Põllumajandussektoril on struktuur, mida vähestel teistel sektoritel on: individuaalne ettevõte, ühistu või turustusorganisatsioon, masinate või seemnete tarnija, ja sageli töötleja või jaemüüja, kes esitab nõudeid selle kohta, mis talus toimub. AI-rakendused ei tule ainult ettevõtte enda seest. Suur osa tuleb kaasa kolmandate osapoolte seadmete, sensorite või tarkvaraga. Kes vastutab governance eest, ei tohi vaadata ainult seda, mida ettevõte ise ostab, vaid ka seda, mis tuleb sisse masinate, nõustamisteenuste ja tarneahela partnerite kaudu. See suhe — omad valikud versus kaasatulnud süsteemid — on suurem kui sektorites, kus IT ostetakse tsentraalselt.
Põllumajandussektoris kasutatakse AI-d mitmesuguste ülesannete jaoks: pildituvastus taimehindamisel, saagikuse või haiguskoormuse ennustamine, sööda- ja kliimasüsteemide juhtimine, ning toetustaotluste või tarneahela aruannete administratiivne töötlemine. Mõned neist rakendustest on kindlalt integreeritud masinatesse ja neid on peaaegu võimatu riistvarast eraldada. Teised on eraldiseisvad tööriistad, mida kasvatusnõustaja, ostja või tegevjuht on hakanud iseseisvalt kasutama, sageli ilma, et see oleks kuskil kirja pandud. Governance peab seega kaardistama kahte tüüpi AI-d: süsteemid, mis tulid kaasa tehnikaga, ja süsteemid, mida inimesed on hakanud iseseisvalt kasutama.
Paljudes põllumajandusettevõtetes ja ühistutes ei ole tsentraalset IT-osakonda, mis haldaks kogu tarkvara. Masinate, nõustamisteenuste ja andmetööriistade ost käib sageli ettevõtte osakonna või isiku kaupa. See tähendab, et inventuur, mis algab ainult IT-st või hankest, jätab suure osa tegelikult kasutatavast kõrvale. Kasvatusnõustaja, kes kasutab AI-tööriista haigustunnuste tuvastamiseks, või planeerija, kes küsib logistikaotsuste jaoks nõu chatbotilt, teeb seda sageli omal algatusel. Selle kohta ülevaate saamiseks on vaja rohkem kui nimekirja küsimist: tuleb küsida küsimusi inimestelt, kes tööd teevad, viisil, mis ei tundu kontrollimisena. Kuidas see praktikas toimib, on kirjeldatud lehel kuidas vältida, et töötajad kasutavad tööriista, mida keegi ei ole heaks kiitnud. Teine risk, mis selles sektoris sageli kaasneb AI kasutamisega, on ettevõtte tundlike andmete, näiteks saagikuse näitajate või lepingutingimuste, jagamine avalikus vestlusaknas; selle käsitlemise viis on kirjeldatud lehel kuidas vältida, et ettevõtte andmed jõuavad tasuta vestlusaknasse.
AI-rakendusel, mis hindab taime haigust, on teistsugune mõju kui tööriistal, mis kirjutab e-kirja mustandi tarnijale. Esimene mõjutab operatiivset otsust, millel võivad olla finants- ja mõnikord toiduohutusega seotud tagajärjed; teine on administratiivselt toetav. Governance selles sektoris nõuab klassifikatsiooni, mis eristab süsteeme, mis mõjutavad otsuseid loomade, taimede või ohutuse kohta, süsteemidest, mis toetavad ainult teksti või planeerimist. Selline liigitus määrab, millist järelevalve ja dokumenteerimise taset on vaja, ja kas rakendus jääb rangemate reeglite alla. Täpne reeglisisu ja sellega seotud tähtajad ei kuulu sellele lehele; neid jälgitakse mujal. Siin on tegu mehhanismiga: teadmine, mis töötab, teadmine, millist rolli see täidab, ja selle tõendatavaks tegemine.
Põllumajandussektor jagab teiste sektoritega asjaolu, et AI levib individuaalse kasutuse, mitte tsentraalse otsuse kaudu. Sama mustrit on näha viisis, kuidas IKT-sektor käsitleb AI-governance't, kus eraldiseisvad arendustööriistad levivad samamoodi kiiresti kui talus kasutatavad nõustamistööriistad. Erinevus peitub sõltuvuses füüsilistest seadmetest ja tarneahela nõuetest: kui finantsteenuste sektor puutub kokku peamiselt tarkvaramudelitega, ja energiasektor võrkude ja seadmete juhtimisega, kombineerib põllumajandussektor mõlemat: AI, mis on masinatesse ehitatud, ja AI, mida kasutatakse eraldiseisvalt administratsiooni või nõustamise jaoks. Governance peab seega hõlmama nii masina tarnijat kui ka kasutajat töö juures.
Juhil või ühistu juhatusel, kes peab AI kasutamise kohta aru andma, on vaja midagi, millele toetuda: pidevalt hallatud inventuuri, kohaldatud klassifikatsiooni, ja ülevaadet selle kohta, kes mida ja mille jaoks kasutab. Ilma sellise ülevaateta on iga väide AI kasutamise kohta hinnang. Governance-komplektiga, mis sobib ettevõtte või ühistu olemasoleva riskistruktuuriga, muutub see aruandlus jälgimise, mitte tagantjärele rekonstrueerimise küsimuseks.
Kui on selge, millised AI-rakendused on olemas ja millist rolli need täidavad, tekib loomulikult järgmine küsimus: kui suur osa praegu käsitsi tehtavast tööst laseb end tegelikult AI-le üle anda. FTE TO AI töövoo-skaneering arvutab seda ülesande kaupa, tuginedes sellele, mida töö sisuliselt endast kujutab, ja näitab, kui suur osa sellest sobib automatiseerimiseks.
Vraag maar. Governance begint bij weten wat er draait — ook wat niemand heeft goedgekeurd.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.