Μια αγροτική επιχείρηση, είτε πρόκειται για καλλιεργητή αροτραίων καλλιεργειών, θερμοκηπιακή επιχείρηση, γαλακτοπαραγωγική εκτροφή ή εργολάβο αγροτικών εργασιών, λειτουργεί με έναν συνδυασμό φυσικής εργασίας στο ύπαιθρο ή στο στάβλο και διοικητικής εργασίας στο τραπέζι της κουζίνας ή στο γραφείο. Οι ώρες βρίσκονται στην παρακολούθηση καλλιεργειών, στη φροντίδα των ζώων, στον προγραμματισμό της καλλιέργειας ή της ροής γάλακτος, στην καταγραφή για πιστοποίηση και επιδοτήσεις, και στη διοίκηση σχετικά με την πολιτική λιπασμάτων, τα φυτοπροστατευτικά προϊόντα και την καλή διαβίωση των ζώων. Ο καιρός, το έδαφος, η πίεση ασθενειών και οι τιμές της αγοράς καθορίζουν το αποτέλεσμα περισσότερο από ό,τι σε πολλούς άλλους τομείς, κάτι που κάνει την εργασία λιγότερο επαναλαμβανόμενη απ' όσο φαίνεται στα χαρτί.
Αυτός ο συνδυασμός πολλής κανονιστικής διοίκησης και πολλής εργασίας εξαρτημένης από τις συνθήκες είναι ακριβώς εκεί όπου οι φιλοδοξίες AI σε αυτόν τον τομέα σκαλώνουν σήμερα. Η φιλοδοξία ακούγεται συχνά απλή: λιγότερος χρόνος σε φόρμες, περισσότερος χρόνος στην καλλιέργεια ή στο ζώο. Το ερώτημα είναι αν η επιχείρηση είναι ήδη έτοιμη για αυτό.
Τρεις κατηγορίες εργασίας διαπερνούν κάθε αγροτική επιχείρηση, και η κατανομή διαφέρει σημαντικά ανά επιχείρηση.
Το πρώτο μέρος είναι εργασία που η AI μπορεί ήδη να αναλάβει: η συμπλήρωση καταγραφών με βάση δεδομένα αισθητήρων, η σύνταξη λογιστικής λιπασμάτων από υπάρχοντα στοιχεία, η αναγνώριση αποκλίνοντων προτύπων ανάπτυξης σε δορυφορικές εικόνες. Επιχειρήσεις που καταγράφουν ήδη τα δεδομένα τους δομημένα, βλέπουν αυτό το μέρος να μετατοπίζεται πιο γρήγορα.
Το δεύτερο μέρος είναι εργασία όπου η AI κάνει μια πρόταση και ένας άνθρωπος εγκρίνει ή απορρίπτει με αιτιολογία: μια συνιστώμενη δόση φυτοπροστασίας, ένα πρόγραμμα διατροφής για τα ζώα, μια εκτίμηση της στιγμής συγκομιδής. Εδώ παραμένει αναγκαία η επίβλεψη επειδή οι συνέπειες μιας λανθασμένης επιλογής επιδρούν άμεσα στην απόδοση ή στην καλή διαβίωση των ζώων, και επειδή οι τοπικές συνθήκες σπάνια αποτυπώνονται πλήρως σε δεδομένα.
Το τρίτο μέρος παραμένει ανθρώπινη εργασία: η αξιολόγηση ενός άρρωστου ζώου με βάση τη συμπεριφορά του, η διαπραγμάτευση με έναν αγοραστή, η λήψη μιας απόφασης καλλιέργειας υπό αβέβαιες καιρικές συνθήκες. Αυτή είναι εργασία όπου η εμπειρία και η ευθύνη συναντιούνται με τρόπο που δεν μπορεί να μεταφερθεί σε ένα σύστημα.
Η διαφορά μεταξύ επιχειρήσεων δεν βρίσκεται στον τομέα αλλά στην ετοιμότητα. Μια επιχείρηση με καταγεγραμμένα πρωτόκολλα, δομημένα δεδομένα και μια ομάδα που ξέρει ποιος μπορεί να απορρίψει μια πρόταση AI, μετατοπίζει εργασία ταχύτερα από μια επιχείρηση όπου αυτή η βάση απουσιάζει, ακόμη και αν και οι δύο επιχειρήσεις εκφράζουν την ίδια φιλοδοξία.
Ο κλάδος καθαρισμού και ο κλάδος αναψυχής γνωρίζουν επίσης φυσική εργασία με μεταβαλλόμενες συνθήκες, αλλά εκεί η ρύθμιση είναι ελαφρύτερη και το περιθώριο συχνά λεπτότερο. Στον αγροτικό τομέα ισχύει το αντίστροφο: η κανονιστική πίεση είναι βαριά και λεπτομερής, και ακριβώς γι' αυτό η εργασία καταγραφής είναι σχετικά κατάλληλη για ανάληψη από AI, ενώ η φυσική κρίση σχετικά με την καλλιέργεια και το ζώο δεν είναι. Όποιος θέλει να γνωρίζει πώς έχει αυτή η σχέση σε άλλους τομείς, μπορεί να το συγκρίνει με τις φιλοδοξίες στον κλάδο πληροφορικής ή με τις φιλοδοξίες στις χρηματοοικονομικές υπηρεσίες, όπου η εργασία γίνεται σε μεγάλο βαθμό πίσω από μια οθόνη και το ερώτημα ετοιμότητας τίθεται διαφορετικά.
Η διοίκηση μιας αγροτικής επιχείρησης εκφράζεται συχνά με μια φράση που όλοι κατανοούν και κανείς δεν ερμηνεύει με τον ίδιο τρόπο: «θέλουμε λιγότερο χρόνο σε διοικητικές εργασίες.» Ο ένας εννοεί με αυτό πλήρη αυτοματοποίηση της λογιστικής λιπασμάτων, ο άλλος εννοεί μια ταχύτερη φόρμα που ένας άνθρωπος συνεχίζει να συμπληρώνει ο ίδιος. Και οι δύο είναι νόμιμες φιλοδοξίες, αλλά απαιτούν διαφορετικές δυνατότητες: διαφορετική υποδομή δεδομένων, διαφορετικά δικαιώματα απόφασης, διαφορετική επίβλεψη. Χωρίς να καταγραφεί αυτή η φιλοδοξία σε επίπεδα, από όραμα έως συγκεκριμένο στόχο, η συζήτηση για το τι πρέπει ακριβώς να συμβεί παραμένει αναπάντητη.
Εκεί είναι επίσης όπου τα δικαιώματα απόφασης πρέπει να οριστούν με σαφήνεια: ποιος μπορεί να απορρίψει μια συμβουλή AI σχετικά με φυτοπροστασία, και με ποια βάση. Αυτό το καταγράφετε με τον τρόπο που περιγράφεται σε πώς καταγράφετε τα δικαιώματα απόφασης σε μια αλλαγή. Και επειδή η αυτοματοποίηση διοικητικής εργασίας εξοικονομεί κόστος αλλά δεν επηρεάζει αυτόματα τον κύκλο εργασιών, είναι χρήσιμο να αναλογιστείτε εκ των προτέρων πώς σχετίζεται η ανάπτυξη με το περιθώριο κέρδους σε μια στρατηγική, ώστε η φιλοδοξία να μην αφορά μόνο τις ώρες αλλά και πού πρέπει να κατευθυνθεί αυτή η απελευθερωμένη ικανότητα.
Αν μια φιλοδοξία AI επηρεάζει τη στελέχωση προσωπικού, ισχύουν γι' αυτό ξεχωριστές νομικές απαιτήσεις· αυτή η αξιολόγηση βρίσκεται εκτός του πλαισίου όσων κάνει μια δοκιμή ετοιμότητας.
Το υποκείμενο ερώτημα είναι πάντα το ίδιο: ποια εργασία σε αυτή τη συγκεκριμένη επιχείρηση μπορεί πραγματικά να αναληφθεί από AI, ποιο μέρος απαιτεί μόνιμη επίβλεψη, και ποιο μέρος παραμένει ανθρώπινη εργασία. Αυτό το ερώτημα απαντάται ανά εργασία με τη σάρωση εργασίας του FTE TO AI, όχι με έναν μέσο όρο τομέα.
Πριν μια επιχείρηση μετατρέψει μια φιλοδοξία AI σε έργο, είναι χρήσιμο να γνωρίζει πού ο οργανισμός είναι ήδη έτοιμος και πού όχι. Ο δωρεάν έλεγχος ετοιμότητας αποτελείται από οκτώ σύντομες ερωτήσεις, μία ανά διάσταση, και προσφέρει μια εικόνα του πού έχετε προχωρήσει περισσότερο και πού η καθυστέρηση είναι μεγαλύτερη. Η πλήρης δοκιμή φιλοδοξίας, με τα τέσσερα επίπεδα και τις πέντε πύλες εμπιστοσύνης, βρίσκεται υπό κατασκευή.
Vertel wat u wilt bereiken, dan kijken we samen wat daarvoor moet staan.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.