האם AI מתאים לכלי השירות שלך? כיצד לגשת לבינה מלאכותית ביעילות

מאמר זה נלקח מתוך המאמר "AI & ניהול מים – מה שירותים צריכים לדעת עכשיו". את המאמר המלא תמצאו כאן.

AI לעתים קרובות מקבל חדור תחושה שזה הולך לפתור הכל ולעבוד בכל מקום. ובעוד אופטימיות לגבי הפוטנציאל של AI בתחום המים היא חשובה, עדיף לשקול אותה עם מנה בריאה של שיקול דעת, והתמקדות במטרות ובסדרי העדיפויות הייחודיים של שירותים בודדים. אם כלי עזר מתעניינים ב- AI, חשוב ללמוד עוד על יישומי AI ולשקול בזהירות את הבעיות שעליך לפתור, כך שכאשר ספקים מגיעים לארגונים שלך עם הבטחות AI גדולות, אתה מוכן להעריך אם זה פתרון שבאמת מתאים למטרות שלך.

במילים אחרות, התחל עם זיהוי הבעיה שלך תחילה, ולאחר מכן לעבוד אחורה לכלי המתאים, בניגוד להתחיל עם פתרון בחיפוש אחר בעיה.

ישנם כלים רבים הזמינים למגזר המים המשתמשים בלמידת מכונה כדי לסייע לשירותים לפתור בעיות, והדגשנו כמה מיישומים אלה לעיל. ככל שההתרגשות סביב ChatGPT תימשך, יפותחו יישומים נוספים הרלוונטיים למגזר שירותי המים. הנה כמה שיקולים שכדאי לזכור.

אחד הנכסים הגדולים ביותר של חברת חשמל הוא הנתונים שלה. הנתונים של חברת השירות יכולים להיות מגוונים ועשירים להפליא, אך גם מנומרים עם פערים ובאיכות לא אחידה תוך שהם מפוזרים על פני הארגון. ייתכנו נתוני לקוחות, שיעורי שימוש, נתוני הפרעה לשירות, נתונים פיננסיים, נתוני מזג אוויר, נתונים חברתיים ואז כמובן הנתונים הרבים על התנהגות הרשת ונכסי הרשת. הבעיה היא שנתונים אלה מבודדים לעתים קרובות בין יחידות עסקיות, במיוחד בארגונים גדולים יותר. בדרך כלל, ארגונים אינם ממנפים באופן מלא את הנתונים שלהם בין יחידות עסקיות, בעיה נפוצה בתעשיות רבות.

יכולות להיות הזדמנויות משמעותיות מהסתכלות על נתונים כנכס והפעלתם כמערכת נכסים כדי ליצור תובנות שניתן למנף לשיפור קבלת ההחלטות וחוויית הלקוח. הגעה לנקודה שבה הנתונים יכולים להיות המנוע שמזין ומניע את הבינה המלאכותית תדרוש ככל הנראה פעולה משמעותית בנושא היגיינת נתונים והכנת נתונים.

הרעיונות הטובים ביותר יכולים למות על הגפן אם הם לא מקננים כראוי בתוך הדינמיקה של התרבות הארגונית, וזה חל גם על אימוץ כלי AI. לכל שינוי גדול, במיוחד שינוי טכנולוגי, יש השלכה ניהולית על שינוי שמשק המים צריך להכיר בו ולזכור.

שינוי טכנולוגי בארגון יכול להיכשל ולעלות ביוקר מכמה סיבות, כמו ארגון שלא מזהה ומסביר בבירור מדוע דרושה טכנולוגיה חדשה ויצירת מפת דרכים ברורה למדידת הצלחתה. ניהול שינויים לקוי יכול גם להחריף את התנגדות העובדים לשינוי, במיוחד עם כלים מבוססי בינה מלאכותית שלעתים קרובות מעלים חששות סביב האיום של אוטומציה וביטול משרות בכוח העבודה.

האם ארגוני מים שמתנגדים לטכנולוגיית בינה מלאכותית מסתכנים בכך שלא ימשכו את הכישרונות החדשים שמשק המים יזדקק להם באופן חד משמעי? זה עדיין אולי נתון לוויכוח אם הדורות הצעירים יבחרו בארגונים שמאמצים את הבינה המלאכותית על פני אחרים ששומרים אותה בהישג יד. הנקודה היא שהמסר שחברת חשמל מעבירה הן לכוח העבודה הקיים והן לכוח העבודה העתידי שלה בנוגע לשימוש שלה בטכנולוגיות מתפתחות הוא משהו שיש לקחת בחשבון.

בעוד AI עשוי להיראות מרתיע יותר עבור שירותים קטנים, שירותים קטנים יותר יכולים להיות היתרון כשמדובר אימוץ כלי AI מהר יותר מאשר ארגונים גדולים. פשוט מעצם היותם קטנים, יכולים להיות פחות נתונים מבודדים, ופחות אנשים יכולים לאפשר נראות קלה יותר משמאל לימין של עבודת הארגון, מה שיהפוך את ניהול השינוי לפחות מטלה.

במילים אחרות, בעוד שלשירותים גדולים יותר יש באופן טבעי יותר נתונים וניתוחים כדי להזין ולהניע כלי AI, הם יכולים להיות פחות זריזים כשמדובר בגיוס בפועל של הארגון שלהם לאמץ טכנולוגיה חדשה. חברת חשמל קטנה יותר, גם אם יש לה פער נתונים, יכולה להיות בעמדה טובה יותר לגשר על כל הפערים האלה במהירות בגלל פחות בירוקרטיה ופחות אנשים כדי ליישר קו לקראת השינוי הטכנולוגי הרצוי.

עם זאת, חברות תשתית בכל הגדלים צריכות לגשת לעידן החדש הזה של בינה מלאכותית עם עין חדה על הבעיות שהן רוצות לפתור, יחד עם שיקולים קשורים, כאשר הן בוחנות אפשרויות לבחירה ופריסה של פתרונות AI רלוונטיים.

Qatium נוצר בשיתוף עם מומחים ומובילי דעה מתעשיית המים. אנו יוצרים תוכן כדי לעזור לכלי עזר בכל הגדלים להתמודד עם אתגרים נוכחיים ועתידיים.

פול פלמינג, נשיא WaterValue ויועץ מים, אקלים וטכנולוגיה, הוא יועץ Qatium.