktur podwykonawczych – a więc form organizacyjnych, które dominują we współczesnym krajobrazie przemysłowym.

Od odizolowanych maszyn obliczeniowych do zorganizowanej inteligencji: historia rozwoju zarządzanej sztucznej inteligencji

Historia zarządzanych platform AI jest nierozerwalnie związana z rozwojem chmury obliczeniowej i demokratyzacją sztucznej inteligencji. Ich korzenie sięgają początku XXI wieku, kiedy to wiodący dostawcy usług chmurowych zaczęli oferować rozwiązania typu platforma jako usługa (Platform-as-a-Service). Te pierwsze platformy umożliwiły deweloperom wdrażanie aplikacji bez konieczności obsługi własnej infrastruktury. Kolejnym krokiem ewolucyjnym było wdrożenie infrastruktury jako usługi (IaaS), która umożliwiła klientom samodzielne dostarczanie maszyn wirtualnych i pamięci masowej.

Prawdziwa historia sztucznej inteligencji jako usługi zaczęła się jednak dopiero wraz z przełomem w uczeniu maszynowym w latach 2010-2019. Lata 2015-2018 były punktem zwrotnym. W tym okresie techniki głębokiego uczenia ewoluowały od eksperymentów akademickich do narzędzi o zastosowaniu przemysłowym. Ogromny postęp w rozpoznawaniu mowy i obrazu sprawił, że sztuczna inteligencja po raz pierwszy znalazła zastosowanie na masową skalę. Jednocześnie ilość dostępnych danych gwałtownie wzrosła, a inwestycje w sztuczną inteligencję wzrosły z 80 miliardów dolarów w 2018 roku do 280 miliardów dolarów w ciągu czterech lat.

Główni dostawcy usług chmurowych wcześnie dostrzegli potencjał tego rozwiązania. Wiodące firmy technologiczne zaczęły oferować dedykowane usługi uczenia maszynowego i głębokiego w latach 2016-2018. Jedna z dużych firm technologicznych wprowadziła w 2018 roku swój autorski model językowy, który z 17 miliardami parametrów był wówczas największym tego typu rozwiązaniem. Inna wiodąca firma technologiczna, pod kierownictwem swojego prezesa, oficjalnie ogłosiła w 2016 roku strategiczne przejście na podejście oparte na sztucznej inteligencji (AI). Te zmiany położyły podwaliny technologiczne pod to, co później stało się znane jako AIaaS (sztuczna inteligencja jako usługa).

Lata 2018–2020 charakteryzowały się rosnącą adopcją i pojawieniem się rozwiązań branżowych. Wyspecjalizowane firmy AIaaS (AIaaS) skupiły się na aplikacjach branżowych. Narzędzia AutoML znacznie uprościły proces tworzenia i trenowania modeli, umożliwiając nawet organizacjom bez dogłębnej wiedzy z zakresu data science integrację AI z ich aplikacjami. Globalna ekspansja oferty AIaaS z centrami danych w różnych regionach zapewniła niskie opóźnienia.

Prawdziwa zmiana paradygmatu rozpoczęła się jednak w 2020 roku wraz z pojawieniem się dużych modeli językowych i generatywnej sztucznej inteligencji (AI). W maju 2020 roku wiodąca firma badawcza zajmująca się sztuczną inteligencją opublikowała model językowy z 175 miliardami parametrów – dziesięciokrotnie więcej niż model tej dużej firmy technologicznej. Model ten po raz pierwszy pokazał, że sztuczna inteligencja może nie tylko wykonywać zadania specjalistyczne, ale także generować złożony tekst, tworzyć kod i zadania kreatywne. Uruchomienie znanej aplikacji generatywnej AI w listopadzie 2022 roku oznaczało przełom w świadomości społecznej – w ciągu dwóch miesięcy aplikacja dotarła do 100 milionów użytkowników, stając się najszybciej rozwijającą się aplikacją konsumencką wszech czasów.

Rozwój ten przyniósł jednak nowe wyzwania dla zastosowań przemysłowych. Podczas gdy możliwości modeli AI rosły wykładniczo, wdrożenia stawały się coraz bardziej złożone. Firmy stanęły przed wyborem między zastrzeżonymi rozwiązaniami chmurowymi od głównych dostawców, które wiązały się z ryzykiem uzależnienia od jednego dostawcy, a złożonymi, wewnętrznymi projektami wymagającymi znacznych inwestycji i wyspecjalizowanego personelu. Wskaźniki sukcesu pozostały niepokojąco niskie – badania pokazują, że 85% tradycyjnych projektów AI kończy się porażką, podczas gdy wskaźnik sukcesu w przypadku projektów wewnętrznych wynosi zaledwie 33%.

W tym napiętym obszarze, zarządzane platformy AI pojawiły się jako trzecia opcja, począwszy od 2023 roku. Platformy te łączą skalowalność i opłacalność usług w chmurze z możliwościami personalizacji rozwiązań niestandardowych – ale bez typowych wad obu podejść. Pionier w tej dziedzinie opracował podejście Blueprint, które wypełnia lukę między generycznymi narzędziami AI a kosztownymi, dedykowanymi rozwiązaniami. Platforma umożliwia dostarczanie niestandardowych rozwiązań AI w ciągu kilku dni, a nie miesięcy, poprzez konfigurację modułowych bloków konstrukcyjnych AI z wykorzystaniem skoordynowanych specyfikacji.

Ten rozwój odzwierciedla fundamentalną zmianę w sposobie, w jaki firmy postrzegają i wykorzystują sztuczną inteligencję. Od odosobnionych eksperymentów w laboratoriach data science, sztuczna inteligencja ewoluowała w kierunku zorganizowanej inteligencji operacyjnej, głęboko zintegrowanej z procesami biznesowymi. Punkt ciężkości przesunął się z pytania „Czy możemy zbudować sztuczną inteligencję?” na „Jak szybko możemy produktywnie wykorzystać sztuczną inteligencję?” – zmiana ta jest szczególnie istotna dla konsorcjów przemysłowych, gdzie ograniczenia czasowe i ograniczanie ryzyka są kluczowymi czynnikami.

Podstawowe elementy inteligencji: architektura techniczna nowoczesnych zarządzanych platform AI

Podstawy technologiczne zarządzanych platform AI różnią się zasadniczo od tradycyjnych podejść do rozwoju oprogramowania. Ich rdzeniem jest podejście oparte na projekcie (ang. blueprint approach) – innowacyjny proces przekształcania wymagań biznesowych w funkcjonalne rozwiązania AI. To podejście eliminuje tradycyjne etapy analizy wymagań, architektury oprogramowania i implementacji, zastępując je zautomatyzowanym procesem generowania opartym na predefiniowanych, modułowych blokach konstrukcyjnych.

Architektura takiej platformy składa się z czterech centralnych, technicznych bloków konstrukcyjnych, które płynnie się ze sobą łączą. Pierwszy z nich obejmuje zaawansowane funkcje wyszukiwania i wnioskowania, które przekształcają nieustrukturyzowane dane korporacyjne w przeszukiwalne, ustrukturyzowane informacje. Funkcjonalność ta umożliwia firmom przemysłowym dostęp do gromadzonej przez dekady wiedzy branżowej, która wcześniej była ukryta w wiadomościach e-mail, raportach i starszych systemach. Dla konsorcjów oznacza to, że heterogeniczne źródła danych od różnych partnerów mogą być systematycznie wykorzystywane i dostępne bez konieczności scentralizowanego przechowywania danych.

Drugi blok konstrukcyjny koncentruje się na automatyzacji i agentach AI. Te autonomiczne systemy realizują złożone przepływy pracy i podejmują proaktywne decyzje w oparciu o dane w czasie rzeczywistym. W środowiskach przemysłowych agenci ci mogą na przykład optymalizować interwały konserwacji, przeprowadzać kontrole jakości lub podejmować decyzje dotyczące łańcucha dostaw bez konieczności ingerencji człowieka. Jest to szczególnie istotne w przypadku dużych projektów realizowanych w strukturach konsorcjum, ponieważ agenci ci mogą działać ponad granicami korporacyjnymi, zachowując jednocześnie kontrolę nad kluczowymi decyzjami podejmowanymi wspólnie z partnerami.

Komponent abstrakcji i przetwarzania danych stanowi trzeci techniczny element konstrukcyjny. Platforma przekształca nieustrukturyzowane treści, takie jak dane z czujników, rejestry maszynowe czy dokumentacja produkcyjna, do użytecznych, ustrukturyzowanych formatów. Ta możliwość jest szczególnie istotna dla niemieckich przedsiębiorstw przemysłowych, które często posiadają heterogeniczne infrastruktury IT z różnymi formatami danych i przestarzałymi systemami. W spółkach joint venture między firmą chemiczną a producentem instalacji, wspólnie opracowujących technologie dehydrogenacji, ten element konstrukcyjny umożliwia integrację różnych źródeł danych pochodzących z rozwoju katalizatorów chemicznych i inżynierii instalacji procesowych.

Czwarty komponent obejmuje funkcje modernizacyjne, które przekształcają starsze systemy w oprogramowanie natywne dla sztucznej inteligencji. Rozwiązuje to jedno z największych wyzwań stojących przed niemieckimi firmami przemysłowymi: integrację nowoczesnych technologii sztucznej inteligencji z istniejącymi środowiskami produkcyjnymi bez konieczności wprowadzania zmian systemowych. Kiedy trzech głównych producentów samochodów współpracuje nad otwartymi stosami oprogramowania dla pojazdów połączonych, te nowe systemy muszą być w stanie komunikować się z systemami produkcyjnymi sprzed dziesięcioleci – właśnie tutaj wchodzi w grę komponent modernizacyjny.

Edge computing odgrywa kluczową rolę w architekturze platformy, mimo że został zaprojektowany przede wszystkim jako rozwiązanie chmurowe. Aplikacje przemysłowe często wymagają przetwarzania w czasie rzeczywistym z opóźnieniem poniżej milisekundy. Edge computing przybliża przetwarzanie danych do czujników i urządzeń produkcyjnych, umożliwiając podejmowanie kluczowych decyzji bez opóźnień spowodowanych transmisją sieciową. W dużych projektach, takich jak instalacje elektrolizy wodoru budowane przez dostawcę energii z partnerami, takimi jak producent elektrolizerów i dostawca usług przemysłowych, ta funkcjonalność edge computing jest niezbędna do kontrolowania wrażliwych procesów produkcyjnych.

Architektura bezpieczeństwa opiera się na zasadzie „zero zaufania”. Dane klientów nigdy nie opuszczają bezpiecznego środowiska korporacyjnego, ponieważ platformę można wdrożyć zarówno w chmurach prywatnych, jak i lokalnie. Ta decyzja architektoniczna jest szczególnie istotna dla niemieckich przedsiębiorstw przemysłowych, które podlegają surowym przepisom o ochronie danych i muszą chronić wrażliwe dane produkcyjne. Kiedy firma z branży obronnej i technologicznej zapewnia wsparcie logistyczne dla operacji wojskowych, dane podlegają najwyższym wymogom bezpieczeństwa – architektura „zero zaufania” gwarantuje, że wymogi te zostaną spełnione bez żadnych kompromisów.

Kolejną innowacyjną cechą techniczną platformy są jej możliwości integracyjne. Może ona połączyć się z praktycznie każdym systemem: systemami ERP, systemami realizacji produkcji (MWE), bazami danych, a nawet nieustrukturyzowanymi źródłami danych. Ta uniwersalna łączność eliminuje jedną z największych przeszkód wdrożeniowych w tradycyjnych projektach AI. Ta elastyczność jest kluczowa w konsorcjach, w których partnerzy korzystają z różnych systemów informatycznych. Kiedy dostawca rozwiązań elektrolizy PEM współpracuje z dostawcą usług przemysłowych, ich systemy muszą się płynnie komunikować – platforma umożliwia taką interoperacyjność bez konieczności skomplikowanego, niestandardowego projektowania.

Modułowa architektura umożliwia również iteracyjny rozwój i ciągłą optymalizację. Zmiany wymagań biznesowych mogą być natychmiast uwzględniane w oprogramowaniu poprzez modyfikacje projektu, bez konieczności skomplikowanego przeprogramowywania. Ta elastyczność jest kluczowa dla niemieckich firm przemysłowych działających na dynamicznych rynkach i wymagających szybkiego reagowania na zmieniające się wymagania. W aliansach, takich jak ten między specjalistą od klejów a producentem polimerów w zakresie zrównoważonych klejów do konstrukcji drewnianych, gdzie wymagania techniczne i cele zrównoważonego rozwoju stale ewoluują, ta elastyczność umożliwia ciągłą adaptację bez konieczności wprowadzania nowych rozwiązań.

Często pomijanym, ale kluczowym aspektem jest agnostyczna natura platformy LLM. Podczas gdy wiele aplikacji AI jest ściśle powiązanych z konkretnym modelem LLM, architektura zarządzanych platform AI umożliwia elastyczne przełączanie się między różnymi modelami. Chroni to firmy przed uzależnieniem od dostawców i gwarantuje, że zawsze będą mogły korzystać z modeli optymalnych dla ich potrzeb – to kluczowa zaleta na szybko rozwijającym się rynku, gdzie modele dominujące dziś mogą być już jutro przestarzałe.

Zarządzana platforma AI — zdjęcie: Xpert.Digital

Tutaj dowiesz się, jak Twoja firma może szybko, bezpiecznie i bez wysokich barier wejścia wdrażać dostosowane rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji.

Zarządzana platforma AI to kompleksowy, bezproblemowy pakiet rozwiązań dla sztucznej inteligencji. Zamiast zmagać się ze skomplikowaną technologią, kosztowną infrastrukturą i długotrwałymi procesami rozwoju, otrzymujesz gotowe rozwiązanie dopasowane do Twoich potrzeb od wyspecjalizowanego partnera – często w ciągu kilku dni.

Najważniejsze korzyści w skrócie:

⚡ Szybka implementacja: Od pomysłu do wdrożenia w ciągu kilku dni, a nie miesięcy. Dostarczamy praktyczne rozwiązania, które generują natychmiastową wartość.

🔒 Maksymalne bezpieczeństwo danych: Twoje wrażliwe dane pozostają u Ciebie. Gwarantujemy bezpieczne i zgodne z przepisami przetwarzanie bez udostępniania danych osobom trzecim.

💸 Brak ryzyka finansowego: Płacisz tylko za rezultaty. Wysokie początkowe inwestycje w sprzęt, oprogramowanie lub personel są całkowicie wyeliminowane.

🎯 Skoncentruj się na swojej podstawowej działalności: Skoncentruj się na tym, co robisz najlepiej. Zajmujemy się całościową implementacją techniczną, obsługą i utrzymaniem Twojego rozwiązania AI.

📈 Przyszłościowa i skalowalna: Twoja sztuczna inteligencja rośnie razem z Tobą. Dbamy o ciągłą optymalizację i skalowalność oraz elastycznie dostosowujemy modele do nowych wymagań.

Więcej na ten temat tutaj:

• Zarządzana platforma AI

Orkiestracja przemysłowa: zarządzana sztuczna inteligencja w dzisiejszej praktyce konsorcjów i sojuszy

Orkiestracja przemysłowa: zarządzana sztuczna inteligencja w dzisiejszej praktyce konsorcjów i sojuszy – Zdjęcie: Xpert.Digital

Praktyczne znaczenie zarządzanych platform AI jest szczególnie widoczne w obecnym krajobrazie dużych projektów przemysłowych. Projekty te są obecnie realizowane niemal wyłącznie w ramach złożonych partnerstw, które przyjmują różne formy organizacyjne: konsorcja zrzeszają kilka firm w celu realizacji konkretnych projektów jako prawnie powiązane wspólnoty projektowe; joint ventures tworzą spółki joint venture dla konkretnych rynków lub w ramach długoterminowej współpracy; a struktury podwykonawcze umożliwiają dużym dostawcom przejęcie zarządzania projektami i zlecanie podzadań wyspecjalizowanym partnerom.

Branża motoryzacyjna stanowi uderzający przykład tej nowej formy współpracy. W czerwcu 2025 roku jedenaście wiodących firm europejskiego przemysłu motoryzacyjnego podpisało memorandum o porozumieniu w sprawie wspólnego rozwoju ekosystemu oprogramowania open source dla pojazdów połączonych. Celem tej inicjatywy jest opracowanie jednolitego oprogramowania pojazdów opartego na otwartym, certyfikowanym stosie oprogramowania, co przyspieszy transformację w kierunku pojazdów definiowanych programowo. Co w niej wyjątkowego: chociaż każdy producent nadal rozwija własne interfejsy użytkownika i systemy informacyjno-rozrywkowe, korzystają oni ze wspólnej infrastruktury bazowej.

Zarządzane platformy AI oferują szereg kluczowych korzyści dla takich konstelacji. Po pierwsze, umożliwiają szybkie tworzenie prototypów bez długotrwałych procesów koordynacji między partnerami. Każda firma może testować rozwiązania AI w ciągu kilku dni, które można płynnie zintegrować ze wspólnym ekosystemem. Po drugie, suwerenność danych jest zachowana u każdego partnera – wrażliwe dane rozwojowe jednego producenta nie muszą być udostępniane konkurencji, nawet jeśli obaj pracują na tej samej infrastrukturze AI. Po trzecie, model cenowy oparty na sukcesie znacznie zmniejsza ryzyko finansowe dla partnerów konsorcjum.

Podobną dynamikę widać w sektorze energetycznym. Duży dostawca energii wspólnie z europejskimi partnerami opracowuje w Niemczech elektrownie gazowe z możliwością zasilania wodorem. Dostawca zorganizował włosko-hiszpańskie konsorcjum w celu budowy elektrowni gazowo-parowej z możliwością zasilania wodorem w jednej ze swoich lokalizacji o mocy nominalnej około 800 MW. Umowa między trzema partnerami obejmuje, jako pierwszy krok, planowanie pozwoleń dla elektrowni. Równocześnie dostawca energii wdraża w innej lokalizacji instalację elektrolizy o mocy 300 MW do produkcji zielonego wodoru. Producent elektrolizerów dostarcza elektrolizer o mocy 100 MW, a dostawca usług przemysłowych zajmuje się integracją trzeciej jednostki elektrolizy, a także planowaniem i instalacją systemów pomocniczych i dodatkowych.

W tak złożonych, wielkoskalowych projektach, w których współpracują dostawca energii, producent elektrolizerów i dostawca usług przemysłowych, pojawiają się ogromne wyzwania koordynacyjne. Zarządzane platformy AI rozwiązują te problemy, tworząc wspólną cyfrową bazę, na której wszyscy partnerzy mogą pracować bez utraty niezależności technologicznej. Platforma może integrować dane w czasie rzeczywistym z różnych podsystemów, generować sugestie optymalizacyjne i wdrażać autonomicznych agentów działających ponad granicami firmy – zawsze zachowując suwerenność danych.

Przemysł chemiczny pokazuje również, jak zarządzana sztuczna inteligencja (AI) może generować wartość dodaną w ramach ugruntowanych partnerstw. Globalna firma chemiczna i zdywersyfikowana grupa przemysłowa podpisały umowę o wspólnym rozwoju, aby rozszerzyć współpracę nad opatentowanym procesem dehydrogenacji. Proces ten pozwala na wytwarzanie propylenu z propanu lub izobutylenu z izobutanu, przy użyciu wyjątkowo stabilnego katalizatora. Grupa przemysłowa koncentruje się na rozwoju procesu, podczas gdy firma chemiczna koncentruje się na rozwoju katalizatorów. Wspólnym celem jest znaczne zwiększenie efektywności procesu pod względem zużycia zasobów i energii poprzez ukierunkowane ulepszenia w zakresie katalizatorów i konstrukcji instalacji.

W tej konfiguracji zarządzane platformy AI mogłyby znacznie przyspieszyć cykle rozwoju. Symulacje oparte na sztucznej inteligencji mogłyby testować różne projekty katalizatorów i konfiguracje instalacji in silico przed budową kosztownych prototypów fizycznych. Modele uczenia maszynowego mogłyby analizować dane procesowe z instalacji pilotażowych i identyfikować możliwości optymalizacji, które inżynierowie mogliby przeoczyć. Z kolei autonomiczni agenci mogliby przejąć ciągłe monitorowanie i dostrajanie działających instalacji, aby zapewnić maksymalną wydajność.

Szczególnie istotna dla aliansów przemysłowych jest zdolność zarządzanych platform AI do integracji heterogenicznych źródeł danych przy jednoczesnym zachowaniu kontroli nad poufnymi informacjami. Kiedy producent klejów i specjalista od polimerów współpracują nad zrównoważonymi klejami do konstrukcji drewnianych, każdy z partnerów wnosi specjalistyczną wiedzę: specjalista od polimerów dostarcza materiały na bazie poliuretanu, oparte na surowcach z atrybutami biologicznymi, a producent klejów wykorzystuje je do tworzenia wysokowydajnych rozwiązań klejowych. Należy jednak pamiętać, że poszczególne procesy produkcyjne i składy chemiczne stanowią tajemnicę handlową. Zarządzane platformy AI umożliwiają trenowanie i wykorzystywanie modeli AI w oparciu o te dane, bez konieczności wymiany surowych danych między partnerami.

Kolejnym kluczowym aspektem dzisiejszej praktyki jest szybkość wdrożenia. Podczas gdy tradycyjne projekty AI zazwyczaj potrzebują od 12 do 18 miesięcy, aby osiągnąć gotowość produkcyjną, zarządzane platformy AI umożliwiają wdrożenia w ciągu tygodni, a nawet dni. Ta oszczędność czasu jest niezwykle cenna w konsorcjach, gdzie opóźnienia mogą szybko prowadzić do eskalacji kosztów i kar umownych. W przypadku projektów na dużą skalę, takich jak wart 1,6 miliarda dolarów kontrakt na budowę elektrowni w Arabii Saudyjskiej, realizowany przez dużą firmę energetyczną, który obejmuje 25-letnią umowę serwisową, nawet niewielki wzrost efektywności dzięki predykcyjnej konserwacji wspomaganej przez AI może przynieść milionowe oszczędności.

Praktyczne zastosowanie znajduje również odzwierciedlenie w konkretnych sukcesach klientów. Globalny dostawca usług z zakresu nieruchomości informuje, że współpraca z dostawcą platformy znacząco poprawiła jego zdolność do pozyskiwania wartościowych informacji i dostarczania klientom rezultatów. Inny klient był w stanie w pełni zautomatyzować proces składania ofert, skracając czas przetwarzania z 24 godzin do zaledwie kilku sekund. Taki wzrost wydajności ma również znaczenie dla konsorcjów przemysłowych, gdzie szybkie przygotowanie ofert i precyzyjna kalkulacja kosztów mogą mieć kluczowe znaczenie dla przewagi konkurencyjnej.

Innowacje sprawdzone w praktyce: dwa studia przypadków z projektów konsorcjum przemysłowego

Aby zobrazować praktyczne znaczenie zarządzanych platform AI w przypadku dużych projektów przemysłowych, warto przyjrzeć się szczegółowo konkretnym przypadkom użycia, które ilustrują konkretne wyzwania i podejścia do rozwiązań w strukturach konsorcjum.

Pierwszym przypadkiem zastosowania jest produkcja zielonego wodoru, gdzie dostawca technologii elektrolizy PEM i międzynarodowy dostawca usług dla zakładów przemysłowych nawiązali strategiczne partnerstwo w celu rozwoju efektywnych projektów na dużą skalę w Europie. Współpraca koncentruje się na projektach elektrolizy na dużą skalę i łączy komplementarne kompetencje obu firm: jednej jako wiodącego dostawcy technologii elektrolizy PEM i drugiej jako międzynarodowego dostawcy usług dla zakładów przemysłowych.

Wyzwaniem w tego typu projektach jest złożoność interfejsów między kluczowym obszarem elektrolizy, który zazwyczaj jest obsługiwany przez producenta OEM, a elementami związanymi z instalacją, które klienci zazwyczaj zlecają dostawcy EPC/EPCM lub integratorowi instalacji. Partnerzy uznali, że jasno zdefiniowane interfejsy i dopracowane, znormalizowane koncepcje instalacji stanowią istotną wartość dodaną dla wszystkich zaangażowanych stron. Sednem ich współpracy jest zatem wspólne opracowywanie koncepcji dla projektów zielonego wodoru oraz koordynacja interfejsów technicznych i handlowych między obiema stronami.

Zarządzana platforma AI mogłaby w tym scenariuszu pełnić kilka kluczowych funkcji. Po pierwsze, mogłaby znacznie przyspieszyć opracowywanie standardowych projektów instalacji poprzez wyodrębnianie wzorców z historycznych danych projektowych i sugerowanie optymalnych konfiguracji. Po drugie, mogłaby zautomatyzować integrację techniczną między systemami obu partnerów, działając jako inteligentne oprogramowanie pośredniczące, które przetwarza i wymienia dane w czasie rzeczywistym. Po trzecie, mogłaby stale monitorować parametry projektu w fazach planowania i realizacji, ostrzegając ich o potencjalnych problemach na wczesnym etapie, zanim doprowadzą one do kosztownych opóźnień.

Szczególnie istotna jest możliwość agregacji wiedzy przez platformę w obrębie projektów bez ujawniania poufnych danych. Obie firmy pracują nad niewyłącznym partnerstwem strategicznym, co oznacza, że ​​mogą one również równolegle współpracować z innymi partnerami. Zarządzana platforma AI mogłaby syntetyzować wnioski z różnych projektów i wypracowywać uogólnione najlepsze praktyki bez konieczności udostępniania szczegółów dotyczących poszczególnych projektów między konkurującymi przedsięwzięciami. Umożliwia to ciągłą naukę i doskonalenie w całym portfolio projektów, przy jednoczesnym zachowaniu poufności biznesowej.

Konkretne korzyści są widoczne również w skalowaniu. Obie firmy są przekonane, że zielony wodór odegra kluczową rolę w transformacji rynku energetycznego, a współpraca między odpowiednimi interesariuszami będzie kluczowa dla rozwoju gospodarki wodorowej. Ponieważ globalny popyt na zielony wodór ma znacząco wzrosnąć w nadchodzących latach i dekadach, partnerzy dostrzegają obiecujący potencjał biznesowy w wejściu na ten rynek. Dzięki swoim uzupełniającym się kompetencjom mogą wnieść znaczący wkład w tę transformację. Zarządzana platforma AI znacznie ułatwiłaby skalowanie, umożliwiając replikację sprawdzonych schematów projektów i radykalnie skracając czas realizacji nowych projektów.

Drugi przypadek użycia pochodzi z branży motoryzacyjnej i dotyczy wspomnianej inicjatywy programistycznej. Jedenaście wiodących firm europejskiego przemysłu motoryzacyjnego – w tym producenci pojazdów i główni dostawcy – wspólnie realizuje inicjatywę open source. Celem jest opracowanie oprogramowania pojazdów, które nie będzie się różnicować, opartego na otwartym, certyfikowalnym stosie oprogramowania, aby przyspieszyć transformację w kierunku pojazdów definiowanych programowo.

Wyzwanie jest oczywiste: każdy z tych producentów dysponuje wysoce złożonymi systemami informatycznymi i infrastrukturami produkcyjnymi, rozwijanymi przez dekady. Jednocześnie firmy te intensywnie konkurują na rynku i muszą zachować swoje wyróżniające cechy. Dlatego sojusz oprogramowania celowo koncentruje się na komponentach, których kierowcy ani pasażerowie nie postrzegają bezpośrednio – takich jak uwierzytelnianie podzespołów pojazdu, komunikacja między nimi, a także na usługach chmurowych, interfejsach klienta i systemach operacyjnych wyższego poziomu. Specyficzne dla danego producenta interfejsy użytkownika i systemy informacyjno-rozrywkowe będą nadal rozwijane wewnętrznie i pozostaną całkowicie od siebie niezależne.

Dzięki współpracy firmy mają nadzieję obniżyć koszty rozwoju oprogramowania, jednocześnie skracając czas dostawy nowych modeli, aby utrzymać konkurencyjność na rynku globalnym. Platforma modułowa została zaprojektowana z myślą o obsłudze autonomicznej jazdy i zostanie udostępniona innym podmiotom z branży do 2026 roku. Oczekuje się, że koszty rozwoju zostaną zaoszczędzone w setkach milionów dolarów, a pierwszy pojazd produkcyjny z tą technologią ma zostać wprowadzony do produkcji w 2030 roku.

W tym złożonym scenariuszu zarządzana platforma AI mogłaby służyć jako wspólny fundament technologiczny, spełniając kilka kluczowych funkcji. Po pierwsze, mogłaby pełnić funkcję centralnej warstwy orkiestracji, koordynując integrację zróżnicowanych komponentów oprogramowania od różnych partnerów, bez konieczności ujawniania przez nich zastrzeżonego kodu. Platforma działałaby jako inteligentne oprogramowanie pośredniczące, standaryzując interfejsy i zapewniając kompatybilność, podczas gdy każdy partner utrzymywałby własne narzędzia i procesy programistyczne.

Po drugie, platforma mogłaby umożliwić zaawansowaną automatyzację testów. Zapewnienie kompatybilności i niezawodności ze stosami oprogramowania opracowanymi przez jedenaście różnych firm stanowi ogromne wyzwanie. Agenci AI mogliby stale przeprowadzać zautomatyzowane testy, identyfikować potencjalne niezgodności, a nawet generować sugerowane rozwiązania, zanim problemy dotrą do systemów produkcyjnych. Byłoby to szczególnie cenne w przypadku komponentów krytycznych dla bezpieczeństwa związanych z autonomiczną jazdą.

Po trzecie, platforma mogłaby umożliwić agregację wiedzy we wszystkich firmach partnerskich. Jeśli jeden z partnerów znajdzie konkretne rozwiązanie problemu technicznego, sztuczna inteligencja mogłaby je wyodrębnić i udostępnić innym partnerom, nie ujawniając szczegółów implementacji. Sprzyjałoby to wspólnemu uczeniu się, przy jednoczesnym zachowaniu przewagi konkurencyjnej – równowagi, którą niezwykle trudno osiągnąć w konsorcjach.

Po czwarte, modele cenowe oparte na wydajności dla zarządzanej platformy AI mogłyby zmniejszyć ryzyko finansowe dla partnerów konsorcjum. Zamiast ponosić duże początkowe inwestycje w infrastrukturę AI, firmy płaciłyby tylko za udokumentowane rezultaty – takie jak skrócony czas rozwoju, lepsza jakość kodu czy przyspieszone cykle testowania. Jest to szczególnie atrakcyjne rozwiązanie w branży, która obecnie zmaga się z ogromnymi wyzwaniami finansowymi z powodu elektryfikacji i transformacji oprogramowania.

Oba przypadki użycia ilustrują pewien schemat: duże projekty przemysłowe realizowane w konsorcjach wymagają równowagi między współpracą a konkurencją, między standaryzacją a różnicowaniem, między szybkością a starannością. Zarządzane platformy AI zapewniają infrastrukturę technologiczną, która pozwala pogodzić te sprzeczne wymagania. Umożliwiają one szybką innowację bez utraty kontroli, współdzielenie zasobów bez ujawniania tajemnic handlowych oraz kolektywne uczenie się bez osłabiania przewagi konkurencyjnej.

Druga strona medalu: ryzyko i kontrowersje związane z wdrażaniem zarządzanej sztucznej inteligencji

Kluczowym problemem jest jakość i zarządzanie danymi. Zarządzane platformy AI obiecują możliwość obsługi nieustrukturyzowanych i heterogenicznych źródeł danych. Jednak podstawowa zasada nadal obowiązuje: słabe dane prowadzą do słabych wyników AI. Badanie pokazuje, że 42% liderów biznesowych obawia się, że nie dysponuje wystarczającą ilością zastrzeżonych danych, aby skutecznie szkolić lub adaptować modele AI. W konsorcjach problem ten pogłębia fragmentacja danych: istotne informacje są rozproszone pomiędzy różnych partnerów, przechowywane w różnych formatach i często niedostępne dla współdzielonych modeli AI.

Wyzwanie dodatkowo potęgują silosy danych. W aliansach korporacyjnych silosy techniczne występują nie tylko w obrębie poszczególnych organizacji, ale także bariery prawne i handlowe między partnerami. Nawet jeśli zarządzana platforma AI jest technicznie zdolna do integracji różnych źródeł danych, umowy o poufności i obawy dotyczące konkurencji często uniemożliwiają niezbędne udostępnianie danych. Podważa to podstawową zaletę AI: zdolność uczenia się z dużych, zróżnicowanych zbiorów danych.

Drugim obszarem problematycznym jest przejrzystość i wyjaśnialność decyzji podejmowanych przez sztuczną inteligencję. Wiele modeli sztucznej inteligencji funkcjonuje jak czarne skrzynki, których procesy decyzyjne są trudne do zrozumienia. Jest to szczególnie istotne w regulowanych branżach, takich jak energetyka czy technologie obronne, gdzie decyzje muszą być uzasadnione i możliwe do zweryfikowania. Gdy agent sztucznej inteligencji w projekcie konsorcjum podejmuje kluczową decyzję – taką jak dostosowanie parametrów produkcji w zakładzie chemicznym lub przekierowanie przepływów energii w elektrowni – wszyscy partnerzy muszą rozumieć i być w stanie zrozumieć, dlaczego taka decyzja została podjęta.

Europejska ustawa o sztucznej inteligencji (AI Act), która stopniowo wejdzie w życie w sierpniu 2025 r., znacząco zaostrza te wymogi. Systemy AI wysokiego ryzyka podlegają ścisłym wymogom dotyczącym dokumentacji i przejrzystości. Zarządzane platformy AI muszą zapewnić, że ich systemy spełniają te wymogi – jest to skomplikowane zadanie, gdy AI działa poza granicami korporacji i podejmuje decyzje, które wpływają na wiele prawnie odrębnych podmiotów.

Trzecie ryzyko dotyczy bezpieczeństwa i powierzchni cyberataku. Systemy sztucznej inteligencji (AI) znacznie zwiększają powierzchnię ataku firm. Dane wejściowe od przeciwników mogą manipulować modelami AI i prowadzić do błędnych lub szkodliwych decyzji. W konsorcjach przemysłowych, w których kontrolowana jest infrastruktura krytyczna, takie ataki mogą mieć katastrofalne skutki. Zainfekowany system AI w projekcie elektrolizy wodoru może ominąć mechanizmy bezpieczeństwa i spowodować niebezpieczne warunki pracy.

Wyzwanie to pogłębia autonomia agentów AI. Gdy agenci mają możliwość samodzielnego wykonywania czynności – takich jak transakcje finansowe, modyfikacje systemów czy zmiany operacyjne – zmanipulowane lub błędne decyzje mogą mieć dalekosiężne konsekwencje, zanim zainterweniuje ludzki nadzór. Zarządzane platformy AI muszą wdrażać solidne zabezpieczenia, które ograniczają autonomię i gwarantują, że kluczowe decyzje wymagają zatwierdzenia przez człowieka.

Czwarty problem dotyczy bezwładności organizacyjnej i akceptacji. Nawet technicznie zaawansowane rozwiązania AI często zawodzą z powodu braku akceptacji użytkowników i oporu organizacji. To wyzwanie jest zwielokrotnione w konsorcjach, ponieważ nie tylko poszczególne firmy, ale także skoordynowane sieci partnerskie muszą zostać przekonane. Jeśli jeden z partnerów konsorcjum odrzuci rozwiązanie AI lub nie będzie w stanie go efektywnie wykorzystać, może to wpłynąć na cały projekt.

Różnice kulturowe między organizacjami pogłębiają ten problem. Niemiecka firma inżynieryjno-mechaniczna, w której proces decyzyjny jest oparty na inżynierii, ma zasadniczo inną kulturę niż zwinny startup technologiczny lub biurokratycznie ustrukturyzowany dostawca energii. Zarządzane platformy AI muszą dostosować się do tych zróżnicowanych kontekstów – wyzwanie, które często jest niedoceniane.

Piąte ryzyko dotyczy stronniczości algorytmicznej i braku uczciwości. Modele sztucznej inteligencji mogą dziedziczyć i utrwalać uprzedzenia oraz zniekształcenia wynikające z danych szkoleniowych. W zastosowaniach przemysłowych może to prowadzić do systematycznego podejmowania suboptymalnych decyzji. Na przykład, jeśli system sztucznej inteligencji do planowania zatrudnienia jest szkolony w ramach projektu konsorcjum, a dane historyczne wskazują na niedoreprezentację określonych grup, sztuczna inteligencja może utrwalać i wzmacniać to uprzedzenie.

Wreszcie, pozostaje fundamentalna kwestia przejrzystości kosztów i zwrotu z inwestycji. Chociaż zarządzane platformy AI reklamują modele cenowe oparte na sukcesie, często pozostaje niejasne, jak dokładnie mierzy się sukces i kto kontroluje ten pomiar. W konsorcjach, gdzie koszty są zazwyczaj alokowane według złożonych formuł, alokacja korzyści generowanych przez AI do poszczególnych partnerów może budzić kontrowersje. Jeśli optymalizacja AI zwiększa wydajność wspólnego procesu o 15%, jak ta korzyść jest rozdzielana między dostawcę technologii, integratora instalacji i operatora?

Te wyzwania nie oznaczają, że zarządzane platformy AI nie nadają się dla konsorcjów przemysłowych. Podkreślają jednak potrzebę starannej analizy due diligence, solidnych zabezpieczeń umownych i realistycznych oczekiwań. Skuteczne wdrożenia wymagają nie tylko doskonałości technicznej, ale także przemyślanych struktur zarządzania, jasnych linii odpowiedzialności i ciągłego monitorowania.

Horyzonty inteligencji

Przyszłe kierunki rozwoju w ekosystemie zarządzanej sztucznej inteligencji – Zdjęcie: Xpert.Digital

Rozwój zarządzanych platform AI dopiero się rozpoczyna. Kilka zbieżnych trendów wskazuje, że ekosystem przejdzie fundamentalne zmiany w nadchodzących latach, co będzie miało istotne implikacje dla konsorcjów przemysłowych i projektów na dużą skalę.

Najważniejszym trendem jest rozwój sztucznej inteligencji opartej na agentach – autonomicznych pracowników cyfrowych, zdolnych do wykonywania złożonych zadań przy minimalnej ingerencji człowieka. Wiodąca firma badawcza przewiduje, że do 2026 roku ponad 30% nowych aplikacji będzie zawierało wbudowanych autonomicznych agentów. Agenci ci wyznaczają cele, podejmują decyzje, pozyskują wiedzę i realizują zadania w dużej mierze samodzielnie. W przypadku konsorcjów przemysłowych może to oznaczać, że agenci rutynowo działają ponad granicami organizacyjnymi – na przykład agent optymalizujący łańcuch dostaw joint venture poprzez autonomiczną interakcję z systemami należącymi do wielu partnerów.

Globalna firma konsultingowa wdrożyła już ponad 50 agentów AI w różnych działach i spodziewa się, że do końca roku będzie ich obsługiwać ponad 100. Dostawca agentów AI oferuje swoim agentom ceny uzależnione od wyników, deklarując: „Otrzymujemy wynagrodzenie tylko wtedy, gdy osiągamy rzeczywiste rezultaty”. Ten model może stać się standardem dla zarządzanych platform AI i dodatkowo ograniczyć ryzyko finansowe dla konsorcjów przemysłowych.

Drugim ważnym trendem jest rosnąca inteligencja emocjonalna systemów AI. Sztuczna inteligencja konwersacyjna integruje inteligencję emocjonalną, aby lepiej rozumieć i reagować na ludzkie emocje, poprawiając tym samym doświadczenia użytkownika. W zastosowaniach przemysłowych może to oznaczać, że systemy AI nie tylko sugerują optymalizacje techniczne, ale także uwzględniają czynniki organizacyjne i ludzkie, które są kluczowe dla pomyślnego wdrożenia. Agent AI mógłby wykryć narastający opór wobec proponowanej zmiany procesu w zespole konsorcjum i zasugerować alternatywne, mniej destrukcyjne podejścia.

Trzecim istotnym trendem jest suwerenność danych i sztuczna inteligencja skoncentrowana na prywatności. Wraz ze wzrostem inwestycji organizacji w generatywną sztuczną inteligencję, rośnie świadomość zagrożeń związanych z prywatnością danych oraz potrzeba ochrony danych osobowych i danych klientów. Doprowadzi to do większego zainteresowania modelami sztucznej inteligencji skoncentrowanymi na prywatności, w których przetwarzanie danych odbywa się lokalnie lub bezpośrednio na urządzeniach użytkowników. Jedna z czołowych firm technologicznych i sprzętowych wyróżnia się, stawiając prywatność danych na pierwszym miejscu i prawdopodobnie inni producenci i deweloperzy sprzętu AI pójdą w jej ślady w 2026 roku.

Jest to szczególnie istotne dla konsorcjów przemysłowych. Możliwość trenowania modeli AI na danych federacyjnych – gdzie model trafia do danych, a nie odwrotnie – mogłaby rozwiązać fundamentalny problem udostępniania danych między partnerami. Model AI mógłby uczyć się na podstawie danych firmy chemicznej, producenta roślin i innych partnerów, bez konieczności ujawniania przez te firmy swoich surowych danych.

Czwarty trend dotyczy danych syntetycznych do analizy i symulacji. Oprócz generowania tekstu i obrazów, generatywna sztuczna inteligencja jest coraz częściej wykorzystywana do generowania danych niezbędnych do zrozumienia świata rzeczywistego, symulowania różnych systemów i trenowania dodatkowych algorytmów. Umożliwia to bankom modelowanie oszustw bez ujawniania rzeczywistych danych klientów, a świadczeniodawcom usług medycznych symulowanie terapii i badań klinicznych bez naruszania prywatności pacjentów.

W konsorcjach przemysłowych generowanie danych syntetycznych mogłoby zrewolucjonizować rozwój i testowanie nowych procesów. Partnerzy mogliby wspólnie trenować modele sztucznej inteligencji (AI) na danych syntetycznych, które odzwierciedlałyby właściwości ich rzeczywistych systemów, bez ujawniania poufnych informacji operacyjnych. Umożliwiłoby to wspólne innowacje przy jednoczesnym zachowaniu poufności biznesowej.

Piątym trendem jest postępująca konsolidacja i standaryzacja rynku AIaaS. Przewiduje się, że globalny rynek AI-as-a-Service wzrośnie z 16,08 mld USD w 2024 r. do 105,04 mld USD do 2030 r., przy średniorocznym tempie wzrostu (CAGR) na poziomie 36,1%. Pewna firma badawcza prognozuje wzrost z 20,26 mld USD w 2025 r. do 91,20 mld USD do 2030 r., przy średniorocznym tempie wzrostu (CAGR) na poziomie 35,1%.

Ta ogromna ekspansja rynkowa prawdopodobnie doprowadzi do większej konsolidacji, w wyniku której niektóre platformy zajmą dominującą pozycję, a inne znikną z rynku. Dla konsorcjów przemysłowych oznacza to konieczność starannego wyboru dostawców, uwzględniającego nie tylko obecne możliwości, ale także długoterminową rentowność. Jednocześnie rosnąca dojrzałość i standaryzacja ułatwią integrację i potencjalnie obniżą koszty przełączania między platformami.

Szóstym kluczowym trendem jest specjalizacja branżowa. Branże regulowane, takie jak usługi finansowe, ubezpieczenia, opieka zdrowotna i produkcja, przodują we wdrażaniu sztucznej inteligencji. Sektory te mają silne podstawy w zakresie zarządzania i ochrony danych, co sprawia, że ​​przejście na sztuczną inteligencję to niewielka, ale istotna inwestycja. Zarządzane platformy sztucznej inteligencji będą w coraz większym stopniu rozwijać wyspecjalizowane rozwiązania dla konkretnych branż, odzwierciedlając dogłębne zrozumienie ich przepływów pracy, wyzwań i otoczenia regulacyjnego.

Dla konsorcjów przemysłowych może to oznaczać tworzenie platform specjalnie dostosowanych do potrzeb projektów z udziałem wielu partnerów – ze zintegrowanymi mechanizmami zarządzania, ramami ochrony danych i modelami rozliczeń uwzględniającymi złożoność struktur konsorcjum.

Siódmy trend dotyczy integracji z nowymi technologiami, takimi jak 5G i Internet Rzeczy. Przyszłe możliwości tkwią w rozwoju bardziej konfigurowalnych rozwiązań AI, lepszej ochronie danych oraz integracji z nowymi technologiami, takimi jak Internet Rzeczy i 5G. W przypadku dużych projektów przemysłowych, gdzie tysiące czujników i siłowników wymaga koordynacji w czasie rzeczywistym, ta konwergencja może mieć przełomowe znaczenie. Agenci AI mogliby komunikować się bezpośrednio z urządzeniami brzegowymi, podejmować decyzje w milisekundach i stale uczyć się na podstawie generowanych strumieni danych.

Wreszcie, ósmy trend wskazuje na fundamentalną zmianę w modelach biznesowych oprogramowania. Integracja sztucznej inteligencji (AI) może odblokować nowe modele przychodów – takie jak cennik oparty na użytkowaniu i sukcesie – które oferują większą elastyczność i są lepiej dopasowane do wartości, jaką otrzymują klienci. Dostawca platformy chmurowej dla korporacyjnych przepływów pracy wdrożył zarówno cennik oparty na użytkowaniu, jak i sukcesie, umożliwiając klientom płacenie za automatyczne rozwiązywanie incydentów lub za przepływ pracy oparty na sztucznej inteligencji, a jednocześnie powiązanie cen z krótszym czasem rozwiązywania zgłoszeń i niższymi kosztami pracy.

W przypadku konsorcjów przemysłowych takie modele mogłyby znacznie uprościć alokację kosztów. Zamiast skomplikowanych, z góry ustalonych umów dotyczących inwestycji i podziału ryzyka, partnerzy płaciliby po prostu za faktycznie osiągnięte korzyści – mierzone zaoszczędzonymi godzinami pracy, niższymi kosztami energii lub poprawą wydajności produkcji. To nie tylko zmniejszyłoby ryzyko finansowe, ale także lepiej zharmonizowało zachęty: wszyscy partnerzy odnieśliby bezpośrednie korzyści z udanego wdrożenia sztucznej inteligencji.

Te zbieżne trendy wskazują na przyszłość, w której zarządzane platformy AI staną się niezbędnymi warstwami koordynacji dla współpracy przemysłowej. Będą one nie tylko zapewniać infrastrukturę techniczną, ale także pełnić rolę inteligentnych mediatorów między partnerami, równoważąc współpracę i konkurencję, gromadząc wiedzę bez ujawniania tajemnic i umożliwiając ciągłe uczenie się ponad granicami projektów. Konsorcja, które odpowiednio wcześnie przewidzią tę ewolucję i zainwestują w budowanie odpowiednich kompetencji, zyskają znaczącą przewagę konkurencyjną.

Klasyfikacja systematyczna: Co oznacza zarządzana sztuczna inteligencja dla współpracy przemysłowej

Analiza zarządzanych platform AI ujawnia fundamentalną zmianę paradygmatu w sposobie projektowania i wdrażania dużych projektów przemysłowych. Kluczowe wnioski można usystematyzować w kilku wymiarach.

Po pierwsze, platformy te umożliwiają bezprecedensową szybkość integracji sztucznej inteligencji (AI). Podczas gdy tradycyjne wdrożenia trwają od 12 do 18 miesięcy i charakteryzują się 85-procentowym wskaźnikiem błędów, podejścia oparte na projektach pozwalają na uzyskanie gotowych do produkcji rozwiązań w ciągu kilku dni lub tygodni. To przełomowe rozwiązanie dla konsorcjów przemysłowych, gdzie opóźnienia bezpośrednio przekładają się na wzrost kosztów i kary umowne. Projekt grupy zajmującej się technologiami energetycznymi w Arabii Saudyjskiej, o wartości 1,6 miliarda dolarów i 25-letnim okresie realizacji, ilustruje skalę, w jakiej nawet marginalna poprawa efektywności może mieć znaczący wpływ finansowy.

Po drugie, zarządzane platformy AI rozwiązują fundamentalny dylemat suwerenności danych w projektach wielopartnerskich. Architektury oparte na zasadzie „zero-trust” oraz możliwość wdrożenia lokalnego lub w chmurze prywatnej pozwalają firmom korzystać ze sztucznej inteligencji bez ujawniania poufnych danych. Jest to szczególnie istotne w scenariuszach takich jak współpraca między firmą chemiczną a producentem instalacji w zakresie rozwoju katalizatorów, gdzie każdy partner musi chronić poufne tajemnice handlowe, jednocześnie wymagając ścisłej integracji technicznej.

Po trzecie, platformy te demokratyzują dostęp do zaawansowanych możliwości sztucznej inteligencji (AI). Podczas gdy wcześniej tylko firmy z rozbudowanymi zespołami ds. analizy danych i znacznymi budżetami mogły efektywnie korzystać ze sztucznej inteligencji, zarządzane podejścia umożliwiają również firmom średniej wielkości i wyspecjalizowanym dostawcom dostęp do sztucznej inteligencji klasy korporacyjnej. W konsorcjach, gdzie duży generalny wykonawca zazwyczaj współpracuje z wieloma mniejszymi podwykonawcami, niweluje to brak równowagi technologicznej i umożliwia prawdziwą integrację cyfrową w całym łańcuchu dostaw.

Po czwarte, modele cenowe oparte na sukcesie zmieniają strukturę ryzyka inwestycji w AI. Zamiast wysokich początkowych inwestycji o niepewnych rezultatach, firmy płacą tylko za udokumentowany sukces biznesowy. Jest to szczególnie atrakcyjne w obecnym klimacie gospodarczym, w którym firmy przemysłowe borykają się z presją na marże, a decyzje inwestycyjne są coraz częściej podejmowane na podstawie zwrotu z inwestycji (ROI). Sojusz producentów oprogramowania z branży motoryzacyjnej wyraźnie dąży do obniżenia kosztów rozwoju – zarządzane platformy AI z modelami opartymi na sukcesie wspierałyby ten cel.

Po piąte, architektury niezależne od LLM umożliwiają zabezpieczenie się na przyszłość, co jest kluczowe na dynamicznie rozwijającym się rynku. Firmy nie są przywiązane do konkretnych modeli ani dostawców i mogą elastycznie reagować na przełomy technologiczne. Chroni to przed losem organizacji, które polegają na przestarzałych technologiach i muszą następnie przeprowadzać kosztowne migracje.

Po szóste, platformy te rozwiązują problem organizacyjny związany z zarządzaniem sztuczną inteligencją (AI) w konsorcjach. Dzięki zintegrowanym ścieżkom audytu, mechanizmom przejrzystości i funkcjom zgodności, projekty wielopartnerskie mogą spełniać coraz bardziej rygorystyczne wymogi regulacyjne, takie jak unijna ustawa o AI, bez konieczności tworzenia przez każdego partnera odrębnych struktur zarządzania.

Naiwnością byłoby jednak ignorowanie zidentyfikowanych ryzyk i wyzwań. Ryzyko uzależnienia od dostawcy (Vendor Lock-in), obawy dotyczące ochrony i bezpieczeństwa danych, problemy z przejrzystością i wyjaśnialnością oraz wyzwania związane z adaptacją rozwiązań w organizacji pozostają realne i wymagają starannego rozwiązania. Skuteczne wdrożenia wymagają czegoś więcej niż tylko doskonałości technologicznej – wymagają przemyślanych umów, solidnych struktur zarządzania, ciągłego monitorowania i zaangażowania we wdrażanie zmian organizacyjnych wszystkich partnerów konsorcjum.

Ostateczna ocena musi być dopracowana. Zarządzane platformy AI nie są panaceum, które automatycznie rozwiązuje wszystkie wyzwania związane z integracją przemysłowej AI. Stanowią jednak znaczący postęp w stosunku do tradycyjnych podejść i rozwiązują wiele problemów strukturalnych, które przyczyniły się do wysokiego wskaźnika niepowodzeń projektów AI. Dla konsorcjów przemysłowych i projektów na dużą skalę oferują pragmatyczne rozwiązanie pośrednie między skrajnościami samodzielnego rozwoju a całkowitym uzależnieniem od ogólnych usług chmurowych.

Strategiczne znaczenie tych platform prawdopodobnie będzie nadal rosło w nadchodzących latach. Ogromny wzrost rynku z 16 miliardów dolarów do ponad 100 miliardów dolarów do 2030 roku, coraz większe zaawansowanie sztucznej inteligencji opartej na agentach oraz postępująca standaryzacja wskazują na dojrzewanie ekosystemu. Firmy, które zdobędą wczesne doświadczenie z tymi platformami i zbudują odpowiednie kompetencje, będą dobrze przygotowane do przewodzenia kolejnej fali innowacji przemysłowych.

Dla niemieckich firm przemysłowych – tradycyjnie liderów w takich dziedzinach jak inżynieria mechaniczna, chemia i produkcja motoryzacyjna – zarządzane platformy AI mogą być kluczem do utrzymania globalnej konkurencyjności w coraz bardziej zdigitalizowanym świecie. Przykłady dużych korporacji chemicznych i przemysłowych, producentów samochodów i dostawców energii wraz z ich partnerami pokazują, że firmy te już aktywnie pracują nad przyszłością innowacji opartych na współpracy. Zarządzane platformy AI mogą i powinny być integralną częścią tej przyszłości – nie jako substytut ludzkiej wiedzy i przedsiębiorczego osądu, ale jako potężny mnożnik, który fundamentalnie zwiększa szybkość, precyzję i skalowalność innowacji opartych na współpracy.

Konrad Wolfenstein

Chętnie będę Twoim osobistym doradcą.

skontaktować się ze mną pod Wolfenstein ∂ xpert.digital

zadzwonić pod +49 89 674 804 (Monachium)

LinkedIn