Impact van kunstmatige intelligentie op het werkveld in de groene sector
Impact op werkprocessen
De sector automatiseren en ondersteunen is belangrijk om het hoofd te bieden aan het gebrek aan arbeidskrachten. De meeste toepassingen van kunstmatige intelligentie zie je in de arbeidsintensiefste processen. Om toepassingen van kunstmatige intelligentie te gebruiken, is een goede voorbereiding essentieel. Voordat je kunstmatige intelligentie kunt toepassen, is het noodzakelijk dat alle processen zijn gedigitaliseerd en dat de bedrijven een strategie hebben om alles op een digitale manier te verwerken. Er zijn mensen nodig met de nodige kwalificaties en kennis van het gebruik van sensoren en algoritmen. Dat is niet moeilijk om te leren, maar er is wel aandacht voor nodig om het te leren. Zodat het geleerd wordt in de praktijk en/of opgenomen wordt in de groene opleidingen.
De beroepsbeoefenaar moet in staat zijn goed met de toepassingen van kunstmatige intelligentie te werken. De medewerker moet de technologie in de gaten houden en zich ervan bewust zijn dat de technologie kan falen en wat daar de oorzaak van kan zijn. Kwaliteitsmonitoring door de medewerker is altijd essentieel. De software waar het kunstmatige-intelligentiesysteem gebruik van maakt, is niet 100 procent robuust en kan altijd uitvallen. Ook het instellen en omgaan van sensoren en drones vraagt nieuwe competenties, zoals technologische vaardigheden. Je hoeft niet altijd zelf de technische kennis te bezitten. Je hoeft niet te weten waar die sensoren moeten komen, maar als de data niet compleet zijn doordat de sensoren niet functioneren, moet je wel kunnen achterhalen waardoor dat komt en onderhoud en reparaties kunnen uitvoeren. Ook is begrip nodig van wat het systeem inhoudt en wat het doet om vertrouwen te hebben dat de software betrouwbaar en accuraat is.
Als een systeem eenmaal is geïmplementeerd, dan ondersteunt de software de beroepsbeoefenaar bij diens werkzaamheden. In die zin verandert de manier van werken op het moment dat het bedrijf het systeem in gebruik neemt. De beroepsbeoefenaar interpreteert de data vanachter een scherm. Het transformeren van data, de analyse en rapportage van data gaat allemaal digitaal. Daar is enige mate van computer literacy voor nodig en kennis van mobiele applicaties. Door de inzet van data die informatie geven over de gezondheid van vee, is het niet meer nodig om zelf al het vee in de stallen te beoordelen. De beroepsbeoefenaar kan dat deel van het vee opzoeken dat volgens de analyse extra aandacht nodig heeft. Awareness is nodig op het gebied van wat je met data kan en hoe het te gebruiken is.
Het gebruik van kunstmatige intelligentie kan helpen om verschillende werkdisciplines dichter bij elkaar te brengen door dezelfde objectieve informatie te verschaffen. Het helpt de beroepsbeoefenaar bij advies geven (bijvoorbeeld voor een loonwerker of een hoefsmid).
Impact op benodigde vaardigheden
Toepassingen van kunstmatige intelligentie in de groene sector stelt boeren en vakexperts in staat om oogstprognoses te maken en bedrijfsprocessen te optimaliseren. Het vermogen om data te interpreteren en te analyseren wordt cruciaal voor het nemen van beslissingen en voor het aansturen van activiteiten op basis van gegevens. Beroepsbeoefenaren moeten leren omgaan met geautomatiseerde systemen om de gegenereerde output correct te interpreteren. Communicatie en afstemming onderling is daarbij van essentieel belang om de nauwkeurigheid van de gegevens te waarborgen en ruis in het systeem te verminderen.
Ook in de context van precisielandbouw worden nieuwe competenties verwacht van vakexperts. Naast traditionele landbouwtechnieken, omvat dat ook het vermogen om advies te geven aan boeren, proactief mee te denken en effectief te communiceren. Sensortechnologie en gegevensverzameling spelen een belangrijke rol. Medewerkers in de agrarische sector moeten nu basis technologische vaardigheden bezitten, zoals het kunnen werken met drones en sensoren.
Voor beroepsbeoefenaars zoals hoveniers, is een combinatie van traditionele kennis en technologische vaardigheden vereist. Het begrijpen en toepassen van sensoren en datawetenschap wordt belangrijk om groenonderhoud en landschapsontwerp te optimaliseren. Het vermogen om met slim gereedschap om te gaan en veiligheidsrichtlijnen te volgen wordt eveneens cruciaal.
Het gebruik van kunstmatige intelligentie en gegevensanalyse verandert de manier waarop professionals werken. Er is een verschuiving naar meer analytische taken en minder fysieke aanwezigheid op het veld.
Over het geheel genomen vereist de opkomst van kunstmatige intelligentie en geavanceerde technologieën in de groensector een bredere set vaardigheden, waaronder technologische bekwaamheid, datageletterdheid, analytisch denken en effectieve communicatie. Het vermogen om traditionele kennis te combineren met geavanceerde technologie zal cruciaal zijn om te gedijen in deze snel veranderende omgeving.