Uma empresa agrícola, seja um agricultor de cereais, uma empresa de horticultura em vidro, uma exploração de gado leiteiro ou um contratante agrícola, funciona com uma combinação de trabalho físico ao ar livre ou no estábulo e trabalho administrativo à mesa da cozinha ou no escritório. As horas estão na monitorização de culturas, nos cuidados com o gado, no planeamento da cultura ou do fluxo de leite, no registo para certificação e subsídios, e na administração relacionada com a política de estrume, os produtos fitofarmacêuticos e o bem-estar animal. O tempo, o solo, a pressão de doenças e os preços de mercado determinam o resultado mais do que em muitos outros setores, o que torna o trabalho menos repetível do que parece no papel.
Essa combinação de muita administração ligada a regras e muito trabalho físico ligado às circunstâncias é exatamente onde as ambições de IA neste setor agora encontram obstáculos. A ambição soa muitas vezes simples: menos tempo com formulários, mais tempo com a cultura ou o animal. A questão é se a empresa já está preparada para isso.
Três categorias de trabalho percorrem cada empresa agrícola, e a distribuição varia muito de empresa para empresa.
A primeira parte é o trabalho que a IA já pode assumir: o preenchimento de registos com base em dados de sensores, a elaboração de uma contabilidade de estrume a partir de números existentes, a identificação de padrões de crescimento anómalos em imagens de satélite. As empresas que já registam os seus dados de forma estruturada veem esta parte deslocar-se mais rapidamente.
A segunda parte é o trabalho em que a IA apresenta uma proposta e uma pessoa aprova ou rejeita com fundamento: uma dose de aconselhamento de proteção das culturas, um esquema de alimentação para o gado, uma estimativa do momento de colheita. Aqui a supervisão continua a ser necessária porque as consequências de uma escolha errada têm impacto direto na produção ou no bem-estar animal, e porque as circunstâncias locais raramente podem ser totalmente captadas em dados.
A terceira parte continua a ser trabalho humano: avaliar um animal doente com base no comportamento, negociar com um comprador, tomar uma decisão de cultivo em condições meteorológicas incertas. Este é trabalho onde a experiência e a responsabilidade se combinam de uma forma que não pode ser transferida para um sistema.
A diferença entre empresas não está no setor, mas na preparação. Uma empresa com protocolos registados, dados estruturados e uma equipa que sabe quem pode rejeitar uma proposta de IA, desloca trabalho mais rapidamente do que uma empresa onde essa base não existe, mesmo que ambas as empresas expressem a mesma ambição.
O setor da limpeza e o setor recreativo também têm trabalho físico com circunstâncias variáveis, mas aí a regulamentação é mais leve e a margem é frequentemente mais reduzida. No setor agrícola é o contrário: a pressão regulamentar é pesada e detalhada, e é precisamente por isso que o trabalho de registo é relativamente adequado para ser assumido pela IA, enquanto o julgamento físico sobre a cultura e o animal não é. Quem quiser saber como essa relação se apresenta noutros setores pode comparar isso com as ambições no setor das TIC ou com as ambições nos serviços financeiros, onde o trabalho ocorre principalmente atrás de um ecrã e a questão da preparação se apresenta de forma diferente.
A direção de uma empresa agrícola fala muitas vezes numa frase que todos compreendem e que ninguém interpreta da mesma forma: "queremos dedicar menos tempo à administração." Um refere-se à automatização total da contabilidade de estrume, o outro refere-se a um formulário mais rápido que uma pessoa continua a preencher. Ambas são ambições legítimas, mas exigem capacidades diferentes: infraestrutura de dados diferente, direitos de decisão diferentes, supervisão diferente. Sem registar essa ambição em camadas, desde a visão até ao objetivo concreto, a discussão sobre o que exatamente deve acontecer permanece indecisa.
É também aí que os direitos de decisão precisam de ser claramente definidos: quem pode rejeitar um conselho de IA sobre proteção das culturas, e com que fundamento. Isso regista-se da forma descrita em como se registam os direitos de decisão numa mudança. E como a automatização da administração reduz custos mas não afeta automaticamente a receita, é útil refletir antecipadamente sobre como o crescimento se relaciona com a margem numa estratégia, de modo a que a ambição não se refira apenas a horas, mas também ao destino dessa capacidade libertada.
Se uma ambição de IA afetar o quadro de pessoal, aplicam-se então requisitos legais próprios; essa avaliação está fora do âmbito de um teste de preparação.
A questão subjacente é sempre a mesma: que trabalho nesta empresa específica pode realmente ser assumido pela IA, que parte exige supervisão contínua e que parte continua a ser trabalho humano. Essa questão é respondida por tarefa com o scan de trabalho da FTE TO AI, não com uma média setorial.
Antes de uma empresa transformar uma ambição de IA num projeto, é útil saber onde a organização já está preparada e onde não está. A verificação gratuita de preparação consiste em oito perguntas breves, uma por dimensão, e proporciona uma visão de onde está mais avançado e onde o atraso é maior. O teste de ambição completo, com as quatro camadas e os cinco confidence gates, está em construção.
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