Енергийният сектор не е една единствена среда. Има страна на физическата инфраструктура — управление на мрежата, производство, поддръжка на инсталации, които се използват десетилетия — и има страна на пазара: търговия, контакт с клиенти, обработка на данни около потребление и доставка. Тези две страни имат различно отношение към изкуствения интелект. Инфраструктурната страна е обвързана със стандарти за безопасност, регулация и оборудване, което не се подменя бързо. Пазарната страна се движи по-бързо, работи с дигитални процеси, които съществуват отдавна, и има по-малко физически ограничения.
Това разделение е същината на положението, в което се намира секторът. Не като изоставане, а като съотношение между две части на една и съща организация, които се развиват с различно темпо. Енергийна компания, която измерва своята зрелост по отношение на изкуствения интелект, всъщност измерва две организации едновременно — и точно тук се препъват много инициативи: предположението, че онова, което работи в пазарната страна, се превежда безпроблемно към страната на физическата инфраструктура.
В сектор с много наследени системи, разделени потоци от данни между управлението на мрежата и доставката, и строги изисквания за съответствие, фундаменталните измерения — организация, ИТ-инфраструктура, управление на данните — определят по-голяма част от онова, което е възможно, отколкото в сектори с по-малко регулация. Приложение на изкуствен интелект, което иска да подпомага предсказваща поддръжка, зависи от сензорни данни, които се записват последователно, от системи, които общуват помежду си, и от организация, която знае кой носи отговорност за резултата. Ако липсва един от тези пластове, приложението остава пилотен проект, колкото и добър да е моделът.
Причината фундаменталните измерения да предхождат зависимите, е разгледана тук: не става дума за това първо да се направи лесното, а за реда, в който измеренията взаимно се правят възможни. В енергийния сектор това се вижда по-ясно, отколкото на други места, защото разстоянието между основата и приложението е по-голямо, отколкото в сектори с по-слабо регулирана инфраструктура.
При разсейване между оценките на няколко респонденти в енергийна компания, често се откроява специфичен модел: хората от пазарната страна оценяват организацията по-високо по управление на данните и ИТ-инфраструктура от хората, които работят с управление на мрежата или производство. Двете групи имат право по отношение на собствената си среда — проблемът е, че организацията като цяло се оценява само на базата на едната от двете.
Това разсейване е по-ценно от средна стойност. Средната стойност прикрива коя половина от организацията дърпа средното надолу. Кръгът с графиката показва къде разговорът за зрелостта всъщност е два разговора, и точно това е информацията, необходима за да се определи откъде да се започне.
Енергийният сектор споделя голяма част от тази динамика с други сектори, които се опират силно на физически активи и регулация. При сравнението с как строителството се справя със зрелостта по отношение на изкуствения интелект се вижда, че двата сектора се сблъскват с проекти, които се разпростират върху години, и с данни, разпръснати между множество страни. Инсталационният бранш познава подобно напрежение между физическа работа на терен и дигитални процеси в офиса — напрежение, което в енергийния сектор се проявява между управлението на мрежата и пазарната страна.
Онова, което отличава енергийния сектор, е мащабът на регулацията. Докато сектора на недвижимите имоти се занимава основно със отношения на собственост и правила за оценка, енергетиката работи в рамките на стандарти за безопасност и задължения за обществени услуги, които оставят малко място за експериментиране без одобрение. Това прави организационното измерение — кой има право да взема какво решение и на базата на какви данни — по-тежко, отколкото в сектори, където това одобрение има по-малко нива.
Енергийна компания, която измерва своята зрелост, постъпва добре, ако проучи дали решенията, които изкуственият интелект трябва да подпомага, са достатъчно точно определени. Какво трябва да съдържа такъв опис — кой решава, на базата на каква информация и с какъв мандат — е описано в какво трябва да съдържа описът на решенията. За сектор, в който решенията за поддръжка, капацитет и доставка често са разпръснати между отдели, които не общуват ежедневно, този опис е едно от първите неща, които дават ясна представа къде изкуственият интелект има опора и къде — не.
Това измерване показва дали организацията има фундамента, необходим за да носи изкуствения интелект — дали данните, системите и структурата на вземане на решения са готови за това. Това е различен въпрос от въпроса коя работа изкуственият интелект действително може да поеме. За този въпрос съществува работният анализ на FTE TO AI: той разглежда по задача, в рамките на управлението на мрежата, контакта с клиенти или планирането, коя част от нея може да бъде поета и коя част остава зависима от хора. Измерването на зрелостта и работният анализ отговарят на различни въпроси — единият за капацитета на организацията, другият за съдържанието на самата работа — и се допълват едва заедно.
Vraag maar wat er moet staan voordat AI in uw organisatie kan landen.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.