Polskie spółki o znaczeniu strategicznym ogłosiły zacieśnienie współpracy z Google Cloud w obszarze sztucznej inteligencji. Orlen podpisał porozumienie o wdrażaniu rozwiązań AI i zaawansowanej analityki danych, a Polska Grupa Lotnicza (PGL) zapowiedziała strategiczne partnerstwo, w ramach którego w strukturach grupy powstanie centrum kompetencyjne danych, AI i chmury. Informacje przedstawiono przy okazji Google Cloud Summit Poland 2025 w Warszawie.
Orlen – AI dla efektywności operacyjnej
Porozumienie Orlenu z Google Cloud obejmuje dostęp do narzędzi wspierających rozwój zintegrowanych rozwiązań cyfrowych w segmencie detalicznym i energetyce. Kluczowe elementy zapowiedzianej współpracy to:
- Budowa i rozwój platformy danych – ujednolicenie i lepsze wykorzystanie informacji z różnych obszarów działalności.
- Wdrożenia oparte na sztucznej inteligencji i data science – wsparcie decyzji biznesowych poprzez analitykę predykcyjną i automatyzację wybranych procesów.
- Program rozwoju kompetencji – pracownicy mają uzyskać dostęp do mentoringu ekspertów Google Cloud, platform edukacyjnych oraz szkoleń i warsztatów z zakresu sztucznej inteligencji.
Zgodnie z komunikatami spółki, sztuczna inteligencja jest wykorzystywana nie tylko w pracach biurowych, lecz także w obszarach produkcyjnych. Przykładem są zastosowania przy odwiertach gazowych – optymalne ustawienie urządzeń, wspierane analizą danych, ma umożliwiać dłuższą i bardziej opłacalną eksploatację złóż (bez podawania konkretnych lat). Działania te korespondują z długoterminową strategią Orlenu do 2035 r. („Energia jutra zaczyna się dziś”).
Polska Grupa Lotnicza (PGL) – centrum kompetencyjne danych, AI i chmury
PGL – właściciel m.in. PLL LOT – ogłosiła strategiczne partnerstwo z Google Cloud, którego trzonem będzie Centrum Kompetencyjne Przetwarzania Danych, Sztucznej Inteligencji i Chmury Obliczeniowej. W komunikatach podkreślono, że celem jest przyspieszenie cyfryzacji i wykorzystanie sztucznej inteligencji do budowy przewagi konkurencyjnej w lotnictwie.
W ramach partnerstwa zapowiedziano m.in. prace nad:
- rozwojem centralnych systemów analitycznych i AI,
- wykorzystaniem AI w procesach operacyjnych, takich jak planowanie siatki połączeń, wsparcie sprzedaży czy obszary obsługi technicznej.
Szczegółowy zakres zadań, harmonogram wdrożeń i dobór narzędzi technicznych mają zostać doprecyzowane w kolejnych komunikatach spółki i partnera technologicznego. Wypowiedzi zarządu PGL podkreślają, że konkurencyjność w lotnictwie zależy dziś od szybkości reakcji na potrzeby pasażerów oraz od optymalizacji procesów opartych na danych.
Co dokładnie może się zmienić?
- Lepsza jakość danych i wgląd w procesy
Wspólne prace nad platformami danych i analityką mogą ułatwić standaryzację wskaźników, raportowanie oraz monitorowanie efektywności w czasie zbliżonym do rzeczywistego. - Wsparcie decyzji i automatyzacja
Modele predykcyjne oparte na sztucznej inteligencji mogą pomagać w prognozowaniu popytu, planowaniu utrzymania ruchu czy alokacji zasobów – w energetyce (Orlen) i w operacjach lotniczych (PGL). - Kapitał ludzki i odporność organizacyjna
Mentoring i szkolenia w obszarze sztucznej inteligencji zmniejszają lukę kompetencyjną i przyspieszają adopcję narzędzi w codziennej pracy – od back-office po produkcję i operacje.
W których branżach AI daje najwięcej?
- Energetyka: zastosowania AI zwykle zaczynają się od predykcyjnego utrzymania ruchu, optymalizacji pracy instalacji oraz bilansowania popytu i podaży energii.
- Lotnictwo: najczęściej obejmują planowanie siatki połączeń, przydział floty i załóg, dynamiczne kształtowanie cen oraz prognozowanie zdarzeń serwisowych.
W obu przypadkach sztuczna inteligencja pełni rolę narzędzia wspierającego decyzje — nie zastępuje ekspertów dziedzinowych, ale pozwala szybciej przetwarzać duże zbiory danych i wychwytywać wzorce niewidoczne na pierwszy rzut oka.
Na co warto czekać w kolejnych ogłoszeniach?
- Precyzyjne KPI i terminy – publikacja mierzalnych wskaźników (np. skrócenie czasu przestojów, poprawa wskaźników wykorzystania zasobów, redukcja kosztów operacyjnych) i harmonogramu wdrożeń.
- Opis architektury rozwiązań – doprecyzowanie, jak zostaną zintegrowane platformy danych i usługi chmurowe z istniejącymi systemami.
- Mapy kompetencji – przedstawienie ścieżek szkoleń i ról związanych z sztuczną inteligencją po stronie Orlenu i PGL.
