Conversațiile cu furnizorii în agricultură tind să urmeze un tipar familiar. Prezentarea începe cu promisiuni grandioase despre utilizarea AI pentru a monitoriza sănătatea culturilor în timp real, a optimiza irigarea și a extrage mai mult randament de pe fiecare hectar. Promisiunea este convingătoare, dar ceea ce rareori apare este întrebarea dacă baza de date care stă la baza acestor promisiuni este exactă și completă. Dacă nu, există un risc real și semnificativ ca AI să genereze rezultate înșelătoare care par autoritare, dar care inspiră acțiuni care, în cel mai bun caz, sunt contraproductive.
De exemplu, un model de predicție a randamentului alimentat cu date istorice inconsistente va genera previziuni imprecise. În mod similar, un sistem de irigare de precizie care se bazează pe date fragmentate de la senzori va lua decizii de udare care irosesc resurse în loc să le economisească. În fiecare caz, AI eșuează deoarece datele pe care a fost antrenat nu au fost suficiente pentru a produce rezultate de încredere. În agricultură, fiecare halucinație AI este o răspundere, iar probabilitatea de eroare este mare.
Peisajul datelor într-o operațiune agricolă modernă sau la un distribuitor mare care deservește mii de fermieri este extrem de complex. Mediile agricole moderne folosesc pe scară largă dispozitive IoT și utilaje. Sistemele de irigare sunt automatizate, tractoarele navighează câmpurile autonom, iar dronele capturează imagini ale câmpurilor la scară largă. Cu toate acestea, datele mașinilor sunt disparate prin natura lor. Adăugați surse externe, inclusiv fluxuri meteorologice, date de la Departamentul Agriculturii al SUA și informații de piață terțe, iar întrebarea cum aduceți totul împreună într-un tot coerent devine o sarcină semnificativă.
AI agricol trebuie să înțeleagă mai mult decât atributele clienților; trebuie să înțeleagă terenul: coordonate GPS, limitele fermelor, blocurile de câmp și variația solului pe o singură proprietate. Unde aplicați îngrășământul și în ce rată, și în ce zonă specifică a fermei? Nu toate părțile unui câmp sunt la fel, iar un sistem AI care le tratează ca atare va produce recomandări care, în cel mai bun caz, sunt imprecise și, în cel mai rău caz, dăunătoare. Există, de asemenea, o dimensiune de conformitate din cauza chimicalelor și a responsabilității implicate. AI operațional în agricultură are nevoie de mult mai multe verificări și guvernanță decât într-un mediu cu riscuri mai mici. Când o recomandare defectuoasă este pusă în aplicare pe teren, consecințele pot fi severe.
Pregătirea datelor este diferența dintre AI care își îndeplinește promisiunea și un scenariu de „gunoi la intrare, gunoi la ieșire”. Fundamental, a fi pregătit pentru AI înseamnă a avea un model de date care reflectă cu exactitate modul în care funcționează afacerea. Pentru o companie precum Wilbur-Ellis, un distribuitor agricol de familie vechi de 104 ani, asta înseamnă să înțelegi cine sunt clienții tăi, ce câmpuri cultivă, ce inputuri au nevoie, de la ce furnizori provin acele inputuri, cât au plătit sezonul trecut și cum se leagă toate acestea de marjă. Aceste informații trebuie să fie actuale, consistente și accesibile în întreaga organizație, nu blocate în sisteme separate care nu au fost niciodată concepute să comunice între ele.
În mod similar, pentru operațiunile agricole în sine, pregătirea datelor înseamnă a avea o imagine fiabilă și conectată a ceea ce se întâmplă pe fiecare câmp: înregistrări ale sănătății solului, istoricul aplicării inputurilor, date de randament din sezoanele anterioare, performanța echipamentelor și citiri în timp real de la senzorii sistemelor de irigare. Guvernanța contează la fel de mult ca și structura. Prețurile se schimbă, relațiile evoluează, iar furnizorii vin și pleacă. Un sistem AI care se bazează pe date care erau exacte acum șase luni, dar nu au fost întreținute, va face recomandări bazate pe o versiune a afacerii care nu mai există.
Vestea bună este că drumul către pregătirea datelor este fezabil. Începe cu un model de date puternic: o singură sursă de adevăr guvernată care conectează clienți, furnizori, produse, prețuri, comenzi și marje într-un mod care reflectă modul în care funcționează organizația. De acolo, necesită conducte de date suficient de rapide pentru a oferi informații atunci când trebuie luate decizii, cadre de guvernanță care mențin datele de încredere în timp și controale de securitate care asigură că informațiile comerciale sensibile sunt accesibile persoanelor potrivite în condițiile potrivite.
Aceasta este exact provocarea pe care Reltio, o companie SAP, a fost construită să o rezolve. Reltio permite companiilor să unifice datele fragmentate, astfel încât agenții și sistemele AI să poată opera dintr-o imagine completă a afacerii. Reltio construiește un sistem de încredere de context, cunoscut sub numele de stratul de inteligență contextuală, care aduce toate entitățile, relațiile și regulile sub un singur acoperiș și face datele de afaceri ușor de accesat și interpretat. Pentru Wilbur-Ellis, construirea acelei baze de date de încredere a însemnat capacitatea de a pune întrebări mai complexe și de a avea încredere în răspunsuri, ceea ce este condiția prealabilă pentru ca orice sistem AI să fie cu adevărat util.
Întrebarea care merită pusă înainte de următoarea conversație despre AI nu este dacă cazul de utilizare este promițător. Aproape sigur că da. Întrebarea este dacă baza de date subiacentă este suficient de puternică pentru a face rezultatul de încredere. Agricultura a necesitat întotdeauna ca liderii săi să ia decizii cu mize mari în condiții de incertitudine, iar AI oferă perspectiva reală de a face aceste decizii mai rapide și mai bine informate. Această perspectivă este realizabilă doar pentru organizațiile care au făcut mai întâi munca de bază, iar afacerile care vor obține cel mai mult de la AI sunt cele care investesc în această bază acum.
De ce este important:
Acest articol subliniază o problemă critică în adoptarea inteligenței artificiale în agricultură: fără o bază de date curată, bine structurată și guvernată, AI poate produce rezultate înșelătoare care duc la pierderi financiare și de resurse. Într-un sector unde marjele sunt strânse și erorile pot avea consecințe grave, pregătirea datelor nu este doar un detaliu tehnic, ci o condiție esențială pentru succes. Pe măsură ce fermierii și distribuitorii se îndreaptă către soluții AI, înțelegerea acestei fundații devine vitală pentru a evita capcanele și a valorifica pe deplin potențialul tehnologiei.
