AI có phù hợp với tiện ích của bạn không? Cách tiếp cận AI hiệu quả

Bài viết này được lấy từ bài báo “AI &; Quản lý nước – Những tiện ích cần biết ngay bây giờ.” Bạn sẽ tìm thấy toàn bộ bài báo ở đây.

AI thường thấm nhuần ý thức rằng nó sẽ giải quyết mọi thứ và hoạt động ở mọi nơi. Và trong khi sự lạc quan về tiềm năng của AI trong lĩnh vực nước là quan trọng, nó được cân nhắc tốt nhất với một liều lượng thận trọng lành mạnh và tập trung vào các mục tiêu và ưu tiên duy nhất của các tiện ích riêng lẻ. Nếu các tiện ích quan tâm đến AI, điều quan trọng là phải tìm hiểu thêm về các ứng dụng AI và xem xét cẩn thận các vấn đề bạn cần giải quyết, vì vậy khi các nhà cung cấp đến tổ chức của bạn với những lời hứa AI lớn, bạn đã sẵn sàng đánh giá xem đó có phải là giải pháp thực sự phù hợp với mục tiêu của bạn hay không.

Nói cách khác, hãy bắt đầu với việc xác định vấn đề của bạn trước, sau đó làm việc ngược lại với công cụ thích hợp, trái ngược với việc bắt đầu với một giải pháp để tìm kiếm vấn đề.

Có rất nhiều công cụ có sẵn cho ngành nước sử dụng học máy để giúp các tiện ích giải quyết vấn đề và chúng tôi đã nêu bật một số ứng dụng ở trên. Khi sự phấn khích xung quanh ChatGPT tiếp tục, nhiều ứng dụng sẽ được phát triển có liên quan đến lĩnh vực tiện ích nước. Dưới đây là một số cân nhắc bạn có thể muốn ghi nhớ.

Một trong những tài sản lớn nhất của tiện ích là dữ liệu của nó. Dữ liệu của một tiện ích có thể vô cùng đa dạng và phong phú nhưng cũng không rõ ràng với những khoảng trống và chất lượng không đồng đều trong khi cũng trải rộng trên toàn tổ chức. Có thể có dữ liệu khách hàng, tỷ lệ sử dụng, dữ liệu gián đoạn dịch vụ, dữ liệu tài chính, dữ liệu thời tiết, dữ liệu xã hội và tất nhiên là nhiều dữ liệu về hành vi mạng và tài sản mạng. Vấn đề là, những dữ liệu này thường được tách biệt giữa các đơn vị kinh doanh, đặc biệt là trong các tổ chức lớn hơn. Thông thường, các tổ chức không tận dụng đầy đủ dữ liệu của họ trên các đơn vị kinh doanh, một vấn đề phổ biến trong nhiều ngành.

Có thể có những cơ hội đáng kể từ việc xem dữ liệu như một tài sản và đưa nó vào hoạt động như một hệ thống tài sản để tạo ra những hiểu biết sâu sắc có thể được tận dụng để cải thiện việc ra quyết định và trải nghiệm khách hàng. Để đạt đến điểm mà dữ liệu có thể là công cụ cung cấp và điều khiển AI có thể sẽ yêu cầu hành động đáng kể về vệ sinh dữ liệu và chuẩn bị dữ liệu.

Những ý tưởng tốt nhất có thể chết trên cây nho nếu chúng không được lồng đúng cách trong sự năng động của văn hóa tổ chức và điều đó cũng áp dụng cho việc áp dụng các công cụ AI. Bất kỳ loại thay đổi lớn nào, đặc biệt là thay đổi công nghệ, đều có ý nghĩa quản lý thay đổi mà ngành nước cần phải thừa nhận và ghi nhớ.

Thay đổi công nghệ trong một tổ chức có thể thất bại và trở nên cực kỳ tốn kém vì một số lý do, như một tổ chức không xác định rõ ràng và truyền đạt lý do tại sao Một công nghệ mới là cần thiết và tạo ra một lộ trình rõ ràng để đo lường thành công của nó. Quản lý thay đổi kém cũng có thể làm trầm trọng thêm sự phản kháng của nhân viên đối với sự thay đổi, đặc biệt là với các công cụ hỗ trợ AI thường gây ra nỗi sợ hãi xung quanh mối đe dọa tự động hóa và loại bỏ công việc trong lực lượng lao động.

Các tổ chức nước chống lại công nghệ AI có nguy cơ không thu hút được những tài năng mới mà ngành nước rõ ràng sẽ cần? Có lẽ vẫn còn tranh luận về việc liệu các thế hệ trẻ có chọn các tổ chức nắm lấy AI hơn những tổ chức khác giữ nó trong tầm tay hay không. Vấn đề là, thông điệp mà một tiện ích truyền tải cho cả lực lượng lao động hiện tại và tương lai của mình liên quan đến việc sử dụng các công nghệ mới nổi là điều cần xem xét.

Mặc dù AI có vẻ khó khăn hơn đối với các tiện ích nhỏ, nhưng các tiện ích nhỏ hơn có thể có lợi thế khi áp dụng các công cụ AI nhanh hơn các tổ chức lớn hơn. Đơn giản chỉ vì nhỏ, có thể có ít dữ liệu im lặng hơn và ít người hơn có thể có nghĩa là khả năng hiển thị từ trái sang phải dễ dàng hơn vào hoạt động của tổ chức, điều này sẽ làm cho việc quản lý thay đổi ít phải thực hiện hơn.

Nói cách khác, trong khi các tiện ích lớn hơn có thể tự nhiên có nhiều dữ liệu và phân tích hơn để cung cấp và điều khiển các công cụ AI, chúng có thể kém nhanh nhẹn hơn khi thực sự huy động tổ chức của họ áp dụng công nghệ mới. Một tiện ích nhỏ hơn, ngay cả khi họ có khoảng cách dữ liệu, có thể ở vị trí tốt hơn để thu hẹp bất kỳ khoảng cách nào một cách nhanh chóng do ít quan liêu hơn và ít người hơn để phù hợp với sự thay đổi công nghệ mong muốn.

Tuy nhiên, các tiện ích thuộc mọi quy mô nên tiếp cận kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo mới này với con mắt sắc bén về các vấn đề họ muốn giải quyết, cùng với các cân nhắc liên quan, khi họ khám phá các tùy chọn để lựa chọn và triển khai các giải pháp AI có liên quan.

Qatium được đồng sáng tạo với các chuyên gia và các nhà lãnh đạo tư tưởng từ ngành công nghiệp nước. Chúng tôi tạo ra nội dung để giúp các tiện ích thuộc mọi quy mô đối mặt với những thách thức hiện tại và tương lai.

Paul Fleming, Chủ tịch của WaterValue and Water, Climate and Tech Advisor, là một cố vấn Qatium.