Frem mot OTD Energy i Stavanger 15.–16. oktober 2025 deler vi innsikt fra prosjekter og prosesser som viser hvordan teknologi gir operasjonell verdi. Den første artikkelen: «Vår erfaring fra energisektoren» finner du her.
‍

En praktisk tilnærming for energibransjen

Alle snakker om kunstig intelligens (AI), men veien til å implementere AI i en større organisasjon er ofte beskrevet som lang, kostbar og kompleks. Spesielt i en bransje som energisektoren, hvor sikkerhet og presisjon er kritisk, kan terskelen for å ta i bruk ny teknologi føles høy. Men å implementere generativ AI i energiindustrien trenger ikke innebære en totalrenovering av IT-systemene. Tvert imot kan de første, verdiskapende stegene tas raskt, og med lav risiko.

Steg 1: Glem AI, start med dataene dine

Den vanligste misforståelsen rundt AI er at det er en magisk boks man kan kjøpe og skru på. I virkeligheten er verdien av enhver AI-løsning helt avhengig av kvaliteten på dataene den har tilgang til. For bedrifter i energibransjen kan viktige kilder være:

• Tekniske manualer og prosedyrer
• HMS-dokumentasjon
• Historiske prosjektrapporter og erfaringer (lessons learned)
• Vedlikeholdslogger
• Interne retningslinjer

Målet er ikke å bygge et massivt datavarehus over natten. Start heller med et utvalg av høykvalitetsdata i et format som AI kan lese. På den måten sikrer dere at løsningen gir presise, relevante og trygge svar, basert på deres virkelighet, ikke generisk informasjon fra internett.

Steg 2: Bygg en intern AI-assistent, ikke en revolusjon

Det mest effektive startpunktet for generativ AI er ofte internt. I stedet for å sikte mot en kompleks, eksternt rettet tjeneste, start med å løse en konkret flaskehals. Et av de mest verdifulle og lavterskelprosjektene er å utvikle en intern AI-assistent, en chatløsning som gir ansatte raske og presise svar, basert på organisasjonens egne prosedyrer, mål og erfaringer. Se for deg at en ingeniør kan spørre: «Hva er prosedyren for å bytte ut ventil X på kompressor Y ifølge siste vedlikeholdsmanual?» og få et presist svar med referanse til riktig dokument.

Fordelene er tydelige:

• Raskere informasjonsflyt: Ansatte finner svar på sekunder, ikke timer.
• Økt sikkerhet: Basert på oppdaterte, godkjente kilder.
• Demokratisering av kunnskap: Kritisk kunnskap blir tilgjengelig for alle, ikke bare ekspertene.

En slik løsning fungerer som en perfekt pilot. Den lar dere validere teknologien i et kontrollert miljø, demonstrere verdi for organisasjonen og bygge erfaring før dere eventuelt skalerer opp.

Slik kommer du i gang, uten store inngrep

I Seven Peaks er vår filosofi å bygge på det som allerede finnes. Vi lager ikke nye språkmodeller fra bunnen av; vi bruker kraften i markedsledende plattformer som Azure OpenAI og Amazon Bedrock. Vår rolle er å skreddersy og integrere disse tjenestene slik at de fungerer sømløst med eksisterende systemer og data. Dette er den samme tilnærmingen som vi brukte da vi hjalp en aktør innen sirkulærøkonomi med å identifisere hvordan AI og automatisering kunne effektivisere prosesser. Bransjene er ulike, men prinsippet er det samme: vi analyserer behov, identifiserer lavthengende frukt og bygger løsninger som gir rask og målbar verdi.

Generativ AI for energi: Klar til bruk i dag

Generativ AI er ikke fremtiden – det er et verktøy du bør ta i bruk allerede i dag. Ved å starte i det små og med fokus på interne løsninger, kan energibedrifter høste gevinster raskt, samtidig som de bygger et solid fundament for videre innovasjon.

Møt oss på OTD Energy Stavanger 2025

Er du på OTD Energy i Stavanger 15.–16. oktober 2025? Ta kontakt med oss for en uforpliktende prat om hvordan en intern AI-assistent kan se ut for din bedrift – og hvordan vi kan hjelpe dere å gjøre AI til en del av bunnlinjen – ikke bare et buzzword.