Enerģētikas nozare nav viena vienota vide. Ir fiziskās infrastruktūras puse — tīklu pārvaldība, ražošana, uzturēšana iekārtām, kas kalpo desmitgadēm — un ir tirgus puse: tirdzniecība, klientu kontakti, datu apstrāde saistībā ar patēriņu un piegādi. Šīm divām pusēm ir atšķirīgas attiecības ar AI. Infrastruktūras puse ir saistīta ar drošības normām, regulējumu un aprīkojumu, kas netiek ātri nomainīts. Tirgus puse pārvietojas ātrāk, izmanto digitālos procesus, kas pastāv jau ilgāku laiku, un tai ir mazāk fizisku ierobežojumu.
Šis divdalījums ir nozares atrašanās vietas pamatā. Nevis kā atpalicība, bet kā attiecība starp divām vienas un tās pašas organizācijas daļām, kas attīstās atšķirīgā tempā. Enerģētikas uzņēmums, kas mēra savu AI briedumu, faktiski mēra divas organizācijas vienlaikus — un tieši šeit daudzas iniciatīvas apstājas: pieņēmums, ka tas, kas darbojas tirgus pusē, viegli pārnesas uz fiziskās infrastruktūras pusi.
Nozarē ar daudzām mantotajām sistēmām, atsevišķām datu plūsmām starp tīklu pārvaldību un piegādi, un stingrām atbilstības prasībām, fundamentālās dimensijas — organizācija, IT infrastruktūra, datu pārvaldība — nosaka lielāku daļu no tā, kas ir iespējams, nekā nozarēs ar mazāku regulējumu. AI risinājums, kas paredzēts prognozējošas uzturēšanas atbalstam, ir atkarīgs no sensoru datiem, kas tiek konsekventi fiksēti, no sistēmām, kas sazinās viena ar otru, un no organizācijas, kas zina, kurš ir atbildīgs par rezultātu. Ja kāds no šiem slāņiem nav sakārtots, risinājums paliek pilotprojekts, cik labs arī nebūtu modelis.
Iemesls, kāpēc fundamentālās dimensijas ir prioritāras salīdzinājumā ar atvasinātajām, ir izklāstīts šeit: tas nav jautājums par to, kas jāsāk vispirms tāpēc, ka tas ir vieglāk, bet par secību, kādā dimensijas cita citu vispār padara iespējamu. Enerģētikas nozarē tas ir redzamāks nekā citur, jo attālums starp pamatu un piemērojumu ir lielāks nekā nozarēs ar mazāk regulētu infrastruktūru.
Kad vairāku respondentu vērtējumi kādā enerģētikas uzņēmumā ir izkaisīti, bieži atklājas konkrēts modelis: tirgus puses cilvēki novērtē organizāciju augstāk datu pārvaldības un IT infrastruktūras ziņā nekā cilvēki, kas strādā ar tīklu pārvaldību vai ražošanu. Abas grupas ir tiesīgas par savu vidi — problēma ir tā, ka organizācija kopumā tiek vērtēta, pamatojoties tikai uz vienu no divām pusēm.
Šāda izkliede ir vērtīgāka nekā vidējais rādītājs. Vidējais rādītājs aizsedz to, kura organizācijas puse pazemina vidējo vērtējumu. Punktu diagrammas raunds parāda, kur saruna par briedumu patiesībā ir divas sarunas, un tā ir tieši tā informācija, kas nepieciešama, lai noteiktu, kur sākt.
Enerģētikas nozare dala daudz no šīs dinamikas ar citām nozarēm, kas smagi balstās uz fiziskiem aktīviem un regulējumu. Salīdzinājumā ar to, kā būvniecība risina AI briedumu, izceļas fakts, ka abas nozares saskaras ar projektiem, kas izplatās vairāku gadu garumā, un ar datiem, kas ir sadalīti starp vairākām pusēm. Uzstādīšanas nozare pazīst līdzīgu spriedzi starp fizisko darbu laukā un digitālajiem procesiem birojā — spriedzi, kas enerģētikas nozarē izpaužas starp tīklu pārvaldību un tirgus pusi.
Tas, kas atšķir enerģētikas nozari, ir regulējuma mērogs. Kur nekustamā īpašuma nozare galvenokārt saskaras ar īpašumtiesību attiecībām un vērtēšanas noteikumiem, enerģētika darbojas drošības normu un komunālo pakalpojumu saistību ietvarā, kas atstāj mazu telpu eksperimentiem bez apstiprinājuma. Tas padara organizācijas dimensiju — kurš var pieņemt kādu lēmumu un pamatojoties uz kādiem datiem — svarīgāku nekā nozarēs, kur šāds apstiprinājums ietver mazāk slāņu.
Enerģētikas uzņēmumam, kas mēra savu briedumu, ir vērtīgi izpētīt, vai lēmumi, kuriem AI ir jāatbalsta, ir pietiekami skaidri noteikti. Tas, kam jābūt šādā inventarizācijā — kurš pieņem lēmumu, pamatojoties uz kādu informāciju un ar kādu pilnvarojumu — ir aprakstīts tur, kas ietilpst lēmumu inventarizācijā. Nozarē, kur lēmumi par uzturēšanu, kapacitāti un piegādi bieži ir izkaisīti starp nodaļām, kuras nesarunājas ikdienā, šāda inventarizācija ir viena no pirmajām lietām, kas rada skaidrību par to, kur AI ir un kur nav pamata.
Šis mērījums parāda, vai organizācijai ir pamati, lai atbalstītu AI — vai dati, sistēmas un lēmumu struktūra ir gatavi tam. Tas ir citāds jautājums nekā tas, kādu darbu AI faktiski var pārņemt. Šim jautājumam ir FTE TO AI darba skenēšana: tā apskata pa uzdevumam, tīklu pārvaldībā, klientu kontaktos vai plānošanā, kāda daļa no tā var tikt pārņemta un kāda daļa paliks atkarīga no cilvēkiem. Brieduma mērījums un darba skenēšana tātad atbild uz atšķirīgiem jautājumiem — viens par organizācijas nesošo spēju, otrs par darba satura būtību — un pilnu priekšstatu sniedz tikai kopā.
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.