Žemės ūkio sektorius turi ritmą, kurio mažai kuris kitas sektorius pažįsta. Finansinius metus sudaro ne dvylika vienodų mėnesių, o augimo sezonas, derliaus nuėmimas, ramybės periodas. Balandį surinkti duomenys sako kitaip nei spalio duomenys. Tai reiškia, kad AI branda šiame sektoriuje nėra momentinio vaizdo klausimas. Organizacija žiemą popieriuje gali atrodyti gerai, o vasarą vis tiek įklimpti – vien todėl, kad tuo metu spaudimas veiklai paskirstytas kitaip.
Be to, šis sektorius yra pastebimai sluoksniuotas. Viena vertus, yra didelės kooperatyvos ir perdirbimo įmonės su savo IT skyriais ir duomenų komandomis. Kita vertus, yra šeimos verslai ir individualios įmonės, kur veikla laikoma galvose, o ne sistemose. Abi formos egzistuoja pagal vieną sektoriaus pavadinimą, o tai reiškia, kad teiginys apie „žemės ūkio sektorių" greitai tampa pernelyg apibendrintas. Šių dviejų formų santykis nulemia vidutinę brandą labiau nei bet kokia technologinė raida.
Daugelyje žemės ūkio įmonių trūksta ne ambicijų, o pagrindo, ant kurio turėtų remtis AI. Sensorinių duomenų iš lauko, orų informacija, atsargų duomenys ir apskaita pas buhalterį dažnai egzistuoja atskirose sistemose, kurios tarpusavyje nebendrauja. Tai duomenų valdymo klausimas, ir tai yra viena iš dimensijų, kuri brandos matavime laikoma pagrindine – ne todėl, kad tai yra pageidavimas, o todėl, kad organizacija be susietų duomenų negali palaikyti AI taikymo, kuris turi tais duomenimis pasitikėti.
Skiriasi ir IT infrastruktūra. Pieninė ūkininkystė su automatiniais melžimo robotais jau metų metus dirba su sensoriais ir duomenų apdorojimu, tuo tarpu javų augintojas galbūt naudoja tik apskaitos programą ir orų programėlę. Šis pradinės padėties skirtumas nėra nei geras, nei blogas, bet jis nulemia, kuris žingsnis yra logiškas. Įmonė, kuri jau renka sensorinius duomenis, susiduria su kitokiu klausimu nei įmonė, kuriai dar reikia nuspręsti, kokius duomenis ji apskritai norėtų fiksuoti.
Organizacinė dimensija prideda savo atskirą sluoksnį. Šeimos verslose sprendimų priėmimo galia dažnai yra vieno ar dviejų žmonių rankose, kas gali paspartinti sprendimus, bet taip pat reiškia, kad AI branda smarkiai susijusi su tuo, ką tas asmuo žino ir ko nori. Kooperatyvose ir didesniuose perdirbėjuose iškyla klausimas, kaip sprendimai paskirstomi tarp narių, valdybos ir vykdymo – ir ar egzistuoja struktūra, kuri padarytų tai matomu per bendro vertinimo raundą.
Taikymai, kurie skamba įdomiai šiam sektoriui – prognozuojama technikos priežiūra, derliaus prognozavimas, automatizuotas rūšiavimas – visi priklauso nuo to, kas yra apačioje. Be infrastruktūros, kuri patikimai fiksuoja matavimus, ir be duomenų, kurie yra nuoseklūs per sezonus, AI taikymas išlieka eksperimentu, kuris veikia tol, kol aplinkybės tam palankios. Tai tiksliai dėl to pagrindinės dimensijos turi pirmenybę: ne kaip politikos pasirinkimas, o kaip tvarka, kuri išplaukia iš praktikos. Norintys skaityti daugiau apie tai, ras išsamesnę informaciją čia: kodėl pagrindinės dimensijos turi būti pirmiau.
Šis eiliškumas taikomas ne tik žemės ūkiui. Kiti sektoriai su sunkiu operaciniu branduoliu ir paskirstytu sprendimų priėmimu rodo panašius modelius, kaip aprašyta čia: kiek toli energetikos sektorius yra pasiekęs AI brandos srityje ir čia: kiek toli nekilnojamojo turto sektorius yra pasiekęs AI brandos srityje. Palyginimui: sektoriai, kurių procesai iš prigimties yra skaitmeniniai, kaip aprašyta čia: kiek toli IT sektorius yra pasiekęs AI brandos srityje, dažniausiai startuoja nuo kitokio infrastruktūros ir duomenų pradinio taško, kas rodo, kokia didelė gali būti sektorių tarpusavio sklaida.
CEO ar COO žemės ūkio sektoriuje matavimo vertė nėra tai, kad jis duoda skaičių, kuriuo galima pasigirti, bet tai, kad jis parodo, kur egzistuoja žmonių organizacijoje nuomonių sklaida. Ar veiklos vadovas duomenų situaciją vertina kitaip nei savininkas? Ar už IT atsakingas asmuo – jei tokis yra – mano, kad infrastruktūra yra parengta, tuo tarpu žmonės aikštelėje kasdien susiduria su rankiniais apsukiniais keliais? Bendro vertinimo raundas, kuriame keli žmonės vertina atskirai, atskleidžia šiuos skirtumus prieš tai, kai jie leidžia bandomajam projektui sugriūti.
Tik sektoriuje, kur sprendimų priėmimas dažnai priklauso vos keliems žmonėms, yra vertinga pamatyti, ar šie žmonės apskritai sutaria dėl to, kur organizacija yra. Konsultantas kieme, ūkio vadovas sandėlyje ir IT kontaktinis asmuo kooperatyve gali visi trys turėti skirtingą vertinimą, kokia yra duomenų valdymo pusės branda. Šios sklaidos parodymas yra pirmas žingsnis, ne galutinis taškas.
Kai tampa aišku, kur organizacija yra šiose dimensijose, klausimas savaime persikelia iš parengtumo į turinį: kokią dalį kasdienio darbo AI galėtų faktiškai perimti, atsižvelgiant į tą parengtumą? Tai kitas klausimas nei tas, į kurį atsako šis puslapis. FTE TO AI darbo skenavimas apskaičiuoja pagal užduotį, kokia darbo dalis tinkama perėmimui, ir taip susijungia su tuo, ką brandos matavimas pirmiausia nustato. Norintys iš anksto pamąstyti, kaip toks inventorius turėtų atrodyti, gali pradėti čia: kas turėtų būti sprendimų inventoriuje, kaip pasiruošimą tam momentui, kai pagrindai bus sutvarkyti.
hybridresourcing.com brandos matavimas šiuo metu kuriamas. Norintys naudoti bendro vertinimo raundą, kai jis bus prieinamas, gali užsiregistruoti laukiančiųjų sąraše.
Vraag maar wat er moet staan voordat AI in uw organisatie kan landen.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.