A Portfolio AI in Energy 2026 konferencia záró panelbeszélgetésében szakértők arról beszéltek, hogy az energetikai szereplők ma már a korábbiaknál jóval gyorsabban tudnak prototípusokhoz eljutni és azokat élesítés előtt letesztelni. A digitális eszközök és az AI-alapú fejlesztési gyakorlatok lehetővé teszik, hogy már a prototipizálási fázisban ellenőrizzék: az új megoldás technikailag és üzletileg működőképes-e.
A panelt Hörömpöli-Tóth Levente, a Portfolio Csoport újságírója indította azzal a kérdéssel, hogy a mesterséges intelligencia terjedésének milyen hatása van a prototípus-fejlesztés sebességére a mindennapi gyakorlatban. Varga Pál, a Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem (BME) Távközlési és Mesterséges Intelligencia Tanszék tanszékvezetője azt mondta: a gyorsaság attól függ, mit akarunk kihozni egy prototípusból és mennyire vagyunk igényesek a kimenetre, de ma már nagyon gyorsan el lehet jutni működőképes prototípusokig. Példaként említette hallgatóinak házi feladatait: előfordul, hogy éjszaka alatt is születnek meglepően jó, illetve meglepően gyenge eredmények, ezért a kritikus szemlélet továbbra is fontos.
Veszprémi Balázs, az ARTEMIS Technologies vezérigazgatója rámutatott: az energetikában sokféle régi rendszert és architektúrát kell érinteni, de ma már bele lehet építeni a prototipizálásba azt is, hogy a megoldásokat a csatlakoztatandó rendszereken már korai fázisban kipróbálják. Ez megakadályozza, hogy a fejlesztéseket csak éles környezetben, a 10–15 éve működő rendszerekre „ráeresztve” teszteljék, és jelentős sebességi előnyt ad.
Kiss Péter, a Kraken Tech üzletfejlesztési vezetője elmondta: a cég igyekszik az AI lehetőségeit maga az AI segítségével gyorsan az ügyfelekhez juttatni, ezért olyan CI/CD pipeline-okat kell kialakítani, amelyek lehetővé teszik akár napi 200 szoftvertelepítést. Ennek működtetéséhez az építési és tesztelési folyamatokban is AI-t használnak. Ugyanakkor ez felvet kiberbiztonsági kérdéseket: a Kraken felhőalapú szolgáltatásokat olyan felhőszolgáltatókkal működtet, amelyek szervezetileg és technológiailag biztosítják a magas szintű védelmet. A panelen elhangzott, hogy a közműcégek gyakran elavult, széttöredezett rendszerekkel dolgoznak, amelyek sebezhetőbbek, így a modern felhőalapú védelmek jelentősen jobb védelmet adhatnak.
A fejlesztések értékeléséről és mérhetőségéről Varga Pál hangsúlyozta: szükség van mérőszámokra és tesztesetekre, amelyeket már a technológiai tervezés kezdetén figyelembe vesznek. Emellett a legfelsőbb üzleti szinten azt is vizsgálni kell, hogy a projekt megfelel-e az AI Act követelményeinek, és megtérül-e a szervezet számára.
Kiss Péter hozzátette, hogy az ARTEMIS és a Kraken referenciái segítik a korai célkitűzések meghatározását: a projektindításkor viszonylag korán meghatározzák az ügyfelek számára elérendő célokat, amelyek többnyire pénzügyi mutatókra vagy könnyen pénzügyivé konvertálható mérőszámokra épülnek. A beszélgetés szerint a megoldások három fő területen teremtenek értéket:
- ügyféloldali előnyök, például pénzügyi megtakarítások vagy „zöldülés";
- a közműcégek működési hatékonyságának javítása (például ügyfélmegtartás, megtakarított munkaórák);
- optimalizáció és portfóliómenedzsment, hogy az energetikai eszközök virtuális erőműként értékesíthetők legyenek az energiapiacokon.
Veszprémi szerint a nagy változás abban rejlik, hogy a korábbi „tippelést” ma modellezéssel és korai teszteléssel váltjuk fel: van modell arra, hogy a modelljeink működni fognak-e, de ez új kockázatokat is nyit, amelyeket szintén modellezni kell. A nagyszabású vállalatok számára a kihívás az, hogy hogyan kezeljék és hogyan alkalmazkodjanak a rendkívül gyors technológiai változáshoz. Veszprémi elmondta: ez azt jelenti, hogy átláthatóvá kell tenni a kockázatokat, környezetet és sandboxokat kell biztosítani a végfelhasználóknak, és a megfelelő kultúrát létrehozni; ha ez megvan, az emberek használni fogják az AI-eszközöket, még akkor is, ha a technológia egy év múlva jelentősen továbbfejlődik.
A panelbeszélgetés rávilágított arra, hogy az energetikai ágazatban az AI korai fázisú tesztelése és a mért eredményekre épülő bevezetés gyorsíthatja a digitalizációt és pénzügyi megtakarításokat hozhat, de a hosszú távú alkalmazhatósághoz elengedhetetlen a megfelelő infrastruktúra, kiberbiztonság és szervezeti kultúra.
Kapcsolódó esemény
A cikk megemlíti a Debrecen Economic Forumot is, amely 2026. június 9-én kerül megrendezésre, és a régiós növekedés érdekében magas szintű szakmai párbeszédet és üzleti kapcsolatépítést kínál.
Címkék: technológia, fejlesztés, mesterséges intelligencia, innováció, gépi tanulás, automatizáció, digitalizáció, energetika, bankrendszer, ai
