Ist KI die richtige Lösung für Ihr Versorgungsunternehmen? Wie man KI effektiv angeht

Dieser Artikel stammt aus dem Papier „KI und Wassermanagement – Was Versorgungsunternehmen jetzt wissen müssen“. Den vollständigen Artikel finden Sie hier.

KI wird oft von dem Gefühl durchdrungen, dass sie alles lösen und überall funktionieren wird. Und obwohl Optimismus in Bezug auf das Potenzial von KI im Wassersektor wichtig ist, sollte er am besten mit einer gesunden Portion Diskretion und einem Fokus auf die einzigartigen Ziele und Prioritäten der einzelnen Versorgungsunternehmen abgewogen werden. Wenn Versorgungsunternehmen an KI interessiert sind, ist es wichtig, mehr über KI-Anwendungen zu erfahren und die Probleme, die Sie lösen müssen, sorgfältig abzuwägen, damit Sie, wenn Anbieter mit großen KI-Versprechungen zu Ihren Unternehmen kommen, bereit sind zu bewerten, ob es sich um eine Lösung handelt, die wirklich mit Ihren Zielen übereinstimmt.

Mit anderen Worten, beginnen Sie zuerst mit der Identifizierung Ihres Problems und arbeiten Sie sich dann rückwärts zum entsprechenden Tool vor, anstatt mit einer Lösung auf der Suche nach einem Problem zu beginnen.

Dem Wassersektor stehen viele Tools zur Verfügung, die maschinelles Lernen nutzen, um Versorgungsunternehmen bei der Lösung von Problemen zu unterstützen, und wir haben einige dieser Anwendungen oben hervorgehoben. Während die Aufregung um ChatGPT anhält, werden weitere Anwendungen entwickelt, die für den Wasserversorgungssektor relevant sind. Hier sind einige Überlegungen, die Sie beachten sollten.

Einer der größten Vermögenswerte eines Versorgungsunternehmens sind seine Daten. Die Daten eines Versorgungsunternehmens können unglaublich vielfältig und reichhaltig sein, aber auch lückenhaft mit Lücken und von ungleichmäßiger Qualität, während sie auch über ein Unternehmen verteilt sind. Es kann Kundendaten, Nutzungsraten, Daten zu Dienstunterbrechungen, Finanzdaten, Wetterdaten, soziale Daten und dann natürlich die vielen Daten über das Netzwerkverhalten und die Netzwerkressourcen geben. Das Problem ist, dass diese Daten oft zwischen den Geschäftsbereichen isoliert sind, insbesondere in größeren Organisationen. In der Regel nutzen Unternehmen ihre Daten nicht vollständig über alle Geschäftsbereiche hinweg, ein häufiges Problem in vielen Branchen.

Es kann erhebliche Chancen geben, Daten als Asset zu betrachten und sie als Asset-System zu nutzen um Erkenntnisse zu generieren, die genutzt werden können, um die Entscheidungsfindung und das Kundenerlebnis zu verbessern. Um an den Punkt zu gelangen, an dem die Daten der Motor sein können, der die KI speist und antreibt, sind wahrscheinlich erhebliche Maßnahmen zur Datenhygiene und Datenaufbereitung erforderlich.

Die besten Ideen können am Rebstock sterben, wenn sie nicht richtig in die Dynamik der Unternehmenskultur eingebettet sind, und das gilt auch für die Einführung von KI-Tools. Jede Art von großer Veränderung, insbesondere technologischer Wandel, hat Auswirkungen auf das Change-Management, die der Wassersektor anerkennen und im Auge behalten muss.

Der technologische Wandel in einer Organisation kann aus einer Reihe von Gründen scheitern und äußerst kostspielig werden, z. B. wenn eine Organisation nicht klar identifiziert und kommuniziert, warum Eine neue Technologie ist gefragt und es muss ein klarer Fahrplan für die Erfolgsmessung erstellt werden. Schlechtes Änderungsmanagement kann auch den Widerstand der Mitarbeiter gegen Veränderungen verschärfen, insbesondere bei KI-gestützten Tools, die häufig Ängste vor der Bedrohung durch Automatisierung und Arbeitsplatzvernichtung in der Belegschaft hervorrufen.

Laufen Wasserorganisationen, die sich der KI-Technologie widersetzen, Gefahr, nicht die neuen Talente anzuziehen, die der Wassersektor eindeutig brauchen wird? Es steht vielleicht immer noch zur Debatte, ob jüngere Generationen Organisationen, die KI nutzen, gegenüber anderen bevorzugen werden, die sie auf Distanz halten. Der Punkt ist, dass die Botschaft, die ein Versorgungsunternehmen sowohl seiner bestehenden als auch seiner zukünftigen Belegschaft in Bezug auf die Nutzung neuer Technologien vermittelt, zu berücksichtigen ist.

Während KI für kleine Versorgungsunternehmen entmutigender erscheinen mag, könnten kleinere Versorgungsunternehmen den Vorteil haben, wenn es darum geht, KI-Tools schneller einzuführen als größere Unternehmen. Allein aufgrund der geringen Größe könnte es weniger isolierte Daten geben, und weniger Mitarbeiter können eine einfachere Sichtbarkeit der Funktionsweise des Unternehmens von links nach rechts bedeuten, was das Änderungsmanagement weniger zu einem Unterfangen machen würde.

Mit anderen Worten, während größere Versorgungsunternehmen natürlich über mehr Daten und Analysen verfügen, um KI-Tools zu füttern und voranzutreiben, könnten sie weniger agil sein, wenn es darum geht, ihr Unternehmen tatsächlich für die Einführung neuer Technologien zu mobilisieren. Ein kleineres Versorgungsunternehmen, selbst wenn es eine Datenlücke hat, könnte besser in der Lage sein, diese Lücken schnell zu schließen, da weniger Bürokratie und weniger Mitarbeiter auf den gewünschten Technologiewechsel ausgerichtet sind.

Nichtsdestotrotz sollten Versorgungsunternehmen jeder Größe diese neue Ära der künstlichen Intelligenz mit einem scharfen Blick auf die Probleme angehen, die sie lösen möchten, zusammen mit den damit verbundenen Überlegungen, während sie Optionen für die Auswahl und den Einsatz relevanter KI-Lösungen untersuchen.

Qatium wird gemeinsam mit Experten und Vordenkern aus der Wasserbranche entwickelt. Wir erstellen Inhalte, die Versorgungsunternehmen aller Größen dabei helfen, aktuelle und zukünftige Herausforderungen zu meistern.

Paul Fleming, Präsident von WaterValue und Water, Climate and Tech Advisor, ist Berater von Qatium.