La inteligencia artificial (IA) ha pasado rápidamente de los márgenes a la corriente principal en las empresas de servicios eléctricos. Un proveedor de sala de control promueve conocimientos basados en inteligencia artificial, una plataforma de activos garantiza inteligencia predictiva y la mayoría de las principales empresas de servicios públicos están trabajando en al menos un piloto o prueba de concepto. Más del 80% de las empresas de servicios públicos de América del Norte han informado de esto. usando IA de alguna forma
Amplia aceptación, pero no se obtienen resultados duraderos. Los primeros proyectos piloto se estancaron, el impulso disminuyó y el retorno de la inversión sigue siendo difícil de demostrar dentro del marco financiero y de confiabilidad del que son responsables las empresas de servicios públicos.
opinión
en un entorno controlado definido por la confiabilidad de la seguridad y la disciplina de financiación de la IA falla cuando se trata como un proyecto paralelo. Más bien, se gestiona con el mismo rigor que las operaciones del día a día.
Riesgos ocultos de la mentalidad del piloto.
Los paradigmas piloto plantean riesgos reales en un entorno de servicios públicos regulados. La confiabilidad y la disciplina de capital son más importantes que la velocidad. Y las iniciativas que no estén diseñadas para escalar rápidamente perderán credibilidad. Los pilotos que se demoran sin un camino claro hacia el despliegue operativo pueden hacer más que progresar. Crean dudas entre los líderes. Agencias reguladoras y equipo de primera línea
Varios modos de falla aparecen repetidamente:
- La IA se puede separar de los casos de planificación de capital y tarifas. Cuando se financia una iniciativa, se trata de una innovación discrecional y no de un plan de inversión aprobado. Lucharán por sobrevivir a los ciclos presupuestarios y al escrutinio regulatorio.
- La propiedad operativa no está clara. La IA a menudo forma parte de los equipos de TI o de innovación sin responsabilidad directa con los líderes responsables de la confiabilidad y el rendimiento. Como resultado, las iniciativas están desconectadas de los resultados donde se mide la utilidad.
- La actividad se confunde con el impacto. El progreso se mide por los modelos creados. Conjunto de datos encuestados o un piloto que se lanzó. En cambio, se basa en mejoras mensurables en SAIDI, SAIFI o eficiencia operativa y de mantenimiento.
Estos modelos están en conflicto directo con los acuerdos regulatorios en los que operan las empresas de servicios públicos. Las empresas de servicios públicos se ganan la confianza y recuperan sus inversiones demostrando la debida diligencia. Desempeño disciplinado y mensurable Cuando la IA se ve como un experimento en lugar de una capacidad operativa, queda fuera del marco en el que las empresas de servicios públicos deben confiar para justificar su inversión y demostrar valor.
Del piloto a la capacidad operativa
Tratar la IA como una capacidad operativa significa alejarse de la experimentación abierta y acercarse a la ejecución disciplinada. Las capacidades operativas sostenibles se planifican y financian mediante ciclos regulares. Se controla con propiedad y auditoría claras. y está directamente integrado en procedimientos operativos confiables.
Las diferencias aparecen rápidamente en la práctica. en el manejo de la vegetación Los pilotos pueden analizar imágenes para microciclos y generar información fuera del proceso de manejo del trabajo. Las capacidades operativas priorizan los riesgos en todo el sistema. Dirija la entrada a los ciclos de compensación y la programación de la tripulación y cree resultados que puedan evitarse en el caso de En respuesta a un corte de energía, los pilotos pueden predecir los tiempos de restauración durante las tormentas. Las capacidades sostenibles integran esos pronósticos con la entrega, la comunicación y los informes posteriores al evento. Determinar patrones de toma de decisiones antes, durante y después de los eventos.
¿Qué es la transformación de la IA en las operaciones?
Cuando se utilice IA, será más fácil de proteger y de gestionar. La inversión se ajusta a los procesos de planificación y gobernanza existentes. Esto brinda a los líderes una base clara para las discusiones regulatorias. La IA ya no está fuera de la mesa. Opera dentro de la misma estructura que utilizan las empresas de servicios públicos para gestionar el gasto y el desempeño.
El comportamiento cotidiano también ha cambiado. Los equipos dejan de discutir sobre el valor potencial y se centran en la ejecución. Hay una verificación de desempeño. La brecha ha sido arreglada. y las capacidades no cumplidas son reparadas o obsoletas. Esta presión revela debilidades que los pilotos a menudo ocultan. La calidad de los datos mejora porque los datos inexactos se presentan como un riesgo operativo. Supervisión más estricta a medida que las responsabilidades se vuelven más claras. La preparación de la fuerza laboral avanza porque se espera que los operadores, supervisores y planificadores utilicen estas herramientas para tomar decisiones reales. No es un complemento.
Este enfoque reduce el riesgo en lugar de aumentarlo. La IA industrial es más predecible. Más fácil de controlar e intervenir más fácilmente cuando las condiciones cambian. Los controles son claros. Hay supervisión. y la autoridad para tomar decisiones sigue siendo coherente con la responsabilidad autoritaria.
Lo más importante es que el criterio es coherente. La IA se evalúa por su impacto en la confiabilidad y la asequibilidad. A la hora de gestionar infraestructura fortalecerá la disciplina en servicio y costos. Más bien, compiten por la atención como innovaciones independientes.
Decisiones de gestión que determinan los resultados de la IA
Los programas de IA se congelan o escalan en función de un pequeño conjunto de señales ejecutivas. Que aparecen temprana y periódicamente:
- ¿Aparecerá la IA en la planificación de capital? Cuando se habla de IA junto con el fortalecimiento de la red, la modernización del sistema y las inversiones en IA, la confianza tendrá poder de permanencia. Cuando está fuera de la conversación, ésta sigue siendo discrecional y fácilmente pospuesta.
- Lo que los líderes piden en las revisiones Ejecutivos que presionan la medición basada en resultados Confianza Impacto Reducción de riesgos y eficiencia de costos Obligan a los equipos a ir más allá de la experimentación Cuando las actualizaciones se centran en eventos futuros o posibles Se reducirá la responsabilidad.
- Cómo utilizar la buena gobernanza Utilidades que definen criterios de aprobación punto de firma humana Y la autoridad para intervenir antes de que el despliegue se mueva más rápidamente durante inspecciones, eventos y tormentas donde la gobernanza es reactiva. La incertidumbre llega en el momento equivocado.
Estas señales moldean el comportamiento antes de que surjan políticas o planes oficiales. Las empresas de servicios públicos que escalan la IA lo hacen porque los líderes dejan claras las expectativas a través de las decisiones que priorizan y las métricas que monitorean.
Elegir por dónde empezar
El valor no proviene de lanzar más iniciativas de IA, sino de elegir un pequeño número de decisiones operativas en las que la IA pueda cambiar significativamente los resultados y comprometerse con ellas.
Los puntos de entrada más productivos se encuentran cerca del núcleo del desempeño de las empresas de servicios públicos. Los flujos de trabajo de gran volumen vinculados a la confiabilidad, el riesgo o los costos operativos brindan retroalimentación orgánica y evidencia clara de valor. Estos esfuerzos obligan a una alineación temprana de los datos, la gobernanza y las operaciones. Revela lagunas más importantes que simplemente lagunas inconvenientes.
La orientación estructurada ayuda a los líderes a tomar estas decisiones de forma deliberada. Reduce el riesgo de perseguir casos de uso bien intencionados pero de bajo impacto. y evitar que los fondos se distribuyan excesivamente entre iniciativas desconectadas.
Prueba previa al liderazgo
La IA se encuentra ahora en los puntos de decisión para las empresas eléctricas. La tecnología realmente existe. Los pilotos son comunes. Y las expectativas están aumentando. Lo que sigue sin resolver es la fuerza de la IA en las responsabilidades operativas que ya tienen las empresas de servicios públicos.
La utilidad para avanzar se logra a través de una familiaridad disciplinada con nuevas capacidades. Ellos deciden hacia dónde debe ir la IA. Se espera que los resultados sean influyentes. ¿Y cómo se controlarán los resultados a lo largo del tiempo? Esta claridad reduce la ambigüedad del equipo y facilita la gestión de los intercambios. También traza una línea clara entre los esfuerzos que merecen una inversión continua y los que no.
La IA ha tomado el control con impactos mensurables en la confiabilidad, el riesgo y el costo. Las empresas de servicios públicos exitosas han adoptado la IA como parte de sus operaciones de red. con resultados que fortalecen la asequibilidad y la confianza pública a lo largo del tiempo.
—travis jones Conviértase en el director de operaciones y líder de transformación de la IA de Lógica 20/20y autor Guía de IA para líderes de servicios públicos: la gestión de riesgos aumenta la credibilidad.
