Lauksaimniecības sektoram ir struktūra, kāda maz kuram citam sektoram piemīt: individuāls uzņēmums, kooperatīvs vai realizācijas organizācija, iekārtu vai sēklu piegādātājs, un bieži arī pārstrādātājs vai mazumtirgotājs, kas izvirza prasības tam, kas notiek saimniecībā. AI lietojumi nenāk tikai no iekšienes. Liela daļa no tiem tiek piegādāta kopā ar trešo pušu aparatūru, sensoriem vai programmatūru. Tam, kurš ir atbildīgs par pārvaldību, tāpēc jāraugās nevis tikai uz to, ko iegādājas pats uzņēmums, bet arī uz to, kas ienāk ar iekārtām, konsultāciju pakalpojumiem un ķēdes partneriem. Šī attiecība — pašu izvēles pret piegādē iekļautām sistēmām — ir lielāka nekā sektoros, kur IT tiek iepirkta centralizēti.
Lauksaimniecības sektorā AI tiek izmantota dažādiem uzdevumiem: attēlu atpazīšanai kultūru novērtēšanā, ražas vai slimību riska prognozēšanai, barošanas un klimata sistēmu vadībai, kā arī subsīdiju pieteikumu vai ķēdes ziņojumu administratīvai apstrādei. Dažas no šīm lietojumprogrammām ir cieši iebūvētas iekārtās un praktiski nav atdalāmas no aparatūras. Citas ir atsevišķi rīki, ko audzēšanas konsultants, iepircējs vai uzņēmuma vadītājs sākuši lietot pats, bieži bez tā, ka tas kaut kur būtu dokumentēts. Pārvaldībai tāpēc jāapzina divi AI veidi: sistēmas, kas nākušas kopā ar tehniku, un sistēmas, ko cilvēki sākuši lietot patstāvīgi.
Daudzās lauksaimniecības saimniecībās un kooperatīvos nav centrālas IT nodaļas, kas pārvaldītu visu programmatūru. Iekārtu, konsultāciju pakalpojumu un datu rīku iepirkums bieži notiek pa uzņēmuma daļām vai pa personām. Tas nozīmē, ka inventarizācija, kas sākas tikai ar IT vai iepirkumu, nepamana lielu daļu no tā, ko faktiski lieto. Audzēšanas konsultants, kurš lieto AI rīku slimību pazīmju atpazīšanai, vai plānotājs, kurš konsultējas ar tērzēšanas robotu loģistikas izvēlēs, to bieži dara pēc savas iniciatīvas. Lai to pārskatītu, ir nepieciešams vairāk nekā saraksta pieprasīšana: tas ir jautājumu uzdošanas jautājums cilvēkiem, kas veic šo darbu, tādā veidā, kas nešķiet kā kontrole. Kā tas darbojas praksē, aprakstīts lapā par to, kā jūs novēršat, ka darbinieki lieto rīku, ko neviens nav apstiprinājis. Cits risks, kas šajā sektorā bieži sakrīt ar AI lietojumu, ir uzņēmumam sensitīvu datu, piemēram, ražas rādītāju vai līguma noteikumu, koplietošana publiskā tērzēšanas logā; šī jautājuma risinājums ir aprakstīts lapā par to, kā jūs novēršat, ka uzņēmuma dati nokļūst bezmaksas tērzēšanas logā.
AI lietojumam, kas novērtē kultūru slimības, ir cita ietekme nekā rīkam, kas raksta e-pasta vēstules konceptu piegādātājam. Pirmais ietekmē operatīvu lēmumu, kam var būt finansiālas un dažkārt pārtikas nekaitīguma sekas; otrais ir administratīvi atbalstošs. Pārvaldībai šajā sektorā nepieciešama klasifikācija, kas nošķir sistēmas, kas ietekmē lēmumus par dzīvniekiem, kultūrām vai drošību, no sistēmām, kas tikai atbalsta tekstu vai plānošanu. Šis iedalījums nosaka, kāds pārraudzības un dokumentācijas līmenis ir nepieciešams, un vai lietojumprogramma ietilpst stingrāku noteikumu jomā. Precīzs noteikumu saturs un ar to saistītie termiņi nav šīs lapas priekšmets; tie tiek uzturēti citur. Šeit runa ir par mehānismu: zināt, kas darbojas, zināt, kāda loma tam ir, un to spēt pierādīt.
Lauksaimniecības sektoram ar citiem sektoriem ir kopīgs tas, ka AI izplatās individuālas lietošanas ceļā, nevis pēc centrāla lēmuma. Šo modeli var novērot arī tajā, kā IKT sektors risina AI pārvaldību, kur atsevišķi izstrādes rīki izplatās tikpat ātri kā konsultāciju rīki saimniecībā. Atšķirība ir atkarībā no fiziskām iekārtām un ķēdes prasībām: kamēr finanšu pakalpojumu sektors galvenokārt saskaras ar modeļiem programmatūrā, un energosektors — ar tīklu un iekārtu vadību, lauksaimniecības sektors apvieno abus: AI, kas iebūvēta iekārtās, un AI, kas tiek atsevišķi lietota administrēšanai vai konsultācijām. Pārvaldībai tāpēc jāaptver gan iekārtas piegādātājs, gan lietotājs darba vietā.
Valdes loceklim vai kooperatīva valdei, kam jāatskaitās par AI lietojumu, ir nepieciešams pamats, ko izmantot: uzturēta inventarizācija, piemērota klasifikācija un pārskats par to, kurš kādu lietojumprogrammu lieto un kādam nolūkam. Bez šī pārskata jebkurš apgalvojums par AI lietojumu ir minējums. Ar pārvaldības kopumu, kas saskan ar uzņēmuma vai kooperatīva pastāvošo riska struktūru, šī ziņošana kļūst par uzturēšanas jautājumu, nevis vēlāku rekonstrukciju.
Tiklīdz ir skaidrs, kādi AI lietojumi pastāv un kāda loma tiem ir, dabiski rodas cits jautājums: kuru daļu no darba, kas tagad joprojām notiek manuāli, faktiski var pārņemt AI. FTE TO AI darba skenēšana to izrēķina katram uzdevumam, pamatojoties uz to, ko darbs faktiski ietver, un parāda, kura daļa no tā ir piemērota automatizācijai.
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.