Pomimo inwestycji poczynionych w ostatnich latach światowy sektor infrastruktury boryka się z poważnym niedoborem środków finansowych. Według raportu „The intelligence layer: how agentic AI can connect the infrastructure industry”, przygotowanym przez EY-Parthenon, może on wynosić nawet 64 bln USD. Aby zniwelować ten deficyt, nadążyć za nieustannie zmieniającą się sytuacją na świecie i zaspokoić potrzeby światowej ludności, rządy oraz sektor prywatny będą musiały zainwestować do 2050 r. blisko 140 bln USD. Konieczne jest zatem znaczne zwiększenie wydajności – pomóc ma w tym sztuczna inteligencja.
– Polska stoi dziś przed bezprecedensową falą inwestycji infrastrukturalnych. Sama luka inwestycyjna szacowana jest na około 380 mld zł, a w budżecie państwa na 2026 rok na zadania infrastrukturalne przeznaczono blisko 100 mld zł, niemal dwukrotnie więcej niż jeszcze kilka lat temu. Przy takiej skali każdy punkt procentowy nieefektywności oznacza miliardy złotych dodatkowych kosztów. Dlatego kluczowe staje się nie tylko to, ile inwestujemy, ale jak skutecznie realizujemy projekty – mówi Maciej Ziomek, Lider Doradztwa w sektorach Transportu i Infrastruktury i ESG Due Diligence oraz Partner w EY-Parthenon Polska.
Raport pokazuje, w jaki sposób rządy i organizacje mogą usprawnić koordynację między oddzielnymi, a jednocześnie silnie współzależnymi źródłami danych dzięki agentowej AI.
Problemem nie są dane, lecz ich połączenie
Raport EY-Parthenon podkreśla, że barierą wzrostu produktywności nie jest brak narzędzi cyfrowych ani danych, ale ich rozproszenie pomiędzy zespołami, systemami i kontraktami. Inwestycje w BIM (Building Information Modeling – sposób projektowania, budowy i zarządzania budynkami z użyciem wspólnego, cyfrowego modelu 3D zawierającego dane techniczne), systemy kosztowe czy harmonogramy przynosiły dotąd głównie lokalne korzyści, bez efektu skali na poziomie całych programów i portfeli projektów.
Agentowa AI zapewnia tzw. warstwę inteligencji (intelligence layer) – rozwiązanie, które działa ponad istniejącymi systemami, łącząc dane w czasie rzeczywistym i dostarczając zespołom dane, na podstawie których mogą natychmiastowo podjąć decyzję. Ludzie zachowują odpowiedzialność i osąd, a agenci AI redukują tarcie decyzyjne.
– W Polsce coraz więcej firm korzysta z narzędzi cyfrowych – ponad co trzecia firma budowlana stosuje już BIM, a świadomość tej technologii sięga około 60%. Mimo to produktywność sektora budowlanego pozostaje na niskim poziomie, co jasno pokazuje, że sama digitalizacja nie wystarcza. W Polsce brakuje nam warstwy, która połączy dane z różnych źródeł i przełoży je na decyzje. Tę rolę może pełnić agentowa AI, działająca ponad istniejącymi systemami, a nie zamiast nich – dodaje Maciej Ziomek.
Governance warunkiem skalowania AI w infrastrukturze
Autorzy raportu EY jasno wskazują, że to nie technologia stanowi dziś wąskie gardło. Kluczowe znaczenie ma odpowiednie zarządzanie (governance), obejmujące m.in. odpowiedzialność, transparentność, suwerenność danych, nadzór i kompetencje oraz odporność systemową. Bez tych fundamentów skalowanie agentowa AI w dużych programach infrastrukturalnych będzie ograniczone.
– Przy dużych inwestycjach kluczowe znaczenie ma zaufanie do decyzji podejmowanych z wykorzystaniem AI. Dla Polski, gdzie znaczną część inwestycji realizuje sektor publiczny, są to warunki niezbędne do skalowania takich rozwiązań. Bez nich potencjał technologii może pozostać niewykorzystany, mimo że sama technologia jest już gotowa do użycia – podsumowuje Maciej Ziomek.
O raporcie
Raport „The intelligence layer: how agentic AI can connect the infrastructure industry” został przygotowany przez EY-Parthenon i analizuje, w jaki sposób agentowa AI może zwiększyć produktywność sektora infrastruktury poprzez integrację danych z rozproszonych systemów, poprawę koordynacji między interesariuszami oraz wsparcie podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym. Publikacja opiera się na analizie globalnych trendów inwestycyjnych, standardów branżowych oraz doświadczeń EY w pracy z organizacjami infrastrukturalnymi na całym świecie.
