Artificiële intelligentie is een van de meest besproken technologieën van het ogenblik, maar wat betekent AI in de praktijk écht voor onze industrie en infrastructuur? Vier captains of industry bij Siemens, LCL, VINCI Energies en Sibelga delen hun visie. ‘Als alle parameters kloppen, kunnen bedrijven dankzij AI enorme efficiëntiewinsten behalen, kosten besparen, en hun concurrentiepositie gevoelig versterken.’
Hoe gebruikt u AI vandaag binnen uw organisatie of bij klanten?
Serge Molinari (CEO bij Siemens België en Luxemburg): ‘Als een van de pioniers in Europa werken we al jaren met AI. Het is een technologie die bedrijven, organisaties en zelfs de hele samenleving in staat stelt om complexe problemen, zoals energie-efficiëntie en duurzaamheid, aan te pakken. We passen AI intern ook toe voor onze financiële forecasts en het monitoren van ESG-parameters. In onze eigen fabrieken, maar ook bij onze klanten kan onze Siemens Industrial Copilot de productiviteit verhogen door automatiseringsengineers te ondersteunen bij het genereren van code en het diagnosticeren van fouten.’
Inne Mertens (Algemeen Directeur bij Sibelga): ‘Onze medewerkers gebruiken generatieve AI-oplossingen zoals ChatGPT en Copilot als ondersteuning bij hun dagelijkse taken. Daarnaast verkennen we ook verschillende proof of concepts, zoals kennismanagement voor technische documenten, om onze technici beter te helpen, en toepassingen voor het callcenter om de klantenservice te verbeteren. Op industriële schaal gebruiken we ook predictive AI. Als distributienetbeheerder kunnen we zo vraag en aanbod en de impact op ons electricteits- en gasnetwerk in het Brussels Hoofdstedelijk Gewest nóg beter voorspellen.’
Luc Clabout (Managing Director bij VINCI Energies Belgium): ‘Ook onze mensen hebben toepassingen zoals het creëren van content via generatieve AI omarmd. En onze programmeurs zetten de technologie in voor het schrijven van computercode. Daarnaast zit AI verwerkt in verschillende tools die onze processen stroomlijnen, zoals automatische documentatie. Voor onze klanten ontwikkelden we diverse AI-oplossingen die hun business slimmer kunnen maken. Denk aan tools die het verlies van graan tijdens de oogst detecteren en virtuele sensoren die debieten in leidingen meten.’
Laurens van Reijen (CEO bij LCL): ‘Wij onderzoeken momenteel welke rol AI kan spelen in diverse domeinen van onze datacenter-business. AI zou bijvoorbeeld onderhoudmomenten van onze apparatuur kunnen helpen voorspellen. Onze collega's van finance en marketing maken al dagelijks gebruik van generatieve AI. Tegelijkertijd denken we na over hoe we onze datacenters in de toekomst beter kunnen afstemmen op het bedienen van klanten die AI-toepassingen in de markt zetten.’
AI bestaat al meer dan 50 jaar en is dus niet nieuw. Wordt de technologie overschat? Er bestaan meer oplossingen dan afnemers, zeggen sommige experts.
Inne Mertens: ‘IT-onderzoeks- en adviesbureau Gartner gebruikt de Hype Cycle om de maturiteit van zogenaamde emerging technology te meten. Generative AI staat daar vandaag helemaal bovenaan zijn hypecurve. Gen-AI zou volgens sommigen alles kunnen oplossen, bij wijze van spreken zelfs koffiezetten. Uit ervaring weten we dat na zo’n hype-piek de algemene verwachtingen afnemen en er een zekere realiteitszin volgt. Daarna stabiliseert de curve.
Anders is het met predictive AI. Die technologie bestaat al veel langer, en daar zitten we vandaag volgens mij op een stabiel niveau, met toepassingen die hun concrete nut al bewezen hebben.’
AI zit in de hypefase, en daarom worden er waarschijnlijk een aantal dingen overschat. Toch zijn de toepassings-mogelijkheden enorm.
Serge Molinari: ‘AI zit inderdaad in de hypefase, en daarom worden er waarschijnlijk een aantal dingen overschat. Toch zijn de toepassingsmogelijkheden gigantisch. Vergeleken met vroeger is de toegang tot data – de voedingsbron van AI – nu ongekend groot. Ook de rekenkracht van computers en processoren om al deze data te verwerken en te analyseren is sterk verbeterd.
Die combinatie zorgt ervoor dat AI pas vandaag zijn ware potentieel toont, en dat het gebruik van diverse slimme toepassingen boomt. AI slaagt erin om steeds meer bedrijven te overtuigen van zijn indrukwekkende resultaten.’
Luc Clabout: ‘Door de centralisatie van data in de cloud groeit het potentieel van AI verder. Gegevens kunnen eenvoudig tussen systemen, locaties en apparaten worden gelinkt en verwerkt, wat nieuwe toepassingsmogelijkheden creëert. Grote hoeveelheden data leiden bij industriële bedrijven echter niet altijd tot kwalitatieve resultaten. Niet alle data zijn immers geschikt voor zinvolle analyses. Bovendien staan niet alle bedrijven te springen om al hun gegevens in de cloud te plaatsen; vaak wordt er gekozen voor hybride oplossingen met on-site servers. Het ligt niet voor de hand om waardevolle use-cases te identificeren en bijgevolg gaan de uitrol van concrete toepassingen en de daadwerkelijke adoptie door bedrijven niet zo snel vooruit als iedereen verwacht.’
Laurens van Reijen: ‘Ik herken dit. Uit een bevraging van onze datacenter-klanten blijkt dat veel organisaties vandaag nog afwachten. Ideeën en mogelijke toepassingsgebieden genoeg, maar er zijn nog te weinig praktische invullingen. AI is dan wel gespreksthema nummer één in onze sector, maar we zijn nog niet zo ver dat iedereen de nieuwe technologie massaal omarmt. Dat moment komt er wel, maar wanneer blijft onduidelijk.’
Hoe kan AI de kracht en efficiëntie van onze industrieën vergroten?
Luc Clabout: ‘AI schept zeker kansen binnen de logistieke ketens van bedrijven. De uitwisseling van data met leveranciers, transporteurs en klanten kan het hele ecosysteem efficiënter doen functioneren.'
De beste AI-oplossingen komen voort uit holistisch denken en co-creatie met andere partijen.
'Dit vraagt echter om samenwerking en openheid tussen afdelingen en partners, en een breuk met het hokjesdenken. De beste AI-oplossingen komen voort uit holistisch denken en co-creatie met andere partijen. AI-use-cases worden niet geboren uit ChatGPT-sessies.’
Inne Mertens: ‘Om zo’n co-creatie te stimuleren, hebben wij bijvoorbeeld een Data Acceleration Squad opgericht met experts uit business, IT en data-analyse. De combinatie van kennis en vaardigheden helpt alle partijen beter te begrijpen wat nodig is om waardevolle AI-toepassingen voor onze organisatie te identificeren en te ontwikkelen. We werken ook samen met klanten en andere externe partijen aan oplossingen. Dit kan uiteindelijk kosten verlagen en toegevoegde waarde creëren binnen de hele waardeketen.’
Serge Molinari: ‘De toepassingsmogelijkheden zijn ongekend. Alles begint met het verzamelen van de juiste data in combinatie met de efficiëntste meetmethoden, en dat moet gebeuren door alle betrokken partijen. Alleen zo kunnen big data worden omgezet in smart data. Het is cruciaal om medewerkers op te leiden. Wereldwijd hebben bijvoorbeeld al 40.000 van onze medewerkers een AI-opleiding gevolgd om optimaal met deze technologie om te gaan. Pas als de hele mix klopt, kunnen bedrijven via AI efficiënter worden, kosten besparen, doelgerichter werken en uiteindelijk concurrentiëler worden.’
Als AI bijdraagt aan een stijging van de productiviteit, kan een bedrijf groeien, extra personeel aannemen en de lonen verhogen.
Laurens van Reijen: ‘Klopt. Als AI binnen een bedrijf de productiviteit doet toenemen, kan een bedrijf groeien, extra personeel aannemen en de lonen verhogen. Het gevolg is een positieve impact op de hele economie. Wat co-creatie betreft, willen wij in de nabije toekomst graag 40 procent van onze totale energie zelf opwekken.
De sleutel hiervoor zie ik in het creëren van communities waarin we samen met diverse partijen, zoals energieleveranciers, een Corporate Power Purchase Agreement (CPPA) opzetten.
Zo’n CPPA is een overeenkomst die onze organisatie direct verbindt met een zonne- of windpark. Zo wordt samenwerking mogelijk met partijen die bijvoorbeeld overtollige stroom willen kopen en het netwerk kunnen balanceren.’
AI-oplossingen zijn op zich ook energieverslinders. Het Internationaal Energieagentschap (IEA) schat dat er tegen 2026 liefst 800 terrawattuur (TWu) nodig is voor al die AI-toepassingen. Heiligt het doel de middelen?
Luc Clabout: ‘Gen-AI is zo toegankelijk geworden dat we hier vaak niet bij stilstaan. Enige bewustwording binnen bedrijven is dus zeker wenselijk. Mensen weten vaak niet dat een tool als ChatGPT tienmaal meer energie verbruikt dan een gewone zoekmachine. Daarnaast kunnen we ook al veel energie sparen door data niet eindeloos op te slaan.’
Inne Mertens: ‘Naast bewustwording van onze medewerkers via onze digital policy, willen we met een systeem van credits werken om een gen-AI-tool als Microsoft Copilot te gebruiken. Als de credits op zijn, moet de creatie van beelden of tekstsamenvattingen op een andere manier gerealisereerd worden. Zo houden we bij onze mensen het bewustzijn scherp dat technologie veel energie verbruikt.’
Laurens van Reijen: ‘Ons motto is: elke kilowattuur dat we niet verbruiken, is er eentje gewonnen. Daarom gebruiken we al jaren de meest energiezuinige servers en wekken we zelf zoveel mogelijk energie op. De hardware voor AI zal de volgende jaren veel stroom verbruiken en hiervoor zijn nieuwe oplossingen nodig, zoals watergekoelde servers.
Je kan bijvoorbeeld de restwarmte van datacenters hergebruiken en er een warmtenet mee voeden.
Grote spelers zoals Google en Microsoft volgen dezelfde denkpiste en beginnen steeds meer groene energie op te wekken, met als doel hiervan ook zoveel mogelijk zelf te verbruiken.’
Inne Mertens: ‘Je kan bijvoorbeeld de restwarmte van datacenters hergebruiken en er een warmtenet mee voeden. Dat is ook een deel van de oplossing. Voorwaarde is wel dat het netwerk dat partijen met elkaar verbindt duurzaam uitgebouwd wordt.’
Serge Molinari: ‘Wij houden bij de ontwikkeling van AI-toepassingen rekening met energie-efficiëntie en een zo klein mogelijke ecologische voetafdruk. Daarom programmeren we toepassingen zo dat hun hardware zo weinig mogelijk stroom verbruikt. We besparen ook heel wat stroom door data niet voortdurend heen en weer te sturen in de cloud, maar ze lokaal te houden. Daarnaast streven we ernaar om software zelf ook duurzaam te maken. Natuurlijk kan AI ook bijdragen aan een slim energiebeheer van datacenters. Bijvoorbeeld via forecasts die vraag en aanbod beter op elkaar afstemmen.’