Hoppa till innehållet

Blogg: Ett kossornas Facebook kan ge bättre kött

Uppkopplade kossor är en stor grej i lantbruksvärlden. Mer data kan ge godare kött och bättre konsumentupplysning, skriver Anna Caracolias.

BovControl heter ett Silicon Valley-bolag som satsar hårt på Internet of Cows, IoC. Ambitionen är att koppla upp alla världens kossor för att förbättra och effektivisera köttproduktionen.

Det lär finnas en bit över en miljard kor i världen, bufflar inkluderade. Och det finns mycket data att samla in om dem. BovControl anordnar till och med IoC-hackatons för att hitta nya möjligheter.

Det pågår förstås en mängd olika IoC-projekt. Bland annat labbade Fujitsu redan 2013 med Microsofts molnbaserade Azure för att möjliggöra för mjölkbönder att hålla koll på kornas hälsa. Korna utrustades med stegräknare. Projektet döptes till GyuHo, “ko-steg” på Japanska. Nu var det inte bara antalet steg som räknades för att se att kossorna fick tillräckligt med motion, eller hur de rörde sig. Högre aktivitet under kvälls- och nattetid hos kvigorna indikerar att de är brunstiga. Tillförlitligheten uppgår till 95%.

Korna utrustades med stegräknare. Projektet döptes till GyuHo, “ko-steg” på Japanska. 

 

Om en kviga insemineras inom fyra timmar efter att brunsten påbörjats är sannolikheten stor att hon föder en liten tjej-kalv. Köttet från en kviga är mjukare, mörare och smakrikare än från ett handjur. Allra godast är köttet från en kviga som är fyra till fem år och som fött minst en kalv och som gått ute och betat.

Kommer ni ihåg den senaste köttskandalen? Det gotländska bolaget som köpte “tyskt fulkött” och märkte upp det som ekologiskt, KRAV-märkt, gotländskt kött som sedan såldes vidare till skolor och butiker? Dagen då skandalen uppmärksammades talades eller skrevs det inte om mycket annat i svensk media. I P1 pratade en representant från KRAV och en kändis-kock med programledaren.

Kändiskocken nämnde just det här med kön, ålder och föda; att han som kock gärna skulle ha den infon för att kunna servera sina gäster godare mat.

Så vad väntar vi på? Låt oss skapa en egen, svensk databas för nötkreatur. Specificera vilken gård de är uppfödda på, vad de äter. Låt konsumenterna ta del av hur kossorna sköts och hur de mår så de kan välja vilken gård de vill köpa kött från. Skapa en ko-Yelp så konsumenterna kan recensera smakupplevelser. Eller varför inte något facebook-liknande, en “KoBok”.  

Om Sveriges bönder nu inte har råd att dra igång den här hyggligt stora apparaten så kan de åtminstone börja använda Brunstkalenderappen för att vara säkra på att kunna producera fler, smakrika hondjur.

Anna Caracolias

@caracolias

 


Det här är ett inlägg från bloggen Internet of food. Följ den här!

 

 

Innehåll från Publicis SapientAnnons

Från hype till att göra skillnad i den stora AI-eran

Shivaun Anderberg, Nordic Data & AI Lead, Publicis Sapient
Shivaun Anderberg, Nordic Data & AI Lead, Publicis Sapient

Allt fler företag står inför utmaningen att integrera AI-teknologi i sin verksamhet på ett effektivt sätt. Publicis Sapient är drivande i att stötta ledande företag att nå maximal effekt från framtidens affärsmodeller, att integrera relevant digital teknik och stärka kundupplevelser – områden där AI har en betydande roll.

Från att förstå de grundläggande stegen för att ta AI i bruk till att undvika potentiella fallgropar är det avgörande för företagsledare att driva rätt strategier för att dra nytta av AI:s fulla potential. Shivaun Anderberg, Nordic Lead Data & AI på det globala konsultföretaget Publicis Sapient, poängterar den enorma affärsnytta som AI kan generera. Hon rekommenderar starkt att det första steget, för alla aktörer, är att bedöma sin befintliga infrastruktur och kapacitet att hantera data.

– I den AI-era som vi befinner oss i är data det absolut mest värdefulla som ett företag kan ha. Det blir därför särskilt viktigt att faktiskt se över vilken typ av data ni besitter, likaså hur tillgänglig den är. Det vi har sett med våra svenska, såväl som nordiska, kunder är att alla har stora mängder data som omfattar samtliga delar av verksamheten. Det innebär att de aktivt letar efter effektiva sätt att koppla ihop och använda den för att frigöra värde – som i praktiken ska innebära effektivitetsförbättringar, kostnadsbesparingar och innovation.

Första stegen mot AI-integration

Shivaun fokuserar även på vikten av att definiera specifika, mätbara mål för vad AI ska uppnå inom bolaget, annars är risken överhängande att projekten varken blir värdeskapande eller lönsamma.

– Vi rekommenderar att börja med ett pilotprojekt, som man kan skala upp och som visar på konkret värde, innan större investeringar görs. Att etablera tydliga framgångskriterier och kontinuerlig uppföljning är helt avgörande för att säkerställa att investeringen leder till önskade resultat.

Utmaningar och lösningar

Trots de många fördelar som AI kan leda till finns det också betydande risker och utmaningar att hantera. Dålig datakvalitet kan leda till felaktiga slutsatser och beslut, och en bristfällig förändringsledning kan undergräva de anställdas engagemang och acceptans av nya system. 

– För att undvika dessa fallgropar bör företag investera i utbildning och utveckling av sina anställda samt etablera starka principer för dataskydd och etik. 

Skalning av AI i företagsmiljö

En central fråga som ofta diskuteras bland företagsledare är hur man effektivt kan skala AI från experimentella projekt till full verksamhetseffekt. 

– Det är en nyckelfråga som kommer att vara högt upp på agendan i alla styrelserum under de kommande fem åren, säger Shivaun och fortsätter: 

– För att lyckas med detta krävs en stark organisatorisk struktur, kompetensuppbyggnad och tydliga ansvarsområden. Företagen måste också hantera relevanta relationer med AI-partners och ha robusta dataflöden och system som stödjer AI-applikationer kontinuerligt. Dessutom är det viktigt att upprätthålla och säkerställa tydliga ansvar och etisk användning av tekniken.

Genom att förstå dessa nycklar kan företag förbättra sina operativa processer och säkerställa hållbara AI-strategier. Det är en investering i framtiden som kräver noggrann planering och stort engagemang på alla nivåer i organisationen, menar Shivaun och avslutar: 

– I slutändan beror skillnaden mellan ett rent AI-experiment och framgångsrik verksamhetsutveckling på vilka stöd- och ledningsfunktioner som finns tillgängliga för projekten. 

Läs mer om Publicis Sapient här

 

 

Mer från Publicis Sapient

Artikeln är producerad av Brand Studio i samarbete med Publicis Sapient och ej en artikel av Dagens industri

Det verkar som att du använder en annonsblockerare

Om du är prenumerant behöver du logga in för att fortsätta. Vill du bli prenumerant kan du läsa Di Digitalt för 197 kr inkl. moms de första 3 månaderna.

spara
1180kr
Prenumerera