Sectorul energetic nu este un singur mediu. Există partea infrastructurii fizice — gestionarea rețelei, producția, întreținerea instalațiilor care rezistă decenii — și există partea de piață: comerț, contactul cu clienții, procesarea datelor legate de consum și livrare. Aceste două părți au o relație diferită cu AI. Partea de infrastructură este legată de norme de siguranță, reglementări și echipamente care nu se înlocuiesc rapid. Partea de piață se mișcă mai repede, funcționează cu procese digitale care existau deja de mai mult timp și are mai puține constrângeri fizice.
Această dualitate reprezintă esența situației actuale a sectorului. Nu ca o rămânere în urmă, ci ca o relație între două părți ale aceleiași organizații care se dezvoltă într-un ritm diferit. O companie energetică care își măsoară maturitatea AI măsoară de fapt două organizații deodată — și exact aici se blochează multe inițiative: presupunerea că ceea ce funcționează în partea de piață se traduce fără efort în partea infrastructurii fizice.
Într-un sector cu multe sisteme vechi, fluxuri de date separate între gestionarea rețelei și livrare, și cerințe de conformitate stricte, dimensiunile fundamentale — organizație, infrastructură IT, managementul datelor — determină o parte mai mare din ceea ce este posibil decât în sectoare cu mai puține reglementări. O aplicație AI care vrea să susțină întreținerea predictivă depinde de date de la senzori înregistrate consecvent, de sisteme care comunică între ele și de o organizație care știe cine este responsabil pentru rezultat. Dacă una dintre aceste straturi lipsește, aplicația rămâne un pilot, indiferent cât de bun este modelul.
Motivul pentru care dimensiunile fundamentale au prioritate față de cele dependente este explicat aici: nu este vorba despre a face mai întâi partea ușoară, ci despre ordinea în care dimensiunile se fac posibile una pe cealaltă. În sectorul energetic acest lucru este mai vizibil decât în altă parte, pentru că distanța dintre fundament și aplicație este mai mare decât în sectoare cu o infrastructură mai puțin reglementată.
În cazul unei dispersii între scorurile mai multor respondenți dintr-o companie energetică, se observă adesea un tipar specific: persoanele din partea de piață evaluează organizația mai bine în privința managementului datelor și infrastructurii IT decât persoanele care lucrează în gestionarea rețelei sau producție. Ambele grupuri au dreptate în privința propriului mediu — problema este că organizația în ansamblu este evaluată pe baza a doar una dintre cele două perspective.
Această dispersie este mai valoroasă decât o medie. O medie ascunde care jumătate a organizației trage media în jos. Runda de tip plot arată vizual unde discuția despre maturitate este de fapt formată din două discuții, și exact aceasta este informația necesară pentru a determina de unde să se înceapă.
Sectorul energetic împarte multe din această dinamică cu alte sectoare care se bazează puternic pe active fizice și reglementări. În comparație cu modul în care sectorul construcțiilor gestionează maturitatea AI, se observă că ambele sectoare au de-a face cu proiecte care se întind pe ani și cu date fragmentate între mai multe părți. Sectorul instalațiilor prezintă o tensiune similară între munca fizică pe teren și procesele digitale de la birou — o tensiune care în sectorul energetic apare între gestionarea rețelei și partea de piață.
Ce distinge sectorul energetic este amploarea reglementării. Unde sectorul imobiliar are de-a face mai ales cu relații de proprietate și reguli de evaluare, sectorul energetic operează într-un cadru de norme de siguranță și obligații de utilitate publică care lasă puțin loc pentru experimentare fără aprobare. Acest lucru face ca dimensiunea organizațională — cine poate lua ce decizie, și pe baza căror date — să aibă o pondere mai mare decât în sectoare unde acea aprobare are mai puține straturi.
O companie energetică care își măsoară maturitatea ar face bine să examineze dacă deciziile pe care AI trebuie să le susțină sunt suficient de clar definite. Ce trebuie să conțină un astfel de inventar — cine decide, pe baza căror informații și cu ce mandat — este descris în ce trebuie să conțină un inventar de decizii. Pentru un sector în care deciziile privind întreținerea, capacitatea și livrarea sunt adesea dispersate între departamente care nu comunică zilnic între ele, acest inventar este unul dintre primele lucruri care aduc claritate despre unde AI are sau nu susținere.
Această măsurare arată dacă organizația are fundamentele necesare pentru a susține AI — dacă datele, sistemele și structura decizională sunt pregătite pentru asta. Este o întrebare diferită de care muncă poate AI să preia efectiv. Pentru această întrebare există scanul de muncă al FTE TO AI: acesta analizează, pe fiecare sarcină, în cadrul gestionării rețelei, contactului cu clienții sau planificării, care parte se poate prelua și care parte rămâne dependentă de oameni. Măsurarea maturității și scanul de muncă răspund astfel la întrebări diferite — una despre capacitatea organizației, cealaltă despre conținutul muncii în sine — și devin complete doar împreună.
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.