Il settore agricolo è composto da due tipi di lavoro che hanno poco a che fare l'uno con l'altro. Da un lato il lavoro nella stalla, nella serra o sul campo: alimentazione, mungitura, raccolta, manutenzione dei macchinari, osservazione del comportamento e della salute degli animali. Dall'altro il lavoro alla scrivania: contabilità del letame, domande di sovvenzione, registrazione delle colture, fatturazione, pianificazione delle consegne, comunicazione con i clienti e il commercialista. Chi si chiede quale lavoro l'AI sostituisca per primo deve tenere separati questi due flussi, perché il risultato è completamente diverso per ciascuno di essi.
Il lavoro fisico cambia lentamente. Mungere un animale, potare una coltura o guidare un trattore è ancora in gran parte lavoro umano, anche se sensori e robot vi partecipano già. Il lavoro amministrativo e analitico cambia più rapidamente, ed è proprio questo lavoro che in molte aziende occupa più ore di quante il titolare stesso si renda conto. Un allevatore di bovini da latte che sa quanto tempo alla settimana va nella compilazione di moduli e nel ricopiare dati tra sistemi, vede spesso per la prima volta dove si trova la capacità liberabile.
In un'azienda agricola le ore non vanno solo nella produzione. Una parte consistente va a:
Questi compiti sono raramente al centro dell'attenzione quando si parla di AI in azienda, mentre spesso costituiscono la quota maggiore delle ore d'ufficio di un imprenditore agricolo. Valutare quale parte di questo lavoro sia da sostituire dipende da quanto i dati siano già strutturati, da quanti sistemi funzionino separatamente l'uno dall'altro, e da quanto spesso un compito venga svolto sulla base di regole fisse rispetto a esperienza e valutazione.
Nelle aziende dove i dati arrivano in forma digitale e strutturata, il software può già oggi sostituire compiti come la compilazione delle contabilità del letame a partire dai dati dei sensori, la compilazione automatica di moduli standard, la segnalazione di anomalie nella produzione di latte o nelle curve di crescita, e la proposta di pianificazioni basate sulle previsioni meteorologiche e sulla capacità disponibile. Si tratta di lavoro in cui l'input è univoco e il risultato è verificabile rispetto a una norma.
Altri compiti rimangono sotto supervisione umana: un sistema può segnalare un'anomalia nel comportamento animale, ma la valutazione se si tratti di malattia, stress o altro rimane compito dell'allevatore o del veterinario. Un sistema può confrontare un preventivo per fertilizzanti o mangimi in base al prezzo, ma la scelta del fornitore dipende anche dalla relazione, dai tempi di consegna e dall'esperienza delle stagioni precedenti. Questa supervisione non è una fase transitoria che scompare non appena la tecnologia migliora; è un elemento fisso del processo finché la valutazione richiede un contesto che non è presente nei dati.
E una parte del lavoro rimane lavoro umano, punto: l'operatività fisica con animali e colture, la manutenzione dei macchinari, la valutazione del momento di raccolta in base all'odore, al colore e alla sensazione. La tecnologia può supportare qui con i dati, ma l'azione stessa non si sposta.
Due aziende agricole di dimensioni simili possono differire notevolmente su cosa sia già oggi sostituibile. Un'azienda che lavora già con un software di contabilità, sensori e un sistema di registrazione centralizzato ha le basi per automatizzare i compiti. Un'azienda che lavora ancora con moduli cartacei e file Excel separati deve prima impostare quella base prima che l'AI possa sostituirvi qualcosa. La differenza quindi non risiede principalmente nel settore, ma nello stato dei dati e dei sistemi all'interno dell'azienda.
Questo schema non è esclusivo dell'agricoltura. Anche nel settore ICT e nei servizi finanziari è la qualità dei dati sottostanti a determinare quanto lavoro venga effettivamente sostituito. Laddove un'azienda agricola lotta con dati dei sensori frammentati, un reparto marketing spesso affronta un problema simile nel valutare la qualità dei lead: la tecnologia c'è, ma l'input deve essere in ordine prima che possa sostituire qualcosa.
Questa analisi non dice nulla su chi un'azienda dovrebbe tenere in servizio o licenziare. Riguarda compiti e ore, non funzioni o persone. Se uno spostamento nel lavoro ha conseguenze per il personale, si applicano requisiti legali propri su cui questa pagina non si pronuncia.
Il primo passo è ottenere una visione di dove vanno le ore nella propria azienda: quante nella registrazione, quante nella pianificazione, quante nel lavoro fisico stesso. Solo con questo quadro è possibile valutare quale parte del lavoro sia già oggi da sostituire, quale parte possa avvenire con supervisione, e quale parte rimanga lavoro umano.
La quickscan gratuita di FTE TO AI fornisce una prima indicazione in merito: dodici domande, senza account, con una stima di quale parte delle ore nel suo profilo sia oggi sostituibile dall'AI. La scansione completa del lavoro, che analizza il lavoro di un'azienda fino al livello di singolo compito e lo traduce compito per compito in capacità in termini di fte, è ancora in fase di sviluppo.
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