Utnytt AI-potensialet i energibransjen - dataens betydning

Fremskrittene innen kunstig intelligens (AI) er i ferd med å endre samfunnet vårt på måter vi ikke har kunnet forestille oss. Generative AI-løsninger transformerer hvordan vi samhandler med datamaskiner og løser utfordringer. Hvilken innvirkning vil dette ha på selskaper? 

Prosesser vil bli optimalisert eller videreutviklet, som vil føre til opprettelse av nye roller, utfasing av visse stillinger og en merkbar økning i effektiviteten på arbeidsplassen i ulike scenarier. Energibransjen har potensiale til å kunne utnytte AI for å løse utfordringer som mangel på digital kompetanse, for eksempel utviklere, der etterspørselen er ekstremt høy.  AI vil også bli brukt til å forbedre sikkerheten og redusere miljøpåvirkningen. 

Kunstig intelligens brukes allerede til å overvåke og forutsi feil på utstyr, noe som bidrar til både å forhindre ulykker samt redusere nedetid. Energiselskaper bruker også AI til å optimalisere energiforbruket og redusere avfallsproduksjonen, som er med på å redusere miljøavtrykket knyttet til driften. 

AI kan hjelpe selskaper i energibransjen med å forstå kundene og deres behov bedre. Ved å analysere kundedata kan kunstig intelligens hjelpe med å tilpasse tilbudene sine og forbedre kundetilfredsheten. Dette kan føre til økt kundelojalitet og omsetningsvekst. 

AI kan også hjelpe selskaper i energibransjen med å ligge i forkant av sine konkurrenter. Ved å analysere markedstrender og kundeatferd kan selskaper for eksempel identifisere nye muligheter, utvikle innovative produkter og tjenester - og derfor få et konkurransefortrinn ved at de skiller seg ut fra sine konkurrenter. For at energibransjen skal kunne dra optimal nytte av den nyeste tilgjengelige AI-teknologien, må selskaper imidlertid investere i datatilgjengelighet, og kanskje nå mer enn noen gang, kvalitet. 

Datautfordringer i energisektoren 

Energibransjen står ovenfor stadig større utfordringer på grunn av en eksponentiell økende datamengde, strengere krav til cybersikkerhet, forsyningssikkerhet og ønsket om å utvide til fornybare energikilder. Hva er viktig for energibransjen når den forbereder seg på bruk av AI på selskapsdata? 

Det aller viktigste er datakvaliteten. Dårlig kvalitet på data inn vil resultere i dårlig kvalitet på data ut fra AI-systemer. Hvis selskaper utelukkende baserer seg på AI uten å sikre at dataene som brukes er av høyeste kvalitet, kan det føre til dårlige beslutninger, tap av inntekter og skade på omdømmet. I tillegg kan dårlig datakvalitet føre til unøyaktige resultater, for eksempel i AI-optimalisert styring av strømnettet, noe som kan få alvorlige konsekvenser for energiforsyningskjeden.

Bedrifter i energibransjen må investere i datakvalitet og -tilgjengelighet for å sikre at AI-systemene deres produserer nøyaktige og pålitelige resultater.

Det vil kreve betydelige investeringer i datainfrastruktur, datahåndtering og datastyring, men de potensielle fordelene med AI i energibransjen gjør denne investeringen verdt det.  

Datakvalitet er ikke det eneste aspektet ved bruk av AI på selskapsdata. Datafunn, dataflyt og datakostnader må også adresseres. Datafunn hjelper brukerne med å finne og få tilgang til riktige data for sine AI-mål. Dataflyt gjør det mulig å flytte og transformere data mellom ulike apper og tjenester. Datakostnader innebærer utgifter til lagring, behandling og overføring av data i skyen. Disse aspektene er avgjørende for selskaper i energibransjen når de bruker AI på selskapsdata. Ved å ta hensyn til disse aspektene kan selskapene sikre at dataene deres er klare og tilgjengelige for AI, og at AI-systemene deres vil levere de beste resultatene. 

Klargjøring for AI-drevet dataanalyse - bli kjent med datamengden din 

Selskaper bruker data på stadig mer sofistikerte måter. Analyseplattformer tar over for standard Excel, der hvem som helst kan lage et dashbord. Datavitenskap blir stadig mer mainstream, og dataanalyse av notatbok-typen og lav kode/no-code-plattformer er i ferd med å endre hvordan selskaper lager apper. De siste fremskrittene innen kunstig intelligens gjør det mulig å tenke nytt på hvordan vi analyserer og samhandler med data, og hvordan vi lager forretningsapper - nye brukeropplevelser vokser frem der språklige interaksjoner står i sentrum.  

Selskaper er klare til å endre seg, men mange sliter med å klargjøre data for AI. Så hvordan kan vi forberede dataene slik at de er AI-klare for brukeropplevelsen (UX) vi ønsker å skape?

For å utnytte kraften i generativ AI i bedriften din trenger du tilgang til data i de interne systemene dine. Den eneste utfordringen er at du ikke vet hvilke data du har tilgjengelig.

I Cegal mener vi at en god start på AI-reisen er å bli kjent med hva som finnes i datamengden din. Når det gjelder undergrunnsdata for olje og gass, tilbyr Cegal et relevant tjenesteprodukt som er et verdifullt utgangspunkt på denne reisen. Cegals dataprogram identifiserer organisasjonens data og kan avdekke utfordringer med datakvalitet og duplisering. Selv om det opprinnelig ikke var ment for kunstig intelligens, er et godt datagrunnlag nøkkelen når man bruker moderne kunstig intelligens. Vi ser i forsøk med tilpassede LLM-drevne chatboter at data og metadata må være av høy kvalitet hvis du skal få gode svar fra AI-investeringene dine. Denne typen metodikk kan være interessant å forfølge for andre datadomener.  

Når du har avdekket hva som finnes i datamengden din, er du klar til å gå videre. Det neste steget er å muliggjøre bruken av dataene programmatisk - det vil si at du må få tilgang til dataene fra en database eller via et API. Det er en vanskelig og tidkrevende øvelse å bygge dette på riktig måte, men belønningen er stor hvis du gjør det riktig. Vi ser at kunder som har investert i dataplattformer med moderne arkitektur, har et forsprang i AI-kappløpet. De lagrer dataene og metadataene på et bestemt sted og i et bestemt format, noe som kan forbedre ytelsen til AI-systemet ditt når det brukes riktig.  

Forberedelser for AI - tilgjengeliggjøring av data 

I Cegal har vi en ledende integrasjonsgruppe som implementerer og drifter integrasjonsplattformer for kunder - dette er en av byggesteinene vi kan bruke til å forberede data for AI. Ved å støtte våre kunder med en cutting-edge skybasert integrasjonsplattform, er vi med på å legge grunnlaget for fremtidens AI-drevne arbeidsprosesser. Microsoft investerer for eksempel mye i å lage copiloter for alle produktene og tjenestene sine. For at det skal fungere godt på domenedata, kan det utvikles Microsoft Graph-koblinger til integrasjonsplattformen . Med data som er kuratert på en strukturert måte, kan du få fullt utbytte av dine eksisterende Microsoft investeringer.   

Et annet eksempel er Cegal Prizm som er utviklet for geovitenskap. Dette produktet kan koble seg til en lukket, lisenskontrollert og høyt spesialisert datakilde på forespørsel. Dette åpner for potensielle AI-arbeidsflyter og automatisering via AI-arbeidsflytsystemer som LangChain og Microsoft Semantic Kernel.  

Å gjøre data i selskapet tilgjengelig har også en ekstern verdi - vi ser at de store AI-aktørene vil bli tvunget til å betale for tilgang til nyhetsdata og plattformdata for å unngå juridiske utfordringer. Ved å utnytte en API-basert tilnærming til datatilgang kan du åpne forbindelser til disse dataene for eksterne parter og selge data som et produkt som er nyttig i modelltreningsscenarioer. Reddit er et nylig eksempel på dette, der de solgte tilgang til alle sine brukergenererte data for flere titalls millioner dollar. For et selskap som står overfor utfordringer, åpner dette en betydelig mulighet for et potensielt skifte i retning av å oppnå suksess. Det er imidlertid viktig å vurdere de etiske implikasjonene av å trene modeller på brukergenererte data, ettersom denne praksisen kan skape bekymring med hensyn til overholdelse av GDPR og andre datareguleringer. 

Fremtiden for AI på arbeidsplassen - alt handler om data

I Cegal er vi vitne til en rask integrering av kunstig intelligens som en viktig komponent i moderne forretningsdrift. Å utnytte store datamengder og utnytte AI til prediktiv analyse, automatisering og forbedrede beslutningsprosesser spiller en viktig rolle for å gi virksomheter et konkurransefortrinn.

For å utnytte potensialet til AI i energibransjen er det avgjørende å investere i datakvalitet og -tilgjengelighet, bli kjent med datagrunnlaget og gjøre det mulig å bruke data programmatisk.