Poljoprivredni sektor sastoji se od dvije vrste posla koje malo imaju veze jedna s drugom. S jedne strane posao u staji, stakleniku ili na polju: hranjenje, mužnja, žetva, održavanje strojeva, promatranje ponašanja i zdravlja životinja. S druge strane posao za stolom: knjigovodstvo gnojiva, prijave za subsidije, registracija uzgoja, fakturiranje, planiranje isporuka, komunikacija s kupcima i računovođom. Onaj koji se pita koji posao AI prvi preuzima, mora te dvije struje razdvojiti, jer je ishod za svaku potpuno drugačiji.
Fizički posao mijenja se polako. Muža životinje, obrezivanje usjeva ili upravljanje traktorom uglavnom je i dalje ljudski posao, čak i kad već sudjeluju senzori i roboti. Administrativni i analitički posao mijenja se brže, i baš taj posao u mnogim poduzećima obuhvaća više sati nego što vlasnik sam shvaća. Uzgajivač muznih krava koji zna koliko se vremena tjedno troši na popunjavanje formulara i prekucavanje podataka između sustava, često prvi put vidi gdje se nalazi kapacitet koji se može osloboditi.
U poljoprivrednom poduzeću sati ne odlaze samo u proizvodnju. Velik dio odlazi na:
Ovi zadaci rijetko su u fokusu razgovora o AI-u na farmi, dok često čine najveći dio uredskih sati poljoprivrednog poduzetnika. Procjena koji dio ovog posla može se preuzeti ovisi o tome koliko su podaci već strukturirani, koliko sustava radi odvojeno jedan od drugog, i koliko se često zadatak izvršava na temelju fiksnih pravila u odnosu na iskustvo i procjenu.
U poduzećima gdje podaci pristižu digitalno i strukturirano, softver danas već može preuzeti zadatke kao što su sastavljanje knjigovodstva gnojiva iz podataka senzora, automatsko popunjavanje standardnih formulara, signaliziranje odstupanja u prinosu mlijeka ili krivuljama rasta, te predlaganje planova na temelju vremenske prognoze i dostupnog kapaciteta. To je posao gdje je unos jednoznačan a ishod se može provjeriti prema normi.
Drugi zadaci ostaju pod ljudskim nadzorom: sustav može signalizirati odstupanje u ponašanju životinje, ali procjena znači li to bolest, stres ili nešto drugo, ostaje na uzgajivaču ili veterinaru. Sustav može usporediti ponudu za umjetno gnojivo ili hranu za stoku po cijeni, ali izbor dobavljača ovisi i o odnosu, vremenu isporuke i iskustvu iz prethodnih sezona. Taj nadzor nije prijelazna faza koja nestaje kad tehnologija postane bolja; to je fiksno mjesto u procesu sve dok procjena zahtijeva kontekst koji nije sadržan u podacima.
A dio posla ostaje ljudski posao, točka: fizičko rukovanje životinjama i usjevima, održavanje strojeva, procjena trenutka žetve na temelju mirisa, boje i osjećaja. Tehnologija ovdje može pomoći podacima, ali radnja sama se ne premješta.
Dva poljoprivredna poduzeća slične veličine mogu se znatno razlikovati u tome što se već danas može preuzeti. Poduzeće koje već radi s računovodstvenim paketom, senzorima i središnjim sustavom registracije ima temelje za automatizaciju zadataka. Poduzeće koje još radi s papirnim formularima i odvojenim Excel datotekama, mora prvo postaviti taj temelj prije nego AI može nešto preuzeti. Razlika stoga nije primarno u sektoru, nego u stanju podataka i sustava unutar poduzeća.
Ovaj obrazac nije jedinstven za poljoprivredu. I u IT sektoru i u financijskim uslugama kvaliteta temeljnih podataka određuje koliko se posla stvarno preuzima. Gdje se poljoprivredno poduzeće bori s fragmentiranim podacima senzora, marketinški odjel se često bori sa sličnim problemom kod ocjenjivanja kvalitete leadova: tehnologija postoji, ali unos mora biti u redu prije nego što nešto može preuzeti.
Ova analiza ne govori ništa o tome koga bi poduzeće trebalo zadržati ili otpustiti. Riječ je o zadacima i satima, ne o funkcijama ili osobama. Ako promjena u poslu ima posljedice za osoblje, za to vrijede zasebni pravni zahtjevi o kojima ova stranica ne iznosi izjavu.
Prvi korak je steći uvid u to kamo odlaze sati u vašem poduzeću: koliko na registraciju, koliko na planiranje, koliko na sam fizički posao. Tek s tim pregledom moguće je procijeniti koji dio posla se već danas može preuzeti, koji dio može uz nadzor, i koji dio ostaje ljudski posao.
Besplatni quickscan FTE TO AI daje za to prvu indikaciju: dvanaest pitanja, bez računa, s procjenom koji dio sati u vašem profilu danas može preuzeti AI. Potpuni radni scan, koji posao poduzeća raščlanjuje do razine zadatka i po zadatku preračunava u fte kapacitet, još je u izradi.
Vraag maar. Ik ken de kennisbank van deze site; wat ik niet weet, zeg ik erbij.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.