Kmetijski sektor sestavljata dve vrsti dela, ki imata malo skupnega. Na eni strani delo v hlevu, rastlinjaku ali na polju: krmljenje, molža, žetev, vzdrževanje strojev, opazovanje živali glede vedenja in zdravja. Na drugi strani delo za pisalno mizo: knjigovodstvo gnojil, prijave za subsidije, evidenca pridelave, fakturiranje, načrtovanje dobav, komunikacija z odjemalci in računovodjo. Kdor se sprašuje, katero delo AI najprej prevzame, mora ta dva tokova ločiti, saj je izid za vsakega popolnoma drugačen.
Fizično delo se spreminja počasi. Molža živali, obrezovanje pridelka ali vožnja traktorja je še vedno večinoma delo za ljudi, tudi če že sodelujejo senzorji in roboti. Administrativno in analitično delo se spreminja hitreje, in prav to delo v mnogih podjetjih zajema več ur, kot se lastnik sam zaveda. Mlekarski kmet, ki ve, koliko časa na teden gre za izpolnjevanje obrazcev in prepisovanje podatkov med sistemi, pogosto prvič vidi, kje je kapaciteta, ki jo je mogoče sprostiti.
V kmetijskem podjetju ure ne gredo le v proizvodnjo. Velik del gre v:
Te naloge redko pridejo v ospredje pri pogovoru o AI na kmetiji, medtem ko pogosto predstavljajo največji delež pisarniških ur kmetijskega podjetnika. Presoja, kateri del tega dela je mogoče prevzeti, je odvisna od tega, kako strukturirani so podatki že sedaj, koliko sistemov teče ločeno drug od drugega, in kako pogosto se naloga izvaja na podlagi fiksnih pravil v primerjavi z izkušnjami in presojo.
Na kmetijah, kjer podatki prihajajo digitalno in strukturirano, lahko programska oprema danes že prevzame naloge, kot so sestavljanje knjigovodstva gnojil iz podatkov senzorjev, samodejno izpolnjevanje standardnih obrazcev, zaznavanje odstopanj v mlečnosti ali krivuljah rasti, in predlaganje razporedov na podlagi vremenske napovedi in razpoložljive kapacitete. To je delo, pri katerem je vnos enoznačen in izid preverljiv glede na normo.
Druge naloge ostajajo pod človeškim nadzorom: sistem lahko zazna odstopanje v vedenju živali, vendar presoja, ali to pomeni bolezen, stres ali kaj drugega, ostaja pri živinorejcu ali veterinarju. Sistem lahko primerja ponudbo za umetna gnojila ali krmo po ceni, vendar izbira dobavitelja je odvisna tudi od odnosa, dobavnega roka in izkušenj iz preteklih sezon. Ta nadzor ni vmesna faza, ki izgine, ko tehnika postane boljša; je stalno mesto v procesu, dokler presoja zahteva kontekst, ki ga ni v podatkih.
In del dela ostaja delo za ljudi, pika: fizično ravnanje z živalmi in pridelki, vzdrževanje strojev, presoja trenutka žetve na podlagi vonja, barve in občutka. Tehnika lahko tu podpira s podatki, vendar samo dejanje se ne premakne.
Dve kmetijski podjetji podobne velikosti se lahko močno razlikujeta v tem, kaj je danes že mogoče prevzeti. Podjetje, ki že dela s knjigovodskim programom, senzorji in centralnim sistemom evidence, ima postavljeno osnovo za avtomatizacijo nalog. Podjetje, ki še vedno dela s papirnimi obrazci in ločenimi datotekami Excel, mora najprej vzpostaviti to osnovo, preden lahko AI kaj od tega prevzame. Razlika torej ni primarno v sektorju, temveč v stanju podatkov in sistemov znotraj podjetja.
Ta vzorec ni edinstven za kmetijstvo. Tudi v IT sektorju in v finančnih storitvah kakovost osnovnih podatkov določa, koliko dela je dejansko mogoče prevzeti. Kjer se kmetijsko podjetje spopada z razdrobljenimi podatki senzorjev, se marketinški oddelek pogosto spopada s podobno težavo pri ocenjevanju kakovosti potencialnih strank: tehnika obstaja, vendar mora biti vnos urejen, preden lahko kaj prevzame.
Ta analiza ne pove ničesar o tem, koga bi podjetje moralo zaposliti ali odpustiti. Gre za naloge in ure, ne za funkcije ali osebe. Če premik v delu vpliva na osebje, zanj veljajo lastne zakonske zahteve, o katerih ta stran ne poda izjave.
Prvi korak je pridobiti vpogled v to, kam gredo ure v vašem lastnem podjetju: koliko v evidenco, koliko v načrtovanje, koliko v samo fizično delo. Šele s tem pregledom je mogoče presoditi, kateri del dela je danes že mogoče prevzeti, kateri del lahko poteka z nadzorom, in kateri del ostaja delo za ljudi.
Brezplačni hitri pregled podjetja FTE TO AI daje za to prvo indikacijo: dvanajst vprašanj, brez računa, z oceno, kateri del ur v vašem profilu je danes mogoče prevzeti z AI. Popolna delovna analiza, ki delo podjetja razčleni do ravni nalog in za vsako nalogo preračuna kapaciteto v smislu FTE, je še v izdelavi.
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.