Is AI de juiste oplossing voor uw hulpprogramma? Hoe ai effectief te benaderen

Dit artikel is afkomstig uit het artikel “AI &waterbeheer – Wat nutsbedrijven nu moeten weten.” Het volledige artikel vind je hier.

AI raakt vaak doordrongen van het gevoel dat het alles gaat oplossen en overal gaat werken. En hoewel optimisme over het potentieel van AI in de watersector belangrijk is, kan het het beste worden gewogen met een gezonde dosis discretie en een focus op de unieke doelen en prioriteiten van individuele nutsbedrijven. Als nutsbedrijven geïnteresseerd zijn in AI, is het belangrijk om meer te weten te komen over AI-toepassingen en zorgvuldig na te denken over de problemen die u moet oplossen, dus wanneer leveranciers naar uw organisaties komen met grote AI-beloften, bent u klaar om te evalueren of het een oplossing is die echt aansluit bij uw doelen.

Met andere woorden, begin eerst met het identificeren van uw probleem en werk vervolgens terug naar de juiste tool, in tegenstelling tot het beginnen met een oplossing op zoek naar een probleem.

Er zijn veel tools beschikbaar voor de watersector die machine learning gebruiken om nutsbedrijven te helpen problemen op te lossen, en we hebben hierboven enkele van die toepassingen gemarkeerd. Naarmate de opwinding rond ChatGPT voortduurt, zullen er meer toepassingen worden ontwikkeld die relevant zijn voor de waterleidingbedrijvensector. Hier zijn enkele overwegingen die u misschien in gedachten wilt houden.

Een van de grootste troeven van een nutsbedrijf zijn de gegevens. De gegevens van een hulpprogramma kunnen ongelooflijk divers en rijk zijn, maar ook vlekkerig met hiaten en van ongelijke kwaliteit, terwijl ze ook verspreid zijn over een organisatie. Er kunnen klantgegevens zijn, gebruikspercentages, serviceonderbrekingsgegevens, financiële gegevens, weergegevens, sociale gegevens en dan natuurlijk de vele gegevens over netwerkgedrag en netwerkactiva. Het probleem is dat deze gegevens vaak in silo’s zijn opgeslagen tussen bedrijfseenheden, vooral in grotere organisaties. Doorgaans maken organisaties niet volledig gebruik van hun gegevens in verschillende bedrijfseenheden, een veel voorkomend probleem in veel sectoren.

Er kunnen aanzienlijke kansen zijn om gegevens als een asset te zien en deze als een assetsysteem aan het werk te zetten om inzichten te genereren die kunnen worden gebruikt om de besluitvorming en klantervaring te verbeteren. Om op het punt te komen waar de gegevens de motor kunnen zijn die de AI voedt en aandrijft, is waarschijnlijk aanzienlijke actie nodig op het gebied van gegevenshygiëne en gegevensvoorbereiding.

De beste ideeën kunnen aan de wijnstok sterven als ze niet goed zijn genest in de dynamiek van de organisatiecultuur, en dat geldt ook voor de adoptie van AI-tools. Elke vorm van grote verandering, met name technologische verandering, heeft een verandering management implicatie die de watersector moet erkennen en in gedachten moet houden.

Technologische veranderingen in een organisatie kunnen mislukken en buitengewoon duur worden om een aantal redenen, zoals een organisatie die niet duidelijk identificeert en communiceert waarom Er is een nieuwe technologie nodig en er wordt een duidelijke roadmap gemaakt om het succes ervan te meten. Slecht verandermanagement kan ook de weerstand van werknemers tegen verandering verergeren, vooral met AI-tools die vaak angst oproepen voor de dreiging van automatisering en het verdwijnen van banen in het personeelsbestand.

Lopen waterorganisaties die zich verzetten tegen AI-technologie het risico niet het nieuwe talent aan te trekken dat de watersector ondubbelzinnig nodig zal hebben? Het is misschien nog steeds de vraag of jongere generaties organisaties zullen kiezen die AI omarmen boven anderen die het op afstand houden. Het punt is dat de boodschap die een nutsbedrijf overbrengt aan zowel zijn bestaande als toekomstige personeel met betrekking tot het gebruik van opkomende technologieën iets is om te overwegen.

Hoewel AI misschien ontmoedigender lijkt voor kleine nutsbedrijven, kunnen kleinere hulpprogramma’s het voordeel hebben als het gaat om het sneller adopteren van AI-tools dan grotere organisaties. Simpelweg omdat het klein is, kunnen er minder geïsoleerde gegevens zijn en minder mensen kunnen gemakkelijker van links naar rechts inzicht geven in de werking van de organisatie, waardoor verandermanagement minder een onderneming zou worden.

Met andere woorden, hoewel grotere nutsbedrijven van nature meer gegevens en analyses hebben om AI-tools te voeden en aan te sturen, kunnen ze minder flexibel zijn als het gaat om het daadwerkelijk mobiliseren van hun organisatie om nieuwe technologie te adopteren. Een kleiner nutsbedrijf, zelfs als ze een gegevenskloof hebben, zou in een betere positie kunnen zijn om die hiaten snel te overbruggen vanwege minder administratieve rompslomp en minder mensen om zich af te stemmen op de gewenste technologische verandering.

Niettemin moeten nutsbedrijven van elke omvang dit nieuwe tijdperk van kunstmatige intelligentie benaderen met een scherp oog voor de problemen die ze willen oplossen, samen met gerelateerde overwegingen, terwijl ze opties verkennen voor het selecteren en implementeren van relevante AI-oplossingen.

Qatium is gemaakt in samenwerking met experts en thought leaders uit de waterindustrie. We creëren inhoud om nutsbedrijven van elke omvang te helpen de huidige en toekomstige uitdagingen het hoofd te bieden.

Paul Fleming, president van WaterValue and Water, Climate and Tech Advisor, is adviseur van Qatium.