A IA é o ajuste certo para o seu utilitário? Como abordar a IA de forma eficaz

Este artigo foi retirado do artigo “AI & Water management – What utilities need to know now”. Você encontrará o artigo completo aqui.

A IA muitas vezes fica imbuída da sensação de que vai resolver tudo e funcionar em todos os lugares. E, embora o otimismo sobre o potencial da IA no setor de água seja importante, é melhor pesar com uma dose saudável de discrição e um foco nos objetivos e prioridades exclusivos de serviços públicos individuais. Se os utilitários estão interessados em IA, é importante aprender mais sobre aplicativos de IA e considerar cuidadosamente os problemas que você precisa resolver, portanto, quando os fornecedores chegarem às suas organizações com grandes promessas de IA, você estará pronto para avaliar se é uma solução que realmente se alinha com seus objetivos.

Em outras palavras, comece identificando seu problema primeiro e, em seguida, trabalhe de trás para frente para a ferramenta apropriada, em vez de começar com uma solução em busca de um problema.

Existem muitas ferramentas disponíveis para o setor de água que usam o aprendizado de máquina para ajudar as concessionárias a resolver problemas, e destacamos algumas dessas aplicações acima. À medida que a empolgação em torno do ChatGPT continua, mais aplicativos serão desenvolvidos que são relevantes para o setor de serviços públicos de água. Aqui estão algumas considerações que você pode querer ter em mente.

Um dos maiores ativos de uma concessionária são seus dados. Os dados de uma concessionária podem ser incrivelmente diversos e ricos, mas também irregulares, com lacunas e de qualidade desigual, além de espalhados por uma organização. Pode haver dados de clientes, taxas de uso, dados de interrupção de serviço, dados financeiros, dados meteorológicos, dados sociais e, é claro, muitos dados sobre o comportamento da rede e os ativos da rede. O problema é que esses dados geralmente são agrupados entre unidades de negócios, especialmente em organizações maiores. Normalmente, as organizações não estão aproveitando totalmente seus dados em todas as unidades de negócios, um problema comum em muitos setores.

Pode haver oportunidades significativas de ver os dados como um ativo e colocá-los para funcionar como um sistema de ativos para gerar insights que podem ser aproveitados para melhorar a tomada de decisões e a experiência do cliente. Chegar ao ponto em que os dados podem ser o mecanismo que alimenta e impulsiona a IA provavelmente exigirá uma ação significativa na higiene e preparação de dados.

As melhores ideias podem morrer na videira se não estiverem devidamente aninhadas na dinâmica da cultura organizacional, e isso também se aplica à adoção de ferramentas de IA. Qualquer tipo de grande mudança, especialmente a mudança tecnológica, tem uma implicação de gerenciamento de mudanças que o setor de água precisa reconhecer e ter em mente.

A mudança tecnológica em uma organização pode falhar e se tornar extremamente cara por uma série de razões, como uma organização que não identifica e comunica claramente o porquê. é necessária uma nova tecnologia e a criação de um roteiro claro para medir o seu sucesso. O mau gerenciamento de mudanças também pode exacerbar a resistência dos funcionários à mudança, especialmente com ferramentas habilitadas para IA que muitas vezes trazem medos em torno da ameaça de automação e eliminação de empregos na força de trabalho.

As organizações de água que resistem à tecnologia de IA correm o risco de não atrair os novos talentos que o setor de água precisará inequivocamente? Talvez ainda esteja em debate se as gerações mais jovens escolherão organizações que adotam a IA em vez de outras que a mantêm à distância. O ponto é que a mensagem que uma concessionária transmite à sua força de trabalho existente e futura em relação à sua utilização de tecnologias emergentes é algo a considerar.

Embora a IA possa parecer mais assustadora para pequenas utilidades, as utilitárias menores podem ter a vantagem quando se trata de adotar ferramentas de IA mais rapidamente do que as organizações maiores. Simplesmente em virtude de ser pequeno, poderia haver menos dados em silos, e menos pessoas podem significar uma visibilidade mais fácil da esquerda para a direita no funcionamento da organização, o que tornaria o gerenciamento de mudanças menos um empreendimento.

Em outras palavras, enquanto os utilitários maiores podem naturalmente ter mais dados e análises para alimentar e impulsionar ferramentas de IA, eles podem ser menos ágeis quando se trata de realmente mobilizar sua organização para adotar novas tecnologias. Uma utilidade menor, mesmo que tenha uma lacuna de dados, poderia estar em uma posição melhor para preencher essas lacunas rapidamente devido a menos burocracia e menos pessoas para se alinhar à mudança tecnológica desejada.

No entanto, as concessionárias de todos os tamanhos devem abordar essa nova era da inteligência artificial com um olho afiado nos problemas que desejam resolver, juntamente com considerações relacionadas, à medida que exploram opções para selecionar e implantar soluções relevantes de IA.

A Qatium é co-criada com especialistas e líderes de pensamento da indústria da água. Criamos conteúdo para ajudar utilitários de todos os tamanhos a enfrentar os desafios atuais e futuros.

Paul Fleming, presidente da WaterValue e Water, Climate and Tech Advisor, é consultor da Qaium.