Energetski sektor nije jedno okruženje. Postoji strana fizičke infrastrukture — upravljanje mrežom, proizvodnja, održavanje instalacija koje traju desetljećima — i postoji strana tržišta: trgovanje, kontakt s klijentima, obrada podataka o potrošnji i isporuci. Te dvije strane imaju drugačiji odnos s AI-jem. Infrastrukturna strana vezana je za sigurnosne norme, regulativu i opremu koja se ne mijenja brzo. Tržišna strana kreće se brže, radi s digitalnim procesima koji već dulje postoje i ima manje fizičkih ograničenja.
Ta podijeljenost je srž toga gdje sektor stoji. Ne kao zaostajanje, nego kao odnos između dva dijela iste organizacije koji se razvijaju drugačijim tempom. Energetska tvrtka koja mjeri svoju AI zrelost, dakle u stvarnosti mjeri dvije organizacije istovremeno — i baš tu se mnoge inicijative zaustavljaju: pretpostavka da se ono što funkcionira na tržišnoj strani lako prevodi na stranu fizičke infrastrukture.
U sektoru s mnogo zastarjelih sustava, odvojenim protocima podataka između upravljanja mrežom i isporuke, te strogim zahtjevima usklađenosti, temeljne dimenzije — organizacija, IT infrastruktura, upravljanje podacima — određuju veći dio onoga što je moguće nego u sektorima s manje regulative. AI primjena koja želi podržati prediktivno održavanje ovisi o podacima senzora koji se dosljedno bilježe, o sustavima koji međusobno komuniciraju, i o organizaciji koja zna tko je odgovoran za ishod. Ako nedostaje jedan od tih slojeva, primjena ostaje pilot-projekt, koliko god dobar bio model.
Razlog zašto temeljne dimenzije prethode ovisnima, razrađen je ovdje: nije riječ o tome da se prvo radi ono lakše, nego o redoslijedu u kojem dimenzije jedna drugoj uopće omogućuju postojanje. U energetskom sektoru to je vidljivije nego drugdje, jer je razmak između temelja i primjene veći nego u sektorima s manje regulirane infrastrukture.
Kod raspona između rezultata više ispitanika u energetskoj tvrtki, često se uočava specifičan uzorak: ljudi na tržišnoj strani ocjenjuju organizaciju višim ocjenama za upravljanje podacima i IT infrastrukturu nego ljudi koji rade u upravljanju mrežom ili proizvodnji. Obje skupine imaju pravo u pogledu svog vlastitog okruženja — problem je što se organizacija kao cjelina ocjenjuje na temelju samo jedne od te dvije strane.
Taj raspon vrjedniji je od prosjeka. Prosjek skriva koja polovica organizacije povlači prosjek prema dolje. Krug s grafičkim prikazom pokazuje gdje razgovor o zrelosti zapravo predstavlja dva razgovora, i to je upravo informacija potrebna za određivanje odakle početi.
Energetski sektor s drugim sektorima koji se snažno oslanjaju na fizičku imovinu i regulativu, dijeli mnogo od te dinamike. U usporedbi s načinom na koji građevinski sektor pristupa AI zrelosti uočava se da se oba sektora bave projektima koji se protežu godinama i podacima raspršenim preko više strana. Instalacijska branša poznaje sličnu napetost između fizičkog rada na terenu i digitalnih procesa u uredu — napetost koja se u energetskom sektoru javlja između upravljanja mrežom i tržišne strane.
Ono što energetski sektor razlikuje, jest razmjer regulative. Dok se sektor nekretnina uglavnom bavi vlasničkim odnosima i pravilima procjene vrijednosti, energija djeluje unutar okvira sigurnosnih normi i obveza javnih usluga koji ostavlja malo prostora za eksperimentiranje bez odobrenja. To dimenziju organizacije — ko smije donijeti koju odluku, i na temelju kojih podataka — čini težom nego u sektorima gdje to odobrenje ima manje slojeva.
Energetska tvrtka koja mjeri svoju zrelost, dobro je da istraži jesu li odluke koje AI treba podržati doista jasno definirane. Što spada u takav inventar — tko odlučuje, na temelju kojih informacija, i s kojim mandatom — opisano je u što spada u inventar odluka. Za sektor gdje su odluke o održavanju, kapacitetu i isporuci često raspoređene po odjelima koji ne komuniciraju svakodnevno, taj inventar jedna je od prvih stvari koje pružaju jasnoću o tome gdje AI ima, a gdje nema oslonac.
Ovo mjerenje pokazuje ima li organizacija temelje da podrži AI — jesu li podaci, sustavi i struktura odlučivanja spremni za to. To je drugačije pitanje od onoga koji posao AI zaista može preuzeti. Za to pitanje postoji radna skena tvrtke FTE TO AI: ona po zadatku, unutar upravljanja mrežom, kontakta s klijentima ili planiranja, ispituje koji se dio može preuzeti, a koji dio ostaje ovisan o ljudima. Mjerenje zrelosti i radna skena odgovaraju, dakle, na različita pitanja — jedno o nosivosti organizacije, drugo o sadržaju samog posla — i tek zajedno postaju potpuni.
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.