Dlaczego konsumenci nie przechodzą na taryfy dynamiczne? Naukowe podstawy naszych rozwiązań AI
Chociaż dynamiczne taryfy elektryczne mogą generować znaczne oszczędności, badania naukowe ujawniają paradoks: konsumenci deklarują zainteresowanie, ale rzeczywisty wskaźnik przyjęcia tych taryf pozostaje niski. Naukowcy z Politechniki Wrocławskiej wykorzystali modelowanie agentowe, aby wyjaśnić tę rozbieżność między deklarowaną gotowością a rzeczywistymi działaniami [https://doi.org/10.1016/j.enpol.2014.04.021]. Ich badania ujawniły kluczowe bariery: brak świadomości, postrzegana trudność zmiany dostawcy oraz niewystarczające informacje o korzyściach. W powiązanym badaniu prof. Anna Kowalska-Pyzalska zidentyfikowała kompleksowy zestaw czynników wpływających na wdrażanie innowacyjnych usług energetycznych, od wrażliwości cenowej po wpływ społeczny [https://doi.org/10.1016/j.rser.2017.10.103].
W AP Power wykorzystujemy wyniki badań naukowych do projektowania naszego agenta AI. Nasze rozwiązanie eliminuje bariery wdrażania poprzez automatyczną analizę profilu zużycia, przejrzystą wizualizację potencjalnych oszczędności oraz proste rekomendacje dostosowane do indywidualnych potrzeb użytkowników. Agent AI przekłada złożone dane rynkowe na konkretne, zrozumiałe działania, dokładnie tak, jak zalecają to badania naukowe.
