SAP-topp: Europas KI-fortrinn ligger i etablert industri

– Vi har tapt forbrukerteknologi og vi har tapt cloud. Men det finnes en reell mulighet i anvendelsen av kunstig intelligens.

Det sa Wolfgang Dierker, leder for Global Government Affairs & CSR i SAP, under DNBs konferanse for næringslivstopper i Operaen nylig.

Den tyske giganten SAP utvikler og leverer forretningssystemer (ERP og PLM) til storbedriftsmarkedet.

Tek-toppen tror Europa har et konkurransefortrinn innen KI. Det ligger ikke i å utvikle de største grunnmodellene, men i Europas «kronjuvel»:

Allerede etablerte industrier der bransjekunnskap, data og lange verdikjeder for lengst er på plass.

– Europas fortrinn er industrien. Kompetansen i industri, dataene og kunnskapen. Hvis vi klarer å bygge KI inn i alt fra bilindustri og kjemi til maskiner og farmasi, kan det gi et betydelig løft i produktiviteten, sa han.

Draghi-rapporten fra 2024 anslår at digitalisering vil drive mer enn 70 prosent av veksten i verdiskapingen fremover.

Samtidig sier en fersk rapport fra DNB at veksten i avanserte teknologier kan forklare nær hele forskjellen i vekst mellom USA og Europa. Den amerikanske økonomien har i lengre tid vokst raskere enn Europas.

Billigere å utvikle

Tidligere har programvareutvikling vært kostbart. Generativ KI har endret hvem som kan utvikle digitale løsninger, og hvordan.

– KI har senket kostnadene ved å utvikle programvare betydelig. Det tar kortere tid, og flere kan gjøre det. Virksomheter der folk kjenner prosessene og dataene godt kan i større grad utvikle løsninger selv, mer uavhengig av store konsulentselskaper, sa Dierker.

SAP-toppen mener dette er særlig relevant for den etablerte industrien, de som allerede sitter på store datamengder og inngående prosesskunnskap.

Bremses av kapital og regulering

Samtidig peker Dierker på to strukturelle forhold som begrenser tempoet i teknologiskaleringen.

– Europa starter ofte med å vurdere risiko før de ser på mulighetene. Det påvirker tempoet i innovasjon og anvendelse av teknologi.

Han etterlyser et tydeligere «urgency mindset», slik også EU-kommisjonens president Ursula von der Leyen nylig har tatt til orde for:

– Europa har hatt en ambisjon om å bli en supermakt i regulering, men ikke nødvendigvis i innovasjon og anvendelse, sa Dierker.

Investeringsvilje er en annen hemsko. Kun 0,01 prosent av europeiske pensjonsmidler går til ventureinvesteringer, noe som bidrar til vesentlig lavere tilgang på vekstkapital sammenlignet med for eksempel USA.

Geopolitikk driver etterspørsel

Økt geopolitisk usikkerhet påvirker også teknologivalg. SAP opplever at flere europeiske kunder etterspør løsninger som ikke er avhengige av de store amerikanske skyleverandørene.

– Kundene spør i økende grad etter suveren cloud og suveren KI. De ønsker større kontroll over data og infrastruktur, og det er et område vi prioriterer høyt, sa Dierker.

Sparer penger og miljø

– Hybridmodellering er deterministiske modeller kombinert med maskinlæring. Det er foreløpig der vi ser de største gevinstene, sier Johannes Aalbu ved Norsk Hydros konsernteknologikontor.

Et godt eksempel på hvordan KI gavner bedriften, er bruk av sensorer, maskinlæring og fysiske modeller ved Hydro Sunndal metallverk for å redusere blusstiden.

Når en elektrolysecelle går tom for råstoff, oppstår en kjemisk reaksjon som slipper ut PFC-gasser, klimagasser som har flere tusen ganger høyere klimaeffekt enn CO₂.

Hvis algoritmene settes ut på hele anlegget, sparer dette alene selskapet for mellom 2,5 og tre millioner kroner i året som tidligere ble brukt på å kjøpe utslippskvoter.

I stedet for å reagere når avviket allerede har skjedd, brukes KI-baserte analyser til å overvåke små endringer i temperatur, strøm og stabilitet i cellene.

Når mønstrene peker i retning av en potensiell bluss-hendelse, får operatørene tidlig varsling og kan justere prosessen før utslippene oppstår.

– Reduksjon av uønskede prosessavvik gir både lavere utslipp og bedre lønnsomhet. Miljø og økonomi trekker i samme retning, sier Aalbu som legger til at lavkarbon-aluminium dessuten også prises høyere i markedet.

Overvåkning av utstyr senker også vedlikeholdskostnadene. Prislappen på å fikse noe fredag formiddag er en helt annen enn å rydde opp etter en hendelse natt til søndag, påpeker han.

– Om en vifte som kjøler ned metall i støperiene våre må byttes på dagtid i uka, koster det kanskje 5000 kroner å bytte den ut. Hvis den ryker på nattestid i helga må du tilkalle en skifteelektriker, finne feilen og tilkalle en lageroperatør for å få en ny vifte. Om vifta også ødelegger den prosess-støpen, må du dessuten skrape all støpen. Da er det dyrt.

Sparte 150 millioner

Han viser til at Hydro har sett en tydelig effekt av bistand fra KI i all tilstandsovervåking.

– For eksempel estimerer vi at Hydro de siste to årene spart over 150 millioner kroner i unngåtte kostnader ved tidlig varsling av feil i kritisk utstyr ved de norske metallverkene. Som en del av dette

arbeidet kartlegger vi nå over 2800 maskiner ved Sunndal og installerer nær 1900 sensorer for å løfte dette arbeidet ytterligere, sier Aalbu.

Aalbu ser evnen til å bruke store datasett som ett av Hydros store fortrinn, men understreker at KI og Big Data også stiller krav til folk.

Med digitalisering og demokratisering av data må vi rett og slett forholde oss litt annerledes til hverandre.

– Dette er en stor kulturell reise, og vi opplever endringene alle sammen. Teamene må jobbe smart sammen og ha respekt for hverandre. Demokratisering av data utfordrer det at vi alle kanskje har grodd litt inn i roller der vi har prestisje knyttet til utdanning, titler eller antall vinduer på kontoret. Men det systemet brytes ned nå. Vi må rett og så bli bedre til å

stole på kollegene og lytte til hverandre.