Amico o Nemico: L’intelligenza artificiale potrebbe favorire le utility del futuro

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A cura di Carol Johnston, VP Energy, Utilities and Resources presso IFS

L’ascesa dell’IA generativa introduce potenti algoritmi in grado di creare testi, immagini, codici informatici e persino di generare nuovi modelli di dati. Naturalmente, è diventata un punto focale nelle sale riunioni, e il settore delle utility non fa eccezione.

Una recente ricerca del Capgemini Research Institute rivela che il 95% delle aziende di servizi pubblici ed energetici intervistate a livello globale ha discusso di Intelligenza Artificiale Generativa (IA) negli ultimi 12 mesi. Tra queste, il 33% ha già avviato programmi pilota per vari casi d’uso. Nonostante quasi il 40% delle aziende energetiche e di servizi pubblici abbia creato team e budget dedicati all’IA generativa, il 41% indica di adottare un atteggiamento prudente di “osservazione e attesa”.

Questo blog esaminerà in modo approfondito come il settore sia all’avanguardia nell’utilizzo dell’IA in diverse aree, tra cui il miglioramento dell’esperienza del cliente, la gestione degli asset e l’ottimizzazione del personale e delle risorse.

Trasformare le esperienze dei clienti con l’intelligenza artificiale

Le aziende di servizi energetici devono far fronte a una crescente pressione per migliorare l’offerta di servizi e soddisfare le aspettative dei clienti in continua evoluzione. I metodi di comunicazione tradizionali, come il telefono e l’e-mail, dominano ancora il rapporto tra utility e cliente, mancando dell’agilità necessaria per le richieste odierne. Insieme all’apprendimento automatico, l’utilizzo dell’IA per l’automazione, come i chatbot guidati dall’IA, offre alle organizzazioni l’opportunità di distinguersi nel servizio clienti. L’automazione consente di gestire in modo rapido ed economico le domande di routine dei clienti, permette opzioni self-service per la programmazione e la gestione degli appuntamenti di assistenza e facilita le transazioni dei clienti senza la necessità di risorse umane e spese aggiuntive. Allo stesso tempo, l’utilizzo dei dati analitici consente ai fornitori di ottenere informazioni sui modelli di utilizzo, permettendo loro di offrire ai clienti consigli per il risparmio energetico e idrico e servizi a valore aggiunto come gli audit energetici.

IFS Cloud è già all’avanguardia, fornendo alle utility e ad altri settori mezzi economicamente vantaggiosi per sfruttare i bot alimentati dall’intelligenza artificiale, l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e le capacità tecniche legate all’assistenza remota. Automatizzando le attività di routine e impiegando algoritmi di apprendimento per prevedere le esigenze degli utenti, l’esperienza si trasforma sia per i clienti che per il personale.

Ampliare la longevità operativa: Ottimizzare l’efficienza con la gestione del ciclo di vita degli asset

Le reti di servizi globali devono affrontare la sfida dell’invecchiamento delle infrastrutture, con circa il 70% della rete energetica statunitense che ha superato i 50 anni, secondo un recente rapporto del Dipartimento dell’Energia degli Stati Uniti. Di fronte al cambiamento climatico, i fornitori di energia si sforzano di modernizzare la rete, di adattarla all’elettrificazione delle energie rinnovabili, di garantire la resilienza e di facilitare una rete bidirezionale che supporti l’autogenerazione “dietro il contatore” dalle microgrid.

In questo scenario complesso, le aziende si contendono risorse limitate, come trasformatori, turbine e pannelli solari fotovoltaici, prolungando al contempo la vita operativa degli asset esistenti. Ciò richiede una solida manutenzione e un monitoraggio per garantire l’affidabilità e la sicurezza. Per affrontare queste sfide, le organizzazioni si rivolgono a soluzioni digitali abilitate all’intelligenza artificiale come IFS Cloud per una gestione degli asset ottimizzata e semplificata lungo tutto il ciclo di vita degli asset.

Sfruttando l’analisi dei big data e l’apprendimento automatico in IFS Cloud, le risorse e le competenze sono prioritarie per gli asset che si prevede abbiano problemi o guasti prematuri durante le ispezioni trimestrali o annuali. La capacità di gestione predittiva delle prestazioni degli asset guidata dall’AI in IFS Cloud migliora sia la gestione finanziaria che quella della supply chain. Utilizzando l’intelligenza artificiale e gli algoritmi predittivi, IFS Cloud risponde a domande come “Abbiamo le scorte giuste nelle posizioni giuste per soddisfare le richieste previste?” e “Possiamo eseguire un approvvigionamento strategico just-in-time, assicurandoci il miglior prezzo possibile in un mercato competitivo?”.

Semplificare e ottimizzare le risorse – L’intelligenza artificiale guida la pianificazione futura

Gli impatti del riscaldamento globale sono evidenti nella crescente frequenza di eventi meteorologici estremi, che portano a guasti e interruzioni inaspettate. Dalle ondate di calore che scatenano incendi selvaggi alle improvvise temperature sotto zero che causano interruzioni e alle piogge senza precedenti che provocano inondazioni, questi eventi rappresentano una sfida per la resilienza delle infrastrutture.

Il software di Enterprise Asset Management (EAM) guidato dall’intelligenza artificiale offre la possibilità di modellare potenziali scenari futuri attraverso analisi “what-if” basate sui dati attuali e storici dei sensori. Ciò include la proiezione dei rischi ambientali, la previsione della crescita del carico e della popolazione e la valutazione delle potenziali conseguenze dei guasti sul campo. Ad esempio, con la transizione verso la decarbonizzazione e l’elettrificazione, l’intelligenza artificiale può stimare la capacità aggiuntiva necessaria per soddisfare la domanda crescente, informando le decisioni di pianificazione delle infrastrutture. Le organizzazioni possono quindi stabilire se mantenere, sostituire, trasferire o adattare gli asset esistenti, considerando fattori come il rischio di incendi durante il caldo estremo o l’accumulo di ghiaccio negli inverni rigidi. La modellazione finanziaria aiuta inoltre a stimare il costo totale di proprietà, favorendo le decisioni sul mantenimento o la sostituzione delle infrastrutture nelle aree ad alto rischio.

Navigare nel futuro: Il contributo dell’IA alla gestione della forza lavoro

La pianificazione della forza lavoro, delle competenze e delle risorse necessarie rappresenta una sfida notevole per le aziende di servizi pubblici. È fondamentale garantire una manodopera adeguata per mantenere la stabilità operativa, evitando al contempo un eccesso di assunzioni. Inoltre, per far fronte alla carenza di competenze a livello globale è necessario bilanciare in modo efficiente l’uso di appaltatori e risorse interne.

In prospettiva, prevedo un ruolo significativo dell’IA e dell’automazione nel supportare la pianificazione della forza lavoro e lo sviluppo delle competenze in tutto il settore. Le indicazioni del Comitato consultivo dei clienti, promosso da IFS, evidenziano la duplice sfida che i clienti delle utility devono affrontare: mantenere il personale e le competenze della rete esistente e acquisire le nuove competenze tecnologiche richieste dalla rete in evoluzione. Dati i vincoli di un bacino di risorse limitato, l’utilizzo dell’IA e dell’automazione può ottimizzare la gestione delle risorse e fornire un supporto fondamentale per le iniziative di reclutamento, formazione e riqualificazione nel momento in cui il panorama del settore è in fase di transizione.

Conclusione

In un settore fortemente regolamentato, con chiare responsabilità nel garantire la continuità dell’energia e nel soddisfare la domanda, non sorprende che l’adozione dell’IA sia stata finora cauta. Tuttavia, con la previsione di un utilizzo globale dell’IA nel settore energetico che raggiungerà i 7,78 miliardi di dollari entro il 2024, le utility devono riconoscere e cogliere questa opportunità. Sebbene la cautela sia saggia, è fondamentale che le utility si informino su come l’IA possa essere vantaggiosa e sulle misure necessarie per una sua gestione efficace.

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