Põllumajandusettevõte, olgu tegemist põllumajandustootja, klaasialuse aiandusettevõtte, piimakarjakasvatuse või teenustöövõtjaga, toimib füüsilise töö kombinatsioonina väljas või laudas ning halduslikust tööst köögilaua taga või kontoris. Tunnid kuluvad taimede seire, loomade hoolduse, kasvatuse või piimavoo planeerimise, sertifitseerimiseks ja toetuste jaoks vajaliku registreerimise ning sõnnikupoliitika, taimekaitsevahendite ja loomade heaolu haldamisega seotud tegevuste peale. Ilm, muld, haiguste surve ja turuhinnad mõjutavad tulemust rohkem kui paljudes teistes sektorites, mistõttu on töö vähem korratav, kui see paberil tundub.
Just see kombinatsioon suurest reeglipõhisest halduskoormusest ja suurest oludest sõltuvast füüsilisest tööst on see, mille vastu AI-ambitsioonid selles sektoris praegu komistavad. Ambitsioon kõlab sageli lihtsalt: vähem aega vormide täitmisele, rohkem aega taimele või loomale. Küsimus on, kas ettevõte on selleks juba valmis.
Kolm töökategooriat läbivad iga põllumajandusettevõtet, kuid jaotus erineb ettevõtiti tugevalt.
Esimene osa on töö, mille AI juba üle võtta suudab: registreerimiste täitmine sensoriandmete põhjal, sõnnikuarvestuse koostamine olemasolevatest arvudest, kõrvalekalduvate kasvumustrite tuvastamine satelliidipiltidelt. Ettevõtted, kes juba struktureeritult oma andmeid talletavad, näevad seda osa kõige kiiremini nihkumas.
Teine osa on töö, kus AI teeb ettepaneku ja inimene kiidab heaks või lükkab tagasi põhjendusega: taimekaitsealane soovitus, loomade söötmiskava, saagikoristuse ajastuse hinnang. Siin jääb järelevalve vajalikuks, kuna vale valiku tagajärjed mõjutavad otseselt saagikust või loomade heaolu ning kuna kohalikke olusid on harva võimalik andmetes täielikult kajastada.
Kolmas osa jääb inimtööks: haige looma hindamine käitumise põhjal, läbirääkimised ostjaga, kasvatusotsuse tegemine ebakindlate ilmastikuolude korral. See on töö, kus kogemus ja vastutus ühinevad viisil, mida ei saa süsteemile üle anda.
Erinevus ettevõtete vahel ei peitu sektoris, vaid valmisolekus. Ettevõte, kus on kirja pandud protokollid, struktureeritud andmed ja meeskond, kes teab, kes tohib AI ettepaneku tagasi lükata, nihutab tööd kiiremini kui ettevõte, kus see alus puudub, isegi kui mõlemal ettevõttel on sama ambitsioon.
Ka puhastussektoris ja vaba aja sektoris on füüsilist tööd, mille tingimused varieeruvad, kuid seal on regulatsioon kergem ja marginaal sageli õhem. Põllumajandussektoris on olukord vastupidine: reeglite koormus on raske ja detailne ning just seetõttu sobib registreerimistöö suhteliselt hästi AI üle võtmiseks, samas kui taime ja looma füüsiline hindamine seda ei ole. Kes soovib teada, milline see suhe teistes sektorites on, saab seda võrrelda ambitsioonidega IT-sektoris või ambitsioonidega finantsteenuste sektoris, kus töö toimub suuresti ekraani taga ja valmisoleku küsimus on teistsugune.
Põllumajandusettevõtte juhtkond ütleb sageli lause, mida kõik mõistavad, kuid keegi ei tõlgenda samamoodi: "me tahame vähem aega kulutada haldusele." Üks mõtleb selle all sõnnikuarvestuse täielikku automatiseerimist, teine mõtleb kiiremat vormi, mille inimene ikkagi ise täidab. Mõlemad on õigustatud ambitsioonid, kuid need nõuavad erinevaid võimekusi: erinevat andmetaristut, erinevaid otsustusõigusi, erinevat järelevalvet. Kui seda ambitsiooni ei panda kihiti kirja, visioonist konkreetse sihtseisundini, jääb arutelu selle üle, mida täpselt tuleb teha, lahtiseks.
Seal peavadki otsustusõigused selgelt paika pandama: kes tohib taimekaitsealast AI-soovitust tagasi lükata ja millisel alusel. Selle paneb kirja viisil, mis on kirjeldatud kuidas panna paika otsustusõigused muudatuse puhul. Ja kuna halduse automatiseerimine hoiab kokku kulusid, kuid ei mõjuta automaatselt käivet, on kasulik eelnevalt läbi mõelda, kuidas kasv suhestub marginaaliga strateegias, et ambitsioon ei käiks üksnes tundide, vaid ka selle üle, kuhu vabanenud võimekus peaks suunduma.
Kui AI-ambitsioon puudutab personalikoosseisu, kehtivad selle jaoks eraldi õiguslikud nõuded; see hindamine jääb väljapoole seda, mida valmisoleku test hõlmab.
Aluseks olev küsimus on alati sama: milline töö selles konkreetses ettevõttes on tegelikult AI poolt üle võetav, milline osa vajab jätkuvat järelevalvet ja milline osa jääb inimtööks. Sellele küsimusele antakse vastus ülesandepõhiselt FTE TO AI tööseirega, mitte sektori keskmisega.
Enne kui ettevõte muudab AI-ambitsiooni projektiks, on kasulik teada, kus organisatsioon on juba valmis ja kus mitte. Tasuta valmisoleku kontroll koosneb kaheksast lühikesest küsimusest, üks iga mõõtme kohta, ja annab pildi sellest, kus olete kõige kaugemale jõudnud ja kus mahajäämus on suurim. Täielik ambitsioonitest, koos nelja kihi ja viie usalduslävega, on väljatöötamisel.
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.