A Portfolio által szervezett AI in Energy 2026 konferencia 2026. május 27-én gyűjtötte össze az energetika és a digitális szféra szereplőit, hogy megvitassák: miként válik az adatvagyon mérhető üzleti értékké és hogyan épülnek be az algoritmusok a napi döntéshozatalba.
Mire fordítják az AI-t a hálózati szereplők?
Előadások és panelbeszélgetések során több konkrét alkalmazást és eredményt is bemutattak. Káplár‑Zagyi Evelin és Székely Magor Illés, az E.On adatelemző szakértői például kiemelték, hogy a mesterséges intelligencia hasznos lehet a villamosenergia-elosztóhálózatok (DSO-k) számára — többek között a hálózati karbantartás és a vezetékek melletti növényzet kezelése területén.
Simon Dezső, a MAVIR informatikai és üzletfejlesztési vezérigazgató‑helyettese azt ismertette, hogy a rendszerszintű AI‑megoldások már mérhető pénzügyi és operatív előnyt hoztak: a kiegyenlítetlenség‑előrejelző eszköz körülbelül 1,3 milliárd forintos megtakarítási potenciált jelzett; a tartalékméretezés bevezetése több mint 6 százalékos kapacitáscsökkenést eredményezett; míg a naperőművek ultra rövid távú előrejelzése a napi működést 3–11 százalékos pontossággal támogatja. Simon rámutatott, hogy a megújuló kapacitások robbanásszerű növekedése — 2012-ben 0,4 MW-ról 2025-re mintegy 9000 MW-ra — alapjaiban változtatta meg a rendszerirányítás kihívásait, és ez sürgeti az AI‑alapú eszközök elterjedését.
Hatások a munkaerőpiacon és az operációs működésben
A konferencia panelbeszélgetésén, amelyen a Microsoft, az MVM, az Attrecto, az E.ON és az Energiastratégia Intézet képviselői vettek részt, általános volt az a vélemény, hogy az AI‑ügynökök egyre több rutinfeladatot vesznek át. Ez különösen a junior pozíciókat érintheti, miközben az emberi munkát a nagyobb hozzáadott értékű tevékenységek felé tereli. Ugyanakkor a szakértők hangsúlyozták: az AI bevezetése nem kizárólag technológiai kérdés — az adatfegyelem, a szabályozás és a biztonság (különösen a kibervédelem) kulcsfontosságú elemek.
Az adatok minősége és mennyisége döntő
Aszódi Attila, a Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Nukleáris Technikai Intézetének professzora arra hívta fel a figyelmet, hogy az algoritmusok ugyan sok feladatra alkalmasak az energetikában, de az eredmények nagymértékben függenek az adatok minőségétől és mennyiségétől. Az energetikai rendszerekben keletkező adatmennyiség folyamatosan növekszik, ami új megközelítést és szigorú adatkezelési gyakorlatokat követel meg.
Mire érdemes figyelni a beruházásoknál?
A konferencián visszatérő kérdés volt, hol a határ a valódi versenyelőnyt biztosító beruházások és a költséges, alacsony megtérülésű fejlesztések között. A résztvevők szerint a megtérülés mérhetősége, a használati esetekhez kötött KPI‑k és az operációs integráció döntik el, hogy az AI‑projektek üzleti értékké válhatnak‑e.
Összegzés
A Portfolio AI in Energy 2026 konferenciája világossá tette: az AI és a nagy mennyiségű adat már nem csak kísérleti szinten jelenik meg az energetikában, hanem egyre több gyakorlati megoldás támogatja a napi működést. A sikerhez azonban elengedhetetlen az adatminőség, a szabályozási megfelelés, a kibervédelem és az, hogy a végső döntési felelősség emberi kézben maradjon.
