Czy sztuczna inteligencja jest odpowiednia dla Twojego narzędzia? Jak skutecznie podejść do sztucznej inteligencji

Ten artykuł pochodzi z artykułu „AI & Water management – What utilities need to know now”. Pełny artykuł znajdziesz tutaj.

Sztuczna inteligencja często przesiąknięta poczuciem, że rozwiąże wszystko i będzie działać wszędzie. I chociaż optymizm co do potencjału sztucznej inteligencji w sektorze wodnym jest ważny, najlepiej jest go rozważyć ze zdrową dawką dyskrecji i skupić się na unikalnych celach i priorytetach poszczególnych mediów. Jeśli przedsiębiorstwa użyteczności publicznej są zainteresowane sztuczną inteligencją, ważne jest, aby dowiedzieć się więcej o aplikacjach sztucznej inteligencji i dokładnie rozważyć problemy, które musisz rozwiązać, więc gdy dostawcy przychodzą do organizacji z dużymi obietnicami AI, jesteś gotowy ocenić, czy jest to rozwiązanie, które naprawdę pasuje do twoich celów.

Innymi słowy, zacznij od zidentyfikowania problemu, a następnie wróć do odpowiedniego narzędzia, zamiast zaczynać od rozwiązania w poszukiwaniu problemu.

Istnieje wiele narzędzi dostępnych dla sektora wodnego, które wykorzystują uczenie maszynowe, aby pomóc przedsiębiorstwom użyteczności publicznej w rozwiązywaniu problemów, a niektóre z tych aplikacji podkreśliliśmy powyżej. W miarę trwania emocji związanych z ChatGPT opracowywanych będzie więcej aplikacji, które są istotne dla sektora wodociągowego. Oto kilka kwestii, o których warto pamiętać.

Jednym z największych atutów przedsiębiorstwa użyteczności publicznej są jego dane. Dane narzędzia mogą być niezwykle zróżnicowane i bogate, ale także nieregularne z lukami i nierówną jakością, a jednocześnie rozproszone w całej organizacji. Mogą to być dane klientów, wskaźniki użytkowania, dane dotyczące przerw w świadczeniu usług, dane finansowe, dane pogodowe, dane społecznościowe, a następnie oczywiście wiele danych dotyczących zachowania sieci i zasobów sieciowych. Problem polega na tym, że dane te są często izolowane między jednostkami biznesowymi, szczególnie w większych organizacjach. Zazwyczaj organizacje nie wykorzystują w pełni swoich danych w jednostkach biznesowych, co jest powszechnym problemem w wielu branżach.

Postrzeganie danych jako zasobu i wykorzystanie ich jako systemu zasobów może wiązać się ze znacznymi możliwościami generowanie spostrzeżeń, które można wykorzystać do poprawy procesu podejmowania decyzji i obsługi klienta. Dotarcie do punktu, w którym dane mogą być silnikiem, który zasila i napędza sztuczną inteligencję, prawdopodobnie będzie wymagało znacznych działań w zakresie higieny danych i przygotowania danych.

Najlepsze pomysły mogą umrzeć na płycie, jeśli nie są odpowiednio zagnieżdżone w dynamice kultury organizacyjnej, a dotyczy to również wdrażania narzędzi AI. Każda duża zmiana, zwłaszcza technologiczna, ma implikacje związane z zarządzaniem zmianą, które sektor wodny musi uznać i o których musi pamiętać.

Zmiana technologiczna w organizacji może zawieść i stać się niezwykle kosztowna z wielu powodów, takich jak organizacja nie identyfikująca i nie komunikująca jasno dlaczego Potrzebna jest nowa technologia i stworzenie jasnej mapy drogowej pomiaru jej sukcesu. Złe zarządzanie zmianą może również zaostrzyć opór pracowników przed zmianami, zwłaszcza w przypadku narzędzi opartych na sztucznej inteligencji, które często wywołują obawy dotyczące zagrożenia automatyzacją i eliminacją miejsc pracy wśród pracowników.

Czy organizacje wodne, które opierają się technologii sztucznej inteligencji, ryzykują, że nie przyciągną nowych talentów, których sektor wodny będzie jednoznacznie potrzebował? Być może wciąż trwa debata, czy młodsze pokolenia wybiorą organizacje, które wykorzystują sztuczną inteligencję, a nie inne, które trzymają ją na dystans. Chodzi o to, że wiadomość, jaką przedsiębiorstwo energetyczne przekazuje zarówno obecnej, jak i przyszłej sile roboczej w odniesieniu do wykorzystania nowych technologii, jest czymś, co należy wziąć pod uwagę.

Podczas gdy sztuczna inteligencja może wydawać się bardziej zniechęcająca dla małych przedsiębiorstw, mniejsze przedsiębiorstwa użyteczności publicznej mogą mieć przewagę, jeśli chodzi o szybsze wdrażanie narzędzi sztucznej inteligencji niż większe organizacje. Po prostu z powodu tego, że są małe, może być mniej odizolowanych danych, a mniej osób może oznaczać łatwiejszy wgląd od lewej do prawej w funkcjonowanie organizacji, co sprawi, że zarządzanie zmianą będzie mniej przedsięwzięciem.

Innymi słowy, podczas gdy większe przedsiębiorstwa użyteczności publicznej mogą naturalnie dysponować większą ilością danych i analiz do zasilania i napędzania narzędzi sztucznej inteligencji, mogą być mniej zwinne, jeśli chodzi o faktyczne mobilizowanie organizacji do przyjęcia nowych technologii. Mniejsze przedsiębiorstwo użyteczności publicznej, nawet jeśli ma lukę w danych, może być w lepszej pozycji, aby szybko wypełnić te luki ze względu na mniejszą biurokrację i mniej osób, aby dostosować się do pożądanej zmiany technologii.

Niemniej jednak przedsiębiorstwa użyteczności publicznej każdej wielkości powinny podejść do tej nowej ery sztucznej inteligencji z wnikliwym okiem na problemy, które chcą rozwiązać, wraz z powiązanymi względami, badając opcje wyboru i wdrożenia odpowiednich rozwiązań AI.

Qatium jest współtworzony z ekspertami i liderami myśli z branży wodnej. Tworzymy treści, aby pomóc przedsiębiorstwom użyteczności publicznej każdej wielkości stawić czoła obecnym i przyszłym wyzwaniom.

Paul Fleming, prezes WaterValue and Water, Climate and Tech Advisor, jest doradcą Qatium.