Η τεχνητή νοημοσύνη αλλάζει το τοπίο και για τον σύγχρονο εργολήπτη ηλεκτρολόγο, ενισχύοντας την αποδοτικότητα, την ακρίβεια και την ασφάλεια· ταυτόχρονα όμως φέρνει και προκλήσεις που απαιτούν σωστό σχεδιασμό και υπεύθυνη υιοθέτηση.
Άρθρο του κ. Γιάννη Σολδάτου*
Σήμερα, δυόμισι περίπου χρόνια μετά την εμφάνιση του δημοφιλούς εργαλείου παραγωγικής τεχνητής νοημοσύνης (Generative AI) ChatGPT, βιώνουμε μια εποχή ταχύτατου ψηφιακού μετασχηματισμού των επιχειρήσεων με όχημα την τεχνητή νοημοσύνη (artificial intelligence [ΑΙ]).
Ο μετασχηματισμός αυτός επηρεάζει ήδη πολλούς τομείς της οικονομίας, με εντυπωσιακά αποτελέσματα ως προς τη βελτίωση της παραγωγικότητας των εργαζομένων και της ποιότητας των παραγόμενων αποτελεσμάτων. Σε σχέση με αμιγώς ψηφιακές εργασίες, υπάρχουν πλέον εμπεριστατωμένες μελέτες που αποδεικνύουν ότι τα εργαλεία GenAI μπορούν να βελτιώσουν την παραγωγικότητα της εργασίας έως και 40%, με παράλληλη βελτίωση και της ποιότητας της δουλειάς. Ο κλάδος των εργοληπτών ηλεκτρολόγων δεν αποτελεί εξαίρεση στον παραπάνω κανόνα ψηφιακού μετασχηματισμού με βάση την τεχνητή νοημοσύνη. Υπάρχουν πολλές ευκαιρίες που μπορούν να αξιοποιηθούν άμεσα από τον κλάδο. Οι ευκαιρίες αυτές αποδεικνύουν καθημερινά ότι η υιοθέτηση και χρήση της τεχνητής νοημοσύνης δεν αποτελεί πλέον μελλοντικό σενάριο για τον κλάδο των εργοληπτών ηλεκτρολόγων, αλλά μια παρούσα πραγματικότητα, που μπορεί να μετασχηματίσει ταχύτατα τις διαδικασίες, τα εργαλεία και τις απαιτήσεις του επαγγέλματος, τόσο στην Ευρώπη όσο και στη χώρα μας.
Σε γενικές γραμμές, η υιοθέτηση εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης από εργολήπτες ηλεκτρολόγους προσφέρει σημαντικά, απτά και άμεσα οφέλη σε επίπεδο αποδοτικότητας, ασφάλειας και καινοτομίας. Ταυτόχρονα όμως συνοδεύεται και από σημαντικές προκλήσεις που χαμηλώνουν τον πήχη των βραχυπρόθεσμων προσδοκιών, απαιτώντας παράλληλα κατάλληλο σχεδιασμό για την αποτελεσματική διαχείριση και αντιμετώπισή τους.
Οι ρεαλιστικές προσδοκίες
Οι προσδοκίες από την τεχνητή νοημοσύνη στον κλάδο των εργοληπτών ηλεκτρολόγων πρέπει να είναι συγκεκριμένες και βασισμένες σε πραγματικά δεδομένα. Σήμερα, η τεχνητή νοημοσύνη δεν βρίσκεται σε επίπεδο ωριμότητας που να καθιστά εφικτή την αντικατάσταση του επαγγελματία ηλεκτρολόγου στο πλαίσιο εκτέλεσης εργασιών.
Αντίθετα, οι εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης αποτελούν ένα πολύτιμο βοηθό του εργολήπτη, που μπορεί να ενισχύσει ουσιαστικά τις δυνατότητές του, αυτοματοποιώντας επαναλαμβανόμενες εργασίες και βελτιώνοντας την ακρίβεια και την ασφάλεια των ενεργειών του. Ρεαλιστικά οι εφαρμογές και τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να προσφέρουν στον εργολήπτη τα παρακάτω οφέλη:
- Αυτοματοποιημένη ανάλυση σχεδίων, υπολογισμών και εκτιμήσεων κόστους.
- Προγνωστική συντήρηση και έγκαιρη ανίχνευση βλαβών.
- Βελτιστοποίηση διαχείρισης έργων και πόρων.
- Ενίσχυση της ασφάλειας στο εργοτάξιο μέσω «έξυπνων» εργαλείων και συστημάτων παρακολούθησης διαδικασιών.
Παρά τα οφέλη αυτά, η τεχνολογία δεν είναι ακόμα σε στάδιο που να επιτρέπει την πλήρη αντικατάσταση της ανθρώπινης κρίσης και εμπειρίας, ιδιαίτερα σε έργα και εργασίες που είναι σύνθετες, απρόβλεπτες και πλημμελώς δομημένες.
Σε μεσοπρόθεσμο ορίζοντα, ενδέχεται η τεχνητή νοημοσύνη να μπορεί να εκτελεί πλήρως εργασίες που είναι καλά και πλήρως δομημένες, καθώς η τεχνολογία βρίσκεται σε φάση ταχείας ανάπτυξης. Σε κάθε περίπτωση όμως, κατά τα επόμενα χρόνια τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης θα είναι κυρίως υποβοηθητικά και όχι πλήρως αυτόνομα.
Αποτελεσματικές εφαρμογές AI
Στην πράξη, οι διαδικασίες που μπορούν να βελτιωθούν από τα διαθέσιμα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης είναι οι παρακάτω:
- Διοικητικές λειτουργίες & διαχείριση έργων: Υπάρχουν πλέον πακέτα και πλατφόρμες διαχείρισης έργων που αξιοποιούν τεχνητή νοημοσύνη για τη βελτιστοποίηση του προγραμματισμού και της κατανομής πόρων των έργων. Παράλληλα ενσωματώνουν χαρακτηριστικά «έξυπνης» παρακολούθησης προόδου εργασιών, μειώνοντας σημαντικά την πιθανότητα καθυστερήσεων και υπερβάσεων κόστους. Ακόμα, παρέχουν αυτοματοποιημένη διαχείριση εγγράφων, μισθοδοσίας και τιμολόγησης, λειτουργικότητες που μειώνουν τα σφάλματα και εξοικονομούν χρόνο.
- Λειτουργίες σχεδιασμού & εκτίμησης ηλεκτρολογικών και ενεργειακών λύσεων: Τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης είναι σε θέση να αυτοματοποιούν την ανάλυση σχεδίων και την εκτίμηση υλικών και κόστους. Ακόμα, επιταχύνουν τη δημιουργία εναλλακτικών σχεδιαστικών λύσεων, αυξάνοντας την ακρίβεια και μειώνοντας τα λάθη. Προς την κατεύθυνση αυτή, η παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη δημιουργεί και εφ’ όσον απαιτείται προσομοιώνει εναλλακτικά σενάρια σχεδιασμού βάσει των απαιτήσεων των έργων.
- Έξυπνη παρακολούθηση ενεργειακών εγκαταστάσεων: Υπάρχουν ακόμα συσκευές και εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης (π.χ. θερμικές κάμερες, αισθητήρες, drones) που ανιχνεύουν βλάβες, κινδύνους και αποκλίσεις σε πραγματικό χρόνο. Με τον τρόπο αυτό ενισχύουν την ασφάλεια των εγκαταστάσεων και των εργαζομένων, ενώ είναι και σε θέση να προλαμβάνουν ατυχήματα.
- Προβλεπτική συντήρηση (predictive maintenance): Η τεχνητή νοημοσύνη παρέχει σημαντικές ευκαιρίες για τη βελτιστοποίηση της αξιοποίησης και χρήσης πολύτιμων στοιχείων εξοπλισμού (assets). Ειδικότερα, υπάρχουν συστήματα που συλλέγουν από αισθητήρες δεδομένα για τον εξοπλισμό και τα επεξεργάζονται με αλγόριθμους τεχνητής νοημοσύνης. Οι αλγόριθμοι αυτοί προβλέπουν πιθανές βλάβες του εξοπλισμού, εκτιμούν το χρόνο ζωής (remaining useful life) του εξοπλισμού, και εκτιμούν την καλύτερη δυνατή χρονική στιγμή για τη συντήρηση ή επισκευή του. Με τον τρόπο αυτό τα συστήματα προβλεπτικής συντήρησης μειώνουν το χρόνο μη λειτουργίας του εξοπλισμού (downtime) και αυξάνουν τη συνολική αποτελεσματικότητά του (overall equipment efficiency).
- Υποστήριξη αποτελεσματικής επικοινωνίας και καταγραφής: Η τεχνητή νοημοσύνη είναι πλέον ενσωματωμένη σε πολλά εργαλεία φωνητικής καταγραφής και αναγνώρισης φυσικής γλώσσας, που διευκολύνουν τη δημιουργία τεχνικών αναφορών και τεκμηρίωσης. Παράλληλα, οι εργολήπτες έχουν τη δυνατότητα να αλληλεπιδρούν σε φυσική γλώσσα με ψηφιακούς βοηθούς που καταγράφουν πληροφορίες αλλά και αναζητούν και συγκεντρώνουν πληροφορίες από πολλαπλές πηγές και από το διαδίκτυο.
Σημεία που χρήζουν ιδιαίτερης προσοχής
Η χρήση των παραπάνω εργαλείων και πλατφορμών τεχνητής νοημοσύνης θα πρέπει να γίνεται με τρόπο υπεύθυνο και αποτελεσματικό. Προς την κατεύθυνση αυτή, τα σημεία στα οποία οφείλουν να δώσουν προσοχή οι χρήστες είναι τα παρακάτω:
- Υπερεκτίμηση των δυνατοτήτων της τεχνητής νοημοσύνης: Τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης δεν εγγυώνται την ορθότητα της λειτουργία τους και των αποτελεσμάτων τους. Είναι κατά βάση στατιστικά συστήματα, που παράγουν τα αποτελέσματά τους ανάλογα με τα δεδομένα εκπαίδευσής τους. Έτσι, μπορούν να κάνουν λάθη ή να παράγουν ανακριβή αποτελέσματα. Κλασικό παράδειγμα αποτελούν τα εργαλεία παραγωγικής τεχνητής νοημοσύνης (π.χ. ChatGPT, Claude), που συχνά παράγουν λανθασμένες ή ανακριβείς πληροφορίες. Σε γενικές γραμμές, η σωστή λειτουργία των συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης απαιτεί σωστά δεδομένα, κατάλληλη εκπαίδευση του προσωπικού και συνεχή ανθρώπινη επίβλεψη. Υπάρχουν έτσι περιπτώσεις όπου η αυτόματη λήψη αποφάσεων χωρίς ανθρώπινο έλεγχο μπορεί να οδηγήσει σε σφάλματα ή παραβλέψεις κρίσιμων παραμέτρων ασφαλείας.
- Θέματα διαφάνειας & επεξηγησιμότητας αποτελεσμάτων τεχνητής νοημοσύνης: Πολλά συστήματα τεχνητής νοημοσύνης λειτουργούν ως «μαύρα κουτιά», χωρίς να είναι πάντα κατανοητό πώς καταλήγουν στα συμπεράσματά τους. Αυτό μπορεί να δημιουργήσει δυσπιστία ή δυσκολίες σε ελέγχους και πιστοποιήσεις. Οι χρήστες δεν αποδέχονται τη χρήση συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης παρά μόνο όταν μπορούν να καταλάβουν, να κατανοήσουν και να αποδεχτούν τους τρόπους με τους οποίους τα συστήματα φτάνουν στις αποφάσεις τους.
- Προκλήσεις διαχείρισης δεδομένων και κυβερνοασφάλειας: Η χρήση τεχνητής νοημοσύνης συνεπάγεται συλλογή και διαχείριση μεγάλου όγκου δεδομένων. Αυτό αυξάνει τις απαιτήσεις για προστασία προσωπικών και εταιρικών δεδομένων, καθώς και την ανάγκη για συμμόρφωση με τους ισχύοντες κανονισμούς όπως π.χ. με τον Γενικό Κανονισμό Προστασίας Δεδομένων (GDPR) και με το Ευρωπαϊκό Κανονιστικό πλαίσιο για την τεχνητή νοημοσύνη (AI Αct). Το κανονιστικό αυτό πλαίσιο θέτει σχετικά αυστηρές προϋποθέσεις για τη λειτουργία συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης που ενέχουν σημαντικά ρίσκα, όπως είναι π.χ. συστήματα που βοηθούν στη λήψη στρατηγικών αποφάσεων για τον έλεγχο και τη λειτουργία εγκαταστάσεων. Οι προϋποθέσεις αυτές περιλαμβάνουν από απαιτήσεις για την ποιότητα και την προστασία των χρησιμοποιούμενων δεδομένων, έως και απαιτήσεις για την επεξήγηση των αποφάσεων τεχνητής νοημοσύνης.
- Προκλήσεις εκπαίδευσης προσωπικού: Η τεχνητή νοημοσύνη είναι πλέον πιο προσβάσιμη από ποτέ, καθώς οι χρήστες έχουν τη δυνατότητα να αλληλοεπιδρούν με συστήματα τεχνητής νοημοσύνης με χρήση φυσική γλώσσας. Παρά το γεγονός αυτό, δεν υπάρχει ακόμα το απαιτούμενο επίπεδο εξοικείωσης των τελικών χρηστών για την αποτελεσματική αξιοποίηση της τεχνητής νοημοσύνης. Είναι επιτακτική ανάγκη η εκπαίδευση των χρηστών στην αποτελεσματική και υπεύθυνη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης, κάτι που απαιτεί σχετικές επενδύσεις τόσο από τις εταιρείες όσο και από τους εργολήπτες ηλεκτρολόγους.
- Εξάρτηση από προμηθευτές – εταιρείες τεχνητής νοημοσύνης: Η υπερβολική εξάρτηση από συγκεκριμένα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να περιορίσει την ευελιξία και την αυτονομία ενός οργανισμού, αυξάνοντας την εξάρτησή του από προμηθευτές υποδομών και λύσεων τεχνητής νοημοσύνης. Η αξιοποίηση της τεχνητής νοημοσύνης θα πρέπει κατά συνέπεια να γίνεται με τρόπο που να μη δημιουργεί ζητήματα με την αυτονομία ενός οργανισμού και τη δυνατότητά του να λαμβάνει τις δικές του στρατηγικές αποφάσεις.
Μεσοπρόθεσμες προοπτικές
Τα τελευταία χρόνια η τεχνητή νοημοσύνη αναπτύσσεται με ραγδαίους ρυθμούς και θεωρείται ως η τεχνολογία που θα έχει τη μεγαλύτερη επίδραση στην επίτευξη στρατηγικών στόχων της Ελλάδας και της Ευρώπης, όπως είναι η αύξηση της παραγωγικότητας, η ενίσχυση της ανταγωνιστικότητας, η πράσινη μετάβαση αλλά και η ασφάλεια ενεργειακών και κατασκευαστικών υποδομών.
Μερικές από τις βασικές τάσεις που διαμορφώνονται σε αυτό το τοπίο είναι:
- Η περαιτέρω ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης στη διαχείριση ενεργειακών συστημάτων, με στόχο την αποδοτικότερη χρήση ανανεώσιμων πηγών και την εξοικονόμηση ενέργειας.
- Η μεγαλύτερη διείσδυση της τεχνητής νοημοσύνης σε τεχνολογίες και εφαρμογές ενεργειακού σχεδιασμού και βελτιστοποίησης όπως είναι π.χ. τα ψηφιακά δίδυμα (digital twins), για προσομοίωση, έλεγχο και βελτιστοποίηση εγκαταστάσεων πριν την υλοποίηση τους στο πεδίο.
- Η διαρκώς μεγαλύτερη χρήση αυτόνομων συστημάτων παρακολούθησης και επιθεώρησης εγκαταστάσεων (π.χ. drones, ρομπότ), τα οποία θα ενισχύσουν την ασφάλεια και θα μειώσουν σχετικούς κινδύνους.
- Η ανάπτυξη εξατομικευμένων εργαλείων υποστήριξης για συμμόρφωση με κανονισμούς και κώδικες ηλεκτρολογικών εγκαταστάσεων, ειδικά σε περιβάλλοντα με συχνές αλλαγές νομοθεσίας.
- Η υιοθέτηση όλο και καλύτερων και περισσότερο αυτόνομων τεχνητής νοημοσύνης εργαλείων, σε ευθυγράμμιση με την τεχνολογική εξέλιξη και το ισχύον κανονιστικό πλαίσιο, με απώτερο στόχο την ανάπτυξη αξιόπιστων, διαφανών και ασφαλών λύσεων.
Απαραίτητο εργαλείο
Συμπερασματικά, η τεχνητή νοημοσύνη αποτελεί πλέον απαραίτητο εργαλείο για το σύγχρονο εργολήπτη ηλεκτρολόγο, προσφέροντας σημαντικά πλεονεκτήματα σε αποδοτικότητα, ασφάλεια και καινοτομία. Η επιτυχής αξιοποίησή της απαιτεί ρεαλιστικές προσδοκίες, συνεχή εκπαίδευση, επένδυση σε αξιόπιστα συστήματα και σωστό σχεδιασμό για την αποτελεσματική αντιμετώπιση των προκλήσεων που υπάρχουν. Ο κλάδος οφείλει να αγκαλιάσει την τεχνολογική εξέλιξη, διατηρώντας όμως τον άνθρωπο στο επίκεντρο κάθε κρίσιμης διαδικασίας και απόφασης.
*Ο δρ. Γιάννης Σολδάτος είναι ηλεκτρολόγος μηχανικός & μηχανικός Η/Υ ΕΜΠ, καθώς και ΑΙ expert.
LinkedIn: www.linkedin.com/in/johnsoldatos/
TikTok: @aiotexpert
