Revolutsioon oma kommunaalteenuste valdkonnas: terviklik KIROI üldkava tehisintellekti edukaks rakendamiseks

Kommunaalteenuste ja energiatarnijate sektor seisab digiajastul silmitsi suurte väljakutsete ja võimalustega. Tehisintellekt (AI) pakub potentsiaali tõhususe suurendamiseks, klienditeeninduse parandamiseks ja tegevusprotsesside optimeerimiseks. Kuid tehisintellekti rakendamine on keeruline ja seda tuleb hoolikalt kavandada, et sellest saadav kasu oleks võimalikult suur.

Viis peamist väljakutset tehisintellekti rakendamisel energiatarnijate juures:

• Andmehaldus: Kommunaalteenuste ja energiatarnijate poolt kogutakse suurel hulgal andmeid. Neid andmeid tuleb hallata ja analüüsida mõistlikult, et saada väärtuslikke teadmisi.
• Regulatiivsed nõuded: Õigusnõuete ja andmekaitse-eeskirjade järgimine on oluline ja võib olla keeruline.
• Tehnoloogiline integratsioon: Olemasolevaid süsteeme ja infrastruktuure tuleb sageli kohandada või asendada, et edukalt integreerida tehisintellekti.
• Kultuuriline aktsepteerimine: Edukuse seisukohalt on oluline, et töötajad aktsepteeriksid tehisintellekti ja kohandaksid ettevõtte kultuuri.
• Pädevuse arendamine: Töötajad vajavad uusi oskusi ja teadmisi, et olla võimeline tehisintellektiga tõhusalt töötama.

Miks standardiseeritud tehisintellekti strateegia on energiatarnijate jaoks oluline kõikides osakondades:

Ühtne tehisintellekti strateegia tagab, et kõik osakonnad töötavad ühiste eesmärkide nimel ja sünergiat kasutatakse ära. Nii välditakse dubleerimist ja suurendatakse tehisintellekti algatustest saadavat üldist kasu. Tsentraliseeritud strateegia aitab ka järjepidevalt järgida regulatiivseid ja eetilisi standardeid.

Miks KIROI strateegiat nii kõrgelt hindab üle 400 ettevõtte

KIROI üldkava pakub struktureeritud ja praktikale orienteeritud lähenemist, et edukalt rakendada tehisintellekti kogu ettevõttes. See võtab arvesse nii tehnoloogilisi kui ka inimlikke aspekte ning edendab tehisintellekti jätkusuutlikku integreerimist kõigis ettevõtte valdkondades.

KIROI üldkava kommunaalteenuste ja energiatarnijate jaoks:

1. samm: jagage oma teadmisi:

• Tehke kindlaks sisemised ja välised sidusrühmad, kellega peaksite rääkima tehisintellekti võimalustest ja eelistest.
• Teadvustada juhtkonnas ja töötajaskonnas teadlikkust tehisintellekti transformatiivsest võimsusest.
• Korraldada õpikodasid ja teabeüritusi, et tutvustada tehisintellekti põhialuseid ja potentsiaali.
• Soodustada dialoogi eri osakondade vahel, et jõuda ühisele arusaamisele.
• Kasutage sisekommunikatsioonikanaleid, nagu uudiskirjad ja intranet, et anda korrapäraselt ajakohastatud teavet.
• Julgustage töötajaid küsimusi esitama ja aktiivselt teadmiste jagamises osalema.
• Jagage teiste ettevõtete või tööstusharude parimaid tavasid ja edulugusid.
• Rõhutada tehisintellekti rolli tulevases konkurentsivõimes ja tõhususe suurendamises.
• Töötada välja sisekoolitusprogramm erinevate teadmiste tasemete jaoks.
• Edendada pideva koolituse ja kohanemisvõime kultuuri.

2. samm: Uurige tööriistu:

• Analüüsige olemasolevaid vahendeid ja tehnoloogiaid, mis on teie ettevõttes juba kasutusel.
• Luua ülevaade võimalikest tehisintellekti vahenditest, mis sobivad erinevateks kasutusjuhtumiteks.
• Viia läbi katseprojekte, et testida uute vahendite sobivust ja kasu.
• Hinnata uute vahendite skaleeritavust ja integreerimist olemasolevatesse süsteemidesse.
• Võtke arvesse kasutajasõbralikkust ja töötajate poolset heakskiitu.
• Teha koostööd tehnoloogiapakkujate ja idufirmadega, et leida uuenduslikke lahendusi.
• Arvestage tehisintellekti vahendite valimisel kulusid ja tasuvust.
• Veenduge, et kõik tööriistad vastavad õigusnormidele.
• Edendada avatud innovatsioonikultuuri, kus uusi vahendeid hinnatakse pidevalt.
• dokumenteerida tööriistade testimise kogemused ja tulemused edaspidiseks kasutamiseks.

3. samm: suured andmed ja arukad andmed:

• Tehke kindlaks kõige olulisemad andmeallikad oma organisatsioonis.
• Andmete puhastamise ja integreerimise strateegiate väljatöötamine.
• Kasutage tehisintellekti vahendeid suurte andmehulkade analüüsimiseks ja mustrite tuvastamiseks.
• Rakendage andmehaldussüsteeme, mis võimaldavad tõhusat säilitamist ja otsimist.
• Arukate andmepõhimõtete väljatöötamine, et saada suurtest andmehulkadest kasutatavaid teadmisi.
• Edendada andmevahetust eri osakondade vahel.
• Rakendage turvameetmeid tundlike andmete kaitsmiseks.
• Kasutage tulevaste suundumuste ja nõudluse prognoosimiseks prognoosivat analüütikat.
• Arendage armatuurlauad ja visualiseerimisvahendid, et muuta andmed arusaadavaks ja juurdepääsetavaks.
• Koolitage töötajaid andmeanalüüsi vahendite ja tehnikate kasutamisel.

4. samm: kultuurilised aspektid:

• Edendada avatud ja uuenduslikku ettevõtluskultuuri, mis tervitab muutusi.
• Töötada välja kommunikatsioonistrateegiad, et vähendada kartusi ja reservatsioone tehisintellekti suhtes.
• Integreerida tehisintellektuaaltehnoloogia ettevõtte strateegia ja visiooni lahutamatuks osaks.
• Premeerige innovatsiooni ja uute tehnoloogiate kasutamist.
• Luua platvormid sisemiseks dialoogiks ja koostööks.
• Edendada mitmekesisust ja kaasamist, et integreerida erinevaid vaatenurki ja ideid.
• Töötada välja programmid kõigi töötajate digioskuste edendamiseks.
• Rakendada muudatuste juhtimise protsesse, et hõlbustada üleminekut uutele tööviisidele.
• Toetada juhte, et nad saaksid AIga tegelemisel olla eeskujuks.
• Rõhutada tehisintellekti eetilist ja sotsiaalset kasu ettevõtte kommunikatsioonis.

5. samm: eetika ja vastavus:

• Töötage välja eetiline raamistik tehisintellekti kasutamiseks teie ettevõttes.
• Veenduge, et kõik tehisintellekti rakendused vastavad kehtivatele andmekaitse-eeskirjadele.
• Rakendada protsessid, et jälgida ja hinnata tehisintellekti eetilist mõju.
• Luua läbipaistvus tehisintellekti süsteemide kasutamisel ja otsuste tegemisel.
• Töötada välja suunised tehisintellekti õiglaseks ja vastutustundlikuks kasutamiseks.
• Koolitage töötajaid eetikaküsimustes ja nõuetele vastavuse nõuetes.
• Koostöö välisekspertidega, et tagada vastavus standarditele.
• Edendada vastutustundlikku ja vastutustundlikku kultuuri tehisintellekti käsitlemisel.
• Rakendada eetilistest probleemidest teatamise ja uurimise mehhanisme.
• Jälgida ja hinnata pidevalt uute tehisintellekti tehnoloogiate eetilist mõju.

6. samm: oma osakond:

• Analüüsige oma osakonna konkreetseid probleeme ja vajadusi.
• Töötage välja kohandatud tehisintellekti lahendused oma tööprotsesside optimeerimiseks.
• Kasutage prognoosivat analüüsi, et suurendada tegevuse tõhusust.
• Võtke kasutusele automatiseerimisvahendid, et vähendada korduvaid ülesandeid.
• Soodustage parimate tavade vahetamist oma osakonnas.
• Luua koolitusprogrammid, et võimaldada töötajatel kasutada tehisintellekti vahendeid.
• Töötage välja peamised näitajad, et mõõta oma tehisintellekti algatuste edukust.
• Võtke oma tehisintellekti strateegia väljatöötamisel arvesse töötajate tagasisidet.
• Edendage oma tehisintellekti rakenduste pidevat täiustamist ja kohandamist.
• Tagada, et kõik tehisintellekti rakendused on eetilised ja nõuetele vastavad.

7. samm: Ideed teistele osakondadele:

• Tehakse kindlaks võimalikud AI rakendusvaldkonnad teistes osakondades.
• Töötada välja katseprojektid, et näidata tehisintellekti eeliseid.
• Edendada interdistsiplinaarseid vahetusi ja koostööd.
• Teiste osakondade toetamine tehisintellekti lahenduste rakendamisel.
• Luua platvormid teadmiste edastamiseks ja koostööks.
• Töötada välja ühised eesmärgid ja peamised näitajad osakondade vaheliste tehisintellektiprojektide jaoks.
• Kasutage eri osakondade vahelist sünergiat, et maksimeerida üldist kasu.
• Luua stiimulid koostööks ja parimate tavade vahetamiseks.
• Toetada kõikide osakondade koolitusprogramme, et edendada tehisintellektioskusi.
• Edendada standardiseeritud ja integreeritud tehisintellekti strateegiat kogu ettevõttes.

8. samm: töötajate oskuste arendamine:

• Analüüsige oma töötajate praegust pädevuse taset.
• Töötada välja kohandatud koolitusprogrammid, et edendada digitaalseid ja tehisintellekti oskusi.
• Kasutage e-õppeplatvorme ja interaktiivseid koolitusmaterjale.
• Edendada pidevat koolitust ja elukestvat õpet.
• Luua mentorprogrammid, et toetada ja suunata oskuste arendamist.
• Rakendage sertifitseerimisprogramme, et kinnitada oma töötajate kvalifikatsiooni.
• Soodustada uute oskuste ja teadmiste omandamist.
• Soodustada dialoogi ja koostööd osakondade sees ja nende vahel.
• Töötada välja karjääriredelid, mis premeerivad tehisintellekti oskuste kasutamist.
• Toetage töötajaid digitaalse ümberkujundamise aktiivses kujundamises.

9. samm: juhtide oskuste arendamine:

• Koolitada juhte tehisintellekti ja selle strateegiliste rakenduste kasutamises.
• Edendada uuendusi ja tehnoloogilisi muutusi toetavat juhtimiskultuuri.
• Töötada välja spetsiaalsed koolitusprogrammid juhtidele.
• Soodustada dialoogi ja koostööd eri osakondade juhtide vahel.
• Toetada juhte, et nad oleksid tehisintellekti kasutamisel eeskujuks.
• Töötada välja mentorlusprogrammid uute juhtide toetamiseks.
• Edendada läbipaistvuse ja avatuse kultuuri uute tehnoloogiate kasutamisel.
• Toetada juhte eetiliste ja nõuetele vastavusega seotud aspektide arvesse võtmisel.
• Edendada pidevat koolitust ja juhtimisstrateegiate kohandamist.
• Töötada välja peamised näitajad, et mõõta oskuste arendamise meetmete edukust.

Teadusuuringute vaade

Teadlased näevad, et tehisintellekt on võimeline ületama energiasüsteemi kasvavat keerukust ja edendama energia üleminekut[1][3][5].

Keskne rakendusvaldkond on energia tootmise ja jaotamise optimeerimine. Suurte andmehulkade analüüsimisel saab tehisintellektiga tuvastada võimalikku kokkuhoidu, integreerida tõhusamalt taastuvenergiat ja tasakaalustada paremini kõikumisi[5][12]. Tehisintellekti algoritmid võivad oluliselt parandada ka energianõudluse prognoosimist, nagu teadlased on näidanud, kasutades tarbimisandmeid ja ilmaprognoose[12].

Kuid tehisintellekti kasutamine kätkeb endas ka riske. Eksperdid hoiatavad küberrünnakute, tarkvaravigade ja ettenägematute stsenaariumide eest, mida tuleb projekteerimisfaasis arvesse võtta[12]. Oluline roll on ka andmekaitsel ja IT-turvalisusel[8]. Tehisintellekti integreerimine olemasolevatesse süsteemidesse esitab paljudele ettevõtetele ka tehnilisi probleeme[11].

Seetõttu peavad energiatarnijad investeerima mitte ainult tehnoloogiasse, vaid ka tugevasse infrastruktuuri, andmeturbesse ja kvalifitseeritud tööjõusse[2][10]. PwC uuringu kohaselt arenevad ettevõtted tulevikus terviklikeks ökosüsteemideks, mis ühendavad digitaalselt klientide erinevaid eluvaldkondi[7]. See nõuab järjepidevat keskendumist klientide vajadustele ja koostööd partneritega väljaspool tööstusharu.

Vaatamata takistustele on teadlased ühel meelel, et tehisintellekti ei ole võimalik vältida. Masinõpe ja kasvav arvutusvõimsus muudavad süsteemid üha võimsamaks[12]. Oluline on, et tehnoloogiat kasutataks vastutustundlikult ja et keskmes oleksid inimesed ja keskkond[8]. Siis saab tehisintellekt kiirendada otsustavalt energia üleminekut ja aidata kaasa jätkusuutlikule tulevikule.

Käesolev KIROI üldkava pakub terviklikku lähenemisviisi tehisintellekti rakendamiseks finantssektoris. Rakendades KIROI samme struktureeritud viisil, saavad ettevõtted tagada, et kõik organisatsiooni tasandid on valmis AI kasutamiseks ja suudavad neid tehnoloogiaid tõhusalt kasutada.

Lisateavet leiate KIROI.ORG veebilehelt

Allikad ja lisalugemine:

[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