AI w energetyce i infrastrukturze krytycznej

Asystent procedur ruchowych i awaryjnych

Wiedza i dokumenty

Problem: Procedury ruchowe i awaryjne są rozproszone, a w sytuacji krytycznej liczy się czas dotarcia do właściwej

Jak to działa: Centralna baza RAG wskazuje właściwą procedurę z cytowaniem fragmentu dokumentu źródłowego

Co Państwo zyskują: Dyspozytor dostaje właściwą procedurę z cytatem w sekundach — w sytuacji, w której szukanie w folderach nie wchodzi w grę

Kontrolowane cofanie działań agentów AI

Automatyzacja procesów

Problem: Agent wykonał sekwencję operacji, którą trzeba natychmiast cofnąć

Jak to działa: Mechanizm cofania (rollback) akcji agenta oparty na DAG — użytkownik widzi plan cofania i potwierdza operację

Co Państwo zyskują: Błędna sekwencja działań agenta jest odwracana w kontrolowany sposób, z widocznym planem — bez ręcznego odkręcania po fakcie

Przeszukiwanie schematów sieci i dokumentacji technicznej

Wiedza i dokumenty

Problem: Schematy sieci i dokumentacja techniczna są nieprzeszukiwalne tekstowo

Jak to działa: Zaawansowany OCR opisujący rysunki i wykresy w sposób właściwy dla pracy modelu

Co Państwo zyskują: Schemat sieci jest do znalezienia pytaniem, nie przeglądaniem archiwum rysunków

Adopcja AI w rozproszonej organizacji

Adopcja i kompetencje

Problem: Załoga rozproszona po oddziałach nie przyjmuje nowych narzędzi

Jak to działa: Liderzy AI (AI Champions) w każdym oddziale i Akademia CDF z certyfikacją wewnętrzną (CDF-F3)

Co Państwo zyskują: Każdy oddział ma własnego lidera zmiany i przeszkolonych użytkowników — narzędzie przyjmuje się w terenie, nie tylko w centrali

Suwerenne AI dla infrastruktury krytycznej

Bezpieczeństwo i suwerenność

Problem: Dane z infrastruktury krytycznej nie mogą opuścić spółki

Jak to działa: Model suwerenności (CDF-F1) — Poziom L4, izolacja od sieci publicznej; routing wyłącznie do modeli w serwerowni spółki; profil sektorowy Energy

Co Państwo zyskują: AI działa w całości w serwerowni spółki — i można to udokumentować przed audytem oraz regulatorem

Bezpieczne środowisko AI zamiast publicznych narzędzi

Bezpieczeństwo i suwerenność

Problem: Pracownicy korzystają z publicznych narzędzi AI poza kontrolą organizacji

Jak to działa: Centralna brama jako jedyny punkt wywołań modeli z rejestrem użycia; skan nieautoryzowanych narzędzi AI i ścieżka ich legalizacji

Co Państwo zyskują: Spółka wie, kto i do czego używa AI; pracownicy dostają legalną alternatywę zamiast zakazu

Dowody nadzoru AI na potrzeby NIS2 i UKSC

Zgodność i nadzór

Problem: Audyt NIS2 i UKSC wymaga wykazania nadzoru nad AI

Jak to działa: Rejestr agentów AI z właścicielem, poziomem samodzielności i procedurą awaryjnego wyłączenia; niezmienialny dziennik zdarzeń z eksportem

Co Państwo zyskują: Dowody nadzoru nad AI są generowane przez system w toku pracy, a nie kompletowane przed audytem

Jakie ramy prawne zapewniają bezpieczne wdrożenie?

AI Act, nowelizacja ustawy o KSC (NIS2) i wewnętrzna polityka AI spięta z systemem zarządzania bezpieczeństwem informacji. Metodyka CDF prowadzi przez ocenę wstępną, klasyfikację zastosowań i dokumenty, które da się pokazać audytorowi

AI on-premises czy w chmurze?

Dla danych z infrastruktury krytycznej — on-premises. W LW Bogdanka TWIN:DESK działa w całości w infrastrukturze klienta, bez danych na zewnątrz, a wdrożenie trwało dwa miesiące

Jak uporządkować dane historyczne i dostęp do nich?

Zacząć od dokumentów, których ludzie szukają najczęściej, np. procedur ruchowych i awaryjnych, i nadać uprawnienia według działów. W LW Bogdanka około 80% bazy wiedzy stanowiły skany, które TWIN:DESK przetworzył do wyszukiwania z cytatem