Dla mieszkańców wsi i małych gmin takie rozwiązania oznaczają szansę na tańszą, czystszą i pewniejszą energię. Jarosław Fabiański, prezes firmy Direct4Energy, od lat promuje ideę lokalnej energetyki prosumenckiej. Jego zdaniem elastyczność systemu i możliwość magazynowania nadwyżek energii z OZE to „przyszłość energetyki na wsi. Fabiański podkreśla, że inwestycje w magazyny energii – od klasycznych baterii litowo-jonowych po nowatorskie magazyny wodorowe – mogą okazać się prawdziwym game changerem. Pozwolą one stabilnie zasilać gospodarstwa domowe czystą energią nawet wtedy, gdy nie świeci słońce czy nie wieje wiatr. W jego ocenie dynamiczny rozwój OZE na terenach wiejskich przyniesie wymierne korzyści lokalnym społecznościom: niższe rachunki za prąd i ogrzewanie, uniezależnienie od wahań cen energii, a nawet dodatkowe źródła dochodu (np. poprzez sprzedaż nadwyżek). – Rolnicy w innych krajach UE już dziś są nie tylko producentami żywności, ale i producentami energii – polska wieś również ma ten potencjał – zauważa ekspert. Perspektywa ta pokazuje, że AI wraz z rozproszonymi technologiami energetycznymi może stać się dźwignią zrównoważonej transformacji energetycznej obszarów wiejskich, łącząc poprawę jakości życia mieszkańców z ochroną klimatu.

Wyzwania związane z wdrażaniem AI w energetyce

Mimo olbrzymiego potencjału AI, jej powszechne wdrożenie w sektorze energii wiąże się z szeregiem wyzwań. Przede wszystkim konieczne jest zapewnienie bezpieczeństwa danych oraz prywatności – systemy AI operują na ogromnych zbiorach informacji (np. o zużyciu energii w domach), co wymaga skutecznej ochrony przed nadużyciami i cyberzagrożeniami. Ważna jest również przejrzystość algorytmów i ich działania – operatorzy i regulatorzy muszą rozumieć, w jaki sposób AI podejmuje decyzje, aby móc jej zaufać i zweryfikować poprawność działania. Z tym wiąże się kolejny aspekt: potrzebne są wysokiej jakości dane wejściowe oraz odpowiednie przygotowanie infrastruktury IT. Modele uczące się są tak dobre, jak dane, na których je wytrenowano – błędne lub stronnicze dane mogą prowadzić do nieoptymalnych decyzji. Ponadto, wciąż istnieje pewna nieufność do zautomatyzowanych decyzji podejmowanych przez sztuczną inteligencję. Budowanie zaufania wymaga zarówno edukacji kadr i odbiorców, jak i stopniowego wdrażania AI pod nadzorem człowieka (tzw. human-in-the-loop), zwłaszcza w krytycznych obszarach.

Istotnym wyzwaniem są również kwestie regulacyjne i standaryzacja. Rozwój AI w energetyce powinien odbywać się w ramach jasnych przepisów zapewniających odpowiedzialne i bezpieczne wdrożenia. Unia Europejska pracuje już nad takimi ramami – m.in. Akt o AI ma regulować zastosowania sztucznej inteligencji, a konsultowana Strategiczna Mapa Drogowa wskazuje na potrzebę zabezpieczeń przy wdrażaniu AI w systemie energetycznym. Warto też zauważyć pewien paradoks: sama sztuczna inteligencja, zwłaszcza modele wymagające dużej mocy obliczeniowej, zwiększa zapotrzebowanie na energię (przykładem są energochłonne centra danych). Komisja Europejska zwraca uwagę, że centra te muszą być bardziej zrównoważone i efektywnie włączone do systemu energetycznego, tak aby korzyści z AI nie zostały zniwelowane przez jej własny „ślad energetyczny”. – Cieszę się, że Komisja Europejska otworzyła szeroką dyskusję o AI w energetyce. To sygnał, że Europa rozumie wagę tego tematu. Dla takich firm jak nasza to szansa, by realnie wpłynąć na kierunki rozwoju i zapewnić, że głos praktyków – tych, którzy codziennie wdrażają rozwiązania dla prosumentów i społeczności lokalnych – będzie słyszany – komentuje Fabiański.

Na koniec pozostaje aspekt ludzki i organizacyjny: wdrożenie AI wymaga nowych kompetencji w firmach energetycznych. Konieczne jest inwestowanie w szkolenia ekspertów od danych i AI, a także bliska współpraca energetyków z informatykami. Transformacja cyfrowa bywa kosztowna, zwłaszcza na początku, co może hamować mniej zasobnych operatorów czy samorządy. Jednak doświadczenia pionierów pokazują, że długofalowe oszczędności i usprawnienia zdecydowanie przewyższają początkowe nakłady.

Sztuczna inteligencja to nie przyszłość energetyki – to jej teraźniejszość, która właśnie tworzy przyszłość. AI już dziś rewolucjonizuje to, jak produkujemy, dystrybuujemy i konsumujemy energię, stając się filarem nowoczesnych, inteligentnych i niskoemisyjnych systemów. Od precyzyjnych prognoz zapotrzebowania, przez autonomiczne sterowanie siecią, po lokalne mikrosieci i magazyny energii – inteligentne algorytmy zwiększają efektywność, bezpieczeństwo i odporność energetyki na zmiany. W połączeniu z innymi technologiami (Internet Rzeczy, big data, cyfrowe bliźniaki) AI napędza powstanie ekosystemu smart energy, który służy zarówno dostawcom, jak i odbiorcom energii.

Nie ulega wątpliwości, że rola AI będzie z roku na rok rosła, a inicjatywy takie jak europejska Strategiczna Mapa Drogowa AI w energetyce wyznaczają kierunek tej transformacji. Kluczem jest wdrażanie sztucznej inteligencji w sposób odpowiedzialny – z dbałością o bezpieczeństwo, transparentność i inkluzywność. Jeśli sprostamy wyzwaniom, sztuczna inteligencja stanie się fundamentem nowoczesnej energetyki, łącząc innowacyjność technologiczną z ideą zrównoważonego rozwoju. Energetyka przyszłości będzie nie tylko zielona, ale i inteligentna – a to wszystko z korzyścią dla klimatu, gospodarki i nas wszystkich, jako użytkowników energii.

Źródło: Direct4Energy