Аграрният сектор се състои от няколко вида работа, които имат малко общо помежду си. Има физическа работа в обора, оранжерията или на полето, обвързана със сезона, времето и биологични процеси, които не могат да бъдат ускорени. Има административна работа около регистрация, кандидатстване за субсидии, счетоводство на торовите вещества и спазване на регулации, които се различават по култура, животно или регион. И има трети пласт: планиране, снабдяване, избор на култури и оценка на данни от сензори, сателитни изображения и пазарни цени. Този трети пласт расте, докато първият пласт остава ограничен в мащабируемостта си поради самата природа на работата.
Обстоятелствата, които определят изхода, не са еднакви навсякъде. Земеделско предприятие с много открити данни за почвата и времето има различни точки на прилагане за автоматизация от животновъдно предприятие, където надзорът върху хуманното отношение към животните е законово запазен за хора. Оранжерийно предприятие с климатични компютри вече от години разчита на управление на база сензорни данни; земеделски производител, който взема решения ръчно по парцел, няма това. Тази разлика определя къде AI вече поема задачи днес и къде това все още е далеко.
Три категории преминават през работата в този сектор. Първо, задачи, които AI може да изпълнява самостоятелно: интерпретиране на сензорни данни за напояване, разпознаване на признаци на заболяване на база на изображения, изготвяне на първи версии на отчети за кандидатстване за субсидии. Второ, задачи, при които AI прави предложение, а човек го одобрява или отхвърля с основание: съвет за отглеждане, който се проверява спрямо местни знания, предложение за снабдяване, което се оценява по риск на доставка. Трето, работа, която остава работа за хора: физическият надзор върху хуманното отношение към животните, оценката на качеството на почвата на място, преговорите с купувач за дългосрочен договор.
Това разделение не е моментна снимка, която се измества еднакво навсякъде. Предприятия, които вече работят със сензорни данни и софтуер за подпомагане на решения, виждат първата категория да расте, защото структурата на данните вече е налична. Предприятия, които все още работят на базата на опит и ръчна регистрация, виждат преимуществено възникването на втората категория, защото там първо трябва някой да установи какво е достатъчно надеждно, за да бъде предоставено на система. Разликата между предприятията се крие следователно не в амбицията, а в степента, в която основната работа вече е записана във форма, която система може да прочете.
Стратегия, която изхожда от постоянна нужда от персонал за административни или мониторингови задачи, се основава на допускане, което никой не е формулирал изрично: че тази работа може да се изпълнява само от хора, с определено темпо и определена себестойност. Веднага щом AI поеме или подпомогне част от тази работа, това допускане не отпада с обявление. То отпада постепенно, докато планът на хартия остава непроменен.
Това е модел, който този сектор споделя с други сектори, където AI засяга нивото на задачите, а не нивото на длъжностите. Подобни промени се случват в ИКТ сектора, където AI частично поема работа по програмиране и тестване, във финансовите услуги, където надзорът върху автоматизирани оценки получава нова роля, и в сектора на отдиха, където планирането и контактът с клиентите се разпределят по различен начин между система и човек. Аграрният сектор има собствено темпо, определено от сезона и регулациите, но механизмът е еднакъв: допускане, което някога е било вярно, не бива отменено, то просто вече не се проверява.
Това не е свързано с въпроса дали предприятието трябва да намали персонала или да го използва по друг начин. Това решение попада под собствените законови изисквания относно трудовото право и представителството на служителите, и за него важат правила, които не се разглеждат тук. Става дума за нещо, което предхожда това: да се знае каква работа днес фактически се извършва от AI, каква работа се извършва под надзор, и каква работа остава работа за хора. Това е фактически въпрос, а не решение за персонала.
Въпросът каква работа в това предприятие действително може да бъде поета от AI, се отговаря чрез работния анализ на FTE TO AI за всяка задача поотделно, така че допусканията за капацитет вече не се основават на преценка. Който иска да знае по-точно какво всъщност представлява стратегическото допускане, намира това обяснено в обяснението за какво е стратегическо допускане и как да проверите дали то все още е валидно, а който иска да знае как текуща стратегия се съпоставя с настоящата ситуация, може да прочете това в обяснението за проверката на съществуваща стратегия.
Първата стъпка не е напълно преработен план, а кратка инвентаризация на допусканията, върху които се основава настоящият план. FTE TO AI предлага за това безплатна проверка на допускания: кратка сесия, в която посочвате основните си допускания и виждате за всяко от тях кога за последно е било потвърдено. Това не дава оценка на самата стратегия, но дава представа кои части се нуждаят от внимание, преди да бъдат преразгледани. Пълната стрес проверка, с външен поглед редом до самооценката на ръководството, е в процес на изготвяне.
Stel uw vraag. Vaak zit de echte vraag een laag dieper — daar mag ik naar vragen.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.