Gospodarstwo rolne, niezależnie od tego, czy chodzi o gospodarstwo polowe, ogrodnicze pod szkłem, gospodarstwo mleczarskie czy przedsiębiorstwo usług agrarnych, funkcjonuje na podstawie połączenia pracy fizycznej na zewnątrz lub w oborze oraz pracy administracyjnej za stołem w kuchni lub w biurze. Godziny znajdują się w monitorowaniu uprawy, opiece nad zwierzętami, planowaniu uprawy lub przepływu mleka, rejestracji na potrzeby certyfikacji i subsydiów, oraz w administracji związanej z polityką gnojowicową, środkami ochrony roślin i dobrostanem zwierząt. Pogoda, gleba, presja chorobowa i ceny rynkowe wpływają na wynik bardziej niż w wielu innych sektorach, co czyni tę pracę mniej powtarzalną, niż wydaje się na papierze.
To połączenie dużej ilości administracji regulowanej przepisami i dużej ilości pracy fizycznej zależnej od okoliczności jest właśnie tym, na co natrafiają obecnie ambicje AI w tym sektorze. Ambicja brzmi często prosto: mniej czasu na formularze, więcej czasu na uprawę lub zwierzę. Pytanie brzmi, czy przedsiębiorstwo jest już na to gotowe.
Przez każde gospodarstwo rolne przebiegają trzy kategorie pracy, a podział tych kategorii różni się znacznie w zależności od przedsiębiorstwa.
Pierwsza część to praca, którą AI może już przejąć: wypełnianie rejestracji na podstawie danych z czujników, tworzenie księgowości gnojowicowej na podstawie istniejących liczb, rozpoznawanie odchyleń we wzorcach wzrostu na zdjęciach satelitarnych. Przedsiębiorstwa, które już rejestrują swoje dane w sposób ustrukturyzowany, widzą, że ta część przesuwa się najszybciej.
Druga część to praca, w której AI przedstawia propozycję, a człowiek ją zatwierdza lub odrzuca z podaniem powodu: dawka porady dotyczącej ochrony roślin, schemat żywienia zwierząt, oszacowanie momentu zbioru. Tutaj nadzór pozostaje niezbędny, ponieważ skutki błędnej decyzji przekładają się bezpośrednio na wydajność lub dobrostan zwierząt, a lokalne okoliczności rzadko można w pełni uchwycić w danych.
Trzecia część pozostaje pracą ludzką: ocena chorego zwierzęcia na podstawie zachowania, negocjacje z odbiorcą, podjęcie decyzji dotyczącej uprawy w warunkach niepewnej pogody. To praca, w której doświadczenie i odpowiedzialność łączą się w sposób, którego nie można przekazać systemowi.
Różnica między przedsiębiorstwami nie tkwi w sektorze, lecz w gotowości. Przedsiębiorstwo z ustalonymi protokołami, ustrukturyzowanymi danymi i zespołem, który wie, kto może odrzucić propozycję AI, przesuwa pracę szybciej niż przedsiębiorstwo, w którym ta podstawa nie istnieje, nawet jeśli obie firmy wyrażają tę samą ambicję.
Branża czyszczenia i branża rekreacyjna również znają pracę fizyczną w zmiennych warunkach, ale tam regulacje są lżejsze, a marża często niższa. W sektorze agrarnym jest odwrotnie: obciążenie regulacyjne jest duże i szczegółowe, i właśnie dlatego praca rejestracyjna jest relatywnie dobrze przystosowana do przejęcia przez AI, podczas gdy fizyczna ocena stanu uprawy i zwierzęcia nie jest. Kto chce wiedzieć, jak ta relacja wygląda w innych sektorach, może porównać to z ambicjami w sektorze ICT lub z ambicjami w usługach finansowych, gdzie praca odbywa się w dużej mierze przed ekranem i pytanie o gotowość wygląda inaczej.
Zarząd przedsiębiorstwa agrarnego wyraża się często w jednym zdaniu, które każdy rozumie i które nikt interpretuje tak samo: "chcemy poświęcać mniej czasu na administrację." Jedna osoba ma na myśli pełną automatyzację księgowości gnojowicowej, druga ma na myśli szybszy formularz, który człowiek nadal wypełnia samodzielnie. Obie ambicje są uzasadnione, ale wymagają innych zdolności: innej infrastruktury danych, innych praw decyzyjnych, innego nadzoru. Bez ujęcia tej ambicji w warstwach, od wizji do konkretnego celu, dyskusja o tym, co dokładnie musi się wydarzyć, pozostaje nierozstrzygnięta.
To jest również miejsce, w którym prawa decyzyjne muszą zostać precyzyjnie określone: kto może odrzucić porady AI dotyczące ochrony roślin i na jakiej podstawie. Ustala się to w sposób opisany w jak ustala się prawa decyzyjne przy zmianie. A ponieważ automatyzacja administracji zmniejsza koszty, ale nie wpływa automatycznie na obrót, warto z góry przemyśleć jak wzrost odnosi się do marży w strategii, tak aby ambicja nie dotyczyła tylko godzin, lecz również tego, na co ma zostać przeznaczona uwolniona zdolność.
Jeśli ambicja AI dotyka struktury personalnej, obowiązują dla tego odrębne wymogi prawne; ta ocena wykracza poza to, co robi test gotowości.
Podstawowe pytanie jest zawsze takie samo: która praca w tym konkretnym przedsiębiorstwie może zostać rzeczywiście przejęta przez AI, która część wymaga trwałego nadzoru, a która część pozostaje pracą ludzką. Na to pytanie odpowiada się per zadanie za pomocą skanu pracy FTE TO AI, a nie za pomocą średniej sektorowej.
Zanim przedsiębiorstwo przekształci ambicję AI w projekt, warto wiedzieć, gdzie organizacja jest już gotowa, a gdzie nie. Bezpłatny test gotowości składa się z ośmiu krótkich pytań, jednego na każdy wymiar, i daje obraz tego, gdzie Pan/Pani jest najbardziej zaawansowany/a, a gdzie zaległość jest największa. Pełny test ambicji, z czterema warstwami i pięcioma confidence gates, jest w budowie.
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.