Sectorul agricol are un ritm pe care puține alte sectoare îl cunosc. Un an financiar nu numără douăsprezece luni egale, ci un sezon de creștere, o recoltă, o perioadă de repaus. Datele colectate în aprilie spun altceva decât datele din octombrie. Acest lucru face ca maturitatea AI în acest sector să nu fie o chestiune de fotografie de moment. O organizație poate sta bine pe hârtie iarna și totuși să se blocheze vara, simplu pentru că presiunea asupra operațiunilor este distribuită altfel atunci.
În plus, sectorul este remarcabil de stratificat. Pe de o parte se află cooperative mari și companii de procesare cu departamente IT și echipe de date proprii. Pe de altă parte se află firme de familie și întreprinderi individuale unde gestiunea afacerii se află în capul oamenilor, nu în sisteme. Ambele forme se găsesc sub o singură denumire de sector, ceea ce înseamnă că o afirmație despre „sectorul agricol” devine rapid prea generală. Raportul dintre aceste două forme determină mai mult din maturitatea medie decât orice evoluție tehnologică.
La multe companii agricole nu ambiția lipsește, ci baza pe care ar trebui să se sprijine AI-ul. Datele senzoriale din câmp, informațiile meteo, datele de stoc și contabilitatea de la contabil trăiesc adesea în sisteme separate care nu comunică între ele. Aceasta este o problemă de management al datelor și este una dintre dimensiunile care în măsurarea maturității este considerată fundamentală — nu pentru că aceasta ar fi o preferință, ci pentru că o organizație fără date coerente nu poate susține o aplicație AI care trebuie să se bazeze pe acele date.
Și infrastructura IT variază. O exploatație de vaci de lapte cu roboți automați de muls se confruntă de ani buni cu senzori și procesare de date, în timp ce o fermă de câmp poate folosi doar un program de contabilitate și o aplicație meteo. Această diferență de poziție de plecare nu este bună sau greșită, dar determină totuși care este pasul logic. O companie care deja colectează date senzoriale se confruntă cu o întrebare diferită față de o companie care trebuie încă să stabilească ce date vrea de fapt să înregistreze.
Dimensiunea organizațională adaugă un strat propriu la aceasta. În firmele de familie, autoritatea de decizie se află adesea la una sau două persoane, ceea ce poate face deciziile rapide, dar înseamnă și că maturitatea AI depinde puternic de ceea ce știe și dorește acea persoană. La cooperative și procesatori mai mari se pune mai degrabă întrebarea cum sunt distribuite deciziile între membri, conducere și execuție — și dacă există o structură care ar face vizibilă o rundă de plotare.
Aplicațiile care par interesante pentru sector — întreținerea predictivă a mașinilor, previziunea producției, sortarea automatizată — depind toate de ceea ce se află dedesubt. Fără o infrastructură care înregistrează fiabil măsurătorile și fără date consistente de-a lungul sezoanelor, o aplicație AI rămâne un experiment care funcționează atâta timp cât condițiile sunt favorabile. Exact de aceea dimensiunile fundamentale au prioritate: nu ca o alegere de politică, ci ca o ordine care rezultă din practică. Cine dorește să citească mai multe despre acest lucru găsește o elaborare în de ce dimensiunile fundamentale trebuie să vină primele.
Această ordine nu se aplică doar în agricultură. Alte sectoare cu un nucleu operațional greu și decizii distribuite prezintă modele similare, așa cum se poate citi în cât de avansat este sectorul energetic în privința maturității AI și în cât de avansat este sectorul imobiliar în privința maturității AI. Prin comparație: sectoarele cu procese de origine digitală, așa cum sunt descrise în cât de avansat este sectorul IT în privința maturității AI, pornesc de regulă de la un alt punct de plecare pentru infrastructură și date, ceea ce arată cât de mare poate fi diferența dintre sectoare.
Pentru un CEO sau COO din sectorul agricol, valoarea unei măsurări a maturității nu este că oferă o cifră cu care să te mândrești, ci că face vizibil unde se află diferențele dintre persoanele din organizație. Vede managerul operațional situația datelor altfel decât proprietarul? Crede responsabilul IT — dacă există unul — că infrastructura este pregătită, în timp ce oamenii de pe teren se confruntă zilnic cu ocolișuri manuale? O rundă de plotare în care mai multe persoane notează separat scoate la iveală aceste diferențe înainte ca ele să facă să se prăbușească un pilot.
Tocmai într-un sector în care decizia se află adesea la puține persoane, este valoros să vezi dacă acele persoane sunt de fapt de acord între ele asupra locului în care se află organizația. Un consultant pe fermă, un șef de exploatație în depozit și o persoană de contact IT la cooperativă pot avea, toți trei, o estimare diferită despre cât de matură este partea de management al datelor. Faptul de a face vizibilă această diferență este un prim pas, nu un punct final.
Odată ce este clar unde se situează organizația pe aceste dimensiuni, întrebarea se deplasează în mod firesc de la pregătire către conținut: ce parte din munca zilnică ar putea AI-ul să preia efectiv, dată fiind această pregătire? Aceasta este o întrebare diferită de cea la care răspunde această pagină. Scanarea muncii de la FTE TO AI calculează pentru fiecare sarcină ce parte din muncă este eligibilă pentru preluare, și se conectează astfel la ceea ce o măsurare a maturității cartografiază mai întâi. Cine dorește să reflecteze de pe acum asupra modului în care ar trebui să se prezinte un astfel de inventar poate începe cu ce trebuie să conțină un inventar de decizii, ca pregătire pentru momentul în care fundamentele sunt în ordine.
Măsurarea maturității de la hybridresourcing este în curs de construcție. Cine dorește să folosească runda de plotare imediat ce aceasta va fi disponibilă se poate înscrie pe lista de așteptare.
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.