Sectorul agricol este format din două tipuri de muncă care au puțin în comun. Pe de o parte munca din grajd, din seră sau de pe câmp: hrănirea animalelor, mulsul, recoltarea, întreținerea utilajelor, observarea comportamentului și a stării de sănătate a animalelor. Pe de altă parte munca de la birou: contabilitatea gunoiului de grajd, cererile de subvenții, înregistrarea culturilor, facturarea, planificarea livrărilor, comunicarea cu clienții și cu contabilul. Cel care se întreabă ce muncă preia AI mai întâi trebuie să separe aceste două fluxuri, pentru că rezultatul este complet diferit pentru fiecare dintre ele.
Munca fizică se schimbă încet. Mulsul unui animal, tăierea unei culturi sau conducerea unui tractor rămân în mare parte muncă umană, chiar dacă senzorii și roboții sunt deja prezenți. Munca administrativă și analitică se schimbă mai rapid, iar exact această muncă ocupă la multe firme mai multe ore decât își dă seama proprietarul însuși. Un fermier de vaci de lapte care știe câte ore pe săptămână se duc pe completarea formularelor și transcrierea datelor între sisteme vede de obicei pentru prima dată unde se află capacitatea care poate fi eliberată.
Într-o exploatație agricolă, orele nu se scurg doar în producție. O mare parte se duce spre:
Aceste sarcini apar rar în discuția despre AI pe terenul agricol, în timp ce ele reprezintă adesea cea mai mare pondere din orele de birou ale unui întreprinzător agricol. Evaluarea privind ce parte din această muncă poate fi preluată depinde de gradul în care datele sunt deja structurate, de câte sisteme funcționează separat unele de altele și de cât de des o sarcină se execută pe baza unor reguli fixe versus pe baza experienței și a evaluării.
În exploatațiile în care datele intră digital și structurat, software-ul poate prelua deja astăzi sarcini precum întocmirea contabilității gunoiului de grajd din date de senzori, completarea automată a formularelor standard, semnalarea abaterilor în producția de lapte sau în curbele de creștere și propunerea de planificări pe baza prognozei meteo și a capacității disponibile. Aceasta este muncă în care intrarea este univocă și rezultatul poate fi verificat față de o normă.
Alte sarcini rămân sub supraveghere umană: un sistem poate semnala o abatere în comportamentul animalelor, dar evaluarea dacă aceasta înseamnă boală, stres sau altceva rămâne în sarcina fermierului sau a medicului veterinar. Un sistem poate compara oferte pentru îngrășăminte sau hrană pentru animale în funcție de preț, dar alegerea unui furnizor depinde și de relație, de termenul de livrare și de experiența din sezoanele anterioare. Această supraveghere nu este o etapă intermediară care dispare de îndată ce tehnologia se perfecționează; este un loc fix în proces atâta timp cât evaluarea necesită un context care nu se află în date.
Și o parte din muncă rămâne muncă umană, punct: manipularea fizică a animalelor și a culturilor, întreținerea utilajelor, estimarea momentului de recoltare pe baza mirosului, culorii și senzației. Tehnologia poate susține aici cu date, dar acțiunea în sine nu se deplasează.
Două exploatații agricole de dimensiuni comparabile pot diferi considerabil în privința a ceea ce poate fi preluat deja acum. O firmă care lucrează deja cu un pachet de contabilitate, senzori și un sistem centralizat de înregistrare are baza necesară pentru a automatiza sarcini. O firmă care încă lucrează cu formulare pe hârtie și fișiere Excel separate trebuie mai întâi să pună la punct această bază înainte ca AI să poată prelua ceva. Diferența nu se află, așadar, în primul rând în sector, ci în starea datelor și a sistemelor din interiorul firmei.
Acest tipar nu este unic pentru agricultură. Și în sectorul IT și în serviciile financiare, calitatea datelor de bază determină câtă muncă este efectiv preluată. Unde o exploatație agricolă se luptă cu date de senzori fragmentate, un departament de marketing se luptă adesea cu o problemă comparabilă la evaluarea calității lead-urilor: tehnologia există, dar intrarea trebuie să fie în ordine înainte ca aceasta să poată prelua ceva.
Această analiză nu spune nimic despre pe cine ar trebui o firmă să angajeze sau să concedieze. Este vorba despre sarcini și ore, nu despre funcții sau persoane. Dacă o schimbare în muncă are consecințe pentru personal, se aplică cerințe legale proprii asupra cărora această pagină nu se pronunță.
Primul pas este să obțineți o imagine clară asupra locului în care se duc orele în propria firmă: câte spre înregistrare, câte spre planificare, câte spre munca fizică propriu-zisă. Doar cu această imagine de ansamblu se poate evalua ce parte din muncă poate fi preluată deja astăzi, ce parte poate fi realizată cu supraveghere și ce parte rămâne muncă umană.
Scanarea rapidă gratuită de la FTE TO AI oferă o primă indicație în acest sens: douăsprezece întrebări, fără cont, cu o estimare a părții din orele din profilul dumneavoastră care poate fi preluată astăzi de AI. Scanarea completă a muncii, care detaliază munca unei firme până la nivel de sarcină și calculează pentru fiecare sarcină capacitatea în fte, este încă în construcție.
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.