Energetický sektor není jedno prostředí. Existuje strana fyzické infrastruktury — správa sítě, výroba, údržba zařízení, která vydrží desítky let — a existuje strana trhu: obchodování, kontakt s klienty, zpracování dat kolem spotřeby a dodávek. Tyto dvě strany mají odlišný vztah k AI. Strana infrastruktury je vázána bezpečnostními normami, regulací a zařízením, které se nevyměňuje rychle. Strana trhu se pohybuje rychleji, pracuje s digitálními procesy, které existují déle, a má méně fyzických omezení.
Toto rozdělení je jádrem toho, kde sektor stojí. Ne jako zpoždění, ale jako vztah mezi dvěma částmi téže organizace, které se vyvíjejí odlišným tempem. Energetická společnost, která měří svou vyspělost AI, tedy ve skutečnosti měří dvě organizace najednou — a přesně tady se mnoho iniciativ zadrhává: v předpokladu, že to, co funguje na straně trhu, se snadno přenese na stranu fyzické infrastruktury.
V sektoru s množstvím zastaralých systémů, oddělenými datovými toky mezi správou sítě a dodávkami a striktními požadavky na compliance určují fundamentální dimenze — organizace, IT infrastruktura, správa dat — větší část toho, co je možné, než v sektorech s méně regulace. Aplikace AI, která má podpořit prediktivní údržbu, je závislá na datech ze senzorů, která se zaznamenávají konzistentně, na systémech, které si mezi sebou komunikují, a na organizaci, která ví, kdo je odpovědný za výsledek. Pokud chybí jedna z těchto vrstev, aplikace zůstane pilotním projektem, jakkoli kvalitní je samotný model.
Důvod, proč fundamentální dimenze předcházejí závislým, je rozebrán zde: nejde o to, dělat nejprve to snadné, ale o pořadí, ve kterém si dimenze vzájemně vůbec umožňují existovat. V energetickém sektoru je to viditelnější než jinde, protože vzdálenost mezi základem a aplikací je zde větší než v sektorech s méně regulovanou infrastrukturou.
Při rozptylu mezi skóre více respondentů v energetické společnosti se často objeví specifický vzorec: lidé na straně trhu hodnotí organizaci výše v oblasti správy dat a IT infrastruktury než lidé, kteří pracují se správou sítě nebo výrobou. Obě skupiny mají pravdu ohledně svého vlastního prostředí — problém je, že organizace jako celek je hodnocena na základě jen jedné z těchto dvou stran.
Tento rozptyl je hodnotnější než průměr. Průměr zastírá, která polovina organizace tento průměr stahuje dolů. Kolo s grafem zviditelňuje, kde je diskuse o vyspělosti ve skutečnosti dvěma diskusemi, a to je přesně informace potřebná k tomu, aby se určilo, kde začít.
Energetický sektor sdílí velkou část této dynamiky s jinými sektory, které se silně opírají o fyzická aktiva a regulaci. Ve srovnání s tím, jak s vyspělostí AI zachází stavebnictví je patrné, že oba sektory čelí projektům, které se rozprostírají na roky, a datům, která jsou rozdrobená mezi více stran. Instalatérský obor zná podobné napětí mezi fyzickou prací v terénu a digitálními procesy v kanceláři — napětí, které se v energetickém sektoru projevuje mezi správou sítě a stranou trhu.
Co energetický sektor odlišuje, je rozsah regulace. Zatímco sektor nemovitostí se potýká především s vlastnickými vztahy a pravidly ocenění, energetika funguje v rámci bezpečnostních norem a povinností vůči veřejným službám, který nabízí málo prostoru pro experimentování bez schválení. To dělá dimenzi organizace — kdo může přijímat jaká rozhodnutí a na základě jakých dat — významnější než v sektorech, kde má toto schvalování méně vrstev.
Energetická společnost, která měří svou vyspělost, by měla dobře prozkoumat, zda jsou rozhodnutí, která má AI podpořit, dostatečně přesně zaznamenaná. Co má takový inventář obsahovat — kdo rozhoduje, na základě jakých informací a s jakým mandátem — je popsáno v co patří do inventáře rozhodnutí. Pro sektor, kde rozhodnutí o údržbě, kapacitě a dodávkách často leží rozptýlená mezi oddělení, která se denně nekomunikují, je tento inventář jednou z prvních věcí, která poskytne jasnost o tom, kde AI má a kde nemá opodstatnění.
Toto měření ukazuje, zda organizace má základy k tomu, aby unesla AI — zda jsou data, systémy a struktura rozhodování na to připraveny. To je jiná otázka než to, jakou práci AI skutečně může převzít. Pro tuto otázku existuje pracovní scan od FTE TO AI: ten se dívá po jednotlivých úkolech, ve správě sítě, kontaktu s klienty nebo plánování, na to, jaká jejich část se dá převzít a jaká část zůstává závislá na lidech. Měření vyspělosti a pracovní scan tak odpovídají na odlišné otázky — jedna na nosnost organizace, druhá na obsah samotné práce — a úplné jsou až společně.
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.