Peluang Baru Bagi AI di Bidang Energi dan Material – AI generatif dapat menciptakan nilai dari bentuk AI dan analitik lainnya – dan industri energi dan material memiliki posisi unik untuk mendapatkan manfaat dari kemajuan ini.
Peluang Baru Bagi AI di Bidang Energi dan Material
energiasolaraldia – Berita utama harian tanpa komentar tentang kecerdasan buatan generatif (gen ai) – garis depan terbaru dalam kecerdasan buatan. Sepertinya setiap orang dalam Silicon Valley, pemodal ventura, atau penggemar teknologi kasual membicarakan tentang ChatGPT atau Bard, di antara lusinan sistem lainnya, dan potensi alat-alat ini untuk membuka peluang di luar imajinasi.
Bagaimana para manajer harus memperhatikan dengan cermat promosi sensasional? Ini bukan pertama kalinya teknisi menunda hal terbaik. Haruskah gen AI dianggap hanya sekedar iseng saja, atau haruskah para manajer menggunakan alat obat mujarab terbaru untuk memecahkan masalah teknis?
Jawabannya mungkin tidak. Penelitian kami menunjukkan bahwa organisasi yang mengandalkan inovasi, analisis data, dan otomatisasi proses akan mendapatkan manfaat paling besar dari gen AI. Di sektor pertanian, kimia, energi, dan material, banyak perusahaan kini beralih dari penggunaan sederhana dan mengadopsi pendekatan yang semakin inovatif untuk menerapkan gen AI, dengan perkiraan nilai tambah sebesar $390-550 miliar selama bertahun-tahun.
Baca juga : Teknologi Inovatif di Sektor Energi Berkelanjutan
Menggunakan Kekuatan Gen AI
Potensi Gen AI untuk mempercepat pertumbuhan dan mengurangi biaya tidak dapat diabaikan. Hal ini terutama terjadi pada sektor energi dan material, yang sangat bergantung pada data dan analisis untuk inovasi dan mencakup sektor-sektor yang dibangun berdasarkan proses yang semakin beragam dan kompleks. Sederhananya, gen AI menambahkan kecerdasan pada semua data, yang kemudian dapat digunakan untuk mengambil keputusan – mengurangi proses yang berpotensi memakan waktu lama menjadi satu pertanyaan – dan memberdayakan karyawan untuk memperoleh pengetahuan atau keterampilan yang sebelumnya tidak diketahui.
Mengingat hal ini, daftar kasus penggunaan potensial yang menarik dan tidak sepele yang terus bertambah merupakan alasan yang baik bagi para manajer di bidang pertambangan, minyak dan gas, bahan kimia, pertanian, listrik, dan material untuk secara serius mempertimbangkan AI (lihat sidebar Apa yang dimaksud dengan AI reproduksi? ). kecerdasan dan mengapa kegembiraan? “).
Namun, janji ini hanya akan terwujud jika ada visi yang jelas untuk memanfaatkan kekuatan gen AI – dan memahami cara mengurangi kebisingan bisa jadi sulit. Pelaku industri perlu melihat lebih dalam bagaimana caranya gen AI cocok dengan strategi digital mereka saat ini. Hal ini mencakup apakah organisasi memiliki kemampuan digital untuk mengaktifkan teknologi ini, menerapkan aset ketika tersedia, atau merencanakan sesuatu yang benar-benar baru dan sangat ambisius. Manajer juga harus memahami risiko yang timbul dari gen AI dan cara mengelolanya dengan cara yang menjamin perlindungan organisasi.
Membangun kemampuan ini sejak dini dan mengamankan pijakan dalam AI sekarang dapat memberikan peluang yang baik bagi perusahaan untuk menerapkannya. model yang lebih maju di masa depan; Model bahasa besar (LLM) diperkirakan akan tumbuh secara eksponensial dalam ukuran dan kekuatannya dalam dua hingga tiga tahun ke depan. Faktanya, model-model di atas telah menunjukkan peningkatan yang signifikan dibandingkan dengan model-model pada bulan-bulan pertama tahun 2023, sehingga memperluas jangkauan kasus penggunaan yang layak secara teknis. Seperti analisis tradisional dan teknologi digital yang mendahuluinya, organisasi kemungkinan besar tidak akan melihat gen AI sebagai tujuan, namun sebagai alat baru yang ampuh untuk memaksimalkan potensi organisasi.
Baca juga : Mainan Pintar yang Beresiko Bagi Anak
Industri energi dan material adalah industri yang unik. diposisikan untuk menerimanya keunggulan kecerdasan buatan generasi mendatang
Industri kelas berat yang sedang berkembang mulai mengandalkan data dan analisis untuk mencapai tingkat efisiensi berikutnya. Sektor minyak dan gas, pertanian, energi, kimia dan material, serta pertambangan memiliki posisi unik untuk memanfaatkan kekuatan gen AI untuk mentransformasi bagian-bagian bisnis, baik administratif maupun lintas fungsi, serta operasi intinya. dan operasi.
Ketergantungan pada analisis ini melibatkan data dalam jumlah besar. In fact, nearly every modern plant, mine, or farm has years of data in sensor historians, as well as databases for failure modes and effects analysis, engineering reports, work orders, and maintenance logs detailing daily operations. Resource exploration and extraction comes with terabytes of electromagnetic and seismic measurements. And OEM manuals and troubleshooting guides fill dusty shelves in storage rooms.
Sebaliknya, moonshot kasus penggunaan lebih inovatif dan karenanya memerlukan lebih banyak penyesuaian – terkadang bahkan LLM terlatih dari awal hingga akhir. Meskipun kasus penggunaan bulan dapat memberikan nilai lebih secara signifikan, kasus tersebut juga memerlukan investasi awal yang signifikan dalam fitur dan infrastruktur. Oleh karena itu, penerapan gen AI pada kasus penggunaan ini dapat bervariasi bergantung pada nuansa spesifik setiap subsektor dan setiap bagian rantai nilai.
Bagaimana para pemimpin industri harus memikirkan prioritas dan penerapan AI generasi berikutnya
Tantangan di tahun-tahun mendatang adalah menerapkan kasus penggunaan yang memberikan nilai signifikan bagi organisasi. Dalam hal ini, kesulitan umum bagi perusahaan yang mengadopsi teknologi baru adalah meluncurkan beberapa proyek percontohan di beberapa area organisasi tanpa merencanakan strategi digital yang komprehensif. Sebaliknya, manajer harus fokus pada mencurahkan waktu dan sumber daya yang diperlukan untuk menggunakan kasus-kasus yang efektif dan layak. Kontribusi ini kemungkinan besar akan memberikan hasil nyata, meningkatkan adopsi, dan meningkatkan dukungan pemangku kepentingan.
Perusahaan harus mempertimbangkan apakah gen AI adalah pilihan yang tepat untuk suatu masalah tertentu. Meskipun model AI menawarkan keunggulan baru dalam banyak fungsi dan dorongan yang jelas terhadap status quo, masalah yang dapat dipecahkan oleh model tersebut tidak selalu tidak dapat dipecahkan sebelumnya, dan solusi “AI tradisional” (seperti peramalan yang lebih sederhana, pemodelan sistem, atau aplikasi pengoptimalan) tidak dapat dipecahkan. seringkali lebih dari sekadar relevan – dan mungkin bahkan lebih relevan di masa depan. Tabel ini masih mempunyai implikasi bagi banyak industri yang dapat lebih mudah ditangkap dalam kasus penggunaan pengoptimalan proses secara umum, seperti sebelum gen AI menjadi pilihan yang tepat.