为人工智能和机器学习做准备：缩小公用事业技能差距

快速阅读: 《Power Engineering International》消息，为了应对不断增长的能源需求，公用事业行业正转向数字化转型，利用人工智能和机器学习等技术。然而，这带来了劳动力技能缺口、数据问题和成本挑战等问题。马里娜·多诺万提出了解决方案，包括提升技能、建立合作伙伴关系和定制本地化策略。通过克服这些障碍，公用事业行业可以实现更高的效率和运营改进。

为了满足当前和未来的能源需求，公用事业行业正在拥抱数字化转型，利用人工智能和机器学习等先进工具。这对负责维护和升级关键基础设施的员工造成了更大的压力。马里娜·多诺万，伊特龙（Itron）全球营销和公共事务副总裁，在当今快节奏的世界中，根据美国能源信息署的数据，能源需求持续增长，并预计到2050年将增加近50%。能源需求来自多个方面，主要驱动因素包括新建数据中心的增长、建筑项目和可持续发展计划。

调查显示：劳动力需要做好准备

尽管数字化转型在当今快速发展的社会中是必不可少且不可避免的，但也面临着独特的成长阵痛和挑战。对超过600名电力和天然气公用事业高管的调查显示，四分之一的人认为劳动力技能差距和准备不足是有效利用人工智能和机器学习等工具的主要挑战。其他障碍包括由于监管要求和对未验证技术的担忧而采取谨慎态度（39%），数据挑战源于过时的遗留系统，这些系统影响了质量和可扩展性（40%），以及财务约束，有41%的受访者指出实施、维护和升级的成本很高。最紧迫的挑战，被43%的人提及，是缺乏专业知识，强调了迫切需要进行劳动力发展以支持人工智能和机器学习的集成和现代公用事业运营。

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为了更高的效率和降低成本

现代化工程实践

FIA发现，融合劳动力需要显著增长支持人工智能和机器学习采用

尽管专业知识不足、数据质量问题和成本上升带来独特挑战，但这些问题是可以克服的。通过解决这些障碍，公用事业可以解锁利益并提高运营效率、系统可靠性、消费者参与度、需求管理和盈利能力。要实现这些利益，公用事业管理层需要优先考虑劳动力准备和技术采用，采取措施包括：

– 提升现有劳动力技能：通过强调持续培训和教育来填补专业知识的空白，使现有公用事业人员能够提升现有技能并掌握新的高级技能。
– 建立战略伙伴关系：通过与值得信赖的技术提供商建立合作伙伴关系，公用事业可以解决关键挑战并加速人工智能和机器学习的采用。这些合作伙伴关系对于帮助公用事业高效地实施人工智能和机器学习解决方案至关重要。
– 跨行业合作：与行业协会和教育机构的合作也可以帮助公用事业解决专业知识缺口。例如，能源劳动力发展中心旨在招募和培训工人以应对数字化的未来。基于社区的合作伙伴关系和项目将继续成为装备未来几代人具备能源和科技职业生涯所需技能的基石。
– 定制本地化解决方案：公用事业面临的最大挑战之一是各个地区存在不同的障碍。但这也为公用事业运营商和劳动力提供了机会，可以根据当前的操作能力和适应现有基础设施的需求来定制策略。

人工智能和机器学习采用带来的越来越多的有益影响

通过这些挑战和解决方案，公用事业不仅能够获得一个能够管理传统和先进技术的熟练劳动力，还能实现从过时的传统方法向更现代、更高效的系统的转变。另一个随着成功采用和整合人工智能和机器学习而来的益处是它对当地经济的影响。通过专业化的途径，地方培训项目和学徒职位是充实和更新当地人才库的有效方式。

虽然技术无法复制多年工作经验积累的专业知识和经验，但它可以补充劳动力。人工智能、机器学习和其他先进技术应被视为增强人类能力的工具。这些技术作为倍增器，自动化诸如电网监控和数据处理等常规任务。通过去除耗时的任务，人工智能和机器学习使工作人员能够专注于更高价值的活动，如实时决策和基础设施优化。

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公用事业基础设施正处于一个关键时刻。一方面，能源需求不断增加；另一方面，数字化转型蓬勃发展。通过优先考虑劳动力技能提升，培养战略伙伴关系，并根据区域需求采用定制解决方案，公用事业将能够克服人工智能和机器学习采用的障碍。这样做，他们将有助于经济增长和新的职业机会。人工智能和机器学习技术的集成将继续为公用事业行业提供一个不仅改善当前运营和纠正低效的机会，而且解决明天的挑战。

关于作者：

马里娜·多诺万拥有超过25年的全球技术市场营销和公关经验，背景涉及数据安全、通信网络和移动领域。她于2018年1月加入伊特龙担任全球营销及公共事务副总裁。在加入伊特龙之前，她是Silver Spring Networks的市场副总裁。

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