Kmetijsko podjetje, naj gre za poljedelca, vrtnarsko podjetje pod steklom, mlečno govedorejo ali izvajalca kmetijskih storitev, deluje na kombinaciji fizičnega dela zunaj ali v hlevu in administrativnega dela za kuhinjsko mizo ali v pisarni. Ure se nahajajo v spremljanju rastlin, oskrbi živali, načrtovanju pridelave ali mlečnega toka, registraciji za certificiranje in subvencije, ter v administraciji okoli politike gnojenja, fitofarmacevtskih sredstev in dobrobiti živali. Vreme, tla, pritisk bolezni in tržne cene bolj usmerjajo izid kot v mnogih drugih sektorjih, zaradi česar je delo manj ponovljivo, kot se zdi na papirju.
Ravno ta kombinacija obsežne s pravili vezane administracije in obsežnega z okoliščinami vezanega fizičnega dela je tisto, ob čemer AI-ambicije v tem sektorju trenutno naletijo na ovire. Ambicija se pogosto sliši preprosto: manj časa za obrazce, več časa za pridelek ali žival. Vprašanje je, ali je podjetje na to že pripravljeno.
Skozi vsako kmetijsko podjetje potekajo tri kategorije dela, razmerje pa se med posameznimi podjetji močno razlikuje.
Prvi del je delo, ki ga AI že lahko prevzame: izpolnjevanje registracij na podlagi podatkov senzorjev, sestavljanje evidence gnojenja iz obstoječih podatkov, prepoznavanje odstopajočih vzorcev rasti na satelitskih posnetkih. Podjetja, ki svoje podatke že strukturirano beležijo, opažajo, da se ta del premika najhitreje.
Drugi del je delo, pri katerem AI poda predlog, človek pa ga odobri ali zavrne z utemeljitvijo: priporočen odmerek fitofarmacevtskega sredstva, krmni načrt za živino, ocena časa žetve. Tu ostaja nadzor potreben, ker posledice napačne odločitve neposredno vplivajo na donos ali dobrobit živali, in ker lokalne razmere le redko lahko v celoti zajamemo v podatkih.
Tretji del ostaja človeško delo: presoja bolne živali na podlagi vedenja, pogajanje s kupcem, sprejemanje odločitve o pridelavi ob negotovih vremenskih razmerah. To je delo, kjer se izkušnje in odgovornost združujejo na način, ki ga ni mogoče prenesti na sistem.
Razlika med podjetji ni v sektorju, temveč v pripravljenosti. Podjetje z zabeleženimi protokoli, strukturiranimi podatki in ekipo, ki ve, kdo sme zavrniti predlog AI, premika delo hitreje kot podjetje, kjer ta osnova manjka, tudi če obe podjetji izražata enako ambicijo.
Tudi čistilna panoga in panoga prostočasnih dejavnosti poznata fizično delo s spremenljivimi razmerami, vendar je tam regulacija lažja, marža pa pogosto tanjša. V kmetijskem sektorju je obratno: regulativni pritisk je težak in podroben, in ravno zato je registracijsko delo razmeroma dobro primerno za prevzem s strani AI, medtem ko fizična presoja pridelka in živali to ni. Kdor želi vedeti, kakšno je to razmerje v drugih sektorjih, lahko to primerja z ambicijami v IT-sektorju ali z ambicijami v finančnih storitvah, kjer delo poteka pretežno za zaslonom in je vprašanje pripravljenosti drugačno.
Vodstvo kmetijskega podjetja pogosto govori v stavku, ki ga vsi razumejo, a ga nihče ne razlaga enako: "želimo manj časa za administracijo." Eden s tem misli popolno avtomatizacijo evidence gnojenja, drugi misli hitrejši obrazec, ki ga človek še vedno sam izpolni. Obe sta legitimni ambiciji, vendar zahtevata drugačne zmožnosti: drugačno podatkovno infrastrukturo, drugačne pravice odločanja, drugačen nadzor. Brez zapisa te ambicije po plasteh, od vizije do konkretnega ciljnega stanja, razprava o tem, kaj se točno mora zgoditi, ostaja nerešena.
Ravno tu je treba jasno določiti pravice odločanja: kdo sme zavrniti priporočilo AI glede fitofarmacevtskega sredstva in na kakšni podlagi. To zapišete na način, opisan v kako zapišete pravice odločanja pri spremembi. In ker avtomatizacija administracije zmanjšuje stroške, a ne vpliva samodejno na prihodek, je koristno vnaprej premisliti kako se rast razmerja do marže obravnava v strategiji, tako da ambicija ne zadeva le ur, temveč tudi to, kam mora sproščena zmogljivost usmeriti.
Če AI-ambicija posega v kadrovsko zasedbo, veljajo zanjo lastne pravne zahteve; ta presoja ne spada v obseg tega, kar opravlja preverjanje pripravljenosti.
Osnovno vprašanje je vedno enako: katero delo v tem konkretnem podjetju je resnično mogoče prevzeti z AI, kateri del zahteva stalen nadzor in kateri del ostaja človeško delo. Na to vprašanje se odgovarja po posameznih nalogah s pomočjo delovnega pregleda podjetja FTE TO AI, ne s povprečjem sektorja.
Preden podjetje AI-ambicijo spremeni v projekt, je koristno vedeti, kje je organizacija že pripravljena in kje ne. Brezplačno preverjanje pripravljenosti obsega osem kratkih vprašanj, po eno na dimenzijo, in prikaže sliko, kje ste najbolj napredovali in kje je zaostanek največji. Celovito preverjanje ambicij, s štirimi plastmi in petimi kontrolnimi točkami zaupanja (confidence gates), je v pripravi.
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.