Millise töö võtab AI esimesena üle põllumajanduses ja loomakasvatuses?

Sektor, kus käed on väljas ja administratsioon sees

Põllumajandussektor koosneb kahte liiki tööst, millel on omavahel vähe pistmist. Ühelt poolt on töö laudas, kasvuhoones või põllul: söötmine, lüpsmine, saagikoristus, masinate hooldus, loomade käitumise ja tervise jälgimine. Teiselt poolt on töö kirjutuslaua taga: sõnnikuarvestus, toetustaotlused, kasvatuse registreerimine, arvete koostamine, tarnete planeerimine, suhtlus ostjate ja raamatupidajaga. Kes küsib, millise töö võtab AI esimesena üle, peab need kaks voogu lahus hoidma, sest tulemus on kummagi jaoks täiesti erinev.

Füüsiline töö muutub aeglaselt. Looma lüpsmine, kultuuri lõikamine või traktori juhtimine on suuresti endiselt inimtöö, isegi kui juba on kasutusel sensorid ja robotid. Administratiivne ja analüütiline töö muutub kiiremini ning just see töö võtab paljudes ettevõtetes rohkem tunde, kui omanik ise arvab. Piimakarjakasvataja, kes teab, kui palju aega nädalas kulub vormide täitmisele ja andmete ümberkirjutamisele süsteemide vahel, näeb sageli esimest korda, kus vabastatav mahutavus asub.

Kus tunnid tegelikult kuluvad

Põllumajandusettevõttes ei kulu tunnid ainult tootmisele. Suur osa kulub:

registreerimisele ja administratsioonile: sõnnikuarvestus, kasvatuse registreerimine, KI-vormid, toetustaotlused
planeerimisele ja logistikale: saagikoristuse planeerimine, tarnete kooskõlastamine, transpordimarsruudid
ostmisele ja müügile: hindade võrdlemine, pakkumiste küsimine, kontakt ostjate ja ühistutega
seiramisele: ilmaandmed, mullaniiskus, loomade tervis, saagikoefitsientide jälgimine ja tõlgendamine
suhtlusele: pangaga, raamatupidajaga, Rijksdienst voor Ondernemend Nederlandiga, veterinaariga

Need ülesanded jäävad AI-teemalises vestluses talus sageli tähelepanuta, kuigi need moodustavad tihti suurima osa põllumajandusettevõtja kontoritundidest. Selle hindamine, milline osa sellest tööst on üle võetav, sõltub sellest, kui struktureeritud on andmed juba, kui palju süsteeme töötab üksteisest lahus ja kui sageli tehakse ülesanne fikseeritud reeglite alusel versus kogemuse ja hinnangu alusel.

Mida AI täna juba üle võtab

Ettevõtetes, kus andmed tulevad sisse digitaalselt ja struktureeritult, saab tarkvara juba täna üle võtta ülesandeid nagu sõnnikuarvestuse koostamine sensoriandmetest, standardvormide automaatne täitmine, piimatoodangu või kasvukõverate kõrvalekallete signaliseerimine ning planeeringute väljapakkumine ilmaprognoosi ja saadaoleva mahutavuse põhjal. See on töö, kus sisend on ühemõtteline ja tulemust saab kontrollida normi alusel.

Muud ülesanded jäävad inimliku järelevalve alla: süsteem võib signaliseerida kõrvalekaldest looma käitumises, kuid hinnang selle kohta, kas tegemist on haiguse, stressi või millegi muuga, jääb loomakasvataja või veterinaari pädevusse. Süsteem võib võrrelda kunstväetise või loomasööda pakkumisi hinna alusel, kuid tarnija valik sõltub ka suhetest, tarneajast ja eelnevate hooaegade kogemusest. See järelevalve ei ole vahefaas, mis kaob niipea, kui tehnoloogia muutub paremaks; see on kindel koht protsessis niikaua, kui hinnang nõuab konteksti, mida andmed ei sisalda.

Ja osa tööst jääb inimtööks, punkt: füüsiline tegutsemine loomade ja kultuuridega, masinate hooldus, saagikoristusmomendi hindamine lõhna, värvi ja tunnetuse alusel. Tehnoloogia võib siin toetada andmetega, kuid tegevus ise ei liigu mujale.

Miks see erineb ettevõtiti

Kaks sarnase suurusega põllumajandusettevõtet võivad oluliselt erineda selle poolest, mida on juba praegu võimalik üle võtta. Ettevõttel, mis juba töötab raamatupidamistarkvara, sensorite ja keskse registreerimissüsteemiga, on olemas alus ülesannete automatiseerimiseks. Ettevõte, mis töötab veel paberivormide ja eraldiseisvate Exceli failidega, peab kõigepealt selle aluse looma, enne kui AI saab midagi üle võtta. Erinevus ei seisne seega peamiselt sektoris, vaid ettevõttesiseste andmete ja süsteemide seisukorras.

See muster ei ole ainuomane põllumajandusele. Ka IT-sektoris ja finantsteenuste sektoris määrab aluseks olevate andmete kvaliteet, kui palju tööd tegelikult üle võetakse. Kui põllumajandusettevõte võitleb killustunud sensoriandmetega, siis turundusosakond seisab tihti sarnase probleemi ees liidide kvaliteedi hindamisel: tehnoloogia on olemas, kuid sisend peab olema korras, enne kui see saab midagi üle võtta.

Mida see ei ole

See analüüs ei ütle midagi selle kohta, keda ettevõte peaks tööle jätma või vallandama. Tegemist on ülesannete ja tundidega, mitte ametikohtade või inimestega. Kui töö nihkumine mõjutab personali, kehtivad selle kohta omaette seaduslikud nõuded, mille kohta see lehekülg seisukohta ei võta.

Mida saate praegu teha

Esimene samm on saada ülevaade sellest, kuhu tunnid teie enda ettevõttes kuluvad: kui palju registreerimisele, kui palju planeerimisele, kui palju füüsilisele tööle endale. Alles selle ülevaate põhjal saab hinnata, milline osa tööst on juba täna üle võetav, milline osa saab toimuda järelevalve all ja milline osa jääb inimtööks.

FTE TO AI tasuta kiirtest annab selleks esmase suunise: kaksteist küsimust, ilma kontota, koos hinnanguga, milline osa teie profiili tundidest on täna AI poolt üle võetav. Täielik töö analüüs, mis avab ettevõtte töö ülesannete tasandini ja arvutab iga ülesande kohta ümber fte-mahutavuseks, on veel arendamisel.