Paul Fleming
هذه المقالة مأخوذة من ورقة “الذكاء الاصطناعي وإدارة المياه – ما هي المرافق التي تحتاج إلى معرفتها الآن”. ستجد الورقة الكاملة هنا.
تحديد المشكلة
غالبا ما يتشبع الذكاء الاصطناعي بالشعور بأنه سيحل كل شيء ويعمل في كل مكان. وعلى الرغم من أهمية التفاؤل بشأن إمكانات الذكاء الاصطناعي في قطاع المياه ، إلا أنه من الأفضل وزنها بجرعة صحية من التقدير ، والتركيز على الأهداف والأولويات الفريدة للمرافق الفردية. إذا كانت المرافق مهتمة الذكاء الاصطناعي ، فمن المهم معرفة المزيد حول التطبيقات الذكاء الاصطناعي والنظر بعناية في المشكلات التي تحتاج إلى حلها ، لذلك عندما يأتي البائعون إلى مؤسستك بوعود كبيرة الذكاء الاصطناعي ، فأنت على استعداد لتقييم ما إذا كان حلا يتوافق حقا مع أهدافك.
يجب أن يسبق نشر أي حل الذكاء الاصطناعي فهم واضح للمشكلة أو الفرصة المتاحة لك وتقييم أفضل التطبيقات المحتملة لحل الذكاء الاصطناعي معين.
بمعنى آخر ، ابدأ بتحديد مشكلتك أولا ، ثم اعمل بشكل عكسي على الأداة المناسبة ، بدلا من البدء بحل بحثا عن مشكلة.
هناك العديد من الأدوات المتاحة لقطاع المياه التي تستخدم التعلم الآلي لمساعدة المرافق على حل المشكلات ، وقد أبرزنا بعض هذه التطبيقات أعلاه. مع استمرار الإثارة حول ChatGPT ، سيتم تطوير المزيد من التطبيقات ذات الصلة بقطاع مرافق المياه. فيما يلي بعض الاعتبارات التي قد ترغب في وضعها في الاعتبار.
اعتبارات البيانات
واحدة من أعظم أصول الأداة هي بياناتها. يمكن أن تكون بيانات الأداة متنوعة وغنية بشكل لا يصدق ولكنها أيضا متقطعة مع وجود فجوات وجودة متفاوتة بينما تنتشر أيضا عبر المؤسسة. قد تكون هناك بيانات العملاء ومعدلات الاستخدام وبيانات انقطاع الخدمة والبيانات المالية وبيانات الطقس والبيانات الاجتماعية ثم بالطبع العديد من البيانات حول سلوك الشبكة وأصول الشبكة. المشكلة هي أن هذه البيانات غالبا ما تكون معزولة بين وحدات الأعمال ، خاصة في المؤسسات الكبيرة. عادة ، لا تستفيد المؤسسات بشكل كامل من بياناتها عبر وحدات الأعمال ، وهي مشكلة شائعة في العديد من الصناعات.
يمكن أن تكون هناك فرص كبيرة من عرض البيانات كأصل ووضعها في العمل كنظام أصول لتوليد رؤى يمكن الاستفادة منها لتحسين عملية صنع القرار وتجربة العملاء. من المحتمل أن يتطلب الوصول إلى النقطة التي يمكن أن تكون فيها البيانات هي المحرك الذي يغذي الذكاء الاصطناعي ويوجهها اتخاذ إجراءات كبيرة بشأن نظافة البيانات وإعداد البيانات.
الملاءمة الثقافية وإدارة التغيير
يمكن أن تموت أفضل الأفكار على الكرمة إذا لم تكن متداخلة بشكل صحيح مع ديناميكيات الثقافة التنظيمية ، وهذا ينطبق على اعتماد أدوات الذكاء الاصطناعي أيضا. أي نوع من التغيير الكبير ، وخاصة التغيير التكنولوجي ، له آثار على إدارة التغيير يحتاج قطاع المياه إلى الاعتراف به ووضعه في الاعتبار.
يمكن أن يفشل التغيير التكنولوجي في المؤسسة ويصبح مكلفا للغاية لعدد من الأسباب ، مثل عدم تحديد المنظمة بوضوح والتواصل مع سبب الحاجة إلى تقنية جديدة وإنشاء خارطة طريق واضحة لقياس نجاحها. يمكن أن تؤدي إدارة التغيير السيئة أيضا إلى تفاقم مقاومة الموظفين للتغيير ، خاصة مع الأدوات التي تدعم الذكاء الاصطناعي والتي غالبا ما تثير المخاوف حول تهديد الأتمتة والقضاء على الوظائف في القوى العاملة.
ولكن في حين أن التكنولوجيا الجديدة يمكن أن تنفر الناس ، فإنها يمكن أن تجذب الناس أيضا. قد ترغب المرافق في التفكير في مستقبلها في أعقاب “تسونامي الفضة” ، وهي ديموغرافية قديمة وموجة من العمال المتقاعدين ، وما إذا كان جيل جديد من المواهب سيرغب ويتوقع الذكاء الاصطناعي في العمل.
هل تخاطر منظمات المياه التي تقاوم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي بعدم جذب المواهب الجديدة التي سيحتاجها قطاع المياه بشكل لا لبس فيه؟ ربما لا يزال الأمر مطروحا للنقاش حول ما إذا كانت الأجيال الشابة ستختار المنظمات التي تحتضن الذكاء الاصطناعي على غيرها من المنظمات التي تبقيها بعيدة عن الذراعين. النقطة المهمة هي أن الرسالة التي ينقلها المرفق إلى كل من القوى العاملة الحالية والمستقبلية فيما يتعلق باستخدامه للتقنيات الناشئة أمر يجب مراعاته.
قد تكون المرافق الصغيرة أكثر مرونة
في حين أن الذكاء الاصطناعي قد يبدو أكثر صعوبة بالنسبة للمرافق الصغيرة ، إلا أن المرافق الأصغر يمكن أن تتمتع بميزة عندما يتعلق الأمر باعتماد أدوات الذكاء الاصطناعي بشكل أسرع من المؤسسات الكبيرة. ببساطة بحكم كونها صغيرة ، يمكن أن يكون هناك بيانات أقل منعزلة ، ويمكن أن يعني عدد أقل من الأشخاص رؤية أسهل من اليسار إلى اليمين في أعمال المنظمة ، مما يجعل إدارة التغيير أقل مهمة.
بعبارة أخرى ، في حين أن المرافق الأكبر قد يكون لديها بطبيعة الحال المزيد من البيانات والتحليلات لتغذية وقيادة أدوات الذكاء الاصطناعي ، إلا أنها قد تكون أقل مرونة عندما يتعلق الأمر بتعبئة مؤسستها فعليا لاعتماد تقنية جديدة. يمكن أن تكون الأداة الأصغر ، حتى لو كانت لديها فجوة في البيانات ، في وضع أفضل لسد أي من هذه الفجوات بسرعة بسبب قلة الروتين وعدد أقل من الأشخاص للتوافق مع التغيير التكنولوجي المطلوب.
ومع ذلك ، يجب على المرافق من جميع الأحجام التعامل مع هذا العصر الجديد من الذكاء الاصطناعي مع التركيز على المشكلات التي يرغبون في حلها ، إلى جانب الاعتبارات ذات الصلة ، أثناء استكشافهم لخيارات اختيار ونشر حلول الذكاء الاصطناعي ذات الصلة.
#QatiumExperts
يتم إنشاء Qatium بالاشتراك مع خبراء وقادة الفكر من صناعة المياه. نقوم بإنشاء محتوى لمساعدة المرافق من جميع الأحجام لمواجهة التحديات الحالية والمستقبلية.
بول فليمنغ، رئيس قسم القيمة المائية والمياه والمناخ ومستشار التكنولوجيا، هو مستشار القطيوم.
