Επανάσταση στις δημοτικές επιχειρήσεις κοινής ωφέλειας: Το ολοκληρωμένο γενικό σχέδιο KIROI για την επιτυχή εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης

Ο τομέας των δημοτικών υπηρεσιών κοινής ωφέλειας και των προμηθευτών ενέργειας αντιμετωπίζει μεγάλες προκλήσεις και ευκαιρίες στην ψηφιακή εποχή. Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) προσφέρει τη δυνατότητα αύξησης της αποδοτικότητας, βελτίωσης της εξυπηρέτησης των πελατών και βελτιστοποίησης των επιχειρησιακών διαδικασιών. Ωστόσο, η εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης είναι πολύπλοκη και πρέπει να σχεδιάζεται προσεκτικά προκειμένου να μεγιστοποιηθούν τα οφέλη.

Πέντε βασικές προκλήσεις κατά την εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης στους προμηθευτές ενέργειας:

• Διαχείριση δεδομένων: Οι δημοτικές επιχειρήσεις κοινής ωφέλειας και οι προμηθευτές ενέργειας συλλέγουν μεγάλο όγκο δεδομένων. Τα δεδομένα αυτά πρέπει να διαχειρίζονται και να αναλύονται με λογική, προκειμένου να αποκομίζονται πολύτιμες πληροφορίες.
• Κανονιστικές απαιτήσεις: Η συμμόρφωση με τις νομικές απαιτήσεις και τους κανονισμούς προστασίας δεδομένων είναι απαραίτητη και μπορεί να αποτελέσει πρόκληση.
• Τεχνολογική ολοκλήρωση: Τα υπάρχοντα συστήματα και υποδομές πρέπει συχνά να προσαρμοστούν ή να αντικατασταθούν προκειμένου να ενσωματωθεί επιτυχώς η ΤΝ.
• Πολιτιστική αποδοχή: Η αποδοχή της ΤΝ από τους εργαζομένους και η προσαρμογή της εταιρικής κουλτούρας είναι ζωτικής σημασίας για την επιτυχία.
• Ανάπτυξη ικανοτήτων: Οι εργαζόμενοι χρειάζονται νέες δεξιότητες και γνώσεις για να μπορούν να εργάζονται αποτελεσματικά με την ΤΝ.

Γιατί μια τυποποιημένη στρατηγική ΤΝ είναι σημαντική για τους προμηθευτές ενέργειας σε όλα τα τμήματα:

Μια ενιαία στρατηγική ΤΝ διασφαλίζει ότι όλα τα τμήματα εργάζονται για την επίτευξη κοινών στόχων και ότι αξιοποιούνται οι συνέργειες. Έτσι αποφεύγεται η επανάληψη των προσπαθειών και μεγιστοποιείται το συνολικό όφελος από τις πρωτοβουλίες ΤΝ. Μια κεντρική στρατηγική βοηθά επίσης στη συνεπή συμμόρφωση με τα κανονιστικά και ηθικά πρότυπα.

Γιατί η στρατηγική KIROI εκτιμάται τόσο πολύ από πάνω από 400 εταιρείες

Το γενικό σχέδιο KIROI προσφέρει μια δομημένη και προσανατολισμένη στην πράξη προσέγγιση για την επιτυχή εφαρμογή της ΤΝ σε ολόκληρη την εταιρεία. Λαμβάνει υπόψη τόσο τις τεχνολογικές όσο και τις ανθρώπινες πτυχές και προωθεί τη βιώσιμη ενσωμάτωση της ΤΝ σε όλους τους τομείς της εταιρείας.

Γενικό σχέδιο KIROI για δημοτικές επιχειρήσεις κοινής ωφέλειας και προμηθευτές ενέργειας:

Βήμα 1: Μοιραστείτε τις γνώσεις σας:

• Προσδιορίστε τα εσωτερικά και εξωτερικά ενδιαφερόμενα μέρη με τα οποία πρέπει να μιλήσετε για τις ευκαιρίες και τα οφέλη της ΤΝ.
• Δημιουργία ευαισθητοποίησης σχετικά με τη μετασχηματιστική δύναμη της ΤΝ στη διοίκηση και το εργατικό δυναμικό.
• Διοργάνωση εργαστηρίων και ενημερωτικών εκδηλώσεων για τη μετάδοση των βασικών στοιχείων και των δυνατοτήτων της ΤΝ.
• Ενθαρρύνετε το διάλογο μεταξύ των διαφόρων τμημάτων για την ανάπτυξη κοινής αντίληψης.
• Χρησιμοποιήστε εσωτερικούς διαύλους επικοινωνίας, όπως τα ενημερωτικά δελτία και το intranet, για να παρέχετε τακτικές ενημερώσεις.
• Ενθαρρύνετε τους εργαζόμενους να κάνουν ερωτήσεις και να συμμετέχουν ενεργά στην ανταλλαγή γνώσεων.
• Μοιραστείτε βέλτιστες πρακτικές και ιστορίες επιτυχίας από άλλες εταιρείες ή κλάδους.
• Να τονιστεί ο ρόλος της τεχνητής νοημοσύνης στη μελλοντική ανταγωνιστικότητα και την αύξηση της αποδοτικότητας.
• Ανάπτυξη προγράμματος εσωτερικής κατάρτισης για διαφορετικά επίπεδα γνώσεων.
• Προωθήστε μια κουλτούρα συνεχούς κατάρτισης και προσαρμοστικότητας.

Βήμα 2: Εξερευνήστε τα εργαλεία:

• Αναλύστε τα υπάρχοντα εργαλεία και τεχνολογίες που χρησιμοποιούνται ήδη στην εταιρεία σας.
• Δημιουργήστε μια επισκόπηση των πιθανών εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης που είναι κατάλληλα για διαφορετικές περιπτώσεις χρήσης.
• Εκτέλεση πιλοτικών έργων για τη δοκιμή της καταλληλότητας και των πλεονεκτημάτων των νέων εργαλείων.
• Αξιολόγηση της επεκτασιμότητας και της ενσωμάτωσης των νέων εργαλείων στα υφιστάμενα συστήματα.
• Εξετάστε τη φιλικότητα προς το χρήστη και την αποδοχή από τους εργαζόμενους.
• Συνεργαστείτε με παρόχους τεχνολογίας και νεοφυείς επιχειρήσεις για την ανακάλυψη καινοτόμων λύσεων.
• Εξετάστε το κόστος και την απόδοση των επενδύσεων όταν επιλέγετε εργαλεία ΤΝ.
• Διασφαλίστε ότι όλα τα εργαλεία συμμορφώνονται με τις κανονιστικές απαιτήσεις.
• Προώθηση μιας ανοικτής κουλτούρας καινοτομίας στην οποία τα νέα εργαλεία αξιολογούνται συνεχώς.
• Καταγράψτε τις εμπειρίες και τα αποτελέσματα των δοκιμών των εργαλείων για μελλοντική αναφορά.

Βήμα 3: Μεγάλα δεδομένα και έξυπνα δεδομένα:

• Προσδιορίστε τις σημαντικότερες πηγές δεδομένων στον οργανισμό σας.
• Ανάπτυξη στρατηγικών για την εκκαθάριση και την ενσωμάτωση δεδομένων.
• Χρήση εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης για την ανάλυση μεγάλου όγκου δεδομένων και τον εντοπισμό μοτίβων.
• Εφαρμογή συστημάτων διαχείρισης δεδομένων που επιτρέπουν την αποτελεσματική αποθήκευση και ανάκτηση.
• Ανάπτυξη έξυπνων προσεγγίσεων δεδομένων για την απόκτηση αξιοποιήσιμων πληροφοριών από μεγάλες ποσότητες δεδομένων.
• Προώθηση της ανταλλαγής δεδομένων μεταξύ των διαφόρων υπηρεσιών.
• Εφαρμόστε μέτρα ασφαλείας για την προστασία ευαίσθητων δεδομένων.
• Χρησιμοποιήστε προγνωστικές αναλύσεις για να προβλέψετε τις μελλοντικές τάσεις και τη ζήτηση.
• Ανάπτυξη πινάκων οργάνων και εργαλείων οπτικοποίησης για να καταστούν τα δεδομένα κατανοητά και προσβάσιμα.
• Εκπαίδευση των εργαζομένων στη χρήση εργαλείων και τεχνικών ανάλυσης δεδομένων.

Βήμα 4: Πολιτιστικές πτυχές:

• Προώθηση μιας ανοιχτής και καινοτόμου εταιρικής κουλτούρας που καλωσορίζει την αλλαγή.
• Ανάπτυξη στρατηγικών επικοινωνίας για τη μείωση των φόβων και των επιφυλάξεων σχετικά με την τεχνητή νοημοσύνη.
• Ενσωμάτωση της ΤΝ ως αναπόσπαστο μέρος της εταιρικής στρατηγικής και του οράματος.
• Ανταμείψτε την καινοτομία και τη χρήση νέων τεχνολογιών.
• Δημιουργήστε πλατφόρμες για εσωτερικό διάλογο και συνεργασία.
• Προώθηση της πολυμορφίας και της ενσωμάτωσης για την ενσωμάτωση διαφορετικών προοπτικών και ιδεών.
• Ανάπτυξη προγραμμάτων για την προώθηση των ψηφιακών δεξιοτήτων όλων των εργαζομένων.
• Εφαρμογή διαδικασιών διαχείρισης αλλαγών για τη διευκόλυνση της μετάβασης σε νέους τρόπους εργασίας.
• Βοηθήστε τους διευθυντές να λειτουργήσουν ως πρότυπα στην αντιμετώπιση της ΤΝ.
• Τονίστε τα ηθικά και κοινωνικά οφέλη της ΤΝ στις εταιρικές επικοινωνίες.

Βήμα 5: Δεοντολογία και συμμόρφωση:

• Αναπτύξτε ένα ηθικό πλαίσιο για τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στην εταιρεία σας.
• Διασφαλίστε ότι όλες οι εφαρμογές ΤΝ συμμορφώνονται με τους ισχύοντες κανονισμούς προστασίας δεδομένων.
• Εφαρμογή διαδικασιών για την παρακολούθηση και αξιολόγηση των ηθικών επιπτώσεων της ΤΝ.
• Δημιουργία διαφάνειας στη χρήση και τη λήψη αποφάσεων των συστημάτων ΤΝ.
• Ανάπτυξη κατευθυντήριων γραμμών για τη δίκαιη και υπεύθυνη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης.
• Εκπαίδευση των εργαζομένων σε θέματα δεοντολογίας και απαιτήσεις συμμόρφωσης.
• Συνεργασία με εξωτερικούς εμπειρογνώμονες για τη διασφάλιση της συμμόρφωσης με τα πρότυπα.
• Προώθηση μιας κουλτούρας υπευθυνότητας και λογοδοσίας στην αντιμετώπιση της ΤΝ.
• Εφαρμογή μηχανισμών για την αναφορά και διερεύνηση ηθικών προβληματισμών.
• Συνεχής παρακολούθηση και αξιολόγηση των ηθικών επιπτώσεων των νέων τεχνολογιών τεχνητής νοημοσύνης.

Βήμα 6: Το δικό σας τμήμα:

• Αναλύστε τις συγκεκριμένες προκλήσεις και ανάγκες του τμήματός σας.
• Ανάπτυξη εξατομικευμένων λύσεων τεχνητής νοημοσύνης για τη βελτιστοποίηση των διαδικασιών εργασίας σας.
• Χρησιμοποιήστε προγνωστικές αναλύσεις για να αυξήσετε τη λειτουργική αποδοτικότητα.
• Εφαρμογή εργαλείων αυτοματοποίησης για τη μείωση των επαναλαμβανόμενων εργασιών.
• Ενθαρρύνετε την ανταλλαγή βέλτιστων πρακτικών εντός του τμήματός σας.
• Δημιουργήστε προγράμματα κατάρτισης για να μπορέσουν οι εργαζόμενοι να χρησιμοποιήσουν τα εργαλεία ΤΝ.
• Αναπτύξτε KPIs για τη μέτρηση της επιτυχίας των πρωτοβουλιών σας στον τομέα της ΤΝ.
• Λάβετε υπόψη τα σχόλια των εργαζομένων κατά την ανάπτυξη της στρατηγικής σας για την ΤΝ.
• Προωθήστε τη συνεχή βελτίωση και προσαρμογή των εφαρμογών τεχνητής νοημοσύνης.
• Διασφαλίστε ότι όλες οι εφαρμογές ΤΝ είναι δεοντολογικές και συμβατές.

Βήμα 7: Ιδέες για άλλα τμήματα:

• Εντοπισμός πιθανών τομέων εφαρμογής της ΤΝ σε άλλα τμήματα.
• Ανάπτυξη πιλοτικών έργων για την επίδειξη των πλεονεκτημάτων της ΤΝ.
• Προώθηση των διεπιστημονικών ανταλλαγών και της συνεργασίας.
• Υποστήριξη άλλων τμημάτων στην εφαρμογή λύσεων ΤΝ.
• Δημιουργία πλατφορμών για τη μεταφορά γνώσεων και τη συνεργασία.
• Ανάπτυξη κοινών στόχων και KPIs για διατμηματικά έργα ΤΝ.
• Χρησιμοποιήστε συνέργειες μεταξύ διαφορετικών τμημάτων για να μεγιστοποιήσετε το συνολικό όφελος.
• Δημιουργία κινήτρων για συνεργασία και ανταλλαγή βέλτιστων πρακτικών.
• Υποστήριξη προγραμμάτων κατάρτισης για όλες τις υπηρεσίες για την προώθηση των δεξιοτήτων ΤΝ.
• Προώθηση μιας τυποποιημένης και ολοκληρωμένης στρατηγικής ΤΝ σε ολόκληρη την εταιρεία.

Βήμα 8: Ανάπτυξη δεξιοτήτων για τους εργαζόμενους:

• Αναλύστε το τρέχον επίπεδο ικανοτήτων των υπαλλήλων σας.
• Ανάπτυξη εξατομικευμένων προγραμμάτων κατάρτισης για την προώθηση των ψηφιακών δεξιοτήτων και των δεξιοτήτων ΤΝ.
• Χρησιμοποιήστε πλατφόρμες ηλεκτρονικής μάθησης και διαδραστικό εκπαιδευτικό υλικό.
• Προώθηση της συνεχούς κατάρτισης και της δια βίου μάθησης.
• Δημιουργία προγραμμάτων καθοδήγησης για την υποστήριξη και καθοδήγηση της ανάπτυξης δεξιοτήτων.
• Εφαρμόστε προγράμματα πιστοποίησης για να επιβεβαιώσετε τα προσόντα των υπαλλήλων σας.
• Κίνητρα για την απόκτηση νέων δεξιοτήτων και γνώσεων.
• Ενθάρρυνση του διαλόγου και της συνεργασίας εντός και μεταξύ των υπηρεσιών.
• Αναπτύξτε διαδρομές σταδιοδρομίας που ανταμείβουν τη χρήση δεξιοτήτων ΤΝ.
• Υποστήριξη των εργαζομένων στην ενεργό διαμόρφωση του ψηφιακού μετασχηματισμού.

Βήμα 9: Ανάπτυξη δεξιοτήτων για τα στελέχη:

• Εκπαίδευση των διευθυντών στη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης και των στρατηγικών εφαρμογών της.
• Προώθηση μιας διοικητικής κουλτούρας που υποστηρίζει την καινοτομία και την τεχνολογική αλλαγή.
• Ανάπτυξη ειδικών προγραμμάτων κατάρτισης για τα στελέχη.
• Ενθαρρύνετε το διάλογο και τη συνεργασία μεταξύ των διευθυντών από διαφορετικά τμήματα.
• Υποστήριξη των διευθυντών ώστε να ενεργούν ως πρότυπα στη χρήση της ΤΝ.
• Ανάπτυξη προγραμμάτων καθοδήγησης για την υποστήριξη νέων διευθυντών.
• Προώθηση μιας κουλτούρας διαφάνειας και ανοιχτότητας στην αντιμετώπιση των νέων τεχνολογιών.
• Υποστήριξη των διευθυντών ώστε να λαμβάνουν υπόψη τις πτυχές που σχετίζονται με τη δεοντολογία και τη συμμόρφωση.
• Προώθηση της συνεχούς κατάρτισης και της προσαρμογής των στρατηγικών διαχείρισης.
• Ανάπτυξη δεικτών απόδοσης για τη μέτρηση της επιτυχίας των μέτρων ανάπτυξης δεξιοτήτων.

Η άποψη της επιστημονικής έρευνας

Οι επιστήμονες θεωρούν ότι η τεχνητή νοημοσύνη έχει τη δυνατότητα να ξεπεράσει την αυξανόμενη πολυπλοκότητα του ενεργειακού συστήματος και να προωθήσει την ενεργειακή μετάβαση[1][3][5].

Ένα κεντρικό πεδίο εφαρμογής είναι η βελτιστοποίηση της παραγωγής και της διανομής ενέργειας. Αναλύοντας μεγάλες ποσότητες δεδομένων, η ΤΝ μπορεί να εντοπίσει πιθανές εξοικονομήσεις, να ενσωματώσει αποτελεσματικότερα τις ανανεώσιμες πηγές ενέργειας και να εξισορροπήσει καλύτερα τις διακυμάνσεις[5][12]. Οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης μπορούν επίσης να βελτιώσουν σημαντικά την πρόβλεψη της ζήτησης ενέργειας, όπως έχουν δείξει ερευνητές χρησιμοποιώντας δεδομένα κατανάλωσης και προβλέψεις καιρού[12].

Ωστόσο, η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης ενέχει επίσης κινδύνους. Οι ειδικοί προειδοποιούν για κυβερνοεπιθέσεις, σφάλματα λογισμικού και απρόβλεπτα σενάρια που πρέπει να λαμβάνονται υπόψη κατά τη φάση του σχεδιασμού[12]. Η προστασία των δεδομένων και η ασφάλεια των ΤΠ διαδραματίζουν επίσης σημαντικό ρόλο[8]. Η ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης σε υφιστάμενα συστήματα παρουσιάζει επίσης σε πολλές εταιρείες τεχνικές προκλήσεις[11].

Συνεπώς, οι προμηθευτές ενέργειας πρέπει να επενδύσουν όχι μόνο στην ίδια την τεχνολογία, αλλά και σε ισχυρές υποδομές, ασφάλεια δεδομένων και εξειδικευμένο εργατικό δυναμικό[2][10]. Σύμφωνα με μελέτη της PwC, οι εταιρείες θα εξελιχθούν στο μέλλον σε ολιστικά οικοσυστήματα που θα συνδέουν ψηφιακά διάφορους τομείς της ζωής των πελατών[7]. Αυτό απαιτεί συνεπή εστίαση στις ανάγκες των πελατών και συνεργασία με εταίρους εκτός του κλάδου.

Παρά τα εμπόδια, οι επιστήμονες συμφωνούν ότι δεν υπάρχει τρόπος να παρακάμψουμε την τεχνητή νοημοσύνη. Η μηχανική μάθηση και η αυξανόμενη υπολογιστική ισχύς καθιστούν τα συστήματα όλο και πιο ισχυρά[12]. Είναι ζωτικής σημασίας η υπεύθυνη χρήση της τεχνολογίας, με τον άνθρωπο και το περιβάλλον στο επίκεντρο[8]. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί τότε να επιταχύνει αποφασιστικά την ενεργειακή μετάβαση και να συμβάλει σε ένα βιώσιμο μέλλον.

Το παρόν γενικό σχέδιο KIROI παρέχει μια ολοκληρωμένη προσέγγιση για την εφαρμογή της ΤΝ στον χρηματοπιστωτικό τομέα. Με την εφαρμογή των βημάτων του KIROI με δομημένο τρόπο, οι εταιρείες μπορούν να διασφαλίσουν ότι όλα τα επίπεδα του οργανισμού είναι προετοιμασμένα για τη χρήση της ΤΝ και μπορούν να χρησιμοποιήσουν αποτελεσματικά αυτές τις τεχνολογίες.

Μάθετε περισσότερα στο KIROI.ORG

Πηγές και περαιτέρω ανάγνωση:

[1] https://www.bet-energie.de/webmagazin/artikel/zeitvariable-und-dynamische-tarife-eine-neue-aera-fuer-energieversorger-ab-2025
[2] https://www.digitale-technologien.de/DT/Redaktion/DE/Downloads/Publikation/052019_ssw_policy_paper_ki_energie.pdf%3F__blob=publicationFile&v=10.
[3] https://www.dena.de/kuenstliche-intelligenz/
[4] https://de.wikipedia.org/wiki/Energieversorgungsunternehmen
[5] https://eleks.com/de/blog/erneuerbare-energien-wie-ki-den-energiesektor-revolutioniert/
[6] https://www.dena.de/kuenstliche-intelligenz/?cHash=54f5acb7aab34f7a57e6d655ead3d3d1&tx_rsmpilotprojects_map%5Baction%5D=entries
[7] https://www.pwc.de/de/energiewirtschaft/digitalisierung-in-der-energiewirtschaft/studie-die-zukunft-der-energieversorger-sind-business-oekosysteme.pdf
[8] https://www.germanwatch.org/sites/default/files/K%C3%BCnstliche%20Intelligenz%20f%C3%BCr%20die%20Energiewende%20-%20Chancen%20und%20Risiken.pdf
[9] https://www.haw-hamburg.de/detail/news/news/show/interdisziplinaerer-blick-auf-die-ki/
[10] https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/de/Documents/energy-resources/Deloitte-Controlling-bei-Energieversorgern.pdf
[11] https://www.de.digital/DIGITAL/Redaktion/DE/Digitalisierungsindex/Publikationen/publikation-download-ki-herausforderungen.pdf?__blob=publicationFile&v=3
[12] https://eit.h-da.de/fileadmin/daFNE/SmartGridLABHessen/WhitePaper/Smart_Grid_LAB_Hessen_White_Paper-Machine-Learning-D_Pizzimbone_220420.pdf
[13] https://www.eswe-versorgung.de/fileadmin/user_upload/dateien/downloads/WdR-ESWE-Versorgung.pdf
[14] https://www.next-kraftwerke.de/wissen/kuenstliche-intelligenz-energiewirtschaft
[15] https://www.alexandria.unisg.ch/215241
[16] https://www.fieldfisher.com/de-de/insights/die-herausforderungen-bei-der-implementierung-von-kuenstlicher-intelligenz-im-oeffentlichen-sektor-meistern
[17] https://www.bet-energie.de/webmagazin/artikel/energieversorger-im-wandel-von-der-neuausrichtung-der-organisationsstrukturen-bis-zur-gestaltung-dynamischer-tarife-fuer-eine-kundenorientierte-zukunft
[18] https://epilot.cloud/blog/epilot/kuenstliche-intelligenz-in-der-energiebranche/
[19] https://www.energieforen.de/veranstaltungen/chatgpt-fuer-energieversorger-einsteiger
[20] https://www.mind-verse.de/news/energiehunger-der-kunstlichen-intelligenz-stellt-stromnetze-vor-herausforderungen