Dronovi umjesto metarskih štapova
Još donedavno radnici ScottsMiracle-Groa (SMG) hodali su među golemim gomilama komposta i piljevine te uz pomoć običnih metarskih štapova preračunavali zapremninu – „šesta osnovne geometrija”, prisjeća se predsjednik tvrtke Nate Baxter. Danas iste hrpe nadlijeću dronovi, a računalni vid izračunava volumen u stvarnom vremenu. Slika je to šire digitalne transformacije kojom je američki proizvođač gnojiva i sjemena neočekivano zasjeo među korporativne AI predvodnike.
Štednja, brzina i preciznost
• Više od 50 % planiranih 150 milijuna dolara ušteda u opskrbnom lancu već je realizirano.
• Vrijeme odgovora korisničke službe skraćeno je za 90 %.
• Prediktivni modeli svakoga tjedna usmjeravaju marketinški budžet prema regijama s najboljim vremenskim izgledima i potražnjom.
Baxter je u SMG stigao 2023. nakon dva desetljeća u proizvodnji čipova. Sličnosti je, kaže, bilo mnogo: stroga kontrola kvalitete, optimizacija složenih procesa i – ključna razlika – neiskorišteno more podataka iz 150-godišnje hortikulturne tradicije.
„Rekao sam ljudima: ‘Mi smo tehnološka tvrtka, samo toga još niste svjesni’”, prepričava Baxter. Funkcionalne silose razbio je na tri poslovne jedinice čiji su direktori jednako odgovorni za profit i za digitalnu provedbu.
Arheologija podataka
Vice-predsjednik za podatkovnu inteligenciju Fausto Fleites naziva prvi korak „arheološkim radom”. Desetljeća poslovne logike skrivena u starom SAP-u pretvarala su se u setove podataka spremne za umjetnu inteligenciju. Kao jedinstvenu platformu odabran je Databricks, a s pomoću Googleovog Gemini LLM-a tvrtka je očistila i tematski organizirala internu dokumentaciju – broj članaka smanjen je 30 %, a uporabnost povećana.
Pogrešna preporuka, uništen travnjak
Prvi testovi s generičkim modelima pokazali su opasnost: AI je miješao sredstva za uništavanje korova s onima za prevenciju, što bi korisnicima moglo uništiti travnjak. Rješenje je hijerarhija specijaliziranih „agentâ” – svaki za pojedini brend, pod nadzorom glavnog koordinatora. Prije nego što predlože proizvod, agenti postavljaju pitanja o lokaciji, ciljevima i stanju travnjaka te provjeravaju lokalne propise.
Primjene na terenu
• Dronovi nadziru zalihe sirovina.
• Prognoze potražnje analiziraju više od 60 varijabli, uključujući vremenske prilike i potrošački sentiment.
• AI u korisničkoj službi automatski sastavlja odgovore, a ljudi ih samo potvrde – vrijeme izrade skraćeno je s deset minuta na nekoliko sekundi.
• Transparentnost modela omogućena je SHAP-om: svaka prognoza prikazuje koliko su vrijeme, promocije ili medijski izdaci pridonijeli rezultatu.
Neuspjesi i lekcije
Nisu sve inicijative uspjele. Poluautonomni viličari, upravljani na daljinu iz Filipina, pokazali su se prelagani za SMG-ove teške palete pa je projekt zaustavljen. „Moraš znati kada nešto neće upaliti i prilagoditi se”, priznaje Baxter.
Što slijedi
Plan je do 2026. lansirati „vrtni sommelier” – mobilnu aplikaciju koja prepoznaje biljke i probleme s travnjakom na temelju fotografije te nudi trenutne, regulatorno usklađene savjete. Razmatra se i komunikacija AI-agenta SMG-a s chatbotovima maloprodajnih lanaca kako bi kupci dobili točne preporuke bez obzira gdje postave pitanje.
Ključ: vlasničko znanje
Fleites vjeruje da će veliki jezični modeli uskoro postati roba. „Prava je prednost dodatna razina unutarnjeg znanja koju unesemo u njih.” Za inženjere to znači rad čije se posljedice vide odmah – vremenska prognoza pomakne marketinške milijune, a ispravan savjet spasi nečiji travnjak.
„Imamo pravo pobijediti”, zaključuje Baxter. „Imamo 150 godina iskustva.” Za tvrtku stvorenu na zemlji, najveći iskorak dogodio se u – podacima.