对 genAI 用例进行评估后，结果将清晰可视化。这可以使用优先级矩阵来完成。这创建了必要的决策基础，可以对解决方案想法进行优先排序，并确定可能的集群。优先级排序的最后一步涉及将用例和解决方案想法转移到实施路线图中，以便也考虑实施周期因素。
原型设计先前评估的 genAI 用例的实施从这里开始。试的。在开发原型时，必须（进一步）考虑 genAI 的特定要求，例如透明度、可追溯性和安全性。例如，所有原型必须确保人工智能算法的决策是可以理解的，并且生成数据得到安全和保密的处理。人工智能幻觉方面也需要在原型设计过程中进行检查。
实施/扩展原型设计成功完成后，原型将在相关业务领域实施，如果实施成功，则会进行扩展和优化。由于 genAI 用例可以创建全新的应用程序和服务，因此必须通过伴随实施的专门变更管理措施在组织中建立可持续的信任和接受度。上面提到的AI能力中心在这里也可以发挥重要作用。
结论总之，所提出的轻量级用例框架为能源行业（Gen）AI案例的系统化 建筑师电子邮件列表 开发提供了宝贵的指导。它阐明了从主题识别到实施的步骤，并强调跨学科合作的重要性以及整个框架内的安全、数据保护和能力建设等 genAI 特定要求。得益于结构化方法，genAI 的潜力可以有针对性地有效挖掘并锚定在组织中。
您可以在我们之前发布的博客文章中找到来自 adesso 世界的更多令人兴奋的主题。氢有潜力在欧洲能源转型中发挥关键作用。随着对可再生能源的日益关注和减少温室气体排放的需要，氢被认为是一种清洁且多功能的能源。除了制氢、储存和应用领域的技术进步外，数字化在该行业的发展中也发挥着至关重要的作用。本博文更详细地解释了数字化潜力及其背后的应用领域。
什么是氢？
氢是一种被认为是有前途的能源的化学元素，因为它在燃烧时只产生水蒸气，因此不会释放任何有害排放物。这一特性使氢成为运输、工业和能源生产等各个部门脱碳的重要组成部分。
氢能行业的数字化潜力
数字化为提高氢经济的效率和性能提供了众多机会。一个核心方面是将数据分析和人工智能（AI）集成到生产过程中。使用先进的分析方法，公司可以优化生产，例如通过降低能耗或延长系统的使用寿命。此外，数字平台使整个价值链上的各个参与者能够更好地联网，从生产到运输再到使用氢气。
IT 在能源行业的重要性：数字平台的潜力
能源领域的信息技术在释放氢能领域的数字化潜力方面发挥着至关重要的作用。数字平台尤其为提高氢经济的效率和性能提供了广泛的机会。这些平台能够无缝集成整个价值链上的各种系统和流程 - 从氢的生产和运输到应用。