Abordar la IA de forma efectiva para mi empresa de servicios

Este artículo fue tomado del documento «AI & Water management — What utilities need to know now» (IA y gestión del agua: lo que las empresas de servicios públicos deben saber ahora). Encontrará el documento completo aquí.

La IA a menudo se impregna de la sensación de que va a resolver todo y funcionar en todas partes. Y aunque el optimismo sobre el potencial de la IA en el sector del agua es importante, es mejor sopesarlo con una buena dosis de discreción y un enfoque en los objetivos y prioridades únicos de las empresas de servicios públicos individuales. Si las empresas de servicios públicos están interesadas en la IA, es importante aprender más sobre las aplicaciones de IA y considerar cuidadosamente los problemas que necesita resolver, de modo que cuando los proveedores acudan a sus organizaciones con grandes promesas de IA, esté listo para evaluar si es una solución que realmente se alinea con sus objetivos.

En otras palabras, comience identificando su problema primero, luego trabaje hacia atrás a la herramienta adecuada, en lugar de comenzar con una solución en busca de un problema.

Hay muchas herramientas disponibles para el sector del agua que utilizan el aprendizaje automático para ayudar a las empresas de servicios públicos a resolver problemas, y hemos destacado algunas de esas aplicaciones anteriormente. A medida que continúe la emoción en torno a ChatGPT, se desarrollarán más aplicaciones que sean relevantes para el sector de los servicios de agua. Aquí hay algunas consideraciones que tal vez desee tener en cuenta.

Uno de los mayores activos de una empresa de servicios públicos son sus datos. Los datos de una empresa de servicios públicos pueden ser increíblemente diversos y ricos, pero también irregulares con lagunas y de calidad desigual, mientras que también se extienden por toda la organización. Puede haber datos de clientes, tasas de uso, datos de interrupción del servicio, datos financieros, datos meteorológicos, datos sociales y, por supuesto, muchos datos sobre el comportamiento de la red y los activos de la red. El problema es que estos datos a menudo están aislados entre las unidades de negocio, especialmente en organizaciones más grandes. Por lo general, las organizaciones no aprovechan completamente sus datos en todas las unidades de negocio, un problema común en muchas industrias.

Puede haber oportunidades significativas al ver los datos como un activo y ponerlos a trabajar como un sistema de activos. para generar información que se pueda aprovechar para mejorar la toma de decisiones y la experiencia del cliente. Llegar al punto en que los datos puedan ser el motor que alimente e impulse la IA probablemente requerirá una acción significativa sobre la higiene y la preparación de los datos.

Las mejores ideas pueden morir en la vid si no están debidamente anidadas dentro de la dinámica de la cultura organizacional, y eso también se aplica a la adopción de herramientas de IA. Cualquier tipo de gran cambio, especialmente el cambio tecnológico, tiene una implicación en la gestión del cambio que el sector del agua debe reconocer y tener en cuenta.

El cambio tecnológico en una organización puede fallar y volverse extremadamente costoso por varias razones, como una organización que no identifica y comunica claramente por qué. Se necesita una nueva tecnología y crear una hoja de ruta clara para medir su éxito. La mala gestión del cambio también puede exacerbar la resistencia de los empleados al cambio, especialmente con herramientas habilitadas para IA que a menudo plantean temores en torno a la amenaza de la automatización y la eliminación de empleos en la fuerza laboral.

¿Las organizaciones de agua que se resisten a la tecnología de IA corren el riesgo de no atraer el nuevo talento que el sector del agua necesitará inequívocamente? Todavía está en debate si las generaciones más jóvenes elegirán organizaciones que adopten la IA sobre otras que la mantengan a distancia. El punto es que el mensaje que una empresa de servicios públicos transmite a su fuerza laboral existente y futura con respecto a su utilización de tecnologías emergentes es algo a considerar.

Si bien la IA puede parecer más desalentadora para las pequeñas empresas de servicios públicos, las empresas de servicios públicos más pequeñas podrían tener la ventaja cuando se trata de adoptar herramientas de IA más rápido que las organizaciones más grandes. Simplemente por el hecho de ser pequeño, podría haber menos datos aislados, y menos personas pueden significar una visibilidad más fácil de izquierda a derecha en el funcionamiento de la organización, lo que haría que la gestión del cambio fuera menos una empresa.

En otras palabras, si bien las empresas de servicios públicos más grandes pueden tener naturalmente más datos y análisis para alimentar e impulsar herramientas de IA, podrían ser menos ágiles cuando se trata de movilizar realmente a su organización para adoptar nuevas tecnologías. Una empresa de servicios públicos más pequeña, incluso si tienen una brecha de datos, podría estar en una mejor posición para cerrar esas brechas rápidamente debido a menos burocracia y menos personas para alinearse hacia el cambio tecnológico deseado.

Sin embargo, las empresas de servicios públicos de todos los tamaños deben abordar esta nueva era de inteligencia artificial con un ojo agudo en los problemas que desean resolver, junto con las consideraciones relacionadas, a medida que exploran opciones para seleccionar e implementar soluciones de IA relevantes.

Qatium está co-creado con expertos y líderes de opinión de la industria del agua. Creamos contenido para ayudar a las empresas de servicios públicos de todos los tamaños a enfrentar los desafíos actuales y futuros.

Paul Fleming, presidente de WaterValue y asesor de agua, clima y tecnología, es asesor de Qatium.