Apakah AI cocok untuk utilitas Anda? Cara mendekati AI secara efektif

Artikel ini diambil dari makalah “AI & Manajemen air – Apa yang perlu diketahui utilitas sekarang.” Anda akan menemukan makalah lengkapnya di sini.

AI sering dijiwai dengan perasaan bahwa itu akan menyelesaikan segalanya dan bekerja di mana-mana. Dan sementara optimisme tentang potensi AI di sektor air adalah penting, sebaiknya ditimbang dengan dosis kebijaksanaan yang sehat, dan fokus pada tujuan dan prioritas unik dari masing-masing utilitas. Jika utilitas tertarik pada AI, penting untuk mempelajari lebih lanjut tentang aplikasi AI dan mempertimbangkan dengan cermat masalah yang perlu Anda pecahkan, jadi ketika vendor datang ke organisasi Anda dengan janji AI besar, Anda siap untuk mengevaluasi apakah itu solusi yang benar-benar selaras dengan tujuan Anda.

Dengan kata lain, mulailah dengan mengidentifikasi masalah Anda terlebih dahulu, kemudian bekerja mundur ke alat yang sesuai, sebagai lawan memulai dengan solusi untuk mencari masalah.

Ada banyak alat yang tersedia untuk sektor air yang menggunakan pembelajaran mesin untuk membantu utilitas memecahkan masalah, dan kami telah menyoroti beberapa aplikasi di atas. Seiring kegembiraan di sekitar ChatGPT berlanjut, lebih banyak aplikasi akan dikembangkan yang relevan dengan sektor utilitas air. Berikut adalah beberapa pertimbangan yang mungkin ingin Anda ingat.

Salah satu aset terbesar utilitas adalah datanya. Data utilitas bisa sangat beragam dan kaya tetapi juga jerawatan dengan kesenjangan dan kualitas yang tidak merata sementara juga tersebar di seluruh organisasi. Mungkin ada data pelanggan, tingkat penggunaan, data gangguan layanan, data keuangan, data cuaca, data sosial dan kemudian tentu saja banyak data tentang perilaku jaringan dan aset jaringan. Masalahnya adalah, data ini sering silo antara unit bisnis, terutama di organisasi yang lebih besar. Biasanya, organisasi tidak sepenuhnya memanfaatkan data mereka di seluruh unit bisnis, masalah umum di banyak industri.

Mungkin ada peluang signifikan dari melihat data sebagai aset dan menempatkannya untuk bekerja sebagai sistem aset untuk menghasilkan wawasan yang dapat dimanfaatkan untuk meningkatkan pengambilan keputusan dan pengalaman pelanggan. Sampai pada titik di mana data dapat menjadi mesin yang memberi makan dan mendorong AI kemungkinan akan membutuhkan tindakan signifikan pada kebersihan data dan persiapan data.

Ide-ide terbaik dapat mati pada pokok anggur jika mereka tidak bersarang dengan benar dalam dinamika budaya organisasi, dan itu berlaku untuk adopsi alat AI juga. Setiap jenis perubahan besar, terutama perubahan teknologi, memiliki implikasi manajemen perubahan bahwa sektor air perlu mengakui dan mengingatnya.

Perubahan teknologi dalam suatu organisasi dapat gagal dan menjadi sangat mahal karena sejumlah alasan, seperti organisasi yang tidak secara jelas mengidentifikasi dan mengkomunikasikan alasannya Diperlukan teknologi baru dan menciptakan peta jalan yang jelas untuk mengukur keberhasilannya. Manajemen perubahan yang buruk juga dapat memperburuk resistensi karyawan terhadap perubahan, terutama dengan alat berkemampuan AI yang sering memunculkan ketakutan seputar ancaman otomatisasi dan penghapusan pekerjaan di dunia kerja.

Apakah organisasi air yang menolak teknologi AI berisiko tidak menarik bakat baru yang sangat dibutuhkan sektor air? Mungkin masih diperdebatkan apakah generasi muda akan memilih organisasi yang merangkul AI daripada yang lain yang mempertahankannya. Intinya adalah, pesan yang disampaikan utilitas kepada tenaga kerja yang ada dan yang akan datang mengenai pemanfaatan teknologi yang muncul adalah sesuatu yang perlu dipertimbangkan.

Sementara AI mungkin tampak lebih menakutkan untuk utilitas kecil, utilitas yang lebih kecil dapat memiliki keuntungan ketika datang untuk mengadopsi alat AI lebih cepat daripada organisasi yang lebih besar. Hanya karena kecil, mungkin ada lebih sedikit data silo, dan lebih sedikit orang dapat berarti visibilitas kiri-ke-kanan yang lebih mudah ke dalam cara kerja organisasi, yang akan membuat manajemen perubahan kurang dari suatu usaha.

Dengan kata lain, sementara utilitas yang lebih besar mungkin secara alami memiliki lebih banyak data dan analitik untuk memberi makan dan mendorong alat AI, mereka bisa kurang gesit ketika harus benar-benar memobilisasi organisasi mereka untuk mengadopsi teknologi baru. Utilitas yang lebih kecil, bahkan jika mereka memiliki kesenjangan data, bisa berada dalam posisi yang lebih baik untuk menjembatani kesenjangan tersebut dengan cepat karena lebih sedikit birokrasi dan lebih sedikit orang untuk menyelaraskan diri dengan perubahan teknologi yang diinginkan.

Namun demikian, utilitas dari semua ukuran harus mendekati era baru kecerdasan buatan ini dengan mata tajam pada masalah yang ingin mereka pecahkan, bersama dengan pertimbangan terkait, saat mereka mengeksplorasi opsi untuk memilih dan menerapkan solusi AI yang relevan.

Qatium dibuat bersama dengan para ahli dan pemimpin pemikiran dari industri air. Kami membuat konten untuk membantu utilitas dari semua ukuran untuk menghadapi tantangan saat ini & masa depan.

Paul Fleming, Presiden WaterValue dan Water, Climate and Tech Advisor, adalah penasihat Qatium.