Energia-ala ei ole yksi ympäristö. On olemassa fyysisen infrastruktuurin puoli — verkonhallinta, tuotanto, vuosikymmeniä käytössä olevien laitteistojen huolto — ja on markkinapuoli: kauppa, asiakaskontaktit, kulutukseen ja toimitukseen liittyvä tiedonkäsittely. Näillä kahdella puolella on erilainen suhde tekoälyyn. Infrastruktuuripuoli on sidottu turvallisuusnormeihin, sääntelyyn ja laitteistoon, jota ei vaihdeta nopeasti. Markkinapuoli liikkuu nopeammin, toimii jo pidempään olemassa olevien digitaalisten prosessien varassa, ja sillä on vähemmän fyysisiä rajoitteita.
Tämä kahtiajako on ytimessä sen suhteen, missä ala tällä hetkellä on. Ei jälkeenjääneisyytenä, vaan suhteena kahden saman organisaation osan välillä, jotka kehittyvät eri tahdissa. Energiayhtiö, joka mittaa tekoälyn kypsyyttään, mittaa siis käytännössä kahta organisaatiota samanaikaisesti — ja juuri siihen moni hanke kompastuu: oletukseen, että se mikä toimii markkinapuolella, on vaivattomasti siirrettävissä fyysisen infrastruktuurin puolelle.
Alalla, jossa on paljon vanhoja järjestelmiä, erillisiä tietovirtoja verkonhallinnan ja toimituksen välillä, ja tiukkoja vaatimustenmukaisuusvaatimuksia, perustavanlaatuiset ulottuvuudet — organisaatio, IT-infrastruktuuri, tiedonhallinta — määrittävät suuremman osan siitä, mikä on mahdollista, kuin vähemmän säännellyillä aloilla. Ennakoivaa kunnossapitoa tukemaan tarkoitettu tekoälysovellus on riippuvainen sensoridatasta, joka tallennetaan johdonmukaisesti, järjestelmistä, jotka keskustelevat keskenään, ja organisaatiosta, joka tietää kuka vastaa lopputuloksesta. Jos yksikin näistä kerroksista puuttuu, sovellus jää pilotiksi, oli malli kuinka hyvä tahansa.
Syy siihen, miksi perustavanlaatuiset ulottuvuudet edeltävät riippuvaisia ulottuvuuksia, on avattu täällä: kyse ei ole siitä, että tehdään ensin helpot asiat, vaan järjestyksestä, jossa ulottuvuudet ylipäätään mahdollistavat toisensa. Energia-alalla tämä on näkyvämpää kuin muualla, koska etäisyys perustan ja sovelluksen välillä on suurempi kuin vähemmän säännellyn infrastruktuurin aloilla.
Kun energiayhtiön useiden vastaajien pisteissä on hajontaa, esiin nousee usein tietty kuvio: markkinapuolen ihmiset arvioivat organisaation tiedonhallinnan ja IT-infrastruktuurin korkeammalle kuin verkonhallinnan tai tuotannon parissa työskentelevät. Molemmat ryhmät ovat oikeassa oman ympäristönsä suhteen — ongelma on, että koko organisaatiota arvioidaan vain toisen puolen perusteella.
Tämä hajonta on arvokkaampaa kuin keskiarvo. Keskiarvo peittää sen, kumpi organisaation puolisko vetää keskiarvoa alaspäin. Hajontakierros tekee näkyväksi, että kypsyydestä käytävä keskustelu on itse asiassa kaksi eri keskustelua, ja juuri tämä tieto tarvitaan päätettäessä, mistä aloittaa.
Energia-ala jakaa paljon tästä dynamiikasta muiden alojen kanssa, jotka nojaavat vahvasti fyysisiin omaisuuseriin ja sääntelyyn. Vertailussa siihen, miten rakennusala käsittelee tekoälyn kypsyyttä, huomataan, että molemmilla aloilla on hankkeita, jotka venyvät vuosien mittaisiksi, ja dataa, joka on pirstaloitunut usean osapuolen kesken. Asennusalalla on samankaltainen jännite kentällä tehtävän fyysisen työn ja toimistolla tapahtuvien digitaalisten prosessien välillä — jännite, joka energia-alalla ilmenee verkonhallinnan ja markkinapuolen välillä.
Energia-alan erottaa sääntelyn laajuus. Kun kiinteistöala joutuu tekemisiin ennen kaikkea omistussuhteiden ja arviointisääntöjen kanssa, energia-ala toimii turvallisuusnormien ja julkisen palvelun velvoitteiden kehyksessä, joka jättää vähän tilaa kokeiluille ilman hyväksyntää. Tämä tekee organisaatio-ulottuvuudesta — kuka saa tehdä minkäkin päätöksen ja minkä tiedon perusteella — painavamman kuin aloilla, joissa hyväksyntäprosessissa on vähemmän kerroksia.
Energiayhtiön, joka mittaa kypsyyttään, kannattaa selvittää, onko päätökset, joita tekoälyn on tarkoitus tukea, kirjattu riittävän tarkasti. Se, mitä tällaiseen inventaarioon kuuluu — kuka päättää, minkä tiedon perusteella ja millä valtuutuksella — on kuvattu kohdassa mitä päätösinventaarioon kuuluu. Alalla, jossa kunnossapitoon, kapasiteettiin ja toimitukseen liittyvät päätökset ovat usein hajallaan osastoilla, jotka eivät puhu keskenään päivittäin, tämä inventaario on yksi ensimmäisistä asioista, jotka tuovat selkeyttä siihen, missä tekoälylla on pohjaa ja missä ei.
Tämä mittaus osoittaa, onko organisaatiolla perusta kantaa tekoälyä — ovatko data, järjestelmät ja päätösrakenne valmiita siihen. Se on eri kysymys kuin se, minkä työn tekoäly todella voi ottaa haltuunsa. Tähän kysymykseen vastaa FTE TO AI:n työskannaus: se tarkastelee tehtäväkohtaisesti, verkonhallinnan, asiakaskontaktien tai suunnittelun sisällä, mikä osa siitä voidaan siirtää tekoälylle ja mikä osa jää riippuvaiseksi ihmisistä. Kypsyysmittaus ja työskannaus vastaavat siis eri kysymyksiin — toinen organisaation kantokykyyn, toinen itse työn sisältöön — ja ne täydentyvät vasta yhdessä.
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.