Varga Pál, a Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem (BME) Távközlési és Mesterséges Intelligencia Tanszékének tanszékvezetője azt hangsúlyozta a Portfolio AI in Energy 2026 konferenciáján, hogy az energetikai AI-projektek sikerét nem a technológia önmagában, hanem az adja, hoz‑e mérhető javulást egy konkrét rendszerben. Előadásában négyszintű mérési architektúrát javasolt, amely a technikai pontosságtól egészen a stratégiai skálázhatóságig méri a hatást.
Mikor kell LLM vagy generatív megoldás?
Varga Pál világosan megkülönböztette a feladat típusát: nem minden problémára szükséges vagy érdemes nagy nyelvi modellt (LLM) alkalmazni. A generatív módszerek különösen ott hasznosak, ahol érvelésre, összefoglalásra, emberi interakcióra, természetes nyelvű keresésre vagy dokumentumfeldolgozásra van szükség. Ha viszont egy feladat szabályalapú rendszerrel, klasszikus gépi tanulással vagy workflow-automatizálással is megoldható, akkor nem érdemes automatikusan LLM-et bevezetni. Sok rossz AI-projekt abból indul el rossz irányba, hogy nyelvi modellt alkalmaznak olyan probléma megoldására, amelyhez valójában nem nyelvi intelligencia kell.
Kritikus infrastruktúra: determinisztikus megoldások előnyben
A tanszékvezető kiemelte, hogy a megbízhatóság kritikus kérdés: kritikus infrastruktúráknál — ahol a hibázás közvetlen üzemi vagy ellátásbiztonsági kockázatot jelent — továbbra is a determinisztikus, fizikailag vagy matematikailag igazolt megoldások, illetve a célhardveren futó, ellenőrizhető algoritmusok élveznek elsőbbséget. A nagy nyelvi modellek és az öntanuló mély neurális hálók inkább ott kapnak nagyobb mozgásteret, ahol a feladat közelítő jellegű, emberi kontroll megmarad, és a hiba nem okoz rendszerszintű kockázatot.
Négy szintű mérési architektúra
Varga Pál szerint baseline és világos KPI-k nélkül az AI csupán buzzword marad. A javasolt négyszintű mérés a következőkből áll:
- Technikai szint: maga az algoritmus teljesítménye (pl. előrejelzési hiba, precision/recall, késleltetés, model drift).
- Folyamatszint: a napi működés javulása (pl. hibaészlelési idő, döntés‑előkészítési idő, karbantartási ciklusok, manuális elemzési idő csökkenése).
- Üzemi/üzleti szint: vállalati haszon (pl. OPEX csökkenése, kiesési költségek mérséklése, kiegyenlítési költség, energiaintenzitás).
- Stratégiai szint: beruházás jövőállósága (skálázhatóság, újrahasznosíthatóság, auditálhatóság, szabályozási megfelelés, tartós versenyelőny).
Varga Pál rámutatott, hogy nincs egyetlen általános AI‑KPI: más mércével kell értékelni egy korai kísérletet, egy üzembe integrált megoldást és egy vállalati szintre skálázott platformot. A technikai mutatók önmagukban — például modellpontosság vagy pilotok száma — megtévesztők lehetnek, ha nem kötik őket üzleti vagy operatív eredményekhez.
Hol hoz ma érdemi hasznot az AI az energetikában?
Az előadás gyakorlati „építőkészletekre” bontotta a fő alkalmazási területeket:
- Előrejelzés és hálózatüzemeltetés: terhelés, megújulótermelés, ár- és keresleti prognózisok, rugalmassági igénytervezés; cél a költséges hálózati beruházások elhalasztása és az üzem stabilabbá, olcsóbbá tétele. A hálózatüzemeltetésben az AI elsősorban a hibaészlelés, kimaradások előrejelzése és a hibahely lokalizálása terén adhat értéket.
- Asset management és energiahatékonyság: prediktív karbantartás transzformátoroknál, turbináknál, invertereknél; KPI-ként például a nem tervezett leállások, MTBF, MTTR, a reaktív tervek arányának csökkenése jöhet szóba. Az energiahatékonyságban a hosszú távon alacsonyabb kWh‑fogyasztás, csúcsterhelés vagy karbonintenzitás a mérvadó.
- Ügyféloldali alkalmazások: chatbotok, fogyasztási tanácsadás, churn prediction — ezeket más mutatókkal kell mérni (pl. CSAT, első kapcsolatfelvételnél megoldott ügyek aránya, átlagos ügyintézési idő, digitális csatornán zárult ügyek aránya).
- Rugalmasság és DER‑integráció: akkumulátorvezérlés, elektromos autó töltésoptimalizálás, lokális kapacitástervezés — cél a megújuló és elosztott erőforrások magasabb penetrációjának stabil kezelése.
Varga Pál hangsúlyozta, hogy a tényleges haszon gyakran nem egy elszigetelt AI‑eszközben, hanem abban van, ha a vállalat azonosítja a legnagyobb értékteremtő folyamatot és arra építve alakítja át működését.
Innováció és a rutin paradoxona
A tanszékvezető a siker paradoxonáról is beszélt: a jól működő rutin megnehezíti, hogy a szervezet kérdőjelezze meg saját működését, pedig a technológiai, piaci és szabályozási környezet gyorsabban változik, mint ahogy a nagy, stabil rendszerek kényelmesen alkalmazkodni tudnak. Két út van a változásra: kényszerből elfogadott átalakulás vagy proaktív, előzetes felismerésen alapuló innováció. Az utóbbi költséghatékonyabb és kontrollálhatóbb.
Az innovációt strukturált kíváncsiságként írta le: ötleteket feltenni, valóságon szűrni, tesztelni, majd működő megoldásokat implementálni és skálázni — mindig korán tisztázva, hogyan lesz mérhető a végeredmény.
Záró gondolat
Varga Pál szerint az AI nem lehet öncél: először meg kell határozni, mit akar javítani a rendszer, és azt követően választani technológiát és mérőszámokat. „A valós célmeghatározások nélkül az AI csak buzzword, hype és díszlet marad, mert valódi értéke akkor van, ha mérhetően megbízhatóbbá, olcsóbbá, stabilabbá vagy rugalmasabbá teszi az energiarendszert.”
(Dátum: Portfolio AI in Energy 2026 konferencia; előadás időpontja a konferencia napján.)
