വുഡ്‌സൈഡ് എനർജി (Woodside Energy) എങ്ങനെയാണ് ഇൻഡസ്ട്രിയൽ AI-യെ വെറും പ്രചാരണങ്ങൾക്കും അപ്പുറത്തേക്ക് വളർത്തുന്നത്

ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിനെക്കുറിച്ചുള്ള പൊതുവായ ചർച്ചകൾ ചാറ്റ്ബോട്ടുകളിലും ഇമേജ് ജനറേറ്ററുകളിലും മാത്രം കേന്ദ്രീകരിച്ചിരിക്കുമ്പോൾ, കനത്ത വ്യവസായ മേഖലകളിൽ (heavy industry) കൂടുതൽ ആഴത്തിലുള്ള ഒരു മാറ്റം സംഭവിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുകയാണ്. Woodside Energy പോലുള്ള കമ്പനികൾ ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയുന്ന ടൂളുകൾക്ക് അപ്പുറം, ഭൗതികമായ അടിസ്ഥാന സൗകര്യങ്ങളിലും (physical infrastructure) സങ്കീർണ്ണമായ ഊർജ്ജ പ്രവർത്തനങ്ങളിലും (energy workflows) AI-യെ സംയോജിപ്പിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നു.

പ്രെഡിക്റ്റീവ് അനലിറ്റിക്സിൽ നിന്ന് ഏജൻറ്റിക് AI-യിലേക്ക്

ഇന്ന് ജനറേറ്റീവ് AI (generative AI) വേഗത്തിൽ സ്വീകരിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്ന പല സംരംഭങ്ങളിൽ നിന്നും വ്യത്യസ്തമായി, Woodside Energy ഏകദേശം 2015 മുതൽ തന്നെ തങ്ങളുടെ ഡിജിറ്റൽ അടിത്തറ കെട്ടിപ്പടുക്കുന്നുണ്ട്. ഡ്രില്ലിംഗ്, എക്സ്പ്ലോറേഷൻ, പ്ലാന്റ് ഉപകരണങ്ങൾ എന്നിവയിൽ നിന്ന് ലഭിക്കുന്ന വൻതോതിലുള്ള പ്രവർത്തന ഡാറ്റ (operational data) കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനായി പ്രെഡിക്റ്റീവ് അനലിറ്റിക്സ്, ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ സിസ്റ്റങ്ങൾ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് എന്നിവ ഉപയോഗിച്ചുള്ള "പരമ്പരാഗത" AI വഴിയാണ് അവരുടെ യാത്ര ആരംഭിച്ചത്.

ഡാറ്റാ ഗവേണൻസിലും (data governance) ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറിലും നടത്തിയ ഈ ദീർഘകാല നിക്ഷേപം, ഒറ്റപ്പെട്ട പരീക്ഷണങ്ങളിൽ നിന്ന് വളരെ വലിയൊരു ലക്ഷ്യത്തിലേക്ക് - അതായത് "ഓട്ടോണമസ് എൻ്റർപ്രൈസ്" (autonomous enterprise) എന്നതിലേക്ക് - വളരാൻ Woodside-നെ സഹായിച്ചു. വെറും വിവരങ്ങൾ നൽകുന്നതിന് പകരം, പ്രധാനപ്പെട്ട പ്രവർത്തനങ്ങളുമായി (core workflows) ആഴത്തിൽ ഇടപെടാൻ കഴിയുന്ന ഏജൻറ്റിക് AI സിസ്റ്റങ്ങളിലേക്ക് (agentic AI systems) കമ്പനി ഇപ്പോൾ മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുകയാണ്.

"സ്റ്റാർട്ടപ്പ് അഡ്വൈസറും" മനുഷ്യകേന്ദ്രീകൃതമായ വർദ്ധനവും

ഇൻഡസ്ട്രിയൽ AI-യിലെ ഒരു പ്രധാന വ്യത്യാസം, മനുഷ്യരെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നതിന് പകരം അവരുടെ കഴിവിനെ വർദ്ധിപ്പിക്കുക (augmentation) എന്നതാണ്. സുരക്ഷയ്ക്കും പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ തുടർച്ചയ്ക്കും വലിയ പ്രാധാന്യമുള്ള സാഹചര്യങ്ങളിൽ, മനുഷ്യ തൊഴിലാളികളെ മാറ്റിനിർത്തുന്നതിന് പകരം അവരെ കൂടുതൽ ശാക്തീകരിക്കാനാണ് Woodside ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നത്.

ഇതിന് ഉദാഹരണമാണ് "Startup Advisor". ലിക്വിഫൈഡ് നാച്ചുറൽ ഗ്യാസ് (LNG) പ്ലാന്റുകൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക എന്ന സങ്കീർണ്ണവും സെൻസിറ്റീവുമായ പ്രക്രിയയിൽ ഓപ്പറേറ്റർമാരെ സഹായിക്കുന്നതിനായി പ്രത്യേകം രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത ഒരു AI കോപൈലറ്റാണിത് (AI copilot). തത്സമയ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ സഹായിക്കുന്നതിലൂടെ, വിദൂരവും പ്രയാസകരവുമായ സാഹചര്യങ്ങളിൽ വേഗത്തിലും കൃത്യമായും തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ ഇത് ജീവനക്കാരെ സഹായിക്കുന്നു. സുരക്ഷാപരമായ കാര്യങ്ങളിൽ മനുഷ്യന്റെ കഴിവിനെ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്ന ഒരു വിദഗ്ദ്ധ സഹായമായി AI പ്രവർത്തിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഈ രീതി ഉറപ്പാക്കുന്നു.

ഇൻഡസ്ട്രിയൽ ടെക് സ്റ്റാക്കിനെക്കുറിച്ച് പുനർചിന്തനം ചെയ്യുന്നു

ഒരു സ്ഥാപനത്തിലുടനീളം AI നടപ്പിലാക്കുക എന്നത് പഴയ സംവിധാനങ്ങളിലേക്ക് പുതിയ സോഫ്റ്റ്‌വെയറുകൾ വെറുതെ കൂട്ടിച്ചേർക്കുന്നതിനേക്കാൾ വലിയ കാര്യമാണ്. Woodside-ലെ ഡിജിറ്റൽ വിഭാഗം വൈസ് പ്രസിഡന്റ് ആൻഡ്രൂ മെലൗണി (Andrew Melouney) പറയുന്നതനുസരിച്ച്, യഥാർത്ഥ സംയോജനത്തിന് ജോലികൾ എങ്ങനെ ചെയ്യുന്നു എന്നതിനെക്കുറിച്ച് അടിസ്ഥാനപരമായ പുനർചിന്തനം ആവശ്യമാണ്.

വിജയിക്കാൻ വേണ്ടി, വ്യവസായ രംഗത്തെ നേതാക്കൾ സ്റ്റാൻഡേർഡ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളിലേക്കും ആവർത്തിക്കാവുന്ന വിന്യാസ രീതികളിലേക്കും (repeatable deployment patterns) മാറേണ്ടതുണ്ട്. ഈ മാറ്റത്തിനായുള്ള Woodside-ന്റെ തന്ത്രപരമായ ചട്ടക്കൂട് മൂന്ന് ഘട്ടങ്ങളുള്ള ഒരു തത്വശാസ്ത്രം പിന്തുടരുന്നു: "വലിയ രീതിയിൽ ചിന്തിക്കുക, ചെറിയ രീതിയിൽ പ്രോട്ടോടൈപ്പ് ചെയ്യുക, വേഗത്തിൽ വ്യാപിപ്പിക്കുക" (Think big, prototype small, and scale fast). ഈ രീതിയിലൂടെ, subsurface ജോലികൾ മുതൽ ഊർജ്ജ വിപണനവും വ്യാപാരവും വരെയുള്ള ആഗോള ഊർജ്ജ പോർട്ട്‌ഫോളിയോയിലുടനീളം നടപ്പിലാക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, നിയന്ത്രിത സാഹചര്യങ്ങളിൽ ഉയർന്ന മൂല്യമുള്ള ഉപയോഗങ്ങൾ (use cases) പരിശോധിക്കാൻ കമ്പനികൾക്ക് സാധിക്കുന്നു.

എന്തുകൊണ്ടാണ് ഇത് AI മേഖലയിൽ പ്രധാനമാകുന്നത്

Woodside Energy-യുടെ വളർച്ച AI-യുടെ "രണ്ടാം തരംഗത്തിന്" (Second Wave) ഒരു മാതൃക നൽകുന്നു. ആദ്യ തരംഗം ഉൽപ്പാദനക്ഷമതയിലും ഉള്ളടക്ക നിർമ്മാണത്തിലും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ചപ്പോൾ, രണ്ടാമത്തെ തരംഗം ബുദ്ധിശക്തിയെ ഭൗതിക ലോകവുമായി സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിനെയാണ് സൂചിപ്പിക്കുന്നത്. AI സ്ക്രീനിൽ നിന്ന് ടർബൈനുകളിലേക്ക് മാറുമ്പോൾ, ഏറ്റവും ആകർഷകമായ മോഡലുകൾ ഉള്ളവരല്ല വിജയിക്കുക, മറിച്ച് സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഇൻഡസ്ട്രിയൽ ഏജന്റുകളെ പിന്തുണയ്ക്കാൻ ആവശ്യമായ ശക്തവും നിയന്ത്രിതവുമായ ഡാറ്റാ അടിത്തറ കെട്ടിപ്പടുത്തവരായിരിക്കും വിജയികൾ.

പ്രധാന കാര്യങ്ങൾ

• അടിത്തറ ആദ്യം: ജനറേറ്റീവ് അല്ലെങ്കിൽ ഏജൻറ്റിക് മോഡലുകൾ ഫലപ്രദമായി ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, ഇൻഡസ്ട്രിയൽ AI-യിൽ വിജയിക്കാൻ പ്രെഡിക്റ്റീവ് അനലിറ്റിക്സിലും ഡാറ്റാ ഗവേണൻസിലും വർഷങ്ങളോളം നീണ്ടുനിൽക്കുന്ന അടിസ്ഥാന പ്രവർത്തനങ്ങൾ ആവശ്യമാണ്.
• മാറ്റുന്നതിനേക്കാൾ വർദ്ധിപ്പിക്കുക: LNG ഉൽപ്പാദനം പോലുള്ള സുരക്ഷാപരമായ മേഖലകളിൽ, മനുഷ്യന്റെ തീരുമാനങ്ങളെ സഹായിക്കുന്ന ഒരു "കോപൈലറ്റ്" ആയി രൂപകൽപ്പന ചെയ്യപ്പെടുമ്പോഴാണ് AI ഏറ്റവും ഫലപ്രദമാകുന്നത്.
• സ്വയംഭരണ ലക്ഷ്യം: കാര്യക്ഷമതയും സുരക്ഷയും വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനായി AI ഏജന്റുകൾ പ്രധാന പ്രവർത്തനങ്ങളുമായി ആഴത്തിൽ ഇടപെടുന്ന ഒരു "ഓട്ടോണമസ് എൻ്റർപ്രൈസ്" മോഡലിലേക്ക് വ്യവസായം നീങ്ങിക്കൊണ്ടിരിക്കുകയാണ്.