Even voor de argeloze lezer: de “Autonome kas” (door Federatie Vruchtgroente organisaties -FVO- de “Superteelt” genoemd) is het doel wat we in de 2040 willen bereiken: Volledig door digitale technologie gestuurde groente- en sierteelten in kassen. Ook wel ‘heads- & handsfree’ telen genoemd. In de laatste en komende jaren is en wordt deze ontwikkeling sterk beinvloed door de mogelijkheden die AI biedt. De sector (techbedrijven, kennisinstellingen en adviseurs) is dan ook volop bezig om de benodigde innovaties te ontwikkelen waardoor de teler de nodige stappen kan maken naar ‘zijn’ Autonome Kas. Maar -zo stelt FVO- die innovaties lopen vast ergens tussen de ontwikkelingsfase en de implementatie bij de teler, in de ‘Valley of Death’. Naast financiering en strategische samenwerking ligt de oorzaak in het feit dat de teler eigenlijk een klant en klare oplossing verwacht die direct werkt. En dus moeten we dat traject versnellen….
In mijn vorige blog “Bespiegelingen van een oude Brompot…” heb ik (te lang, maar ja…) al uiteengezet dat ik niet zo geloof in het versnellen van dat innovatietraject. Het echte probleem zit m volgens mij in de adoptie -het ‘laten landen’- van al die nieuwe digitale technologie en toepassingen bij de telers. Daarvoor moet je als bedrijf je digitale ‘botten- en spierenstelsel’ trainen en ontwikkelen zodat je in staat bent om die nieuwe technologie optimaal te kunnen gebruiken. Je wordt ook geen topsporter in een week, maar wel door heel lang en heel hard te trainen… En dat trainen is nodig want digitalisering is een continue proces. Technologie ontwikkelt zich voortdurend (de ontwikkelingen in AI zijn daar een treffend voorbeeld van) en als organisatie moet je daar mee kunnen dealen, die ontwikkelingen blijven volgen, uitproberen en de waarde ervan kunnen inschatten. Dat betekent dat je niet alleen goede relaties met tech-leveranciers moet hebben maar ook moet kunnen beschikken over eigen kennis en capaciteit om de regie over dit proces te houden.
En als we dit verhaal even beperken tot de ontwikkelingen op AI-gebied (maar geldt evenzo voor andere digitale technologieen) dan stelt KPMG in een recent onderzoek dat bijna 75% van de medewerkers voldoende nieuwsgierigheid heeft om AI-tools te gaan gebruiken. Daarentegen zijn slechts 25% van de bedrijven ‘klaar voor’ AI !! En dat biedt kansen voor het zgn. drie-horizonnen model wat jaren geleden door McKinsey is bedacht en onlangs is gebruikt om de de journey van Agentic AI in bedrijven in beeld te brengen:
1 – ENABLEMENT: Medewerkers krijgen toegang tot AI-tools om hun eigen werk te verbeteren c.q. te versnellen; Medewerkers leren op deze manier beter in te schatten waar je AI voor kunt inzetten en waar je als mens waarde toevoegt; Samen met GlastuinbouwNL heeft Robocrops eind juni onder de inspirerende leiding van Serge de Beer de eerste cursus Vibe-coding georganiseerd voor een aantal telers. Gewoon om die eerste horizon in beeld te brengen: wat kan ik nu al met AI? Hoe werkt dat AI-coding mechanisme?
2 – AUTOMATION: AI wordt ingezet om specifieke workflows te automatiseren en te verbeteren. Er wordt een roadmap opgesteld met kanshebbers voor ‘automation’ maar dan wel gekoppeld aan specifieke (en meetbare) businessvalue; Hiermee leg je de basis voor de volgende stap, het aanpassen van het Operating model: de Autonome Kas. Aanstaande Vrijdag 4 september geven we telers de gelegenheid de stap naar horizon-2 te zetten met de Leergang Agentic Growing: hoe zet je een AI-agent in om een specifiek proces in jouw bedrijf te verbeteren c.q. te versnellen? Ik ben heel benieuwd met welke business-case de telers aankomen? En dan na acht lessen met een werkende agent weer de kas in…!?
3 – RE-INVENTION: Bedrijfsprocessen worden -vanuit een holistische visie- opnieuw opgezet rondom AI waardoor stap voor stap het nieuwe Operating Model ontstaat, zoals de Autonome Kas. En daarmee worden ook weer nieuwe business- /verdienmodellen mogelijk.
En als we dan even terugkomen op de vraag waarom innovaties stranden tussen de ontwikkelingsfase en implementatie heb ik hier nog een mogelijke oorzaak: Eén van de grote valkuilen bij innovatie die met dit model zichtbaar wordt is dat de focus van veel bedrijven van nature op horizon-1 ligt: het runnen en verbeteren van de dagelijkse business. Als je nieuwe technologie implementeert, een plukrobot, digital twin, etc. waarmee je eigenlijk -in potentie- horizon-2 kunt activeren, maar je blijft hangen in horizon 1 (“het moet nu mijn bestaande proces verbeteren…”) dan is de kans groot dat de pilot strand in frustratie. Evenzo kom je niet veel verder als je je medewerkers in horizon-1 voorziet van de benodigde AI-tools en je denkt dat daarmee vanzelf horizonnen-2 en -3 worden geactiveerd. Je zult zelf leiding/sturing moeten geven aan deze verander-journey!!
Tenslotte wil ik opmerken dat deze horizonnen geen opeenvolgende fasen of zelfs projecten zijn. Elke horizon bouwt voort op de vorige, en uiteindelijk werk je -als het goed is- op alle drie de horizonnen tegelijk. Het kunnen schakelen tussen de drie horizonnen, het op tijd gas geven of remmen, is een van de belangrijkste digitale spieren die je voortdurend moet oefenen. In mijn adviespraktijk benoem ik drie belangrijke ‘digitale spieren’, waarvan ik deze TIME-WORK heb genoemd. In mijn volgende blogs zal ik meer over de twee andere ‘digitale spieren’ –TECH-WORK en TEAM-WORK– vertellen. Alle drie zijn minimaal nodig om succesvol te kunnen digitaliseren.