Er AI den rigtige pasform til dit værktøj? Sådan griber du AI effektivt an

Denne artikel blev taget fra papiret “AI &; Water management – Hvad forsyningsselskaber har brug for at vide nu.” Du finder hele papiret her.

AI bliver ofte gennemsyret af følelsen af, at det vil løse alt og arbejde overalt. Og selvom optimisme omkring AI’s potentiale i vandsektoren er vigtig, vejes det bedst med en sund dosis diskretion og fokus på de enkelte forsyningsselskabers unikke mål og prioriteter. Hvis forsyningsselskaber er interesseret i AI, er det vigtigt at lære mere om AI-applikationer og nøje overveje de problemer, du skal løse, så når leverandører kommer til dine organisationer med store AI-løfter, er du klar til at evaluere, om det er en løsning, der virkelig stemmer overens med dine mål.

Med andre ord, start med at identificere dit problem først, og arbejd derefter baglæns til det passende værktøj, i modsætning til at starte med en løsning på jagt efter et problem.

Der er mange værktøjer til rådighed for vandsektoren, der bruger maskinlæring til at hjælpe forsyningsselskaber med at løse problemer, og vi har fremhævet nogle af disse applikationer ovenfor. I takt med at begejstringen omkring ChatGPT fortsætter, vil der blive udviklet flere applikationer, der er relevante for vandforsyningssektoren. Her er nogle overvejelser, du måske bør huske på.

Et af et forsyningsselskabs største aktiver er dets data. Et forsyningsselskabs data kan være utroligt forskelligartede og rige, men også plettet med huller og af ujævn kvalitet, mens de også spredes ud over en organisation. Der kan være kundedata, brugsrater, serviceafbrydelsesdata, økonomiske data, vejrdata, sociale data og så selvfølgelig de mange data om netværksadfærd og netværksaktiver. Problemet er, at disse data ofte er siloer mellem forretningsenheder, især i større organisationer. Typisk udnytter organisationer ikke deres data fuldt ud på tværs af forretningsenheder, hvilket er et almindeligt problem på tværs af mange brancher.

Der kan være betydelige muligheder ved at se data som et aktiv og sætte dem i arbejde som et aktivsystem at generere indsigt, der kan udnyttes til at forbedre beslutningstagningen og kundeoplevelsen. At komme til det punkt, hvor dataene kan være den motor, der føder og driver AI, vil sandsynligvis kræve betydelig handling inden for datahygiejne og dataforberedelse.

De bedste ideer kan dø på vinstokken, hvis de ikke er ordentligt indlejret i dynamikken i organisationskulturen, og det gælder også for vedtagelsen af AI-værktøjer. Enhver form for stor forandring, især teknologisk forandring, har en forandringsstyringsimplikation, som vandsektoren skal anerkende og huske på.

Teknologiske ændringer i en organisation kan mislykkes og blive overordentlig dyre af en række årsager, som en organisation, der ikke klart identificerer og kommunikerer hvorfor Der er behov for en ny teknologi, og der skal skabes en klar køreplan for måling af dens succes. Dårlig forandringsledelse kan også forværre medarbejdernes modstand mod forandring, især med AI-aktiverede værktøjer, der ofte skaber frygt omkring truslen om automatisering og jobeliminering i arbejdsstyrken.

Risikerer vandorganisationer, der modsætter sig AI-teknologi, ikke at tiltrække de nye talenter, som vandsektoren utvetydigt har brug for? Det er måske stadig op til debat, om yngre generationer vil vælge organisationer, der omfavner AI frem for andre, der holder det i armslængde. Pointen er, at det budskab, et forsyningsselskab formidler til både sin eksisterende og fremtidige arbejdsstyrke om dets udnyttelse af nye teknologier, er noget at overveje.

Mens AI kan virke mere skræmmende for små forsyningsselskaber, kan mindre forsyningsselskaber have fordelen, når det kommer til at vedtage AI-værktøjer hurtigere end større organisationer. Simpelthen i kraft af at være lille, kan der være færre siloerede data, og færre mennesker kan betyde lettere venstre mod højre synlighed i organisationens arbejde, hvilket ville gøre forandringsledelse mindre af en virksomhed.

Med andre ord, mens større forsyningsselskaber naturligvis kan have flere data og analyser til at fodre og drive AI-værktøjer, kan de være mindre fleksible, når det kommer til faktisk at mobilisere deres organisation til at vedtage ny teknologi. Et mindre forsyningsselskab, selvom de har et datagab, kunne være i en bedre position til hurtigt at bygge bro over disse huller på grund af mindre bureaukrati og færre mennesker til at tilpasse sig den ønskede teknologiændring.

Ikke desto mindre bør forsyningsselskaber i alle størrelser nærme sig denne nye æra af kunstig intelligens med et skarpt øje på de problemer, de ønsker at løse, sammen med relaterede overvejelser, når de udforsker mulighederne for at vælge og implementere relevante AI-løsninger.

Qatium er skabt i samarbejde med eksperter og meningsdannere fra vandindustrien. Vi skaber indhold for at hjælpe forsyningsselskaber i alle størrelser med at imødegå nuværende og fremtidige udfordringer.

Paul Fleming, præsident for WaterValue and Water, Climate and Tech Advisor, er Qatium-rådgiver.