Un'azienda agricola, che si tratti di un'azienda cerealicola, un'azienda orticola in serra, un'azienda di allevamento da latte o un contoterzista, funziona su una combinazione di lavoro fisico all'aperto o nella stalla e lavoro amministrativo al tavolo della cucina o in ufficio. Le ore si concentrano nel monitoraggio delle colture, nella cura del bestiame, nella pianificazione della coltivazione o del flusso del latte, nella registrazione per certificazione e sussidi, e nell'amministrazione legata alla politica sui liquami, ai prodotti fitosanitari e al benessere animale. Meteo, suolo, pressione delle malattie e prezzi di mercato determinano il risultato più che in molti altri settori, e questo rende il lavoro meno ripetibile di quanto sembri sulla carta.
Quella combinazione di molta amministrazione vincolata da regole e molto lavoro fisico vincolato dalle circostanze è esattamente dove si scontrano ora le ambizioni AI in questo settore. L'ambizione suona spesso semplice: meno tempo dedicato ai moduli, più tempo dedicato alla coltura o all'animale. La domanda è se l'azienda è già pronta per questo.
Tre categorie di lavoro attraversano ogni azienda agricola, e la ripartizione varia molto da azienda ad azienda.
La prima parte è il lavoro che l'AI può già assumere: la compilazione di registrazioni sulla base di dati dei sensori, la composizione di una contabilità dei liquami a partire da cifre esistenti, il riconoscimento di modelli di crescita anomali su immagini satellitari. Le aziende che registrano già i propri dati in modo strutturato vedono spostarsi questa parte più rapidamente.
La seconda parte è il lavoro in cui l'AI formula una proposta e una persona approva o respinge con motivazione: una dose consigliata di prodotto fitosanitario, uno schema di alimentazione per il bestiame, una stima del momento del raccolto. Qui resta necessaria la supervisione perché le conseguenze di una scelta sbagliata si ripercuotono direttamente sulla resa o sul benessere animale, e perché le condizioni locali raramente sono catturabili interamente nei dati.
La terza parte resta lavoro umano: valutare un animale malato sulla base del comportamento, negoziare con un acquirente, prendere una decisione di coltivazione in condizioni meteorologiche incerte. Questo è lavoro in cui esperienza e responsabilità si combinano in un modo che non è trasferibile a un sistema.
La differenza tra le aziende non sta nel settore ma nella prontezza. Un'azienda con protocolli documentati, dati strutturati e un team che sa chi può respingere una proposta dell'AI, sposta il lavoro più rapidamente di un'azienda in cui questa base manca, anche se entrambe le aziende esprimono la stessa ambizione.
Anche il settore delle pulizie e il settore ricreativo conoscono lavoro fisico con circostanze variabili, ma lì la regolamentazione è più leggera e il margine spesso più sottile. Nel settore agricolo è l'opposto: la pressione normativa è pesante e dettagliata, e proprio per questo il lavoro di registrazione è relativamente adatto a essere assunto dall'AI, mentre il giudizio fisico sulla coltura e sull'animale non lo è. Chi vuole sapere come si presenta questo rapporto in altri settori, può confrontarlo con le ambizioni nel settore ICT o con le ambizioni nei servizi finanziari, dove il lavoro avviene in gran parte dietro uno schermo e la questione della prontezza si pone diversamente.
La direzione di un'azienda agricola parla spesso in una frase che tutti capiscono e nessuno interpreta allo stesso modo: "vogliamo meno tempo dedicato all'amministrazione." Uno intende con questo la piena automazione della contabilità dei liquami, un altro intende un modulo più rapido che una persona compila comunque personalmente. Entrambe sono ambizioni legittime, ma richiedono capabilities diverse: infrastruttura dati diversa, diritti decisionali diversi, supervisione diversa. Senza fissare quell'ambizione in livelli, dalla visione all'obiettivo concreto, la discussione su cosa debba effettivamente accadere resta irrisolta.
È anche qui che i diritti decisionali devono essere definiti con precisione: chi può respingere un consiglio dell'AI sui prodotti fitosanitari, e su quale base. Questo si fissa nel modo descritto in come si definiscono i diritti decisionali in un cambiamento. E poiché l'automazione dell'amministrazione riduce i costi ma non incide automaticamente sul fatturato, è utile riflettere in anticipo su come si bilancia la crescita rispetto al margine in una strategia, affinché l'ambizione non riguardi solo le ore ma anche dove deve andare quella capacità liberata.
Se un'ambizione AI riguarda l'organico del personale, valgono al riguardo requisiti legali propri; quella valutazione esula da ciò che fa un test di prontezza.
La domanda di fondo è sempre la stessa: quale lavoro in questa specifica azienda è realmente trasferibile all'AI, quale parte richiede supervisione permanente, e quale parte resta lavoro umano. Questa domanda viene risposta per ogni compito con la scansione del lavoro di FTE TO AI, non con una media di settore.
Prima che un'azienda trasformi un'ambizione AI in un progetto, è utile sapere dove l'organizzazione è già pronta e dove no. Il controllo di prontezza gratuito consiste in otto brevi domande, una per dimensione, e fornisce un quadro di dove siete più avanzati e dove il ritardo è maggiore. Il test completo dell'ambizione, con i quattro livelli e i cinque confidence gate, è in fase di sviluppo.
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