Av Jens Albom, Nordic Industry Lead, Utility
Tekniktåget inom energibranschen rullar på. Även om vi ännu inte vet exakt vart tåget är på väg råder det ingen tvekan om att vi kommer att stanna till vid den station som kallas artificiell intelligens. Många har redan börjat utforska tekniken i större skala, men vi befinner oss fortfarande i ett mycket tidigt skede.
I den här artikeln, som är den andra i vår serie om framtidens energiteknik, tittar vi på förutsättningar, framgångskriterier och möjligheter med att använda artificiell intelligens inom energisektorn.
Artificiell intelligens, verkliga data
”Alla” kan använda AI. Men väldigt få, om ens någon, har förutsättningarna på plats för att utnyttja dess fulla potential. För man får aldrig bättre prognoser, förslag eller svar från AI än kvaliteten på de data man själv stoppar in. Och det finns mycket att vinna på databehandlingen.
Energisektorn är en bransch med små marginaler. Om du vill vara attraktiv måste dina prismodeller också vara attraktiva, och det handlar mycket om kvantitet. Stora datamängder och små marginaler innebär att även det minsta prognosfel kan få stora konsekvenser. Vi tror att den största potentialen för AI inom energibranschen handlar just om förutsägbarhet. Det är här som datahantering, datadisciplin och datastruktur är av största vikt.
Förutsättningarna för bra och korrekt användning av artificiell intelligens handlar alltså i stor utsträckning om ditt dataunderlag. ”Shit in, shit out”, som man brukar säga. Att hoppa direkt på AI-tåget nu, utan att ha gjort ett grundligt förberedande arbete med att klassificera och kontrollera data, är sannolikt inte särskilt lönsamt på sikt.
Artificiell intelligens, verklig risk
Felaktig användning av artificiell intelligens kan inte bara leda till onödigt långsamma och felaktiga processer. Det innebär också en betydande risk. För vem äger egentligen dina data? Kan du leva med att andra använder dina data för sina egna beräkningar och prognoser?
Det handlar om att ta kontroll över sina egna data och klassificera dem på rätt sätt. De allra flesta AI-modeller använder de data du matar dem med för att lära sig, och du bör vara mycket medveten om vad du vill att de ska lära sig av och vad inte. Affärskritiska data ska naturligtvis hållas hemliga.
Om du har räknat ut den optimala produktionsmixen för att tillgodose en viss marknads energibehov vore det olyckligt om formeln magiskt presenterades i din konkurrents AI-genererade prognoser. Här kan Microsofts egen AI-modell Copilot vara ett användbart verktyg. Den använder inte data för att förbättra sin egen modell, utan bara för att ge dig prognoser.
Artificiell intelligens, riktiga människor
”AI kommer inte att konkurrera ut dig, men de som använder AI kommer att göra det” har blivit en ganska välkänd fras. Vi tror definitivt att det ligger något i det. Som med all affärsutveckling kräver artificiell intelligens att din organisation är mogen för förändringarna. Vi brukar kalla det att vara ”AI ready”.
Därför handlar användningen av AI inte bara om att göra bra data tillgängliga samt att systematisera och klassificera dem. Det är lika viktigt att skapa en miljö där användningen av AI kan blomstra, och många är redan på god väg. Folk som är tidigt ute inom andra teknikområden har sannolikt redan goda förutsättningar att implementera AI som en del av sin vardag.
Hur väl rustad är din organisation? Kom ihåg att AI är avancerad teknik. För att kunna ha hopp om att bli en AI-driven organisation måste du först och främst se till att ni är datadrivna.
Artificiell intelligens, verklig energi
För dem som har byggt upp en teknisk och kulturell grund som är redo för att börja använda AI i stor skala är möjligheterna enorma. Tänk bara på hur många vindkraftverk som står stilla för att ägarna är osäkra på om det skulle löna sig att bygga en batteripark för att lagra energin. Med bra data och bra människor kan artificiell intelligens ge dig prognoser på ett ögonblick.
Och hur är det med förbrukningen? Idag mäter vi varje kvart. Varför inte varje minut? Eller i realtid? Nästa minut? Med AI ombord är du i en mycket bättre position att balansera energiförsörjningen och distribuera exakt den energi som behövs för optimal prestanda. Det bidrar till effektivitet och lönsamhet, och inte minst en snabbare övergång till en fossilfri framtid eftersom du kan balansera kraften mycket bättre.
När är elen billigast? Ska du producera, lagra, spara eller använda? De prognoser vi har i dag är för all del bra. Men de utnyttjar bara en bråkdel av dataunderlaget du faktiskt har. Producenter, distributörer och konsumenter har alla mycket att vinna på att använda rätt energi till rätt pris och vid rätt tidpunkt.
I grund och botten handlar AI för energibranschen om var de lönsamma investeringarna sannolikt ligger. Vår uppmaning är därför väldigt enkel: Sitt inte stilla i båten medan dina konkurrenter AI-kalkylerar ut dig från marknaden.
Denna artikel är den andra i en serie om framtidens energiteknik. I nästa artikel kommer vi att titta på säkerhetsaspekten inom sektorn, både digitalt och fysiskt.
Artikel 1 - Framtidens energiteknik: Tåget går
