Raport z badań
Moc do zmian 2025
Dekarbonizacja przemysłu w erze generatywnej AI
10 minut czytania
15 sierpnia 2025
W skrócie
Od odizolowanych projektów po wielogeneracyjną transformację
- Jednorazowe projekty pilotażowe nie umożliwiają wystarczająco szybkiej dekarbonizacji przemysłu: przemysł ciężki pozostaje w tyle w realizacji celów klimatycznych na 2050 r., dlatego firmy muszą odejść od izolowanych projektów na rzecz wielogeneracyjnego podejścia opartego na portfelu, które łączy zdobytą wiedzę, standaryzuje komponenty i umożliwia tworzenie komponentów modułowych oraz zachęca do innowacji.
- Większa skala pozwala osiągnąć efektywność dotyczącą kosztów: nasze badania potwierdzają, że wczesne i początkowo drogie inwestycje w technologie niskoemisyjne stają się konkurencyjne cenowo w miarę zdobywania wiedzy i zwiększania efektywności.
- AI zwiększa efektywność na wielu płaszczyznach: nie tylko przyspiesza realizację projektów, ale pozwala zachować wiedzę instytucjonalną i gwarantuje, że każda inicjatywa jest oparta na wcześniejszych doświadczeniach, co pozwala na trwałe obniżenie kosztów.
Transformacja infrastruktury zeroemisyjnej na dużą skalę
Liczy się każdy rok do 2050 r. – dla naszej planety, jak i dla branż, które ją przekształcają. Przemysł ciężki, naftowy i gazowy oraz firmy z sektora energetycznego muszą znacząco ograniczyć emisję, a jednocześnie obsługiwać rosnące zapotrzebowanie i dbać o dochodowy rozwój.
Badanie „Moc do zmian 2025” koncentruje się na sposobie realizacji tego zadania. Określa plan transformacji infrastruktury zeroemisyjnej, która obejmuje odnawialne źródła energii, energię jądrową, zielony wodór, wychwytywanie dwutlenku węgla, niskoemisyjną produkcję oraz sieci przesyłowe i dystrybucyjne, które łączą poszczególne elementy.
Podstawą jest tutaj wielogeneracyjne podejście: przejście z odizolowanych projektów na połączone systemy, w ramach których każda nowa generacja infrastruktury wykorzystuje poprzednią — w sensie technicznym, finansowym i strategicznym (patrz Rysunek 1).
Rysunek 1. Ograniczenie kosztów i wzrost oszczędności dzięki podejściu wielogeneracyjnemu
Proporcje oparte na odwrotnej krzywej S i kalkulacji NPV dla zrównoważonego kosztu zielonego wodoru w Europie w scenariuszu podstawowym i zoptymalizowanym „wielopokoleniowym”. Źródło: model krzywej S Accenture.
01
Dlaczego jest to teraz tak ważne
Duże ambicje już nie wystarczą. Zmienne rynki, zakłócenia w handlu, kruchość łańcuchów dostaw i niestabilność zasad jeszcze bardziej utrudniają realizację projektów kapitałowych. Nasze badanie pokazuje rosnący sceptycyzm wobec projektów inwestycyjnych – zarówno tradycyjnych, jak i ekologicznych. Negatywne nastroje wzrosły z mniej niż 35% w 2024 r. do 50% w 2025 r. Jednocześnie firmy zmagają się z przeszkodami wykraczającymi poza ekonomię. Obejmuje to m.in. brak elastyczności infrastruktury i zgód ze strony społeczności oraz niedobór uzdolnionych pracowników.
Rysunek 2. Szefowie firm mają coraz większe obawy, jeśli chodzi o wykonalność projektów kapitałowych. Pogłębiają się negatywne nastroje.
Procent firm z sektora użyteczności publicznej, ropy i gazu, chemii oraz górnictwa i metali, które wspominają o odwoływaniu projektów kapitałowych lub cięciu bądź opóźnianiu inwestycji kapitałowych — mierzone jako udział wszystkich firm odnoszących się do projektów kapitałowych lub planów inwestycyjnych. Źródło: analiza Accenture Research wspierana przez AI, z wykorzystaniem danych z konferencji wynikowych i publikacji firm od 1 stycznia 2024 do 15 kwietnia 2025.
Wielogeneracyjne, powtarzalne podejście pomaga firmom radzić sobie z niepewnością, chronić kapitał i utrzymywać dynamikę działań poprzez przekształcanie zdobywanej wiedzy w różnorakie korzyści.
02
Przejście od zindywidualizowanych projektów do wielogeneracyjnego podejścia
Obecnie większość projektów dotyczących struktury zeroemisyjnej jest planowanych i realizowanych w ramach jednorazowego projektu. Taki zindywidualizowany model zwiększa koszty i ryzyko oraz wydłuża czas realizacji.
Wielogeneracyjne podejście zastępuje transformację stopniowym ulepszaniem. Firmy opracowują modułowe rozwiązania, standardowe sposoby pracy i powtarzalne łańcuchy dostaw, a następnie ulepszają je przy każdym wdrożeniu. Wiedza gromadzona przy okazji kolejnych generacji przyczynia się do obniżenia kosztów i skrócenia czasu oczekiwania na wymierne efekty inwestycji.
03
Powtarzalna realizacja zmienia krzywą kosztów
Zaproponowany przez Accenture model odwróconej krzywej S pokazuje spadek kosztów w miarę przechodzenia przez firmy z unikatowych projektów na powtarzalne realizacje. Wczesne projekty zapewniają nieduże oszczędności. Później dochodzimy do punktu przełomowego, w którym wiedza i skala działania skutkują gwałtownym spadkiem kosztów, a następnie stałymi zyskami, gdy wiedza zaczyna przynosić korzyści w całym portfolio projektów.
Ten efekt można zilustrować na przykładzie zielonego wodoru, jak pokazano na Rysunku 3 poniżej. Wielogeneracyjne podejście może skutkować wcześniejszym wyrównaniem kosztów, znacznymi skumulowanymi oszczędnościami oraz istotnym wynikiem NPV dzięki zdobywaniu wiedzy w ramach kolejnych projektów, a nie traktowaniu każdej wersji jako osobnego przedsięwzięcia.
Rysunek 3. Przyjęcie wielogeneracyjnego podejścia i zmodelowanie go w odniesieniu do zielonego wodoru przy użyciu zoptymalizowanej odwróconej krzywej S
7% WACC, zdyskontowane od 2025 do 2050 roku, dla Europy. Koszt wodorów szarych opartych na paliwach kopalnych ma rosnąć zgodnie z unijnym podatkiem węglowym, wynoszącym dziś 70-80 $/t CO2, 150 $/t w 2037 i 300 $/t w 2050. Źródło: model Accenture S-curve.
04
AI jako czynnik zwiększający efektywność
Największy wpływ AI nie polega na przyspieszeniu pojedynczych projektów, ale na wykorzystywaniu zdobywanej wiedzy w całym portfolio projektów. Analizując duże ilości ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych o projektach, AI dostrzega rzeczy, które ludzie mogą przeoczyć, co przyspiesza zdobywanie wiedzy i zwiększa trafność decyzji.
Firmy korzystające z tego rozwiązania mogą uzyskać dziś jeszcze lepsze wyniki i stworzyć podstawy skuteczniejszego działania przy okazji kolejnych generacji projektów, jak pokazano na modelu dotyczącym zielonego wodoru na Rysunku 4 poniżej.
Rysunek 4. Podejście wielogeneracyjne do zielonego wodoru to szansa warta ponad 60 miliardów dolarów
Popyt na H2 według scenariusza NZE 2050 IEA WEO 2024. Kalkulacja NPV oparta na różnicy LCOH między scenariuszem bazowym a zoptymalizowanym, z 7% WACC, dyskontowana od 2025 do 2050 roku. Oczekuje się, że koszt szarego wodoru z paliw kopalnych będzie rósł zgodnie z podatkiem węglowym, wynoszącym dziś 70-80 USD/t CO2, 150 USD/t w 2037 i 300 USD/t w 2050. Źródło: model Accenture S-curve.
Cztery filary wielogeneracyjnego podejścia
Spojrzenie na branżę: Sieci energetyczne w erze AI
Sieci energetyczne to miejsce, w którym najszybciej zbiegają się presje i naciski opisane w badaniu „Moc do zmian 2025”. Szybka elektryfikacja, zapotrzebowanie na centra danych oparte na AI, starzejące się elementy i coraz większe zagrożenia odporności nadwyrężają zasoby sieciowe w stopniu większym, niż to uwzględniono w modelach zakładających stabilność i przewidywalny rozwój.
Dotychczas sieci optymalizowano pod kątem stałej wydajności: małe zespoły, pofragmentowane procesy i ograniczona kompleksowa integracja do obsługi stałej bazy zasobów. Ten model osiągnął granicę skalowalności. Fragmentacja obejmująca firmy, platformy i dane utrudnia skracanie harmonogramów, optymalizowanie działań w niepewnych warunkach i szybkie łączenie potencjału zasobów.
Stopniowe poprawki i punktowe rozwiązania AI nie wystarczają. Włączanie AI w istniejące procesy przynosi ograniczone rezultaty ze względu na powolną koordynację działań przez ludzi i ręczne przekazywanie zadań. Zamiast tego sieci energetyczne muszą opierać się na AI, aby można było dokonać transformacji kompleksowych procesów.
Rysunek 5. Przykład sieci energetycznej opartej na AI
W opartej na AI sieci energetycznej agenty AI, nadzorowane przez ludzi oraz wspomagane przez platformy i dane, dynamicznie optymalizują i koordynują pracę na etapach planowania i realizacji. Skraca to czas cyklu, zwiększa trafność decyzji i umożliwia ciągłą optymalizację w reakcji na zmieniające się warunki, a pracownicy mogą koncentrować się na ocenie, kwestii odpowiedzialności i kompromisach na poziomie systemu.
Na przykładzie sieci energetycznych widać, jak wielogeneracyjne podejście staje się rzeczywistością. Przejście od pofragmentowanej realizacji do opartej na AI optymalizacji sprawia, że podmioty usług komunalnych mogą szybciej skalować moce przerobowe, projektować jeden raz oraz replikować i gromadzić wiedzę z prac przy różnych generacjach, zamiast traktować każdy program lub projekt jako osobny element.
Jak Accenture może pomóc
Accenture wspiera firmy na każdym etapie drogi ku zeroemisyjności, od opracowania strategii, przez transformację infrastruktury, po rozpoczęcie jej działania. Obejmuje to strategię zeroemisyjności, ekologiczne produkty i rynki, finansowanie działań na rzecz zeroemisyjności, wiedzę o emisjach przedsiębiorstw, transformację infrastruktury i działania niskoemisyjne.
O badaniu
Badanie „Moc do zmian 2025” łączy ulepszoną przez AI analizę sygnałów, rozmowy z dyrektorami, autorski model odwróconej krzywej S oraz analizę patentów w celu zapewnienia rygorystycznego, obejmującego konkretne działania planu skalowania dekarbonizacji przemysłu.