ORLEN szuka dostawców AI: szansa dla polskich firm technologicznych

Koncern ORLEN rozpoczął proces pozyskiwania dostawców specjalizujących się w sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym. Postępowanie ofertowe obejmuje poszukiwanie rozwiązań zdolnych do usprawniania procesów biznesowych i operacyjnych w całej strukturze firmy.

Jakie rozwiązania szuka ORLEN?

Koncern poszukuje technologii w trzech głównych obszarach: uczenia maszynowego, generatywnej sztucznej inteligencji oraz zaawansowanej analityki danych. Zakres zastosowań obejmuje wydobycie, przetwórstwo, energetykę i funkcje korporacyjne — od optymalizacji procesów produkcyjnych po wsparcie decyzji biznesowych.

Wśród konkretnych pilotażowych projektów wymienia się optymalizację energochłonności w instalacjach rafineryjnych oraz systemy nadzoru wizyjnego. Te wdrożenia mają charakter testowy, ale sygnalizują kierunek, w którym zmierza modernizacja operacyjna grupy.

Co oznacza to dla polskich firm technologicznych?

ORLEN wyraża zainteresowanie wsparciem polskich dostawców posiadających kompetencje konkurencyjne na arenie międzynarodowej. To otwarcie drzwi dla firm, które dysponują wiedzą w zakresie architektur MLOps czy dużych modeli językowych — czyli obszarów, w których polska branża tech ma potencjał.

Jednocześnie koncern aktywnie buduje własne możliwości: prowadzi rekrutację specjalistów do działu Data Science, co sugeruje strategię mieszaną — część rozwiązań będzie wdrażać wspólnie z partnerami, część rozwijać wewnętrznie.

Jakie partnerstwa już zawiązał ORLEN?

Koncern podpisał umowę z Microsoft obejmującą wdrożenie Copilota oraz utworzenie Centrum Kompetencyjnego. Równolegle zawarł porozumienie z Google Cloud dotyczące platformy danych. Te współprace wskazują, że ORLEN buduje ekosystem oparty na usługach chmurowych i narzędziach enterprise-grade.

Ile firm energetycznych w Polsce chce wdrażać zaawansowaną analitykę?

Według raportu EY, 71% polskich firm sektora energetycznego ma plany wdrażania zaawansowanej analityki danych. To wysoki odsetek, który odzwierciedla świadomość branży o konieczności transformacji cyfrowej. Jednak rzeczywistość jest bardziej złożona.

Co hamuje wdrożenia AI w energetyce?

Połowa firm energetycznych wskazuje dwie kluczowe bariery: nieuporządkowane dane oraz wyzwania związane z cyberbezpieczeństwem. Pierwsza przeszkoda jest techniczna — wiele instalacji starszych, systemów legacy i rozproszonych źródeł danych utrudnia przygotowanie danych do algorytmów. Druga dotyczy regulacji i ryzyka: obiekty energetyczne podlegają dyrektywie NIS 2 Unii Europejskiej, która nakłada surowe wymogi ochrony infrastruktury krytycznej.

To oznacza, że każde wdrożenie AI w tym sektorze musi być zaprojektowane z myślą o bezpieczeństwie od podstaw — architektura systemów, dostęp do danych, monitoring i audyt muszą spełniać standardy europejskie.

Co to oznacza dla Ciebie — jeśli prowadzisz małą firmę tech?

Jeśli Twoja firma specjalizuje się w uczeniu maszynowym, analityce danych lub bezpiecznych architekturach chmurowych, przetarg ORLEN to sygnał rynkowy: sektor energetyczny inwestuje w cyfryzację. Możesz rozważyć:

1. Specjalizację w bezpieczeństwie AI — firmy energetyczne szukają rozwiązań, które spełniają wymogi NIS 2. To nisza z wysoką barierą wejścia, ale też stabilnym popytem.

2. Usługi porządkowania danych — przed wdrożeniem algorytmów trzeba przygotować dane. Firmy, które potrafią zintegrować i wyczyścić dane z systemów legacy, są na rynku poszukiwane.

3. Partnerstwo z dostawcami cloud — ORLEN współpracuje z Microsoft i Google Cloud. Jeśli masz certyfikacje i doświadczenie w tych platformach, możesz być pośrednikiem między dużą firmą a dostawcą.

4. Pilotaże i proof of concept — zamiast od razu oferować pełne rozwiązanie, zaproponuj mały projekt testowy (np. optymalizacja energochłonności na jednym obiekcie). Niski koszt wejścia dla klienta, szansa na referencję dla Ciebie.

Przetarg ORLEN pokazuje, że polskie firmy technologiczne są postrzegane jako potencjalni partnerzy dla dużych koncernów — pod warunkiem, że mają konkretne kompetencje i rozumieją specyficzne wymagania branży.