O setor agrário é composto por dois tipos de trabalho que pouco têm a ver um com o outro. Por um lado, o trabalho no estábulo, na estufa ou no campo: alimentar, ordenhar, colher, manutenção de máquinas, observar os animais quanto a comportamento e saúde. Por outro lado, o trabalho de escritório: contabilidade de estrume, pedidos de subsídios, registo de culturas, faturação, planeamento de entregas, comunicação com clientes e o contabilista. Quem se pergunta que trabalho a IA assume primeiro, deve manter esses dois fluxos separados, porque o resultado é completamente diferente para cada um.
O trabalho físico muda lentamente. Ordenhar um animal, podar uma cultura ou conduzir um trator continua a ser, em grande parte, trabalho humano, mesmo que já haja sensores e robôs a acompanhar. O trabalho administrativo e analítico muda mais rapidamente, e é precisamente esse trabalho que, em muitas empresas, ocupa mais horas do que o próprio proprietário se dá conta. Um produtor de leite que saiba quanto tempo por semana gasta a preencher formulários e a transcrever dados entre sistemas, vê muitas vezes por primeira vez onde está a capacidade que pode libertar.
Numa empresa agrária, as horas não vão apenas para a produção. Uma grande parte vai para:
Estas tarefas raramente são consideradas na conversa sobre IA no terreno, ainda que, muitas vezes, representem a maior parte das horas de escritório de um empresário agrário. Avaliar que parte deste trabalho pode ser assumido depende de quão estruturados já estão os dados, de quantos sistemas funcionam separadamente uns dos outros, e da frequência com que uma tarefa é executada com base em regras fixas versus com base em experiência e avaliação.
Em empresas onde os dados chegam de forma digital e estruturada, o software já pode hoje assumir tarefas como a compilação de contabilidades de estrume a partir de dados de sensores, o preenchimento automático de formulários padrão, a sinalização de desvios na produção de leite ou nas curvas de crescimento, e a proposta de planeamentos com base na previsão meteorológica e na capacidade disponível. Trata-se de trabalho em que a entrada é inequívoca e o resultado pode ser verificado face a uma norma.
Outras tarefas continuam a exigir supervisão humana: um sistema pode sinalizar um desvio no comportamento animal, mas a avaliação sobre se isso significa doença, stress ou outra coisa continua a caber ao produtor pecuário ou ao veterinário. Um sistema pode comparar um orçamento de fertilizante ou ração animal quanto ao preço, mas a escolha de um fornecedor depende também da relação, do prazo de entrega e da experiência de épocas anteriores. Essa supervisão não é uma fase intermédia que desaparece à medida que a técnica melhora; é um lugar fixo no processo enquanto a avaliação exigir contexto que não está nos dados.
E uma parte do trabalho continua a ser trabalho humano, ponto final: a manipulação física de animais e culturas, a manutenção de máquinas, a avaliação do momento certo para a colheita com base no cheiro, na cor e na sensação. A técnica pode apoiar aqui com dados, mas a ação em si não se transfere.
Duas empresas agrárias com dimensão semelhante podem diferir muito quanto ao que já é possível assumir hoje. Uma empresa que já trabalha com um programa de contabilidade, sensores e um sistema de registo centralizado tem a base pronta para automatizar tarefas. Uma empresa que ainda trabalha com formulários em papel e ficheiros Excel dispersos precisa primeiro de estabelecer essa base antes que a IA possa assumir alguma coisa. A diferença não está, portanto, principalmente no setor, mas no estado dos dados e dos sistemas dentro da empresa.
Este padrão não é exclusivo da agricultura. Também no setor das TI e nos serviços financeiros é a qualidade dos dados subjacentes que determina quanto trabalho é efetivamente assumido. Onde uma empresa agrária luta com dados de sensores fragmentados, um departamento de marketing luta muitas vezes com um problema semelhante ao pontuar leads por qualidade: a técnica existe, mas a entrada tem de estar organizada antes que possa assumir alguma coisa.
Esta análise não diz nada sobre quem uma empresa deveria manter ou despedir. Trata-se de tarefas e horas, não de funções ou pessoas. Se uma alteração no trabalho tiver consequências para o pessoal, aplicam-se para isso requisitos legais próprios sobre os quais esta página não se pronuncia.
O primeiro passo é obter uma visão sobre onde vão as horas na sua própria empresa: quantas para registo, quantas para planeamento, quantas para o próprio trabalho físico. Só com esse panorama é possível avaliar que parte do trabalho já pode ser assumida hoje, que parte pode ser feita com supervisão, e que parte continua a ser trabalho humano.
A análise rápida e gratuita da FTE TO AI dá uma primeira indicação sobre isso: doze perguntas, sem conta, com uma estimativa de que parte das horas no seu perfil pode ser assumida hoje pela IA. A análise de trabalho completa, que decompõe o trabalho de uma empresa até ao nível das tarefas e calcula, por tarefa, a capacidade em equivalente a tempo inteiro, está ainda em construção.
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