Im Jahr 2023 zögerten viele Energieunternehmen, künstliche Intelligenz (AI) einzuführen, da sie sich über deren Fähigkeiten unsicher waren. Im Jahr 2024 wandelte sich dieses Zögern in vorsichtige Zurückhaltung, da die meisten das enorme Potenzial von AI erkannt haben. Aufgrund von Bedenken hinsichtlich der Einhaltung von Vorschriften, der Datensicherheit, der Komplexität und der ungewissen Kapitalrendite ist es jedoch leichter vorstellbar, dass AI Komplikationen verursacht, anstatt Werte freizusetzen. Die Energiebranche befindet sich im Wandel, getrieben durch die dringende Notwendigkeit von Nachhaltigkeit, Effizienz und Widerstandsfähigkeit. An der Spitze dieser Revolution steht künstliche Intelligenz (AI). AI ist ein leistungsstarkes Werkzeug mit dem Potenzial, die Art und Weise, wie Energie erzeugt, verteilt und verbraucht wird, grundlegend zu verändern. Von der Optimierung des Netzmanagements über die vorausschauende Instandhaltung bis hin zur Verbesserung der Kundenbindung bietet AI vielfältige Möglichkeiten, Innovation und operative Exzellenz voranzutreiben.
In diesem Beitrag werden wir untersuchen, wie AI den Wert in der Energiebranche steigern kann und wie Ihr Unternehmen die ersten Schritte unternehmen kann, um diesen Wert schnell und sicher zu realisieren.
AI-Anwendungsfälle in der Energiebranche
Steigerung der täglichen Effizienz
AI kann Ihr Team effizienter machen, indem sie Routineaufgaben automatisiert und Erkenntnisse liefert, um Besprechungen zu optimieren. AI-Tools können beispielsweise Besprechungen transkribieren, wichtige Punkte zusammenfassen und Maßnahmen vorschlagen, wodurch Zeit für strategische Aktivitäten gewonnen wird. Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und maschinelles Lernen (ML) können diese Prozesse automatisieren und Sitzungsdaten auf Verbesserungsmöglichkeiten analysieren.
Senkung der Kosten für die Kundenbetreuung in einem stark regulierten Umfeld
AI kann die regulatorischen Komplexitäten der Energiebranche bewältigen, indem sie Compliance-Prüfungen automatisiert und Kundenservice-Prozesse optimiert, die Einhaltung von Vorschriften sicherstellt und das Risiko von Kosten aufgrund von Nichteinhaltung reduziert.
Verkürzung der Time-to-Revenue für komplexe Energielösungen
AI kann die komplexen und zeitaufwändigen Ertragsmodelle des Energiesektors optimieren. In der Öl- und Gasindustrie kann AI beispielsweise den Prozess der Bohranwendung beschleunigen, indem sie die bisher manuelle Dateneingabe automatisiert und so Fehler und Nacharbeiten reduziert. Versorgungsunternehmen kann AI intelligente CPQ-Szenarien (Configure/Price/Quote) empfehlen, die auf dem Kaufverhalten der Kunden basieren.
Verbesserung der Betriebsplanung
Künstliche Intelligenz (AI) kann Angebots- und Nachfrageszenarien modellieren und vorhersagen, wodurch führende Energieunternehmen fundierte Entscheidungen über die Ressourcenzuweisung, Produktionspläne und das Bestandsmanagement treffen können. Diese Lösungen sind besonders nützlich für die Optimierung von Außendienstteams, wenn die effiziente Nutzung von Ressourcen und die Kostenoptimierung im Vordergrund stehen.
Crederas Ansatz für den Einstieg
Der Weg zur Einführung von künstlicher Intelligenz (AI) wird oft durch interne Herausforderungen und die Unsicherheit, wie man sicher beginnt, verlangsamt. Die richtigen Anwendungsfälle und ein durchdachter Ansatz können jedoch diese Hürden überwinden. Stellen Sie sich die Beziehung Ihres Unternehmens zur AI wie eine persönliche Beziehung vor: Vertrauen und Zuversicht werden schrittweise durch gezielte Investitionen von Zeit und Ressourcen aufgebaut.
Wir bei Credera unterstützen unsere Kunden dabei, AI durch schnelle, schrittweise Projekte zu nutzen. Dieser Ansatz ermöglicht es ihnen, zu testen und zu lernen, während sie gleichzeitig Risiken minimieren. Zu den Hauptvorteilen dieses Ansatzes gehören:
Praktische Erfahrung sammeln:
Beginnen Sie mit kleinen Projekten, um sich mit AI-Tools und -Techniken vertraut zu machen.
Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit ausräumen:
Stellen Sie sicher, dass Ihre AI-Initiativen den Datenschutzbestimmungen und bewährten Verfahren entsprechen.
Wertschöpfung demonstrieren:
Zeigen Sie schnelle Erfolge, um Schwung und Unterstützung für weitere AI-Investitionen zu schaffen.
Crederas empfohlener Prozess: Skalierung des AI-Rahmens
Ein strukturierter, iterativer Prozess ist entscheidend für die sichere Einführung von AI, die Risikominderung und die kontinuierliche Verbesserung Ihrer AI-Initiativen. Crederas AI-Skalierungsrahmen stellt sicher, dass Ihre AI-Lösungen effektiv sind und mit Ihren Geschäftszielen übereinstimmen. Dieser Ansatz ermöglicht es Ihnen, die notwendigen Fähigkeiten und Leitplanken aufzubauen, sodass Sie bereits während des Lernprozesses geschäftlichen Mehrwert erzielen können.
Eine Sandbox, also eine abgeschlossene virtuelle Umgebung, bietet eine sichere Möglichkeit, zu testen und zu lernen, ohne Live-Netzwerke oder -Systeme zu beeinträchtigen. Durch die Nutzung einer Sandbox und eines iterativen Prozesses können Sie kleine Projekte sicher starten, das Feedback aus jedem Zyklus einfließen lassen und die Anforderungen kontinuierlich weiterentwickeln und verbessern.
Hier ist ein Überblick über den von uns empfohlenen Prozess:
1. Stellen Sie ein agiles, funktionsübergreifendes Team zusammen
Die Grundlage jeder erfolgreichen AI-Initiative ist ein starkes Team, das in der Lage ist, AI-Lösungen zu entwickeln und umzusetzen. Durch die Nutzung des vielfältigen Fachwissens der Teammitglieder können Energieunternehmen die Leistungsfähigkeit der AI nutzen, um Innovationen voranzutreiben und branchenspezifische Herausforderungen zu bewältigen.
2. Geschäftsprozesse evaluieren
Bevor Sie sich in die AI-Implementierung stürzen, ist es wichtig, Ihre bestehenden Geschäftsprozesse gründlich zu evaluieren, um Ineffizienzen, Engpässe und andere Bereiche zu identifizieren, in denen AI den größten Mehrwert schaffen kann.
Prozessabbildung:
Dokumentieren Sie die aktuellen Arbeitsabläufe, um jeden Schritt zu verstehen und verbesserungswürdige Bereiche zu identifizieren.
Befragungen von Interessengruppen:
Sprechen Sie mit Mitarbeitern und Interessengruppen, um Einblicke und Problembereiche zu sammeln.
Datenbewertung:
Bewerten Sie die Qualität und Verfügbarkeit der für AI-Anwendungen erforderlichen Daten.
3. Priorisierung von Anwendungsfällen mit geringem Risiko und hohem Nutzen
In der Energiebranche ist das Risikomanagement entscheidend, um einen sicheren und zuverlässigen Betrieb zu gewährleisten. Nicht alle AI-Projekte sind gleich. Der Einsatz von AI zur Vorhersage von Geräteausfällen ist beispielsweise eine risikoarme Anwendung, die dazu beitragen kann, kostspielige Ausfallzeiten und Unfälle zu vermeiden. Im Gegensatz dazu birgt der Einsatz von AI für den automatisierten Handel auf Energiemärkten ein höheres Risiko aufgrund des Potenzials für finanzielle Verluste, regulatorische Herausforderungen und Marktvolatilität.
Auswirkungsanalyse:
Bewertung der potenziellen Auswirkungen jedes Anwendungsfalls auf die Geschäftsziele.
Machbarkeitsstudie:
Bewertung der technischen Machbarkeit, einschließlich Datenverfügbarkeit und Ressourcenanforderungen.
Risikobewertung:
Identifizierung potenzieller Risiken und Entwicklung von Strategien zur Risikominderung.
4. Durchführung einer Build-vs-Buy-Analyse
Um zu entscheiden, ob das Pilotprojekt intern entwickelt oder eine vorgefertigte Lösung erworben werden soll, müssen Sie die Fähigkeiten und Verfügbarkeit Ihrer Teammitglieder berücksichtigen. Dabei sollten Sie die Vorteile einer maßgeschneiderten Lösung gegen die Effizienz und Kosteneffektivität von Standardlösungen abwägen.
5. Einsatz für die erste Nutzung durch die Interessengruppen
Diese Phase ist im Wesentlichen ein Pilotprojekt, das darauf abzielt, erstes Feedback zu sammeln und den Mehrwert zu demonstrieren.
Pilotimplementierung:
Einführung der AI-Lösung in einer kontrollierten Umgebung mit einer begrenzten Benutzerbasis.
Schulung und Unterstützung:
Bereitstellung von Schulungen und Unterstützung für die Interessengruppen, um eine erfolgreiche Einführung sicherzustellen.
Feedback-Erfassung:
Sammeln Sie Feedback von Benutzern, um Probleme und verbesserungswürdige Bereiche zu identifizieren.
6. Analyse der Ergebnisse
Nach der ersten Bereitstellung sollten die Ergebnisse sorgfältig analysiert werden, um die Auswirkungen der AI-Lösung zu verstehen.
Leistungskennzahlen:
Messen Sie die wichtigsten Leistungsindikatoren (KPIs), um die Wirksamkeit der AI-Lösung zu bewerten.
Datenanalyse:
Verwenden Sie Datenanalysen, um Muster, Trends und Bereiche für weitere Optimierungen zu identifizieren.
7. Erkenntnisse anwenden
Wenden Sie die Erkenntnisse aus der Analyse an, um die AI-Lösung zu verfeinern und zu verbessern.
Iterative Verbesserungen:
Nehmen Sie auf der Grundlage von Feedback und Leistungskennzahlen die erforderlichen Anpassungen am AI-Modell, den Algorithmen oder den Prozessen vor.
Dokumentation:
Dokumentieren Sie die Änderungen und die Gründe dafür, um den iterativen Prozess nachvollziehbar zu machen.
8. Erweitern Sie den Nutzerkreis
Erweitern Sie mit der verfeinerten AI-Lösung den Nutzerkreis, um ihre Wirksamkeit und Skalierbarkeit weiter zu validieren.
Schrittweise Einführung:
Führen Sie die AI-Lösung schrittweise bei weiteren Nutzern und Abteilungen ein.
Fortlaufende Unterstützung:
Bieten Sie neuen Benutzern weiterhin Unterstützung und Schulungen an, um eine reibungslose Einführung zu gewährleisten.
Feedback-Schleife:
Pflegen Sie eine fortlaufende Feedback-Schleife, um Erkenntnisse aus der erweiterten Benutzerbasis zu gewinnen.
9. Ergebnisse analysieren und Erkenntnisse anwenden
Wiederholen Sie den Analyseprozess, um die Auswirkungen der AI-Lösung auf die breitere Benutzerbasis zu bewerten und die neuen Erkenntnisse zu berücksichtigen, um die AI-Lösung weiter zu verfeinern und eine breitere Bereitstellung vorzubereiten.
10. Starten Sie einen zweiten Anwendungsfall
Nach dem Erfolg des ersten Anwendungsfalls starten Sie den zweiten Anwendungsfall und wiederholen den Prozess.
Fazit
Bei Credera kennen wir die Herausforderungen und Chancen, die mit der Einführung von künstlicher Intelligenz (AI) in der Energiebranche verbunden sind. Unsere Spezialisten haben wiederholbare, umsetzbare Pläne entwickelt, die Ihnen helfen können, die Leistungsfähigkeit von AI schnell zu nutzen, um Effizienz und Wachstum zu fördern.
Ganz gleich, ob Sie gerade erst mit AI beginnen oder Ihre Initiativen skalieren möchten, wir können Ihnen das Fachwissen und die Unterstützung bieten, die Sie für Ihren Erfolg benötigen. Vereinbaren Sie ein Gespräch mit unseren AI-Spezialisten, um Ihre AI-Reise sicher zu gestalten und das volle Potenzial von AI in Ihrem Unternehmen auszuschöpfen.
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