Agrarni sektor ima strukturu koju malo drugih sektora ima: pojedinačno poduzeće, zadrugu ili organizaciju za prodaju, dobavljača strojeva ili sjemena, i često prerađivača ili trgovca na malo koji postavlja zahtjeve za ono što se događa na gospodarstvu. AI-primjene ne dolaze samo iznutra. Velik dio dolazi zajedno s opremom, senzorima ili softverom trećih strana. Onaj koji je odgovoran za governance mora dakle gledati ne samo na to što samo poduzeće nabavlja, nego i na to što ulazi putem strojeva, savjetodavnih usluga i partnera u lancu. Taj odnos — vlastiti izbori u odnosu na sustave koji dolaze zajedno s opremom — veći je nego u sektorima gdje se IT nabavlja centralizirano.
U agrarnom sektoru AI se koristi za raznovrsne zadatke: prepoznavanje slike pri procjeni usjeva, predviđanje prinosa ili pritiska bolesti, upravljanje sustavima hranjenja i klimatizacije, te administrativnu obradu zahtjeva za subvencije ili izvještaja u lancu. Neke od tih primjena čvrsto su ugrađene u strojeve i teško ih je odvojiti od hardvera. Druge su samostalni alati koje je savjetnik za uzgoj, nabavljač ili voditelj poduzeća počeo koristiti sam, često bez da je to negdje zabilježeno. Governance dakle mora obuhvatiti dvije vrste AI-a: sustave koji su došli zajedno s tehnikom i sustave koje su ljudi počeli koristiti sami.
U mnogim agrarnim poduzećima i zadrugama ne postoji centralni IT-odjel koji upravlja svim softverom. Nabava strojeva, savjetodavnih usluga i alata za podatke odvija se često po dijelu poslovanja ili po osobi. To znači da inventarizacija koja počinje samo kod IT-a ili nabave promašuje velik dio onoga što se stvarno koristi. Savjetnik za uzgoj koji koristi AI-alat za prepoznavanje bolesti, ili planer koji se savjetuje s chatbotom za logističke odluke, to često čini na vlastitu inicijativu. Da bi se dobio uvid u to, potrebno je više od traženja popisa: riječ je o postavljanju pitanja ljudima koji obavljaju posao, na način koji se ne osjeća kao kontrola. Kako to funkcionira u praksi, opisano je na stranici o tome kako spriječiti da zaposlenici koriste alat koji nitko nije odobrio. Drugi rizik koji se u ovom sektoru često poklapa s korištenjem AI-a jest podjela poslovno osjetljivih podataka, kao što su podaci o prinosu ili uvjeti ugovora, u javnom chat-prozoru; pristup tome opisan je na stranici o tome kako spriječiti da poslovni podaci završe u besplatnom chat-prozoru.
AI-primjena koja procjenjuje usjev na bolest ima drugačiji utjecaj od alata koji izrađuje nacrt e-maila dobavljaču. Prva utječe na operativnu odluku koja može imati financijske, a ponekad i posljedice za sigurnost hrane; druga je administrativno potporna. Governance u ovom sektoru zahtijeva klasifikaciju koja razlikuje sustave koji utječu na odluke o životinjama, usjevima ili sigurnosti, od sustava koji samo podupiru tekst ili planiranje. Ta podjela određuje koja razina nadzora i dokumentacije je potrebna, i je li primjena podložna strožim pravilima. Precizan sadržaj propisa i pripadajući rokovi ne pripadaju ovoj stranici; ti se pratе drugdje. Ovdje je riječ o mehanizmu: znati što se koristi, znati koju ulogu igra, i to moći dokazati.
Agrarni sektor s drugim sektorima ima zajedničko to da se AI širi putem pojedinačne uporabe, a ne putem centralne odluke. Taj obrazac vidljiv je i u načinu na koji ICT-sektor pristupa AI-governanceu, gdje se samostalni razvojni alati širi jednako brzo kao savjetodavni alati na gospodarstvu. Razlika je u ovisnosti o fizičkoj opremi i zahtjevima lanca: dok financijske usluge uglavnom imaju posla s modelima u softveru, a energetski sektor s upravljanjem mrežama i instalacijama, agrarni sektor kombinira oboje: AI koji je ugrađen u strojeve i AI koji se samostalno koristi za administraciju ili savjetovanje. Governance dakle mora obuhvatiti i dobavljača stroja i korisnika na radnom mjestu.
Direktor ili uprava zadruge koja mora odgovarati za korištenje AI-a treba nešto na čemu će graditi: inventar koji se održava, klasifikaciju koja je primijenjena, i pregled toga tko koju primjenu koristi i za što. Bez tog pregleda svaka izjava o korištenju AI-a je procjena. S nizom governance-mjera koji se uklapa u postojeću strukturu rizika poduzeća ili zadruge, to izvještavanje postaje stvar redovitog vođenja evidencije, a ne naknadne rekonstrukcije.
Čim je jasno koje AI-primjene postoje i koju ulogu igraju, slijedi sama od sebe drugo pitanje: koji dio posla koji se sada još radi ručno zapravo se može prepustiti AI-u. Radna skala (werkscan) FTE TO AI to izračunava po zadatku, na temelju toga što posao stvarno obuhvaća, i pokazuje koji se dio toga može automatizirati.
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.