Datagrunnlaget avgjør om agentisk AI lykkes i energibransjen. Her er stegene du bør ta

Norske energiselskaper er i en særstilling: de må balansere driftsstabilitet, sikkerhet og bærekraft, samtidig som stadig mer fornybar energi skal innlemmes i nettet. Agentisk AI lover å løse mange av disse utfordringene. Men det finnes én kritisk forutsetning som ofte blir oversett: kvaliteten på datagrunnlaget.

Informatica, en global leder innen dataforvaltning, viser hvordan energibransjen kan bygge det robuste datagrunnlaget som skal til for å gjøre agentisk AI til virkelighet. Selskapets arbeid med energi-, olje- og gasselskaper over hele verden understreker en viktig sannhet: AI-agenter er bare så gode som dataene de bygger på.

Fra isolert drift til intelligent beslutningsstøtte

Tradisjonelt har energiselskaper slitt med at kritisk informasjon er spredt på tvers av ulike systemer. SCADA-data fra kraftnett, værmeldinger, vedlikeholdslogger fra CMMS-systemer, IoT-sensordata fra vindturbiner og HMS-rapporter lever ofte i isolerte siloer. For at en AI-agent skal kunne ta informerte beslutninger, som å forutsi transformatorfeil eller optimalisere kraftproduksjon i sanntid, trenger den tilgang til alle disse datakildene samtidig.

Når en arbeidsprosess involverer flere steg og systemer, er energiselskaper ofte avhengig av at mennesker koordinerer manuelt mellom dem. Det bremser fremdriften og gjør prosessene sårbare. Agentisk AI fra Informatica løser dette ved å sette inn intelligente agenter drevet av pålitelige data av høy kvalitet, styrt og tilgjengeliggjort i stor skala. Disse agentene planlegger, utfører og tilpasser arbeidsflyter på egen hånd. De kobler på og orkestrerer flere agenter for å muliggjøre sømløs oppgaveløsning fra start til slutt.

Tilnærmingen fokuserer på å integrere, styre og sikre kvaliteten på data på tvers av hele organisasjonen. Ved å kombinere dataintegrasjon, håndtering av kjernedata, datakatalogisering og tilgangsstyring skaper de det Levent Ergin, sjefstrateg for agentisk AI, regulatorisk etterlevelse og bærekraft i Informatica, kaller «én felles

sannhetskilde».

Konkrete bruksområder i nordisk energisektor

Flere eksempler viser hvordan denne tilnærmingen kommer norske energiselskaper til gode.

Prediktivt vedlikehold for kritisk infrastruktur

I stedet for å basere seg på reaktivt eller tidsbasert vedlikehold, kan AI-agenter forutsi når en vindturbin, transformator eller kraftlinje trenger service. Informatica kobler sammen sensordata fra IoT, historiske feilmønstre og værinformasjon i sin digitale tvilling for å gi AI-systemet det helhetlige datagrunnlaget det trenger for å sende varsler i sanntid. Resultatet er redusert nedetid, lavere vedlikeholdskostnader og bedre sikkerhet.

Intelligent nettoptimalisering og lastprognoser

Kraftselskaper må sørge for at strømnettet er i balanse til enhver tid. Det blir mer krevende jo mer av kraften som kommer fra fornybare kilder som vind og sol, der produksjonen svinger med været. Informatica tilrettelegger for innsamling av data fra smarte målere, værmeldinger, prissignaler og distribuerte energiressurser (DER) til sin digitale tvilling. Dette gjør det mulig for AI-agenter å justere nettkonfigurasjoner i sanntid, støtte nettstabilitet og muliggjøre dynamisk prising.

Automatisert hendelsesrapportering og rotårsaksanalyse

Når sikkerhetshendelser eller driftsforstyrrelser oppstår, må energiselskaper ofte rapportere umiddelbart til myndigheter som Norges vassdrags- og energidirektorat (NVE) eller Arbeidstilsynet. AI-agenter kan nå lage førsteutkast av hendelsesrapporter og foreslå sannsynlige årsaker basert på integrerte data fra HMS-systemer, SCADA og vedlikeholdslogger. Det reduserer manuelt arbeid og forbedrer nøyaktigheten.

Det norske perspektivet

Norge driver et av verdens mest komplekse kraftsystemer, med en kombinasjon av vannkraft, vindkraft, internasjonale forbindelser og et geografisk spredt nett. Denne kompleksiteten skaper et sterkt behov for datadrevet intelligens.

For norske aktører som Statkraft, Equinor, Hafslund og BKK handler suksess om mer enn å innføre AI-verktøy. Det handler om å bygge riktig datainfrastruktur først. Informatica sin erfaring med internasjonale energiselskaper viser at de som lykkes med agentisk AI, starter med å organisere og styre dataene sine effektivt.

Veien videre

Her er de viktigste stegene norske energiselskaper bør ta for å gjøre data- og AI-programmene sine klare for suksess:

1. Integrer datakilder på tvers av IT og OT i en digital tvilling. Bryt ned barrierene mellom forretningssystemer og operasjonell teknologi for å muliggjøre sømløs dataflyt.

2. Etabler standarder for datakvalitet. Sørg for at AI-agenter mottar pålitelige, konsistente og nøyaktige data.

3. Bygg en datakatalog. Gjør det enkelt for AI-systemer og menneskelige brukere å finne, forstå og stole på tilgjengelige data.

4. Innfør tilgangsstyring. Beskytt sensitive drifts- og sikkerhetsdata, samtidig som AI-agenter får den tilgangen de trenger.

5. Skaler gjennom agentisk dataforvaltning. Bruk spesialbygde CLAIRE-agenter og tilpassbare Informatica-dataagenter til å automatisere komplekse arbeidsflyter. Slik går dataforvaltning fra å være en manuell byrde til å bli en strategisk ressurs som skalerer med virksomhetens behov.

6. Start med pilotprosjekter. Test agentisk AI i avgrensede områder som prediktivt vedlikehold eller hendelsesrapportering for å demonstrere verdi og lære underveis.

Agentisk AI kommer til å forandre energibransjen, men bare hvis riktig datagrunnlag er på plass. Informatica sin tilnærming viser at den største muligheten ligger i å skape et datamiljø der intelligente agenter kan fungere optimalt, og at verdien finnes i datagrunnlaget, og ikke i AI-teknologien alene. 

Vil du vite mer om hvordan Salesforce og Informatica sammen kan hjelpe din organisasjon med å bygge et solid datagrunnlag for agentisk AI? Ta kontakt for en samtale.