Energetyka liderem AI w Polsce. Jak wdrażać bez błędów?

Sektor energetyki w Polsce jest liderem wdrażania sztucznej inteligencji — 71% średnich i dużych firm ma już formalną strategię AI, co stanowi najlepszy wynik spośród wszystkich analizowanych branż. Jednak za ambitnymi planami kryje się znacznie mniej optymistyczna rzeczywistość: zaledwie 22% firm zakończyło wdrożenia, połowa jest w trakcie realizacji, a jedna dziesiąta dopiero analizuje dostępne rozwiązania. To pokazuje, że posiadanie strategii to dopiero początek drogi transformacji cyfrowej.

Rozproszone dane — główna przeszkoda na drodze do AI

Najpoważniejszym problemem w sektorze energetyki pozostają dane — podstawa każdego systemu sztucznej inteligencji. Ponad połowa firm wskazuje trudności w tym obszarze, a konkretne liczby są alarmujące:

Problem z danymi	Procent firm	Znaczenie
Nie ma pełnej wiedzy o posiadanych zasobach danych	38%	Brak inventaryzacji danych utrudnia planowanie projektów AI
Niska jakość danych	30%	Niskiej jakości dane prowadzą do niedokładnych wyników AI
Posiadanie dobrze przygotowanych danych ustrukturyzowanych	24%	Zaledwie 1/4 firm ma dane w użytecznej formie
Uporządkowane dane zarówno ustrukturyzowane, jak i nieustrukturyzowane	8%	Tylko 1 na 12 firm ma kompleksowo przygotowaną bazę danych

Experci EY wyjaśniają, że ta sytuacja jest wynikiem wieloletniej konsolidacji sektora — wiele grup energetycznych powstało z połączenia różnych organizacji, każda z własnymi systemami IT i bazami danych. Integracja tych systemów to zadanie, które wymaga czasu, zasobów i odpowiedniej strategii.

Gdzie wdrażają AI firmy energetyczne?

Głównymi powodami wdrażania sztucznej inteligencji są lepsza obsługa klientów (66% firm) oraz automatyzacja procesów (60%). Technologia trafia przede wszystkim do:

• Działów IT (60% firm)
• Obsługi klienta, marketingu i analiz rynku (po 52%)
• Sprzedaży (48%)

W 60% przypadków firmy energetyczne korzystają z hybrydowego podejścia — kombinacji własnych, zewnętrznych i ogólnodostępnych rozwiązań AI. To podejście ma zarówno zalety (elastyczność, dostęp do innowacji), jak i wady (fragmentacja systemów, trudności z integracją).

Cyberbezpieczeństwo — niedoceniana bariera

Jako infrastruktura krytyczna energetyka szczególnie obawia się zagrożeń związanych z bezpieczeństwem. Dla 46% firm kwestie cyberbezpieczeństwa i ochrony danych są główną barierą wdrażania AI — więcej niż ograniczenia technologiczne (34%), wymogi regulacyjne (32%) czy niepewność co do efektów biznesowych (24%).

Pomimo wymogów wynikających z dyrektywy NIS2 tylko 47% przedsiębiorstw przeprowadziło pełną analizę cyberbezpieczeństwa przed rozpoczęciem projektów AI. Pozostałe 53% zrobiło to jedynie częściowo — co stanowi poważne ryzyko w sektorze, gdzie ataki mogą mieć konsekwencje dla całego społeczeństwa.

Z drugiej strony energetyka jest liderem w stosowaniu technologicznych zabezpieczeń wspierających bezpieczeństwo systemów — wdrożyło je 47% firm. Rozwiązania proceduralne, takie jak szkolenia i polityki bezpieczeństwa, stosuje 35%, a 19% przedsiębiorstw łączy oba podejścia.

Efekty wdrożeń — rozczarowanie na skalę

Entuzjazm wobec AI nie zawsze przekłada się na satysfakcję z rezultatów. Tylko 5% firm twierdzi, że wdrożenia przyniosły większe korzyści niż zakładano. Dla 40% efekty były zgodne z oczekiwaniami, natomiast 21% respondentów przyznało, że gdyby znało rzeczywiste rezultaty wcześniej, nie zdecydowałoby się na inwestycję.

Firmy zadowolone z wdrożeń wskazują na konkretne korzyści:

• Redukcja kosztów operacyjnych (60%)
• Poprawa jakości usług (53%)
• Wzrost przychodów (47%)

Jednak te wyniki osiągają jedynie firmy, które podeszły do wdrażania AI kompleksowo — nie tylko wdrażając technologię, ale najpierw porządkując dane i zapewniając bezpieczeństwo.

Co to oznacza dla małych i średnich firm?

Badanie sektora energetyki pokazuje uniwersalne lekcje dla każdej branży wdrażającej AI. Najważniejsza konkluzja pochodzi od Bartosza Pacuszki, Partnera w EY Polska: “Wdrożenie AI należy traktować jako koniec, a nie początek zmian w zakresie technologii”. To oznacza, że przed wdrożeniem narzędzi AI firma powinna:

1. Przeprowadzić audyt danych — zidentyfikować, jakie dane posiada, w jakim stanie się znajdują i jak je ustrukturyzować
2. Ocenić bezpieczeństwo — przeprowadzić pełną analizę cyberbezpieczeństwa, nie tylko częściową
3. Przygotować organizację — przeszkolić zespół i wdrożyć procedury bezpieczeństwa
4. Planować realnie — zakładać, że zwrot z inwestycji będzie stopniowy, a nie natychmiastowy

Sektor energetyki, mimo że jest liderem w liczbie strategii AI, pokazuje, że posiadanie ambitnych planów to za mało. Sukces zależy od fundamentów — porządku w danych, bezpieczeństwa i realistycznych oczekiwań dotyczących czasu wdrażania.