Krzysztof Kogut
Krzysztof Kogut
.avif)
Krzysztof Kogut
Krzysztof Kogut
Krzysztof Kogut
AI nie może być samotną wyspą. Sukces agentów zależy od nadzoru i włączenia w operacje
Polski rynek FM znajduje się na wczesnym etapie adopcji AI - obecnie głównie testujemy rozwiązania i szukamy obszarów największej wartości. Wydaje się, że statystyki dotyczące niespełniających oczekiwań systemów są w branży powszechnym argumentem, studzącym zapał do wdrażania AI na przysłowiowe hura.
Jednym z istotniejszych wyzwań operacyjnych jest dziś chaos integracyjny: konieczność operowania na bardzo wielu, często starych systemach oraz nakładanie się narzędzi po stronie klientów czy obsługa różnych kanałów zgłoszeń. Agenci AI mogą stanowić dobre rozwiązanie zapewniające koordynację wielu systemów i przepływu danych bez kosztownych i ryzykownych migracji czy integracji. Chętnie poznałbym lokalne przykłady działających tego typu rozwiązań, bo mam wrażenie to wciąż jest raczej perspektywa rozwojowa niż wdrożony standard.
Warto też zaznaczyć, że aktywne wykorzystanie agentów AI rodzi wyzwania z zakresie ich orkiestracji. Aby im sprostać osobiście skłaniam się ku modelowi z dedykowaną temu zadaniu, wyróżnioną funkcją w organizacji. Ryzykiem jakie niesie to rozwiązanie nie będzie sama technologia, lecz uniknięcie stworzenia „samotnej wyspy” - powodzenie zależy od płynnego włączenia w ten proces operacji i reszty firmy.
Granice autonomii AI należy wyznaczać stopniowo wykorzystując podejście „Human in the Loop”. Budowanie zaufania wymaga czasu i sprawdzenia rozwiązań w boju - w miarę uczenia się modeli decyzyjność można przesuwać w stronę AI, jednak decyzje o wysokim ryzyku bezwzględnie powinny pozostać w rękach człowieka.
AI nie może być samotną wyspą. Sukces agentów zależy od nadzoru i włączenia w operacje
Polski rynek FM znajduje się na wczesnym etapie adopcji AI - obecnie głównie testujemy rozwiązania i szukamy obszarów największej wartości. Wydaje się, że statystyki dotyczące niespełniających oczekiwań systemów są w branży powszechnym argumentem, studzącym zapał do wdrażania AI na przysłowiowe hura.
Jednym z istotniejszych wyzwań operacyjnych jest dziś chaos integracyjny: konieczność operowania na bardzo wielu, często starych systemach oraz nakładanie się narzędzi po stronie klientów czy obsługa różnych kanałów zgłoszeń. Agenci AI mogą stanowić dobre rozwiązanie zapewniające koordynację wielu systemów i przepływu danych bez kosztownych i ryzykownych migracji czy integracji. Chętnie poznałbym lokalne przykłady działających tego typu rozwiązań, bo mam wrażenie to wciąż jest raczej perspektywa rozwojowa niż wdrożony standard.
Warto też zaznaczyć, że aktywne wykorzystanie agentów AI rodzi wyzwania z zakresie ich orkiestracji. Aby im sprostać osobiście skłaniam się ku modelowi z dedykowaną temu zadaniu, wyróżnioną funkcją w organizacji. Ryzykiem jakie niesie to rozwiązanie nie będzie sama technologia, lecz uniknięcie stworzenia „samotnej wyspy” - powodzenie zależy od płynnego włączenia w ten proces operacji i reszty firmy.
Granice autonomii AI należy wyznaczać stopniowo wykorzystując podejście „Human in the Loop”. Budowanie zaufania wymaga czasu i sprawdzenia rozwiązań w boju - w miarę uczenia się modeli decyzyjność można przesuwać w stronę AI, jednak decyzje o wysokim ryzyku bezwzględnie powinny pozostać w rękach człowieka.
AI nie może być samotną wyspą. Sukces agentów zależy od nadzoru i włączenia w operacje
Polski rynek FM znajduje się na wczesnym etapie adopcji AI - obecnie głównie testujemy rozwiązania i szukamy obszarów największej wartości. Wydaje się, że statystyki dotyczące niespełniających oczekiwań systemów są w branży powszechnym argumentem, studzącym zapał do wdrażania AI na przysłowiowe hura.
Jednym z istotniejszych wyzwań operacyjnych jest dziś chaos integracyjny: konieczność operowania na bardzo wielu, często starych systemach oraz nakładanie się narzędzi po stronie klientów czy obsługa różnych kanałów zgłoszeń. Agenci AI mogą stanowić dobre rozwiązanie zapewniające koordynację wielu systemów i przepływu danych bez kosztownych i ryzykownych migracji czy integracji. Chętnie poznałbym lokalne przykłady działających tego typu rozwiązań, bo mam wrażenie to wciąż jest raczej perspektywa rozwojowa niż wdrożony standard.
Warto też zaznaczyć, że aktywne wykorzystanie agentów AI rodzi wyzwania z zakresie ich orkiestracji. Aby im sprostać osobiście skłaniam się ku modelowi z dedykowaną temu zadaniu, wyróżnioną funkcją w organizacji. Ryzykiem jakie niesie to rozwiązanie nie będzie sama technologia, lecz uniknięcie stworzenia „samotnej wyspy” - powodzenie zależy od płynnego włączenia w ten proces operacji i reszty firmy.
Granice autonomii AI należy wyznaczać stopniowo wykorzystując podejście „Human in the Loop”. Budowanie zaufania wymaga czasu i sprawdzenia rozwiązań w boju - w miarę uczenia się modeli decyzyjność można przesuwać w stronę AI, jednak decyzje o wysokim ryzyku bezwzględnie powinny pozostać w rękach człowieka.
AI nie może być samotną wyspą. Sukces agentów zależy od nadzoru i włączenia w operacje
Polski rynek FM znajduje się na wczesnym etapie adopcji AI - obecnie głównie testujemy rozwiązania i szukamy obszarów największej wartości. Wydaje się, że statystyki dotyczące niespełniających oczekiwań systemów są w branży powszechnym argumentem, studzącym zapał do wdrażania AI na przysłowiowe hura.
Jednym z istotniejszych wyzwań operacyjnych jest dziś chaos integracyjny: konieczność operowania na bardzo wielu, często starych systemach oraz nakładanie się narzędzi po stronie klientów czy obsługa różnych kanałów zgłoszeń. Agenci AI mogą stanowić dobre rozwiązanie zapewniające koordynację wielu systemów i przepływu danych bez kosztownych i ryzykownych migracji czy integracji. Chętnie poznałbym lokalne przykłady działających tego typu rozwiązań, bo mam wrażenie to wciąż jest raczej perspektywa rozwojowa niż wdrożony standard.
Warto też zaznaczyć, że aktywne wykorzystanie agentów AI rodzi wyzwania z zakresie ich orkiestracji. Aby im sprostać osobiście skłaniam się ku modelowi z dedykowaną temu zadaniu, wyróżnioną funkcją w organizacji. Ryzykiem jakie niesie to rozwiązanie nie będzie sama technologia, lecz uniknięcie stworzenia „samotnej wyspy” - powodzenie zależy od płynnego włączenia w ten proces operacji i reszty firmy.
Granice autonomii AI należy wyznaczać stopniowo wykorzystując podejście „Human in the Loop”. Budowanie zaufania wymaga czasu i sprawdzenia rozwiązań w boju - w miarę uczenia się modeli decyzyjność można przesuwać w stronę AI, jednak decyzje o wysokim ryzyku bezwzględnie powinny pozostać w rękach człowieka.
AI nie może być samotną wyspą. Sukces agentów zależy od nadzoru i włączenia w operacje
Polski rynek FM znajduje się na wczesnym etapie adopcji AI - obecnie głównie testujemy rozwiązania i szukamy obszarów największej wartości. Wydaje się, że statystyki dotyczące niespełniających oczekiwań systemów są w branży powszechnym argumentem, studzącym zapał do wdrażania AI na przysłowiowe hura.
Jednym z istotniejszych wyzwań operacyjnych jest dziś chaos integracyjny: konieczność operowania na bardzo wielu, często starych systemach oraz nakładanie się narzędzi po stronie klientów czy obsługa różnych kanałów zgłoszeń. Agenci AI mogą stanowić dobre rozwiązanie zapewniające koordynację wielu systemów i przepływu danych bez kosztownych i ryzykownych migracji czy integracji. Chętnie poznałbym lokalne przykłady działających tego typu rozwiązań, bo mam wrażenie to wciąż jest raczej perspektywa rozwojowa niż wdrożony standard.
Warto też zaznaczyć, że aktywne wykorzystanie agentów AI rodzi wyzwania z zakresie ich orkiestracji. Aby im sprostać osobiście skłaniam się ku modelowi z dedykowaną temu zadaniu, wyróżnioną funkcją w organizacji. Ryzykiem jakie niesie to rozwiązanie nie będzie sama technologia, lecz uniknięcie stworzenia „samotnej wyspy” - powodzenie zależy od płynnego włączenia w ten proces operacji i reszty firmy.
Granice autonomii AI należy wyznaczać stopniowo wykorzystując podejście „Human in the Loop”. Budowanie zaufania wymaga czasu i sprawdzenia rozwiązań w boju - w miarę uczenia się modeli decyzyjność można przesuwać w stronę AI, jednak decyzje o wysokim ryzyku bezwzględnie powinny pozostać w rękach człowieka.
AI nie może być samotną wyspą. Sukces agentów zależy od nadzoru i włączenia w operacje
Polski rynek FM znajduje się na wczesnym etapie adopcji AI - obecnie głównie testujemy rozwiązania i szukamy obszarów największej wartości. Wydaje się, że statystyki dotyczące niespełniających oczekiwań systemów są w branży powszechnym argumentem, studzącym zapał do wdrażania AI na przysłowiowe hura.
Jednym z istotniejszych wyzwań operacyjnych jest dziś chaos integracyjny: konieczność operowania na bardzo wielu, często starych systemach oraz nakładanie się narzędzi po stronie klientów czy obsługa różnych kanałów zgłoszeń. Agenci AI mogą stanowić dobre rozwiązanie zapewniające koordynację wielu systemów i przepływu danych bez kosztownych i ryzykownych migracji czy integracji. Chętnie poznałbym lokalne przykłady działających tego typu rozwiązań, bo mam wrażenie to wciąż jest raczej perspektywa rozwojowa niż wdrożony standard.
Warto też zaznaczyć, że aktywne wykorzystanie agentów AI rodzi wyzwania z zakresie ich orkiestracji. Aby im sprostać osobiście skłaniam się ku modelowi z dedykowaną temu zadaniu, wyróżnioną funkcją w organizacji. Ryzykiem jakie niesie to rozwiązanie nie będzie sama technologia, lecz uniknięcie stworzenia „samotnej wyspy” - powodzenie zależy od płynnego włączenia w ten proces operacji i reszty firmy.
Granice autonomii AI należy wyznaczać stopniowo wykorzystując podejście „Human in the Loop”. Budowanie zaufania wymaga czasu i sprawdzenia rozwiązań w boju - w miarę uczenia się modeli decyzyjność można przesuwać w stronę AI, jednak decyzje o wysokim ryzyku bezwzględnie powinny pozostać w rękach człowieka.
AI nie może być samotną wyspą. Sukces agentów zależy od nadzoru i włączenia w operacje
Polski rynek FM znajduje się na wczesnym etapie adopcji AI - obecnie głównie testujemy rozwiązania i szukamy obszarów największej wartości. Wydaje się, że statystyki dotyczące niespełniających oczekiwań systemów są w branży powszechnym argumentem, studzącym zapał do wdrażania AI na przysłowiowe hura.
Jednym z istotniejszych wyzwań operacyjnych jest dziś chaos integracyjny: konieczność operowania na bardzo wielu, często starych systemach oraz nakładanie się narzędzi po stronie klientów czy obsługa różnych kanałów zgłoszeń. Agenci AI mogą stanowić dobre rozwiązanie zapewniające koordynację wielu systemów i przepływu danych bez kosztownych i ryzykownych migracji czy integracji. Chętnie poznałbym lokalne przykłady działających tego typu rozwiązań, bo mam wrażenie to wciąż jest raczej perspektywa rozwojowa niż wdrożony standard.
Warto też zaznaczyć, że aktywne wykorzystanie agentów AI rodzi wyzwania z zakresie ich orkiestracji. Aby im sprostać osobiście skłaniam się ku modelowi z dedykowaną temu zadaniu, wyróżnioną funkcją w organizacji. Ryzykiem jakie niesie to rozwiązanie nie będzie sama technologia, lecz uniknięcie stworzenia „samotnej wyspy” - powodzenie zależy od płynnego włączenia w ten proces operacji i reszty firmy.
Granice autonomii AI należy wyznaczać stopniowo wykorzystując podejście „Human in the Loop”. Budowanie zaufania wymaga czasu i sprawdzenia rozwiązań w boju - w miarę uczenia się modeli decyzyjność można przesuwać w stronę AI, jednak decyzje o wysokim ryzyku bezwzględnie powinny pozostać w rękach człowieka.
Cyfrowy kamienny toporek. Kto i na jakich zasadach zostanie w FM Agent Orchestratorem?
Fragmentacja systemów i konieczność ciągłego łączenia danych to bez wątpienia jeden z głównych problemów dzisiejszej branży Facility Management, z którym na co dzień mierzymy się w pracy z klientami. Typowy odbiorca naszych usług posiada dane rozproszone pomiędzy systemami BMS,CMMS/CAFM, oprogramowaniem Help Desk, licznikami mediów, raportami ESG, a także– wciąż wszechobecnymi – lokalnymi arkuszami Excel. Z perspektywy inżynierskiej wyzwaniem dawno przestał być brak informacji; problemem jest ich nadmiar i silosowość.
Dziś rzadko pytamy „jak zebrać dane?”. Znacznie częściej musimy odpowiedzieć na pytanie: „jak połączyć dane energetyczne, techniczne, finansowe i operacyjne, aby wygenerować trafną decyzję?”. Klienci oczekują konkretnej informacji o tym, które działanie przyniesie najwyższy efekt biznesowy. Zjawisko to dobrze obrazuje strategia STRABAG PFS – to właśnie dlatego, obok klasycznego FM i usług ESG, rozwijamy własne platformy cyfrowe zapewniające transparentność danych.
Wraz z poszukiwaniem rozwiązań integrujących ten cyfrowy chaos, pojawia się pojęcie Agent Orchestratora. Choć termin ten wywodzi się z systemów IT i sztucznej inteligencji, w branży FM rola ta musi pozostać w rękach człowieka. Najbardziej prawdopodobny scenariusz to ewolucja kompetencji obecnych kierowników kontraktów i facility managerów. Ich zadaniem będzie nie tylko zarządzanie usługami, ale nadzorowanie populacji agentów AI, dbanie o jakość dostarczanych im danych oraz interpretacja wyników. Przyszły Agent Orchestrator nie zostanie zastąpiony przez sztuczną inteligencję – to on weźmie na siebie odpowiedzialność za koordynację współpracy pomiędzy człowiekiem, systemami a algorytmami.
Kluczowe staje się pytanie, gdzie leży granica autonomii maszyny. Punktem odniesienia powinna być analiza ryzyka (stanowiącam.in. fundament europejskiego AI Act). W zadaniach o niskim ryzyku – takich jak klasyfikacja zgłoszeń, planowanie rutynowych przeglądów czy generowanie raportów – AI może działać samodzielnie, tym samym podnosząc efektywność. Jednak decyzje wpływające na bezpieczeństwo ludzi, ciągłość działania obiektów, zgodność z prawem i kluczowe zobowiązania kontraktowe (np. wyłączenie instalacji krytycznej) muszą pozostać pod kontrolą człowieka.
Dla wielu nowych zastosowań AI nie istnieją jeszcze statystyki porównywalne z tymi, którymi dysponujemy w klasycznym zarządzaniu ryzykiem. Dlatego im potężniejsza staje się sztuczna inteligencja, tym większego znaczenia nabiera doświadczenie i rzetelny, biznesowy osąd menedżera. Spoglądając na dynamikę rozwoju AI, jesteśmy dziś prawdopodobnie dopiero na etapie cyfrowego „kamiennego toporka”. To narzędzie imponujące, ale wciąż niedoskonałe. Historia uczy jednak, że rynkową przewagę zyskują nie ci, którzy bezkrytycznie sięgają po nowinki, lecz ci, którzy najlepiej rozumieją płynące z nich korzyści i związane z nimi ryzyka.
Cyfrowy kamienny toporek. Kto i na jakich zasadach zostanie w FM Agent Orchestratorem?
Fragmentacja systemów i konieczność ciągłego łączenia danych to bez wątpienia jeden z głównych problemów dzisiejszej branży Facility Management, z którym na co dzień mierzymy się w pracy z klientami. Typowy odbiorca naszych usług posiada dane rozproszone pomiędzy systemami BMS,CMMS/CAFM, oprogramowaniem Help Desk, licznikami mediów, raportami ESG, a także– wciąż wszechobecnymi – lokalnymi arkuszami Excel. Z perspektywy inżynierskiej wyzwaniem dawno przestał być brak informacji; problemem jest ich nadmiar i silosowość.
Dziś rzadko pytamy „jak zebrać dane?”. Znacznie częściej musimy odpowiedzieć na pytanie: „jak połączyć dane energetyczne, techniczne, finansowe i operacyjne, aby wygenerować trafną decyzję?”. Klienci oczekują konkretnej informacji o tym, które działanie przyniesie najwyższy efekt biznesowy. Zjawisko to dobrze obrazuje strategia STRABAG PFS – to właśnie dlatego, obok klasycznego FM i usług ESG, rozwijamy własne platformy cyfrowe zapewniające transparentność danych.
Wraz z poszukiwaniem rozwiązań integrujących ten cyfrowy chaos, pojawia się pojęcie Agent Orchestratora. Choć termin ten wywodzi się z systemów IT i sztucznej inteligencji, w branży FM rola ta musi pozostać w rękach człowieka. Najbardziej prawdopodobny scenariusz to ewolucja kompetencji obecnych kierowników kontraktów i facility managerów. Ich zadaniem będzie nie tylko zarządzanie usługami, ale nadzorowanie populacji agentów AI, dbanie o jakość dostarczanych im danych oraz interpretacja wyników. Przyszły Agent Orchestrator nie zostanie zastąpiony przez sztuczną inteligencję – to on weźmie na siebie odpowiedzialność za koordynację współpracy pomiędzy człowiekiem, systemami a algorytmami.
Kluczowe staje się pytanie, gdzie leży granica autonomii maszyny. Punktem odniesienia powinna być analiza ryzyka (stanowiącam.in. fundament europejskiego AI Act). W zadaniach o niskim ryzyku – takich jak klasyfikacja zgłoszeń, planowanie rutynowych przeglądów czy generowanie raportów – AI może działać samodzielnie, tym samym podnosząc efektywność. Jednak decyzje wpływające na bezpieczeństwo ludzi, ciągłość działania obiektów, zgodność z prawem i kluczowe zobowiązania kontraktowe (np. wyłączenie instalacji krytycznej) muszą pozostać pod kontrolą człowieka.
Dla wielu nowych zastosowań AI nie istnieją jeszcze statystyki porównywalne z tymi, którymi dysponujemy w klasycznym zarządzaniu ryzykiem. Dlatego im potężniejsza staje się sztuczna inteligencja, tym większego znaczenia nabiera doświadczenie i rzetelny, biznesowy osąd menedżera. Spoglądając na dynamikę rozwoju AI, jesteśmy dziś prawdopodobnie dopiero na etapie cyfrowego „kamiennego toporka”. To narzędzie imponujące, ale wciąż niedoskonałe. Historia uczy jednak, że rynkową przewagę zyskują nie ci, którzy bezkrytycznie sięgają po nowinki, lecz ci, którzy najlepiej rozumieją płynące z nich korzyści i związane z nimi ryzyka.
Cyfrowy kamienny toporek. Kto i na jakich zasadach zostanie w FM Agent Orchestratorem?
Fragmentacja systemów i konieczność ciągłego łączenia danych to bez wątpienia jeden z głównych problemów dzisiejszej branży Facility Management, z którym na co dzień mierzymy się w pracy z klientami. Typowy odbiorca naszych usług posiada dane rozproszone pomiędzy systemami BMS,CMMS/CAFM, oprogramowaniem Help Desk, licznikami mediów, raportami ESG, a także– wciąż wszechobecnymi – lokalnymi arkuszami Excel. Z perspektywy inżynierskiej wyzwaniem dawno przestał być brak informacji; problemem jest ich nadmiar i silosowość.
Dziś rzadko pytamy „jak zebrać dane?”. Znacznie częściej musimy odpowiedzieć na pytanie: „jak połączyć dane energetyczne, techniczne, finansowe i operacyjne, aby wygenerować trafną decyzję?”. Klienci oczekują konkretnej informacji o tym, które działanie przyniesie najwyższy efekt biznesowy. Zjawisko to dobrze obrazuje strategia STRABAG PFS – to właśnie dlatego, obok klasycznego FM i usług ESG, rozwijamy własne platformy cyfrowe zapewniające transparentność danych.
Wraz z poszukiwaniem rozwiązań integrujących ten cyfrowy chaos, pojawia się pojęcie Agent Orchestratora. Choć termin ten wywodzi się z systemów IT i sztucznej inteligencji, w branży FM rola ta musi pozostać w rękach człowieka. Najbardziej prawdopodobny scenariusz to ewolucja kompetencji obecnych kierowników kontraktów i facility managerów. Ich zadaniem będzie nie tylko zarządzanie usługami, ale nadzorowanie populacji agentów AI, dbanie o jakość dostarczanych im danych oraz interpretacja wyników. Przyszły Agent Orchestrator nie zostanie zastąpiony przez sztuczną inteligencję – to on weźmie na siebie odpowiedzialność za koordynację współpracy pomiędzy człowiekiem, systemami a algorytmami.
Kluczowe staje się pytanie, gdzie leży granica autonomii maszyny. Punktem odniesienia powinna być analiza ryzyka (stanowiącam.in. fundament europejskiego AI Act). W zadaniach o niskim ryzyku – takich jak klasyfikacja zgłoszeń, planowanie rutynowych przeglądów czy generowanie raportów – AI może działać samodzielnie, tym samym podnosząc efektywność. Jednak decyzje wpływające na bezpieczeństwo ludzi, ciągłość działania obiektów, zgodność z prawem i kluczowe zobowiązania kontraktowe (np. wyłączenie instalacji krytycznej) muszą pozostać pod kontrolą człowieka.
Dla wielu nowych zastosowań AI nie istnieją jeszcze statystyki porównywalne z tymi, którymi dysponujemy w klasycznym zarządzaniu ryzykiem. Dlatego im potężniejsza staje się sztuczna inteligencja, tym większego znaczenia nabiera doświadczenie i rzetelny, biznesowy osąd menedżera. Spoglądając na dynamikę rozwoju AI, jesteśmy dziś prawdopodobnie dopiero na etapie cyfrowego „kamiennego toporka”. To narzędzie imponujące, ale wciąż niedoskonałe. Historia uczy jednak, że rynkową przewagę zyskują nie ci, którzy bezkrytycznie sięgają po nowinki, lecz ci, którzy najlepiej rozumieją płynące z nich korzyści i związane z nimi ryzyka.
Cyfrowy kamienny toporek. Kto i na jakich zasadach zostanie w FM Agent Orchestratorem?
Fragmentacja systemów i konieczność ciągłego łączenia danych to bez wątpienia jeden z głównych problemów dzisiejszej branży Facility Management, z którym na co dzień mierzymy się w pracy z klientami. Typowy odbiorca naszych usług posiada dane rozproszone pomiędzy systemami BMS,CMMS/CAFM, oprogramowaniem Help Desk, licznikami mediów, raportami ESG, a także– wciąż wszechobecnymi – lokalnymi arkuszami Excel. Z perspektywy inżynierskiej wyzwaniem dawno przestał być brak informacji; problemem jest ich nadmiar i silosowość.
Dziś rzadko pytamy „jak zebrać dane?”. Znacznie częściej musimy odpowiedzieć na pytanie: „jak połączyć dane energetyczne, techniczne, finansowe i operacyjne, aby wygenerować trafną decyzję?”. Klienci oczekują konkretnej informacji o tym, które działanie przyniesie najwyższy efekt biznesowy. Zjawisko to dobrze obrazuje strategia STRABAG PFS – to właśnie dlatego, obok klasycznego FM i usług ESG, rozwijamy własne platformy cyfrowe zapewniające transparentność danych.
Wraz z poszukiwaniem rozwiązań integrujących ten cyfrowy chaos, pojawia się pojęcie Agent Orchestratora. Choć termin ten wywodzi się z systemów IT i sztucznej inteligencji, w branży FM rola ta musi pozostać w rękach człowieka. Najbardziej prawdopodobny scenariusz to ewolucja kompetencji obecnych kierowników kontraktów i facility managerów. Ich zadaniem będzie nie tylko zarządzanie usługami, ale nadzorowanie populacji agentów AI, dbanie o jakość dostarczanych im danych oraz interpretacja wyników. Przyszły Agent Orchestrator nie zostanie zastąpiony przez sztuczną inteligencję – to on weźmie na siebie odpowiedzialność za koordynację współpracy pomiędzy człowiekiem, systemami a algorytmami.
Kluczowe staje się pytanie, gdzie leży granica autonomii maszyny. Punktem odniesienia powinna być analiza ryzyka (stanowiącam.in. fundament europejskiego AI Act). W zadaniach o niskim ryzyku – takich jak klasyfikacja zgłoszeń, planowanie rutynowych przeglądów czy generowanie raportów – AI może działać samodzielnie, tym samym podnosząc efektywność. Jednak decyzje wpływające na bezpieczeństwo ludzi, ciągłość działania obiektów, zgodność z prawem i kluczowe zobowiązania kontraktowe (np. wyłączenie instalacji krytycznej) muszą pozostać pod kontrolą człowieka.
Dla wielu nowych zastosowań AI nie istnieją jeszcze statystyki porównywalne z tymi, którymi dysponujemy w klasycznym zarządzaniu ryzykiem. Dlatego im potężniejsza staje się sztuczna inteligencja, tym większego znaczenia nabiera doświadczenie i rzetelny, biznesowy osąd menedżera. Spoglądając na dynamikę rozwoju AI, jesteśmy dziś prawdopodobnie dopiero na etapie cyfrowego „kamiennego toporka”. To narzędzie imponujące, ale wciąż niedoskonałe. Historia uczy jednak, że rynkową przewagę zyskują nie ci, którzy bezkrytycznie sięgają po nowinki, lecz ci, którzy najlepiej rozumieją płynące z nich korzyści i związane z nimi ryzyka.
Cyfrowy kamienny toporek. Kto i na jakich zasadach zostanie w FM Agent Orchestratorem?
Fragmentacja systemów i konieczność ciągłego łączenia danych to bez wątpienia jeden z głównych problemów dzisiejszej branży Facility Management, z którym na co dzień mierzymy się w pracy z klientami. Typowy odbiorca naszych usług posiada dane rozproszone pomiędzy systemami BMS,CMMS/CAFM, oprogramowaniem Help Desk, licznikami mediów, raportami ESG, a także– wciąż wszechobecnymi – lokalnymi arkuszami Excel. Z perspektywy inżynierskiej wyzwaniem dawno przestał być brak informacji; problemem jest ich nadmiar i silosowość.
Dziś rzadko pytamy „jak zebrać dane?”. Znacznie częściej musimy odpowiedzieć na pytanie: „jak połączyć dane energetyczne, techniczne, finansowe i operacyjne, aby wygenerować trafną decyzję?”. Klienci oczekują konkretnej informacji o tym, które działanie przyniesie najwyższy efekt biznesowy. Zjawisko to dobrze obrazuje strategia STRABAG PFS – to właśnie dlatego, obok klasycznego FM i usług ESG, rozwijamy własne platformy cyfrowe zapewniające transparentność danych.
Wraz z poszukiwaniem rozwiązań integrujących ten cyfrowy chaos, pojawia się pojęcie Agent Orchestratora. Choć termin ten wywodzi się z systemów IT i sztucznej inteligencji, w branży FM rola ta musi pozostać w rękach człowieka. Najbardziej prawdopodobny scenariusz to ewolucja kompetencji obecnych kierowników kontraktów i facility managerów. Ich zadaniem będzie nie tylko zarządzanie usługami, ale nadzorowanie populacji agentów AI, dbanie o jakość dostarczanych im danych oraz interpretacja wyników. Przyszły Agent Orchestrator nie zostanie zastąpiony przez sztuczną inteligencję – to on weźmie na siebie odpowiedzialność za koordynację współpracy pomiędzy człowiekiem, systemami a algorytmami.
Kluczowe staje się pytanie, gdzie leży granica autonomii maszyny. Punktem odniesienia powinna być analiza ryzyka (stanowiącam.in. fundament europejskiego AI Act). W zadaniach o niskim ryzyku – takich jak klasyfikacja zgłoszeń, planowanie rutynowych przeglądów czy generowanie raportów – AI może działać samodzielnie, tym samym podnosząc efektywność. Jednak decyzje wpływające na bezpieczeństwo ludzi, ciągłość działania obiektów, zgodność z prawem i kluczowe zobowiązania kontraktowe (np. wyłączenie instalacji krytycznej) muszą pozostać pod kontrolą człowieka.
Dla wielu nowych zastosowań AI nie istnieją jeszcze statystyki porównywalne z tymi, którymi dysponujemy w klasycznym zarządzaniu ryzykiem. Dlatego im potężniejsza staje się sztuczna inteligencja, tym większego znaczenia nabiera doświadczenie i rzetelny, biznesowy osąd menedżera. Spoglądając na dynamikę rozwoju AI, jesteśmy dziś prawdopodobnie dopiero na etapie cyfrowego „kamiennego toporka”. To narzędzie imponujące, ale wciąż niedoskonałe. Historia uczy jednak, że rynkową przewagę zyskują nie ci, którzy bezkrytycznie sięgają po nowinki, lecz ci, którzy najlepiej rozumieją płynące z nich korzyści i związane z nimi ryzyka.
Dlaczego to właśnie komercyjne Real Estate i Facility Management są najlepiej predestynowane do tej zmiany? Ponieważ zawody facility managera, project managera i real estate managera od dekad funkcjonują w środowisku ekstremalnej fragmentacji narzędziowej – a to właśnie ten problem Agentic AI adresuje w pierwszej kolejności. Przeczytaj artykuł, aby dowiedzieć się, jak zjawisko "propOS" zmienia rynek, i zapoznaj się z komentarzami praktyków.
Spis treści
.avif)
.jpeg)
.avif)
.avif)
.avif)
%201%20(1).svg){kind=icon}
