A Portfolio által szervezett AI in Energy 2026 konferencia 2026. május 27-én egyértelművé tette, hogy a mesterséges intelligencia (AI) az energetikai szektorban túl van a pilotprojektek szintjén: számos megoldás már a napi működés részévé válik, és mérhető pénzügyi hatásokat hozhat. A nap során elhangzott előadások és panelbeszélgetések azt vizsgálták, miként alakítható át az adatvagyon üzleti erőforrássá, hogyan épülnek be az algoritmusok a döntési folyamatokba, és hol érdemes beruházni ahhoz, hogy valódi versenyelőny szülessen.
Gyors prototípus, rövid tesztciklusok
Több előadó is hangsúlyozta, hogy a rendelkezésre álló technológiák és digitális eszközök lehetővé teszik az ötletek gyors prototipizálását és valós környezetben történő kipróbálását. Veszprémi Balázs, az ARTEMIS vezérigazgatója rámutatott: ahol ma nem történik innováció, ott a korábbi módszerek már nem lesznek versenyképesek; az optimalizálás hamarosan a másodperces szintű újratervezést igényli.
Mérhető érték és KPI-k szükségessége
Varga Pál, a Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Távközlési és Mesterséges Intelligencia Tanszékének vezetője kiemelte, hogy az AI-projektek sikerét nem a technológia jelenléte, hanem a mérhető javulás határozza meg. Négyszintű mérési architektúrát javasolt a technikai pontosságtól a stratégiai skálázhatóságig, és figyelmeztetett: baseline és világos KPI-k nélkül az AI csak marketingfogás marad. A kritikus infrastruktúrák esetén továbbra is preferáltak a determinisztikus, igazolt megoldások.
Hol tud többet adni az AI — és hol nem
Barabás Vajk, a Neara kereskedelmi stratégiai vezetője arról beszélt, hogy a hálózati modellezésben a mérnöki pontosságú digitális iker (digital twin) jelentős előnyöket nyújthat: költségmegtakarítás, javuló üzemeltetési hatékonyság és megbízhatóság. Ugyanakkor hangsúlyozta, hogy vannak olyan területek, ahol a mérnöki munka továbbra sem váltható ki AI‑val.
Növekvő számú végpont és lakossági flexibilitás
Kiss Péter, a Kraken Tech üzletfejlesztési vezetője felhívta a figyelmet a háztartásokban megjelenő eszközök tömegére: globálisan 2030-ra körülbelül 200 millió új, elosztott eszköz (elektromos autók, hőszivattyúk, energiatárolók) jelentkezhet, amelyeket AI által vezérelt virtuális erőművekként lehet hasznosítani. A Kraken jelenleg mintegy 70 millió ügyfélfiókot támogat globálisan, és Magyarországon partneri együttműködések révén tervez megjelenni. Az üzleti modell a vevőmegtartás, a spot piaci energiabeszerzés optimalizálása és a hálózati rugalmassági bevételek hármasára épül.
Működési eredmények példái — MAVIR számok
Simon Dezső, a MAVIR informatikai és üzletfejlesztési vezérigazgató-helyettese elmondta, hogy az átviteli rendszerirányító társaságnak már több működő AI‑megoldása van. Egy kiegyenlítetlenség‑előrejelző eszköz 1,3 milliárd forintos megtakarítási potenciált mutatott, a tartalékméretezés több mint 6 százalékos kapacitáscsökkenést ért el, míg a naperőművi ultra rövid távú előrejelzések a napi működésben 3–11 százalékos pontosságot támogatnak. Simon hangsúlyozta, hogy a döntés és a felelősség az embernél marad, az AI támogatói eszköznek számít, miközben kiemelt a kibervédelem és az adatok megbízhatósága.
A megújuló kapacitások robbanásszerű növekedését is kiemelték: 2012-ben 0,4 MW-ról 2025-re mintegy 9000 MW-ra növekedett a telepített kapacitás, ami alapvetően átalakította a rendszerirányítás követelményeit.
Adatminőség, auditálhatóság és szabályozás
A konferencia többi hozzászólója is hangsúlyozta, hogy az AI haszna erősen függ az adatok mennyiségétől és minőségétől, valamint az auditálhatóságtól és a kiberbiztonságtól. Az előadások rámutattak: Magyarországon korlátozó tényezőként jelentkezik, hogy kevés ipari adatot mérnek, és a meglévőket sem használják ki elég hatékonyan. Emellett az EU AI Act kockázatalapú megközelítése tudatos alkalmazást vár el a vállalatoktól.
Üzemi kultúra, API‑szabvány és operációs kérdések
Petis László, az IL-PE Kft. ügyvezetője azt javasolta, hogy az Excel‑alapú megoldások helyett API‑kapcsolatokra érdemes áttérni a megbízható adatcsere érdekében. Petis egyetlen API‑szabvány bevezetését javasolta, amely szerinte elindíthatja a magyar energetikai AI‑ökoszisztéma fejlődését. A bevezetés nem csak technológiai, hanem operációs kihívás is: adatfegyelemre, szabályozásra és biztonságra van szükség.
Munkaerő és automatizáció
A panelbeszélgetés résztvevői (Microsoft, MVM, Attrecto, E.ON, Energiastratégia Intézet) egyetértettek abban, hogy az AI‑ágensek sok rutinfeladatot átvesznek majd, ami különösen a junior pozíciókat érintheti. Ugyanakkor a szakértők hangsúlyozták: a humán munkaerő a magasabb hozzáadott értékű feladatok felé tolódik el, és az ember szerepe az értelmezésben és a felelősségvállalásban marad.
Biztonsági és működési kockázatok
A konferencia felhívta a figyelmet új kockázati pontokra is: az adatközpontok növekvő energiaigénye és az AI‑agentek biztonsági veszélyei a következő évek fontos kihívásai lesznek. Több előadó hangsúlyozta, hogy az auditálhatóság, a kiberbiztonság és a megbízhatóság feltételei nélkül az AI‑megoldások nem hoznak fenntartható előnyt.
Összegzés
A Portfolio AI in Energy 2026 konferencia összképe szerint az AI már nem pusztán kutatási vagy bemutató tárgy: számos területen működő, mérhető hatású megoldás jelent meg a projektfejlesztéstől az üzemeltetésig. Ugyanakkor a valódi eredmény eléréséhez elengedhetetlen a jó adatháttér, egyértelmű KPI‑k, szabályozott és auditálható megoldások, valamint egy működési kultúra, amely támogatja az AI hosszú távú beágyazását.
Címkék: adat, konferencia, mesterséges intelligencia, villamos energia, BME, energetika, adatkezelés, algoritmus, AI
