Sectorul agricol are o structură pe care puține alte sectoare o au: o întreprindere individuală, o cooperativă sau organizație de comercializare, un furnizor de utilaje sau semințe și, adesea, un procesator sau retailer care impune cerințe privind ce se întâmplă la fermă. Aplicațiile de AI nu provin doar din interior. O mare parte este livrată împreună cu echipamente, senzori sau software de la terți. Cine este responsabil pentru governance trebuie deci să se uite nu doar la ce achiziționează propria întreprindere, ci și la ce intră prin utilaje, servicii de consultanță și parteneri din lanț. Acel raport — alegeri proprii față de sisteme livrate odată cu echipamentul — este mai mare decât în sectoarele în care IT-ul este achiziționat centralizat.
În sectorul agricol, AI este folosit pentru sarcini diverse: recunoașterea imaginilor la evaluarea culturilor, predicția producției sau a presiunii bolilor, controlul sistemelor de hrănire și climă și procesarea administrativă a cererilor de subvenții sau a rapoartelor din lanț. Unele dintre aceste aplicații sunt integrate fix în utilaje și sunt aproape imposibil de separat de hardware. Altele sunt instrumente separate pe care un consultant în cultivare, un achizitor sau un manager a început să le folosească singur, adesea fără ca acest lucru să fie consemnat undeva. Governance trebuie deci să identifice două tipuri de AI: sistemele care au venit odată cu tehnologia și sistemele pe care oamenii au început să le folosească singuri.
În multe întreprinderi și cooperative agricole nu există un departament IT central care să administreze tot software-ul. Achiziția de utilaje, servicii de consultanță și instrumente de date se face adesea pe fiecare parte a activității sau pe fiecare persoană în parte. Aceasta înseamnă că o inventariere care începe doar de la IT sau achiziții ratează o mare parte din ceea ce se folosește efectiv. Un consultant în cultivare care folosește un instrument de AI pentru a recunoaște tablouri de boli, sau un planificator care consultă un chatbot pentru decizii logistice, face adesea acest lucru din proprie inițiativă. Pentru a obține o imagine asupra acestui lucru este nevoie de mai mult decât solicitarea unei liste: este o chestiune de a pune întrebări persoanelor care fac munca, într-un mod care să nu se simtă ca un control. Modul în care funcționează acest lucru în practică este descris pe pagina despre cum preveniți ca angajații să folosească un instrument pe care nimeni nu l-a aprobat. Un alt risc care în acest sector coincide adesea cu utilizarea AI este partajarea de date sensibile ale întreprinderii, cum ar fi cifrele de producție sau condițiile contractuale, într-o fereastră de chat publică; abordarea acestui aspect este descrisă pe pagina despre cum preveniți ca datele întreprinderii să ajungă într-o fereastră de chat gratuită.
O aplicație de AI care evaluează o cultură pentru boli are un impact diferit față de un instrument care redactează o schiță de e-mail pentru un furnizor. Prima influențează o decizie operațională care poate avea consecințe financiare și, în unele cazuri, asupra siguranței alimentare; a doua este un suport administrativ. Governance în acest sector necesită o clasificare care să facă distincția între sistemele care afectează decizii privind animale, culturi sau siguranță și sistemele care doar susțin textul sau planificarea. Această clasificare determină ce nivel de supraveghere și documentare este necesar și dacă o aplicație se încadrează în reguli mai stricte. Conținutul exact al reglementărilor și termenele corespunzătoare nu au locul pe această pagină; acestea sunt urmărite în altă parte. Aici este vorba despre mecanism: a ști ce funcționează, a ști ce rol joacă și a face acest lucru demonstrabil.
Sectorul agricol are în comun cu alte sectoare faptul că AI se răspândește prin utilizare individuală, nu printr-o decizie centrală. Acest tipar se observă și în modul în care sectorul IT abordează AI-governance, unde instrumentele de dezvoltare separate se răspândesc la fel de rapid ca instrumentele de consultanță de la fermă. Diferența constă în dependența de echipamente fizice și cerințe din lanț: în timp ce serviciile financiare au de-a face mai ales cu modele în software, iar sectorul energetic cu controlul rețelelor și instalațiilor, sectorul agricol le combină pe amândouă: AI integrat în utilaje și AI folosit separat pentru administrare sau consultanță. Governance trebuie deci să includă atât furnizorul utilajului, cât și utilizatorul de la locul de muncă.
Un administrator sau un consiliu de cooperativă care trebuie să dea socoteală cu privire la utilizarea AI are nevoie de ceva pe care să construiască: un inventar ținut la zi, o clasificare aplicată și o prezentare generală a cine folosește ce aplicație și în ce scop. Fără acea prezentare generală, orice afirmație despre utilizarea AI este o estimare. Cu un set de governance care se aliniază cu structura de risc existentă a întreprinderii sau cooperativei, această raportare devine o chestiune de ținere la zi, nu de reconstrucție ulterioară.
Odată ce este clar ce aplicații de AI există și ce rol joacă, urmează firesc o altă întrebare: ce parte din munca care se mai face încă manual se poate prelua de fapt de AI. Scanul de lucru al FTE TO AI calculează acest lucru pe sarcină, pe baza a ceea ce implică efectiv munca, și arată ce parte din aceasta se pretează la automatizare.
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.