O sector dos serviços públicos municipais e dos fornecedores de energia enfrenta grandes desafios e oportunidades na era digital. A inteligência artificial (IA) oferece o potencial para aumentar a eficiência, melhorar o serviço ao cliente e otimizar os processos operacionais. No entanto, a implementação da IA é complexa e deve ser cuidadosamente planeada para maximizar os benefícios.
Cinco desafios fundamentais na implementação da IA nos fornecedores de energia:
- Gestão de dados: Os serviços públicos municipais e os fornecedores de energia recolhem grandes quantidades de dados. Estes dados devem ser geridos e analisados de forma sensata, a fim de obter informações valiosas.
- Requisitos regulamentares: A conformidade com os requisitos legais e os regulamentos de proteção de dados é essencial e pode ser um desafio.
- Integração tecnológica: Os sistemas e as infra-estruturas existentes têm muitas vezes de ser adaptados ou substituídos para integrar com êxito a IA.
- Aceitação cultural: A aceitação da IA entre os funcionários e a adaptação da cultura empresarial são cruciais para o sucesso.
- Desenvolvimento de competências: Os trabalhadores precisam de novas competências e conhecimentos para poderem trabalhar eficazmente com a IA.
Porque é que uma estratégia de IA normalizada é importante para os fornecedores de energia em todos os departamentos:
Uma estratégia de IA uniforme garante que todos os departamentos trabalham para objectivos comuns e que as sinergias são utilizadas. Deste modo, evita-se a duplicação de esforços e maximiza-se o benefício global das iniciativas de IA. Uma estratégia centralizada também ajuda a cumprir de forma consistente as normas regulamentares e éticas.
Porque é que a estratégia KIROI é tão valorizada por mais de 400 empresas
O plano diretor KIROI oferece uma abordagem estruturada e orientada para a prática para implementar com êxito a IA em toda a empresa. Tem em conta tanto os aspectos tecnológicos como humanos e promove a integração sustentável da IA em todas as áreas da empresa.
Plano diretor KIROI para empresas municipais de serviços públicos e fornecedores de energia:
Passo 1: Partilhe os seus conhecimentos:
- Identifique as partes interessadas internas e externas com quem deve falar sobre as oportunidades e os benefícios da IA.
- Sensibilizar os gestores e os trabalhadores para o poder transformador da IA.
- Organizar seminários e eventos de informação para transmitir os princípios básicos e o potencial da IA.
- Incentivar o diálogo entre os diferentes serviços para desenvolver um entendimento comum.
- Utilizar canais de comunicação interna, como boletins informativos e a intranet, para fornecer actualizações regulares.
- Incentive os empregados a fazerem perguntas e a participarem ativamente na partilha de conhecimentos.
- Partilhar as melhores práticas e histórias de sucesso de outras empresas ou sectores.
- Sublinhar o papel da IA na competitividade futura e no aumento da eficiência.
- Desenvolver um programa de formação interna para diferentes níveis de conhecimento.
- Promover uma cultura de formação contínua e de adaptabilidade.
Passo 2: Explorar as ferramentas:
- Analisar as ferramentas e tecnologias existentes que já estão a ser utilizadas na sua empresa.
- Criar uma panorâmica das potenciais ferramentas de IA adequadas a diferentes casos de utilização.
- Realizar projectos-piloto para testar a adequação e os benefícios de novas ferramentas.
- Avaliar a escalabilidade e a integração de novas ferramentas nos sistemas existentes.
- Considere a facilidade de utilização e a aceitação pelos empregados.
- Colaborar com fornecedores de tecnologia e empresas em fase de arranque para descobrir soluções inovadoras.
- Considere os custos e o ROI ao selecionar ferramentas de IA.
- Assegurar que todas as ferramentas cumprem os requisitos regulamentares.
- Promover uma cultura aberta de inovação em que as novas ferramentas sejam continuamente avaliadas.
- Documentar as experiências e os resultados dos testes das ferramentas para referência futura.
Etapa 3: Grandes volumes de dados e dados inteligentes:
- Identificar as fontes de dados mais importantes da sua organização.
- Desenvolver estratégias para a limpeza e integração de dados.
- Utilizar ferramentas de IA para analisar grandes quantidades de dados e identificar padrões.
- Implementar sistemas de gestão de dados que permitam um armazenamento e recuperação eficientes.
- Desenvolver abordagens de dados inteligentes para obter informações accionáveis a partir de grandes quantidades de dados.
- Promover o intercâmbio de dados entre os diferentes serviços.
- Aplicar medidas de segurança para proteger os dados sensíveis.
- Utilizar a análise preditiva para prever as tendências e a procura futuras.
- Desenvolver painéis de controlo e ferramentas de visualização para tornar os dados compreensíveis e acessíveis.
- Formar os empregados na utilização de ferramentas e técnicas de análise de dados.
Etapa 4: Aspectos culturais:
- Promover uma cultura empresarial aberta e inovadora que acolha a mudança.
- Desenvolver estratégias de comunicação para reduzir os receios e as reservas em relação à IA.
- Integrar a IA como parte integrante da estratégia e da visão da empresa.
- Recompensar a inovação e a utilização de novas tecnologias.
- Criar plataformas para o diálogo interno e a colaboração.
- Promover a diversidade e a inclusão para integrar diferentes perspectivas e ideias.
- Desenvolver programas para promover as competências digitais de todos os trabalhadores.
- Implementar processos de gestão da mudança para facilitar a transição para novas formas de trabalho.
- Apoiar os gestores para que actuem como modelos no tratamento da IA.
- Sublinhar os benefícios éticos e sociais da IA nas comunicações empresariais.
Etapa 5: Ética e conformidade:
- Desenvolver um quadro ético para a utilização da IA na sua empresa.
- Assegurar que todas as aplicações de IA cumprem os regulamentos de proteção de dados aplicáveis.
- Implementar processos para monitorizar e avaliar o impacto ético da IA.
- Criar transparência na utilização e na tomada de decisões dos sistemas de IA.
- Desenvolver directrizes para a utilização justa e responsável da IA.
- Formar os funcionários em questões éticas e requisitos de conformidade.
- Trabalhar com peritos externos para garantir o cumprimento das normas.
- Promover uma cultura de responsabilidade e responsabilização no tratamento da IA.
- Implementar mecanismos de comunicação e investigação de preocupações éticas.
- Acompanhar e avaliar continuamente as implicações éticas das novas tecnologias de IA.
Etapa 6: Departamento próprio:
- Analisar os desafios e as necessidades específicas do seu departamento.
- Desenvolva soluções de IA personalizadas para otimizar os seus processos de trabalho.
- Utilize a análise preditiva para aumentar a eficiência operacional.
- Implementar ferramentas de automatização para reduzir as tarefas repetitivas.
- Incentivar o intercâmbio de boas práticas no seu departamento.
- Criar programas de formação que permitam aos empregados utilizar as ferramentas de IA.
- Desenvolva KPIs para medir o sucesso das suas iniciativas de IA.
- Tenha em conta o feedback dos empregados ao desenvolver a sua estratégia de IA.
- Promover a melhoria contínua e a personalização das suas aplicações de IA.
- Assegurar que todas as aplicações de IA são éticas e conformes.
Etapa 7: Ideias para outros departamentos:
- Identificar potenciais áreas de aplicação da IA noutros departamentos.
- Desenvolver projectos-piloto para demonstrar os benefícios da IA.
- Promover o intercâmbio e a cooperação interdisciplinares.
- Apoiar outros departamentos na implementação de soluções de IA.
- Criar plataformas para a transferência de conhecimentos e a colaboração.
- Desenvolver objectivos comuns e KPIs para projectos de IA interdepartamentais.
- Utilizar sinergias entre diferentes departamentos para maximizar o benefício global.
- Criar incentivos para a colaboração e o intercâmbio de boas práticas.
- Apoiar programas de formação para todos os departamentos, a fim de promover as competências em matéria de IA.
- Promover uma estratégia de IA normalizada e integrada em toda a empresa.
Etapa 8: Desenvolvimento das competências dos trabalhadores:
- Analisar o atual nível de competência dos seus empregados.
- Desenvolver programas de formação personalizados para promover as competências digitais e de IA.
- Utilizar plataformas de aprendizagem eletrónica e materiais de formação interactivos.
- Promover a formação contínua e a aprendizagem ao longo da vida.
- Criar programas de tutoria para apoiar e orientar o desenvolvimento de competências.
- Implementar programas de certificação para confirmar as qualificações dos seus empregados.
- Incentivar a aquisição de novas competências e conhecimentos.
- Incentivar o diálogo e a cooperação no seio dos serviços e entre eles.
- Desenvolver percursos profissionais que recompensem a utilização de competências de IA.
- Ajudar os funcionários a moldar ativamente a transformação digital.
Etapa 9: Desenvolvimento de competências para os gestores:
- Formar os gestores na utilização da IA e das suas aplicações estratégicas.
- Promover uma cultura de gestão que apoie a inovação e a mudança tecnológica.
- Desenvolver programas de formação específicos para os gestores.
- Incentivar o diálogo e a cooperação entre gestores de diferentes departamentos.
- Ajudar os gestores a atuar como modelos na utilização da IA.
- Desenvolver programas de tutoria para apoiar os novos gestores.
- Promover uma cultura de transparência e abertura no tratamento das novas tecnologias.
- Apoiar os gestores na tomada em consideração dos aspectos éticos e de conformidade relevantes.
- Promover a formação contínua e a adaptação das estratégias de gestão.
- Desenvolver indicadores-chave de desempenho para medir o êxito das medidas de desenvolvimento de competências.
O ponto de vista da investigação científica
Os cientistas consideram que a IA tem potencial para ultrapassar a complexidade crescente do sistema energético e fazer avançar a transição energética[1][3][5].
Um domínio de aplicação central é a otimização da produção e distribuição de energia. Ao analisar grandes quantidades de dados, a IA pode identificar potenciais poupanças, integrar as energias renováveis de forma mais eficiente e equilibrar melhor as flutuações[5][12]. Os algoritmos de IA podem também melhorar significativamente a previsão da procura de energia, como demonstraram os investigadores utilizando dados de consumo e previsões meteorológicas[12].
No entanto, a utilização da IA também comporta riscos. Os peritos alertam para os ciberataques, os erros de software e os cenários imprevisíveis que devem ser tidos em conta durante a fase de conceção[12]. A proteção dos dados e a segurança informática também desempenham um papel importante[8]. A integração da IA nos sistemas existentes também coloca desafios técnicos a muitas empresas[11].
Os fornecedores de energia devem, por conseguinte, não só investir na própria tecnologia, mas também em infra-estruturas robustas, na segurança dos dados e em mão de obra qualificada[2][10]. De acordo com um estudo da PwC, no futuro, as empresas transformar-se-ão em ecossistemas holísticos que ligam digitalmente diferentes áreas da vida dos clientes[7]. Para tal, é necessária uma atenção constante às necessidades dos clientes e a colaboração com parceiros externos ao sector.
Apesar dos obstáculos, os cientistas concordam que não há forma de contornar a IA. A aprendizagem automática e o aumento da capacidade de computação estão a tornar os sistemas cada vez mais potentes[12]. É crucial que a tecnologia seja utilizada de forma responsável, tendo as pessoas e o ambiente no centro[8]. A IA pode então acelerar decisivamente a transição energética e contribuir para um futuro sustentável.
Este plano diretor KIROI fornece uma abordagem abrangente para a implementação da IA no sector financeiro. Ao aplicar as etapas do KIROI de forma estruturada, as empresas podem garantir que todos os níveis da organização estão preparados para a utilização da IA e podem utilizar estas tecnologias de forma eficaz.
Fontes e leituras complementares:
[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
DE 
EN 
EL 
ES 
ZH 
IT 
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