Krzysztof Kogut
Krzysztof Kogut
.avif)
Krzysztof Kogut
Krzysztof Kogut
Krzysztof Kogut
Polskirynek FM znajduje się na wczesnym etapie adopcji AI - obecnie głównie testujemyrozwiązania i szukamy obszarów największej wartości. Wydaje się, że statystykidotyczące niespełniających oczekiwań systemów są w branży powszechnymargumentem, studzącym zapał do wdrażania AI na przysłowiowe hura.
Jednym zistotniejszych wyzwań operacyjnych jest dziś chaos integracyjny: koniecznośćoperowania na bardzo wielu, często starych systemach oraz nakładanie sięnarzędzi po stronie klientów czy obsługa różnych kanałów zgłoszeń. Agenci AImogą stanowić dobre rozwiązanie zapewniające koordynację wielu systemów iprzepływu danych bez kosztownych i ryzykownych migracji czy integracji. Chętniepoznałbym lokalne przykłady działających tego typu rozwiązań, bo mam wrażenieto wciąż jest raczej perspektywa rozwojowa niż wdrożony standard.
Warto teżzaznaczyć, że aktywne wykorzystanie agentów AI rodzi wyzwania z zakresie ichorkiestracji. Aby im sprostać osobiścieskłaniam się ku modelowi z dedykowaną temu zadaniu, wyróżnioną funkcją worganizacji. Ryzykiem jakie niesie to rozwiązanie nie będzie sama technologia,lecz uniknięcie stworzenia „samotnej wyspy” - powodzenie zależy od płynnegowłączenia w ten proces operacji i reszty firmy.
Graniceautonomii AI należy wyznaczać stopniowo wykorzystując podejście „Human in theLoop”. Budowanie zaufania wymaga czasu i sprawdzenia rozwiązań w boju - w miaręuczenia się modeli decyzyjność można przesuwać w stronę AI, jednak decyzje owysokim ryzyku bezwzględnie powinny pozostać w rękach człowieka.
Polskirynek FM znajduje się na wczesnym etapie adopcji AI - obecnie głównie testujemyrozwiązania i szukamy obszarów największej wartości. Wydaje się, że statystykidotyczące niespełniających oczekiwań systemów są w branży powszechnymargumentem, studzącym zapał do wdrażania AI na przysłowiowe hura.
Jednym zistotniejszych wyzwań operacyjnych jest dziś chaos integracyjny: koniecznośćoperowania na bardzo wielu, często starych systemach oraz nakładanie sięnarzędzi po stronie klientów czy obsługa różnych kanałów zgłoszeń. Agenci AImogą stanowić dobre rozwiązanie zapewniające koordynację wielu systemów iprzepływu danych bez kosztownych i ryzykownych migracji czy integracji. Chętniepoznałbym lokalne przykłady działających tego typu rozwiązań, bo mam wrażenieto wciąż jest raczej perspektywa rozwojowa niż wdrożony standard.
Warto teżzaznaczyć, że aktywne wykorzystanie agentów AI rodzi wyzwania z zakresie ichorkiestracji. Aby im sprostać osobiścieskłaniam się ku modelowi z dedykowaną temu zadaniu, wyróżnioną funkcją worganizacji. Ryzykiem jakie niesie to rozwiązanie nie będzie sama technologia,lecz uniknięcie stworzenia „samotnej wyspy” - powodzenie zależy od płynnegowłączenia w ten proces operacji i reszty firmy.
Graniceautonomii AI należy wyznaczać stopniowo wykorzystując podejście „Human in theLoop”. Budowanie zaufania wymaga czasu i sprawdzenia rozwiązań w boju - w miaręuczenia się modeli decyzyjność można przesuwać w stronę AI, jednak decyzje owysokim ryzyku bezwzględnie powinny pozostać w rękach człowieka.
Polskirynek FM znajduje się na wczesnym etapie adopcji AI - obecnie głównie testujemyrozwiązania i szukamy obszarów największej wartości. Wydaje się, że statystykidotyczące niespełniających oczekiwań systemów są w branży powszechnymargumentem, studzącym zapał do wdrażania AI na przysłowiowe hura.
Jednym zistotniejszych wyzwań operacyjnych jest dziś chaos integracyjny: koniecznośćoperowania na bardzo wielu, często starych systemach oraz nakładanie sięnarzędzi po stronie klientów czy obsługa różnych kanałów zgłoszeń. Agenci AImogą stanowić dobre rozwiązanie zapewniające koordynację wielu systemów iprzepływu danych bez kosztownych i ryzykownych migracji czy integracji. Chętniepoznałbym lokalne przykłady działających tego typu rozwiązań, bo mam wrażenieto wciąż jest raczej perspektywa rozwojowa niż wdrożony standard.
Warto teżzaznaczyć, że aktywne wykorzystanie agentów AI rodzi wyzwania z zakresie ichorkiestracji. Aby im sprostać osobiścieskłaniam się ku modelowi z dedykowaną temu zadaniu, wyróżnioną funkcją worganizacji. Ryzykiem jakie niesie to rozwiązanie nie będzie sama technologia,lecz uniknięcie stworzenia „samotnej wyspy” - powodzenie zależy od płynnegowłączenia w ten proces operacji i reszty firmy.
Graniceautonomii AI należy wyznaczać stopniowo wykorzystując podejście „Human in theLoop”. Budowanie zaufania wymaga czasu i sprawdzenia rozwiązań w boju - w miaręuczenia się modeli decyzyjność można przesuwać w stronę AI, jednak decyzje owysokim ryzyku bezwzględnie powinny pozostać w rękach człowieka.
Polskirynek FM znajduje się na wczesnym etapie adopcji AI - obecnie głównie testujemyrozwiązania i szukamy obszarów największej wartości. Wydaje się, że statystykidotyczące niespełniających oczekiwań systemów są w branży powszechnymargumentem, studzącym zapał do wdrażania AI na przysłowiowe hura.
Jednym zistotniejszych wyzwań operacyjnych jest dziś chaos integracyjny: koniecznośćoperowania na bardzo wielu, często starych systemach oraz nakładanie sięnarzędzi po stronie klientów czy obsługa różnych kanałów zgłoszeń. Agenci AImogą stanowić dobre rozwiązanie zapewniające koordynację wielu systemów iprzepływu danych bez kosztownych i ryzykownych migracji czy integracji. Chętniepoznałbym lokalne przykłady działających tego typu rozwiązań, bo mam wrażenieto wciąż jest raczej perspektywa rozwojowa niż wdrożony standard.
Warto teżzaznaczyć, że aktywne wykorzystanie agentów AI rodzi wyzwania z zakresie ichorkiestracji. Aby im sprostać osobiścieskłaniam się ku modelowi z dedykowaną temu zadaniu, wyróżnioną funkcją worganizacji. Ryzykiem jakie niesie to rozwiązanie nie będzie sama technologia,lecz uniknięcie stworzenia „samotnej wyspy” - powodzenie zależy od płynnegowłączenia w ten proces operacji i reszty firmy.
Graniceautonomii AI należy wyznaczać stopniowo wykorzystując podejście „Human in theLoop”. Budowanie zaufania wymaga czasu i sprawdzenia rozwiązań w boju - w miaręuczenia się modeli decyzyjność można przesuwać w stronę AI, jednak decyzje owysokim ryzyku bezwzględnie powinny pozostać w rękach człowieka.
Polskirynek FM znajduje się na wczesnym etapie adopcji AI - obecnie głównie testujemyrozwiązania i szukamy obszarów największej wartości. Wydaje się, że statystykidotyczące niespełniających oczekiwań systemów są w branży powszechnymargumentem, studzącym zapał do wdrażania AI na przysłowiowe hura.
Jednym zistotniejszych wyzwań operacyjnych jest dziś chaos integracyjny: koniecznośćoperowania na bardzo wielu, często starych systemach oraz nakładanie sięnarzędzi po stronie klientów czy obsługa różnych kanałów zgłoszeń. Agenci AImogą stanowić dobre rozwiązanie zapewniające koordynację wielu systemów iprzepływu danych bez kosztownych i ryzykownych migracji czy integracji. Chętniepoznałbym lokalne przykłady działających tego typu rozwiązań, bo mam wrażenieto wciąż jest raczej perspektywa rozwojowa niż wdrożony standard.
Warto teżzaznaczyć, że aktywne wykorzystanie agentów AI rodzi wyzwania z zakresie ichorkiestracji. Aby im sprostać osobiścieskłaniam się ku modelowi z dedykowaną temu zadaniu, wyróżnioną funkcją worganizacji. Ryzykiem jakie niesie to rozwiązanie nie będzie sama technologia,lecz uniknięcie stworzenia „samotnej wyspy” - powodzenie zależy od płynnegowłączenia w ten proces operacji i reszty firmy.
Graniceautonomii AI należy wyznaczać stopniowo wykorzystując podejście „Human in theLoop”. Budowanie zaufania wymaga czasu i sprawdzenia rozwiązań w boju - w miaręuczenia się modeli decyzyjność można przesuwać w stronę AI, jednak decyzje owysokim ryzyku bezwzględnie powinny pozostać w rękach człowieka.
Polskirynek FM znajduje się na wczesnym etapie adopcji AI - obecnie głównie testujemyrozwiązania i szukamy obszarów największej wartości. Wydaje się, że statystykidotyczące niespełniających oczekiwań systemów są w branży powszechnymargumentem, studzącym zapał do wdrażania AI na przysłowiowe hura.
Jednym zistotniejszych wyzwań operacyjnych jest dziś chaos integracyjny: koniecznośćoperowania na bardzo wielu, często starych systemach oraz nakładanie sięnarzędzi po stronie klientów czy obsługa różnych kanałów zgłoszeń. Agenci AImogą stanowić dobre rozwiązanie zapewniające koordynację wielu systemów iprzepływu danych bez kosztownych i ryzykownych migracji czy integracji. Chętniepoznałbym lokalne przykłady działających tego typu rozwiązań, bo mam wrażenieto wciąż jest raczej perspektywa rozwojowa niż wdrożony standard.
Warto teżzaznaczyć, że aktywne wykorzystanie agentów AI rodzi wyzwania z zakresie ichorkiestracji. Aby im sprostać osobiścieskłaniam się ku modelowi z dedykowaną temu zadaniu, wyróżnioną funkcją worganizacji. Ryzykiem jakie niesie to rozwiązanie nie będzie sama technologia,lecz uniknięcie stworzenia „samotnej wyspy” - powodzenie zależy od płynnegowłączenia w ten proces operacji i reszty firmy.
Graniceautonomii AI należy wyznaczać stopniowo wykorzystując podejście „Human in theLoop”. Budowanie zaufania wymaga czasu i sprawdzenia rozwiązań w boju - w miaręuczenia się modeli decyzyjność można przesuwać w stronę AI, jednak decyzje owysokim ryzyku bezwzględnie powinny pozostać w rękach człowieka.
Polskirynek FM znajduje się na wczesnym etapie adopcji AI - obecnie głównie testujemyrozwiązania i szukamy obszarów największej wartości. Wydaje się, że statystykidotyczące niespełniających oczekiwań systemów są w branży powszechnymargumentem, studzącym zapał do wdrażania AI na przysłowiowe hura.
Jednym zistotniejszych wyzwań operacyjnych jest dziś chaos integracyjny: koniecznośćoperowania na bardzo wielu, często starych systemach oraz nakładanie sięnarzędzi po stronie klientów czy obsługa różnych kanałów zgłoszeń. Agenci AImogą stanowić dobre rozwiązanie zapewniające koordynację wielu systemów iprzepływu danych bez kosztownych i ryzykownych migracji czy integracji. Chętniepoznałbym lokalne przykłady działających tego typu rozwiązań, bo mam wrażenieto wciąż jest raczej perspektywa rozwojowa niż wdrożony standard.
Warto teżzaznaczyć, że aktywne wykorzystanie agentów AI rodzi wyzwania z zakresie ichorkiestracji. Aby im sprostać osobiścieskłaniam się ku modelowi z dedykowaną temu zadaniu, wyróżnioną funkcją worganizacji. Ryzykiem jakie niesie to rozwiązanie nie będzie sama technologia,lecz uniknięcie stworzenia „samotnej wyspy” - powodzenie zależy od płynnegowłączenia w ten proces operacji i reszty firmy.
Graniceautonomii AI należy wyznaczać stopniowo wykorzystując podejście „Human in theLoop”. Budowanie zaufania wymaga czasu i sprawdzenia rozwiązań w boju - w miaręuczenia się modeli decyzyjność można przesuwać w stronę AI, jednak decyzje owysokim ryzyku bezwzględnie powinny pozostać w rękach człowieka.
Cyfrowykamienny toporek. Kto i na jakich zasadach zostanie w FM Agent Orchestratorem?
Fragmentacja systemów i konieczność ciągłegołączenia danych to bez wątpienia jeden z głównych problemów dzisiejszej branżyFacility 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 inżynierskiejwyzwaniem dawno przestał być brak informacji; problemem jest ich nadmiar isilosowość.
Dziś rzadko pytamy „jak zebrać dane?”. Znacznieczęściej musimy odpowiedzieć na pytanie: „jak połączyć dane energetyczne,techniczne, finansowe i operacyjne, aby wygenerować trafną decyzję?”. Kliencioczekują konkretnej informacji o tym, które działanie przyniesie najwyższyefekt biznesowy. Zjawisko to dobrze obrazuje strategia STRABAG PFS – to właśniedlatego, obok klasycznego FM i usług ESG, rozwijamy własne platformy cyfrowezapewniające transparentność danych.
Wraz z poszukiwaniem rozwiązań integrujących tencyfrowy chaos, pojawia się pojęcie Agent Orchestratora. Choć termin tenwywodzi się z systemów IT i sztucznej inteligencji, w branży FM rola ta musipozostać w rękach człowieka. Najbardziej prawdopodobny scenariusz to ewolucjakompetencji obecnych kierowników kontraktów i facility managerów. Ich zadaniembędzie nie tylko zarządzanie usługami, ale nadzorowanie populacji agentów AI,dbanie o jakość dostarczanych im danych oraz interpretacja wyników. Przyszły AgentOrchestrator nie zostanie zastąpiony przez sztuczną inteligencję – to onweźmie na siebie odpowiedzialność za koordynację współpracy pomiędzyczłowiekiem, systemami a algorytmami.
Kluczowe staje się pytanie, gdzie leży granicaautonomii maszyny. Punktem odniesienia powinna być analiza ryzyka (stanowiącam.in. fundament europejskiego AI Act). W zadaniach o niskim ryzyku – takich jakklasyfikacja zgłoszeń, planowanie rutynowych przeglądów czy generowanieraportów – 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. wyłączenieinstalacji krytycznej) muszą pozostać pod kontrolą człowieka.
Dla wielu nowychzastosowań AI nie istnieją jeszcze statystyki porównywalne z tymi, którymidysponujemy w klasycznym zarządzaniu ryzykiem. Dlatego im potężniejsza stajesię sztuczna inteligencja, tym większego znaczenia nabiera doświadczenie irzetelny, 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, żerynkową przewagę zyskują nie ci, którzy bezkrytycznie sięgają po nowinki, leczci, którzy najlepiej rozumieją płynące z nich korzyści i związane z nimiryzyka.
Cyfrowykamienny toporek. Kto i na jakich zasadach zostanie w FM Agent Orchestratorem?
Fragmentacja systemów i konieczność ciągłegołączenia danych to bez wątpienia jeden z głównych problemów dzisiejszej branżyFacility 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 inżynierskiejwyzwaniem dawno przestał być brak informacji; problemem jest ich nadmiar isilosowość.
Dziś rzadko pytamy „jak zebrać dane?”. Znacznieczęściej musimy odpowiedzieć na pytanie: „jak połączyć dane energetyczne,techniczne, finansowe i operacyjne, aby wygenerować trafną decyzję?”. Kliencioczekują konkretnej informacji o tym, które działanie przyniesie najwyższyefekt biznesowy. Zjawisko to dobrze obrazuje strategia STRABAG PFS – to właśniedlatego, obok klasycznego FM i usług ESG, rozwijamy własne platformy cyfrowezapewniające transparentność danych.
Wraz z poszukiwaniem rozwiązań integrujących tencyfrowy chaos, pojawia się pojęcie Agent Orchestratora. Choć termin tenwywodzi się z systemów IT i sztucznej inteligencji, w branży FM rola ta musipozostać w rękach człowieka. Najbardziej prawdopodobny scenariusz to ewolucjakompetencji obecnych kierowników kontraktów i facility managerów. Ich zadaniembędzie nie tylko zarządzanie usługami, ale nadzorowanie populacji agentów AI,dbanie o jakość dostarczanych im danych oraz interpretacja wyników. Przyszły AgentOrchestrator nie zostanie zastąpiony przez sztuczną inteligencję – to onweźmie na siebie odpowiedzialność za koordynację współpracy pomiędzyczłowiekiem, systemami a algorytmami.
Kluczowe staje się pytanie, gdzie leży granicaautonomii maszyny. Punktem odniesienia powinna być analiza ryzyka (stanowiącam.in. fundament europejskiego AI Act). W zadaniach o niskim ryzyku – takich jakklasyfikacja zgłoszeń, planowanie rutynowych przeglądów czy generowanieraportów – 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. wyłączenieinstalacji krytycznej) muszą pozostać pod kontrolą człowieka.
Dla wielu nowychzastosowań AI nie istnieją jeszcze statystyki porównywalne z tymi, którymidysponujemy w klasycznym zarządzaniu ryzykiem. Dlatego im potężniejsza stajesię sztuczna inteligencja, tym większego znaczenia nabiera doświadczenie irzetelny, 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, żerynkową przewagę zyskują nie ci, którzy bezkrytycznie sięgają po nowinki, leczci, którzy najlepiej rozumieją płynące z nich korzyści i związane z nimiryzyka.
Cyfrowykamienny toporek. Kto i na jakich zasadach zostanie w FM Agent Orchestratorem?
Fragmentacja systemów i konieczność ciągłegołączenia danych to bez wątpienia jeden z głównych problemów dzisiejszej branżyFacility 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 inżynierskiejwyzwaniem dawno przestał być brak informacji; problemem jest ich nadmiar isilosowość.
Dziś rzadko pytamy „jak zebrać dane?”. Znacznieczęściej musimy odpowiedzieć na pytanie: „jak połączyć dane energetyczne,techniczne, finansowe i operacyjne, aby wygenerować trafną decyzję?”. Kliencioczekują konkretnej informacji o tym, które działanie przyniesie najwyższyefekt biznesowy. Zjawisko to dobrze obrazuje strategia STRABAG PFS – to właśniedlatego, obok klasycznego FM i usług ESG, rozwijamy własne platformy cyfrowezapewniające transparentność danych.
Wraz z poszukiwaniem rozwiązań integrujących tencyfrowy chaos, pojawia się pojęcie Agent Orchestratora. Choć termin tenwywodzi się z systemów IT i sztucznej inteligencji, w branży FM rola ta musipozostać w rękach człowieka. Najbardziej prawdopodobny scenariusz to ewolucjakompetencji obecnych kierowników kontraktów i facility managerów. Ich zadaniembędzie nie tylko zarządzanie usługami, ale nadzorowanie populacji agentów AI,dbanie o jakość dostarczanych im danych oraz interpretacja wyników. Przyszły AgentOrchestrator nie zostanie zastąpiony przez sztuczną inteligencję – to onweźmie na siebie odpowiedzialność za koordynację współpracy pomiędzyczłowiekiem, systemami a algorytmami.
Kluczowe staje się pytanie, gdzie leży granicaautonomii maszyny. Punktem odniesienia powinna być analiza ryzyka (stanowiącam.in. fundament europejskiego AI Act). W zadaniach o niskim ryzyku – takich jakklasyfikacja zgłoszeń, planowanie rutynowych przeglądów czy generowanieraportów – 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. wyłączenieinstalacji krytycznej) muszą pozostać pod kontrolą człowieka.
Dla wielu nowychzastosowań AI nie istnieją jeszcze statystyki porównywalne z tymi, którymidysponujemy w klasycznym zarządzaniu ryzykiem. Dlatego im potężniejsza stajesię sztuczna inteligencja, tym większego znaczenia nabiera doświadczenie irzetelny, 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, żerynkową przewagę zyskują nie ci, którzy bezkrytycznie sięgają po nowinki, leczci, którzy najlepiej rozumieją płynące z nich korzyści i związane z nimiryzyka.
Cyfrowykamienny toporek. Kto i na jakich zasadach zostanie w FM Agent Orchestratorem?
Fragmentacja systemów i konieczność ciągłegołączenia danych to bez wątpienia jeden z głównych problemów dzisiejszej branżyFacility 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 inżynierskiejwyzwaniem dawno przestał być brak informacji; problemem jest ich nadmiar isilosowość.
Dziś rzadko pytamy „jak zebrać dane?”. Znacznieczęściej musimy odpowiedzieć na pytanie: „jak połączyć dane energetyczne,techniczne, finansowe i operacyjne, aby wygenerować trafną decyzję?”. Kliencioczekują konkretnej informacji o tym, które działanie przyniesie najwyższyefekt biznesowy. Zjawisko to dobrze obrazuje strategia STRABAG PFS – to właśniedlatego, obok klasycznego FM i usług ESG, rozwijamy własne platformy cyfrowezapewniające transparentność danych.
Wraz z poszukiwaniem rozwiązań integrujących tencyfrowy chaos, pojawia się pojęcie Agent Orchestratora. Choć termin tenwywodzi się z systemów IT i sztucznej inteligencji, w branży FM rola ta musipozostać w rękach człowieka. Najbardziej prawdopodobny scenariusz to ewolucjakompetencji obecnych kierowników kontraktów i facility managerów. Ich zadaniembędzie nie tylko zarządzanie usługami, ale nadzorowanie populacji agentów AI,dbanie o jakość dostarczanych im danych oraz interpretacja wyników. Przyszły AgentOrchestrator nie zostanie zastąpiony przez sztuczną inteligencję – to onweźmie na siebie odpowiedzialność za koordynację współpracy pomiędzyczłowiekiem, systemami a algorytmami.
Kluczowe staje się pytanie, gdzie leży granicaautonomii maszyny. Punktem odniesienia powinna być analiza ryzyka (stanowiącam.in. fundament europejskiego AI Act). W zadaniach o niskim ryzyku – takich jakklasyfikacja zgłoszeń, planowanie rutynowych przeglądów czy generowanieraportów – 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. wyłączenieinstalacji krytycznej) muszą pozostać pod kontrolą człowieka.
Dla wielu nowychzastosowań AI nie istnieją jeszcze statystyki porównywalne z tymi, którymidysponujemy w klasycznym zarządzaniu ryzykiem. Dlatego im potężniejsza stajesię sztuczna inteligencja, tym większego znaczenia nabiera doświadczenie irzetelny, 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, żerynkową przewagę zyskują nie ci, którzy bezkrytycznie sięgają po nowinki, leczci, którzy najlepiej rozumieją płynące z nich korzyści i związane z nimiryzyka.
Cyfrowykamienny toporek. Kto i na jakich zasadach zostanie w FM Agent Orchestratorem?
Fragmentacja systemów i konieczność ciągłegołączenia danych to bez wątpienia jeden z głównych problemów dzisiejszej branżyFacility 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 inżynierskiejwyzwaniem dawno przestał być brak informacji; problemem jest ich nadmiar isilosowość.
Dziś rzadko pytamy „jak zebrać dane?”. Znacznieczęściej musimy odpowiedzieć na pytanie: „jak połączyć dane energetyczne,techniczne, finansowe i operacyjne, aby wygenerować trafną decyzję?”. Kliencioczekują konkretnej informacji o tym, które działanie przyniesie najwyższyefekt biznesowy. Zjawisko to dobrze obrazuje strategia STRABAG PFS – to właśniedlatego, obok klasycznego FM i usług ESG, rozwijamy własne platformy cyfrowezapewniające transparentność danych.
Wraz z poszukiwaniem rozwiązań integrujących tencyfrowy chaos, pojawia się pojęcie Agent Orchestratora. Choć termin tenwywodzi się z systemów IT i sztucznej inteligencji, w branży FM rola ta musipozostać w rękach człowieka. Najbardziej prawdopodobny scenariusz to ewolucjakompetencji obecnych kierowników kontraktów i facility managerów. Ich zadaniembędzie nie tylko zarządzanie usługami, ale nadzorowanie populacji agentów AI,dbanie o jakość dostarczanych im danych oraz interpretacja wyników. Przyszły AgentOrchestrator nie zostanie zastąpiony przez sztuczną inteligencję – to onweźmie na siebie odpowiedzialność za koordynację współpracy pomiędzyczłowiekiem, systemami a algorytmami.
Kluczowe staje się pytanie, gdzie leży granicaautonomii maszyny. Punktem odniesienia powinna być analiza ryzyka (stanowiącam.in. fundament europejskiego AI Act). W zadaniach o niskim ryzyku – takich jakklasyfikacja zgłoszeń, planowanie rutynowych przeglądów czy generowanieraportów – 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. wyłączenieinstalacji krytycznej) muszą pozostać pod kontrolą człowieka.
Dla wielu nowychzastosowań AI nie istnieją jeszcze statystyki porównywalne z tymi, którymidysponujemy w klasycznym zarządzaniu ryzykiem. Dlatego im potężniejsza stajesię sztuczna inteligencja, tym większego znaczenia nabiera doświadczenie irzetelny, 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, żerynkową przewagę zyskują nie ci, którzy bezkrytycznie sięgają po nowinki, leczci, którzy najlepiej rozumieją płynące z nich korzyści i związane z nimiryzyka.
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)
.avif)
.jpeg)
.avif)
%201%20(1).svg){kind=icon}