Zemědělský sektor se skládá z několika druhů práce, které mají málo společného. Existuje fyzická práce ve stáji, skleníku nebo na poli, vázaná na roční období, počasí a biologické procesy, které se nedají urychlit. Existuje administrativní práce spojená s registrací, žádostmi o dotace, evidencí hnojiv a dodržováním předpisů, které se liší podle plodiny, zvířete nebo regionu. A existuje třetí vrstva: plánování, nákup, volba plodin a posuzování dat ze senzorů, satelitních snímků a tržních cen. Tato třetí vrstva roste, zatímco první vrstva zůstává omezeně škálovatelná díky samotné povaze práce.
Okolnosti, které určují výsledek, nejsou jednotné. Rostlinářský podnik s velkým množstvím otevřených dat o půdě a počasí má jiné body pro automatizaci než živočišná výroba, kde je dohled nad dobrými životními podmínkami zvířat ze zákona vyhrazen lidem. Zahradnický podnik s klimatizačními počítači má už léta řízení na základě senzorových dat; rostlinář, který se rozhoduje ručně podle jednotlivých pozemků, to nemá. Tento rozdíl určuje, kde AI dnes už přebírá úkoly a kde je to ještě daleko.
Tímto oborem se táhnou tři kategorie. Za prvé úkoly, které AI dokáže vykonávat samostatně: interpretace senzorových dat pro zavlažování, rozpoznávání příznaků nemocí na základě obrazového materiálu, sestavování prvních verzí zpráv pro žádosti o dotace. Za druhé úkoly, kde AI předloží návrh a člověk jej se zdůvodněním schválí nebo zamítne: agrotechnické doporučení, které je konfrontováno s místními znalostmi, nákupní návrh, který je posouzen z hlediska rizika dodávek. Za třetí práce, která zůstává lidskou prací: fyzický dohled nad dobrými životními podmínkami zvířat, posouzení kvality půdy na místě, jednání s odběratelem o dlouhodobé smlouvě.
Toto rozdělení není snímek okamžiku, který se posouvá všude stejně. Podniky, které už pracují se senzorovými daty a softwarem na podporu rozhodování, vidí růst první kategorie, protože datová struktura tam už stojí. Podniky, které stále fungují na základě zkušenosti a ruční evidence, vidí především vznik druhé kategorie, protože tam musí nejprve někdo zjistit, co je dostatečně spolehlivé, aby to bylo možné přenechat systému. Rozdíl mezi podniky tedy nespočívá v ambicích, ale v míře, do jaké je základní práce už zaznamenaná ve formě, kterou systém dokáže číst.
Strategie, která vychází z pevné potřeby personálu pro administrativní úkoly nebo úkoly monitorování, spočívá na předpokladu, který nikdo explicitně nepojmenoval: že tuto práci může dělat pouze člověk, v určitém tempu a za určitou nákladovou cenu. Jakmile AI část této práce převezme nebo podpoří, tento předpoklad nepřestává platit s oznámením. Přestává platit postupně, zatímco plán na papíře zůstává nezměněný.
Toto je vzorec, který tento sektor sdílí s jinými sektory, kde AI zasahuje úroveň úkolu, nikoli úroveň funkce. Podobné posuny probíhají v IT sektoru, kde AI zčásti převzala programování a testování, ve finančních službách, kde dohled nad automatizovaným posuzováním dostává novou roli a v odvětví volného času, kde je plánování a kontakt s klienty jinak rozdělen mezi systém a člověka. Zemědělský sektor má své vlastní tempo, určené ročním obdobím a regulací, ale mechanismus je stejný: předpoklad, který kdysi platil, se neodvolává, jednoduše se přestane ověřovat.
Toto se nezabývá otázkou, zda by měl podnik zmenšit personál nebo jej jinak nasadit. Toto rozhodnutí spadá pod vlastní zákonné požadavky ohledně pracovního práva a spolurozhodování zaměstnanců, pro které platí pravidla, jež se v tomto textu neprobírají. Jde o něco, co tomu předchází: vědět, jakou práci dnes fakticky vykonává AI, jaká práce se dělá pod dohledem a jaká práce zůstává lidskou prací. To je faktická otázka, nikoli personální rozhodnutí.
Na otázku, jakou práci v tomto podniku lze skutečně přenechat AI, odpovídá pracovní scan FTE TO AI na úrovni jednotlivých úkolů, takže předpoklady o kapacitě již nestojí na odhadu. Kdo chce přesněji vědět, co strategický předpoklad vlastně je, nalezne to vysvětlené v objasnění toho, co je strategický předpoklad a jak zjistíte, zda ještě platí, a kdo chce zjistit, jak se stávající strategie porovnává s aktuální situací, si to přečte ve vysvětlení k ověřování stávající strategie.
Prvním krokem není zcela přepracovaný plán, ale krátká inventura předpokladů, na kterých současný plán stojí. FTE TO AI k tomu nabízí bezplatnou kontrolu předpokladů: krátké kolo, ve kterém pojmenujete své nejdůležitější předpoklady a u každého z nich vidíte, kdy byl naposledy potvrzen. To neposkytuje hodnocení strategie samotné, ale poskytuje přehled o tom, které části potřebují pozornost, než budou upraveny. Úplný tlakový test, s externím pohledem vedle vlastního odhadu vedení, je ve vývoji.
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.