Umetna inteligenca postaja eno najmočnejših orodij za izboljšanje energetske učinkovitosti v različnih sektorjih gospodarstva. V energetsko intenzivni industriji omogoča optimizacijo procesov in zmanjševanje izgub. V proizvodni industriji izboljšuje delovanje strojev, napoveduje okvare ter zmanjšuje nepotrebno porabo energije. V poslovnih stavbah omogoča pametno upravljanje ogrevanja, hlajenja, prezračevanja in razsvetljave. V logistiki optimizira poti, povečuje izkoriščenost vozil ter zmanjšuje emisije.
Temu so skupna načela energetske učinkovitosti, kot so zmanjševanje izgub, optimizacija porabe, digitalno spremljanje delovanja in neprekinjeno izboljševanje procesov. V ospredju teh pristopov so podatki. Brez kakovostnih, celovitih in dostopnih podatkov ni mogoče prepoznati potratnosti, modelirati porabe energije ali izvajati napovednih analiz. Podatki tako postanejo temelj, na katerem umetna inteligenca gradi svoje optimizacijske algoritme in napovedne modele, kar omogoča natančno prilagajanje energetskih sistemov v realnem času.
Toda energetska učinkovitost je le del zgodbe. Na zelenem zajtrku, ki sta ga organizirala CER Partnerstvo in ZIT Združenje za informatiko in telekomunikacije, pod okrijem projkta REFINEE, so strokovnjaki poudarili, da uvajanje umetne inteligence ni tehnična naloga, temveč strateška poslovna transformacija. Ta zahteva jasno vizijo, premišljeno upravljanje podatkov, kulturo sodelovanja ter vključevanje zaposlenih.
Dogodek z naslovom Strateški pristop k uvajanju UI za uspešno in odporno poslovanje je združil vodilne slovenske strokovnjake. V uvodnem predavanju je Darko Butina, avtor pristopa AI Powered Leader, poudaril, da podjetja pogosto uvajajo UI s parcialnimi projekti ali impulzivno rabo posameznih orodij, kar ne prinaša sistemskih koristi. Strateško usmerjena podjetja dosegajo občutno hitrejšo rast, višjo inovativnost in boljšo energetsko učinkovitost.
Kolektor sETup. Napredni pristop k optimizaciji energetsko intenzivne industrije
Močan primer strateške uvedbe umetne inteligence je predstavilo podjetje Kolektor sETup, ki razvija sisteme za optimizacijo energetsko intenzivnih industrij, kot so Aplacem in Sij. Njihov pristop temelji na štirih modularnih področjih. Ti vključujejo zajem podatkov, modele globokega učenja, optimizacijske module za zmanjšanje stroškov in povečanje prihrankov ter trgovalni del, ki upošteva gibanje cen energije.
Po besedah Dušana Krovinovića je napovedna analitika temelj učinkovite optimizacije. Če želi podjetje optimirati porabo energije, mora razumeti prihodnje razmere, ne le trenutnega stanja. Kolektor vsakih petnajst minut spremlja vrsto spremenljivk, kot so temperatura, vremenski trendi, proizvodni cikli ter gibanje cen energije, in nato dinamično prilagaja ukrepe. Takšen pristop omogoča odzivnost, ki je v energetsko intenzivnih sistemih ključna.
Krovinović je tudi opisal, kako poslovni vidik močno vpliva na uspeh projektov. Do vodstev podjetij dostopajo relativno hitro, saj ta razumejo strateško vrednost energetske učinkovitosti. Srednji management pa je običajno bolj zadržan. Ko pa vidijo konkretne učinke, kot so nižji stroški, stabilnejši procesi in boljše planiranje, postanejo aktivni podporniki uvedbe.
BTC kot primer upravljanja kompleksnih nepremičnin
Pomen strateškega pristopa se jasno kaže tudi pri upravljanju velikih nepremičninskih portfeljev. BTC vsakodnevno obdeluje velike količine energetskih podatkov iz trgovskih, poslovnih in logističnih objektov. Kot je izpostavil Matej Bregar, umetna inteligenca postane koristna šele, ko so podatki urejeni in ko podjetje razume, kako jih uporabiti za optimizacijo pretokov, krmiljenje energetskih sistemov in upravljanje obiskovalcev v dinamičnem okolju.
Sklepni poudarki. Umetna inteligenca kot strateški temelj prihodnje konkurenčnosti in energetske učinkovitosti
Osrednje sporočilo dogodka je bilo jasno. Umetna inteligenca mora postati del poslovne strategije od najvišje ravni navzdol. Le tako lahko podjetje preoblikuje svoje modele delovanja, zgradi kulturo, ki temelji na podatkih, ter ustvarja konkurenčno prednost v času, ko avtomatizacija, energetska učinkovitost in trajnost postajajo odločilni dejavniki uspeha.
Povezava med strateškim uvajanjem umetne inteligence in energetsko učinkovitostjo je neposredna. Ko podjetje vzpostavi podatkovno infrastrukturo, definira cilje in v procese uvede napovedne modele, lahko bistveno zmanjša energetske izgube, stabilizira obratovanje ter izboljša načrtovanje porabe. Takšen pristop omogoča optimizacijo v realnem času, kar je še posebej pomembno v energetsko intenzivni industriji, proizvodnih procesih, nepremičninskem upravljanju in logistiki. Energetska učinkovitost tako postane merljiv in trajen rezultat strateške uporabe umetne inteligence.
Digitalizacija, urejeni podatki in jasna strategija so zato nujna predpostavka za učinkovito rabo umetne inteligence. Le podjetja, ki razumejo umetno inteligenco kot orodje za rast, odpornost in trajnostni razvoj, bodo izkoristila njen polni potencial pri zmanjševanju porabe energije, zniževanju stroškov in doseganju konkurenčne prednosti na trgu.