AI, yardımcı programınız için doğru seçim mi? AI’ya etkili bir şekilde nasıl yaklaşılır?

Bu makale “AI & Water management – What utilities need to know now” başlıklı makaleden alınmıştır. Makalenin tamamını burada bulabilirsiniz.

AI genellikle her şeyi çözeceği ve her yerde çalışacağı duygusuyla doludur. AI’nın su sektöründeki potansiyeli hakkındaki iyimserlik önemli olsa da, en iyi şekilde sağlıklı bir sağduyu dozu ve bireysel kamu hizmetlerinin benzersiz hedeflerine ve önceliklerine odaklanarak tartılır. Kamu hizmetleri AI ile ilgileniyorsa, AI uygulamaları hakkında daha fazla bilgi edinmek ve çözmeniz gereken sorunları dikkatlice düşünmek önemlidir, bu nedenle satıcılar kuruluşunuza büyük AI vaatleriyle geldiğinde, bunun hedeflerinizle gerçekten uyumlu bir çözüm olup olmadığını değerlendirmeye hazırsınız demektir.

Başka bir deyişle, önce sorununuzu tanımlamakla başlayın, ardından bir problem arayışında bir çözümle başlamak yerine, uygun araca geri dönün.

Su sektöründe, kamu hizmetlerinin sorunları çözmesine yardımcı olmak için makine öğrenimini kullanan birçok araç vardır ve bu uygulamalardan bazılarını yukarıda vurguladık. ChatGPT etrafındaki heyecan devam ettikçe, su hizmetleri sektörüyle ilgili daha fazla uygulama geliştirilecektir. Aklınızda bulundurmak isteyebileceğiniz bazı hususlar şunlardır.

Bir yardımcı programın en büyük varlıklarından biri verileridir. Bir yardımcı programın verileri inanılmaz derecede çeşitli ve zengin olabilir, ancak aynı zamanda bir kuruluşa yayılmış olan boşluklar ve eşit olmayan kalitede sivilceli olabilir. Müşteri verileri, kullanım oranları, hizmet kesintisi verileri, finansal veriler, hava durumu verileri, sosyal veriler ve elbette ağ davranışı ve ağ varlıkları hakkında birçok veri olabilir. Sorun şu ki, bu veriler genellikle iş birimleri arasında, özellikle de daha büyük kuruluşlarda silolanır. Tipik olarak, kuruluşlar verilerini iş birimleri arasında tam olarak kullanmazlar, bu da birçok sektörde ortak bir sorundur.

Verileri bir varlık olarak görmekten ve bir varlık sistemi olarak çalışmaya koymaktan önemli fırsatlar olabilir. karar verme sürecini ve müşteri deneyimini iyileştirmek için yararlanılabilecek içgörüler üretmek. Verilerin AI’yı besleyen ve yönlendiren motor olabileceği noktaya ulaşmak, muhtemelen veri hijyeni ve veri hazırlama konusunda önemli eylemler gerektirecektir.

En iyi fikirler, organizasyon kültürünün dinamikleri içinde düzgün bir şekilde iç içe geçmedikleri takdirde asmada ölebilir ve bu, AI araçlarının benimsenmesi için de geçerlidir. Her türlü büyük değişimin, özellikle teknolojik değişimin, su sektörünün kabul etmesi ve akılda tutması gereken bir değişim yönetimi anlamı vardır.

Bir organizasyondaki teknolojik değişim, bir organizasyonun nedenini açıkça tanımlamaması ve iletmemesi gibi çeşitli nedenlerden dolayı başarısız olabilir ve aşırı maliyetli hale gelebilir . yeni bir teknolojiye ihtiyaç var ve başarısını ölçmek için net bir yol haritası oluşturuluyor. Kötü değişim yönetimi, özellikle işgücünde otomasyon ve iş ortadan kaldırma tehdidi etrafında korkuları sık sık gündeme getiren AI özellikli araçlarla, çalışanların değişime karşı direncini de artırabilir.

AI teknolojisine direnen su organizasyonları, su sektörünün kesinlikle ihtiyaç duyacağı yeni yetenekleri çekmeme riski taşıyor mu? Belki de genç nesillerin, AI’yı silah uzunluğunda tutan diğerlerine göre kucaklayan kuruluşları seçip seçmeyeceği hala tartışmaya açıktır. Mesele şu ki, bir yardımcı programın hem mevcut hem de gelecekteki işgücüne ortaya çıkan teknolojilerin kullanımıyla ilgili olarak ilettiği mesaj dikkate alınması gereken bir şeydir.

AI, küçük kamu hizmetleri için daha göz korkutucu görünse de, daha küçük kamu hizmetleri, AI araçlarını daha büyük kuruluşlardan daha hızlı benimseme konusunda avantaja sahip olabilir. Sadece küçük olması nedeniyle, daha az silolanmış veri olabilir ve daha az insan, kuruluşun çalışmalarına daha kolay soldan sağa görünürlük anlamına gelebilir, bu da değişim yönetimini daha az girişim haline getirir.

Başka bir deyişle, daha büyük kamu hizmetleri doğal olarak AI araçlarını beslemek ve yönlendirmek için daha fazla veri ve analitiklere sahip olsa da, kuruluşlarını yeni teknolojiyi benimsemek için harekete geçirme konusunda daha az çevik olabilirler. Daha küçük bir yardımcı program, bir veri boşluğuna sahip olsalar bile, daha az bürokrasi ve istenen teknoloji değişikliğine uyum sağlamak için daha az insan nedeniyle bu boşlukları hızlı bir şekilde köprülemek için daha iyi bir konumda olabilir.

Bununla birlikte, her boyuttaki kamu hizmetleri, bu yeni yapay zeka çağına, ilgili AI çözümlerini seçme ve dağıtma seçeneklerini araştırırken, çözmek istedikleri sorunlara ve ilgili hususlara keskin bir gözle yaklaşmalıdır.

Qatium, su endüstrisinden uzmanlar ve düşünce liderleri ile birlikte yaratılmıştır. Her ölçekteki kamu hizmetlerinin mevcut ve gelecekteki zorluklarla yüzleşmesine yardımcı olacak içerikler oluşturuyoruz.

WaterValue ve Water Başkanı, İklim ve Teknoloji Danışmanı Paul Fleming, Qatium danışmanıdır.